- 人工智能（AI）：研究课题包括自然语言处理（NLP）、语音处理、信息检索、机器翻译、语言习得、语言的形式视角、语言的认知建模、语义变化、词汇演变、词汇组合、跨语言语义类型学，以及NLP在健康和社会科学与人文学科中的应用等。 新东方前途出国首页
- 计算社会科学：利用新的数字数据和计算分析来解决社会挑战，包括在线社交网络和社交媒体的分析，AI与社会的交叉，机器学习在社会数据中的应用，以及大规模在线数据的社会科学应用等。
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- 计算机视觉与机器人：研究课题包括跟踪、目标识别、三维重建、基于物理的形状和外观建模、计算摄影、基于内容的图像检索和人体运动分析等。
- 知识表示、推理与决策：研究知识表示、推理与推理、规划与决策、搜索、多智能体系统、序贯决策、关于知识、信念、行动和感知的推理、约束与可满足性推理等。
- 机器学习：研究课题包括深度学习、图形模型、强化学习、随机优化、近似推理、结构化预测、表示学习等。
- 计算生物学：研究课题包括算法、机器学习、生物医学NLP、基因组学、蛋白质组学和系统生物学的可视化等。
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- 计算医学：研究课题包括机器学习、人机交互、医学和医疗保健中的视觉、语音和NLP，将计算工具转化为临床应用，移动设备在医学中的使用，辅助技术等。
- 计算机图形学：研究课题包括计算制造（如3D打印、激光切割、几何优化）、计算成像（如新型3D传感器、计算相机、模拟真实世界光传输、摄影中的计算机视觉）、几何处理（如离散微分几何、表面采集）、动画（如基于物理的动画、角色和面部动画、生物力学模拟）、形状建模（如基于草图的建模和渲染）以及增强和虚拟现实（如交互、感知）。
- 计算机科学与教育：包括计算机科学教学与学习（如入门编程、高级编程、软件开发、非计算机科学家的可视化和最终用户编程、计算思维、培养积极态度和激励多样化学习者）以及利用计算机科学增强教育（如教育技术的人机交互设计、适应性和个性化学习、涉及学习者和教师的众包和人类计算、教育数据挖掘、学习分析、教育中的人工智能和统计机器学习（如自适应教学、强化学习用于自适应教学）、智能自改进系统和智能辅导系统、大规模随机A/B实验、软件学习、认知和交互教程等。
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这些研究方向反映了多伦多大学计算机科学专业的广度和深度，为学生提供了丰富的学术研究机会。如果你对某些具体方向感兴趣，可以在申请时重点关注相关的研究组和教授。
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