计算机科学|专业介绍(二)
专业细分方向
1. 人工智能 (AI)
-简介:人工智能里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习,计算机语言,图像处理,语音识别,机器人,人机交互等等
-背景偏好:学术背景有着较高的要求,并更看重申请者在数学和算法方面的背景
-代表院校:单独开设AI的院校不多。一般是博士才会涉及AI的具体科研项目,硕士主要是修读相关课程。 USNEWS中排名靠前的有Stanford,CMU,MIT, Uwashington,GeTech,UIUC等
2. 数据挖掘/数据科学 (Data Mining/Data Science)
-简介:大数据的分析和整理,从而得出具有指导意义的信息,比如说沃尔玛超市啤酒和纸尿布的经典案例。随着近年来电商的大规模兴起,这个方向已经成为申请者炙手可热的专业方向了。
-背景偏好:较强的数学,统计(如有更好)背景
-代表院校:独立项目与非独立项目都比较多。具体请参考data science专业分析
3. 软件工程 (Software Engineering)
-简介:软件开发,设计,维护;国际生的热门选择;各行各业都需要该领域的人才
-背景偏好:较强的编程能力
-代表院校:CMU, UCI, NCSU, USC等
4. 机器人(Robotics)
-简介:交叉学科,涉及到cs,数学,物理,生物,EE,和ME等学科
-背景偏好:Mathematics: calculus, linear algebra, numerical analysis, probability and statistics。Computer Science: programming, data structures, algorithms。Physics and Engineering: mechanics, dynamics, electricity and magnetism, optics
-代表院校:CMU, MIT, UPENN, UCB, USC,Minnesota,Washington,UIUC等
5. 人机交互(HCI)
-简介:交叉学科;研究系统与用户之间的交互关系;人机交互界面通常是指用户可见的部分;应用领域有用户界面(UI),可穿戴计算机设备,虚拟现实,聊天机器人等
-背景偏好:CS, 设计,心理学
-代表院校:CMU, UWashington,GaTech,Cornell,UCI等
6. 计算机生物/生物信息 (Computational Biology/Bioinformatics)
-简介:生物和计算机科学的交叉学科;CS,数学和统计学在探索生物学和生物医学问题
-背景偏好:建议选修课:Cell & Molecular Biology、Computer programming、Linear algebra、Probability theory
-代表院校:CMU, UCLA, UCB, MIT, DUKE, UCSD, PRINCETON等
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