干货 | 美国大学CS专业十六大研究方向课程详解！

　　留学美国申请美国大学计算机专业(CS)的学生非常多。美国大学CS专业的研究分支也非常多，不同分支对学生的要求也会不同，因此，学生们要根据自己的条件选择适合自己的研究方向。本文主要对美国大学CS专业十六个分支方向做了详细的阐述，主要是美国计算机专业课程方面的。小美参考了计算机四大名校(卡梅、MIT、斯坦福以及加州伯克利)等几个学校的资料，并在就某些细节与相关领域的研究人员作了探讨。

　　美国大学CS专业十六个分支方向：

　　体系结构、编译器、并行计算和硬件系统设计 Architecture, Compilers and

　　Parallel Computing/ Hardware Systems and Design/VLSI

　　系统与网络Systems and Networking

　　理论与算法Theory and Algorithms

　　人工智能Artificial Intelligence

　　编程语言Programming Languages

　　数据库与信息系统Database and Information Systems

　　图形学与多媒体Graphics and Multimedia

　　人机交互Human-Computer Interaction (HCI)

　　科学计算Scientific Computing

　　信息安全Information Security

　　软件工程Software Engineering

　　生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

　　计算机教育Computers and Education

　　计算机工程Computer Engineering

　　计算科学Computational Science

　　管理信息系统Management Information System

1、体系结构、编译器、并行计算和硬件系统设计

 Architecture, Compilers and Parallel Computing/ Hardware Systems and Design/VLSI

　　申请难度：

　　由于就业环境的影响，申请热度下降，因为更偏向于理论性的研究，申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识，申请的难度也很大，申请者要有这方面的背景， 特别是实际工作经验，是很重要的。

　　Course Website：

　　Computer Architecture and Engineering

　　http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs152/sp10/

　　Advanced Computer Architecture

　　http://www.ece.cmu.edu/courses/18741

　　Parallel Computing

　　http://beowulf.lcs.mit.edu/18.337/index.html

　　Applications of Parallel Computers

　　http://www.cs.berkeley.edu/~demmel/cs267/

2、系统与网络

Systems and Networking

　　可细分为：

　　(1)网络与分布式系统(Networking and distributed systems)：移动通信系统，无线网络协议(wireless protocols)，Ad-hoc网络，服务质量管理(Quality of Service management，QoS)，多媒体网络，计算机对等联网(peer-to-peer networking, P2P)，路由，网络模拟，主动队列管理(active queue management, AQM)和传感器网络(sensor networks)。

　　(2)操作系统(Operating system)：分布式资源管理，普适计算(ubiquitous computing/pervasive computing)环境管理，反射中间件(reflective middleware)，中间件元级操作系统(middleware “meta-operating systems”)，面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算(autonomic computing)，软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

　　(3)安全(Security): 隐私，普适计算，无线传感器(wireless sensors)，移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。

　　(4)实时和嵌入式系统(Real-time and embedded systems)：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

　　申请难度：

　　这个研究方向越来越多的出现在 EE,ECE 专业下,不过计算机背景的学生在申请这两个方向的时候仍然具有相当不错的竞争力! 网络技术这个方面也有很多的设置在 EE 下边, 以致于很多 CS 的同学为了这个专业转向 EE 或者ECE 下边的通信与网络专业。网络虽然现在应用比较广泛，但是奖不太好申。

　　Course Website：

　　Computer Networks　http://bnrg.eecs.berkeley.edu/~randy/Courses/CS268.F09/

　　Operating Systems and Systems Programming

　　http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs162/sp06/

　　Operating System Design and Implementation

　　http://www.cs.cmu.edu/～410/

　　Embedded System Engineering

　　http://www.ece.cmu.edu/～ece348/

3、理论与算法

Theory and Algorithms

　　计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。具体包括最优化(optimization)，计算几何和拓扑(computational geometry and topology)，近似算法(approximation algorithms)，密码(cryptography)和安全计算(secure computation)，网络设计(network design)，数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，有限元网格生成(finite-element mesh generation)和自动化软件验证(automatic software verification)。

　　Course Website：

　　Advanced Algorithms

　　http://courses.csail.mit.edu/6.854/current/

　　Efficient Algorithms and Intractable Problems

　　http://inst.eecs.berkeley.edu/～cs170/sp09/

　　Advanced Approximation Algorithms

　　http://www.cs.cmu.edu/～anupamg/adv-approx/

　　Convex Optimization

　　http://www.stanford.edu/class/ee364a/

4、人工智能

Artificial Intelligence

　　现在比较热，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习， 计算机视觉，推理和机器人等。

　　知识表示(knowledge representation)：把知识按照一种有利于推理( 得出结论)的方式表示出来。

　　机器学习(machine learning)：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

　　计算机视觉(computer vision)：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。

　　推理(reasoning)：学习推理的计算模型。

　　机器人(robotics)：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。

　　申请难度：

　　人工智能做为当前计算机科学专业下最热门，最有发展前景研究方向， 因此所招收的国际学生多具备很强的学术背景，在该方面有着非常突出表现的人才。

　　MASTER 招收的不太多，主要是 PHD 的学生。这个方向更多的强调数据表述及算法方面的知识，学生需具备实力。

　　Course Website：

　　Machine Learning

　　http://www.stanford.edu/class/cs229/

　　Computer Vision

　　http://www.andrew.cmu.edu/course/16-720/

　　Knowledge Representation and Reasoning

　　http://www.cs.berkeley.edu/～russell/classes/cs289/f04/

　　Artificial Intelligence

　　http://inst.eecs.berkeley.edu/～cs188

　　Introduction to Robotics

　　http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/academic/class/16311/www/current/

5、编程语言

Programming Languages

　　该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：

　　(1)程序语言设计和实现(Programming Language Design and Implementation)：编译器优化(Compiler optimization)，语义(Semantics)，即时编译器(JIT complier)，域特定语言(DSL：Domain-specific languages)。

　　(2)编程环境和工具(Programming Environments and Tools)：监控(Monitoring)，程序员搜索引擎(Programmer search engines)，基于模型的设计(Model-based design)。

　　(3)程序分析和验证(Program Analysis and Verification)：模型检测(Model checking)，静态和动态分析(Static and dynamic analysis)，定理证明(Theorem proving)，实时系统的任务调度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。

　　申请难度：

　　国际学生申请最热衷的方向。录取的名额较多，招生量较大，竞争激烈程度一般。通常这个方向研一入学时 funding 不多，但第二年后的钱就会比较充裕。

　　Course Website:

　　Programming Languages and Compilers

　　http://inst.eecs.berkeley.edu/～cs164/sp10/

　　Programming Languages

　　http://www.psrg.csail.mit.edu/6821/

　　Compiler Design

　　http://www.cs.cmu.edu/~fp/courses/15411-f08/

6、数据库与信息系统

Database and Information Systems

　　包括以下研究内容：

　　(1)数据库(Database)：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。

　　(2)数据挖掘(Data Mining)：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。

　　(3)信息检索(Information Retrieval)：研究如何提取各种媒体(文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多)中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。

　　(4)自然语言处理(Natural language processing)：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要(automatic summarization)，语篇分析(discourse analysis)，机器翻译(machine translation)，命名实体识别(named entity recognition)，自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。

　　Course Website：

　　Implementation of Database Systems

　　http://sites.google.com/a/cs.berkeley.edu/cs286-sp09/

　　Database System Principles

　　http://www.stanford.edu/class/cs245/

　　Data Mining

　　http://infolab.stanford.edu/～ullman/mining/2009/index.html

　　Information Retrieval and Web Search

　　http://www.stanford.edu/class/cs276/

　　Information Retrieval

　　http://boston.lti.cs.cmu.edu/classes/11-741/

　　Natural Language Processing

　　http://www.stanford.edu/class/cs224n/

　　Algorithms for NLP

　　http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/cmt-55/lti/Courses/711/www/

7、图形学与多媒体

Graphics and Multimedia

　　图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成(modeling and animation of natural phenomena)，计算拓扑学(computational topology)，图形硬件的使用(graphics hardware utilization)，渲染(rendering)，网格处理和简化(mesh processing and simplification)，形状建模(shape modeling)，曲面参数化(surface parameterization)和可视化处理(visibility processing)等。

　　多媒体研究包括图像处理(image processing)，视频处理(video processing)，音频分析(audio analysis)，文本检索和理解(text retrieval and understanding)，数据挖掘和分析，以及数据融合(data fusion)。因为多媒体数据包含不同格式的数据(如文本，音频，视频)，所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

　　申请难度：

　　申请这个方向，需要掌握计算机制图，计算机成像的一些基本工具及原理，但这通常往往不足以满足录取的要求，因为这种应用性极强的方向更多的强调经验, 所以本科学生要谨慎选择~

　　Course Website：

　　Computer Graphics

　　http://vis.berkeley.edu/courses/cs184-fa10/wiki/index.php/Main_Page

　　Advanced Computer Graphics

　　http://www.cs.cmu.edu/~djames/15-864/index.html

　　Topics in Computer Graphics

　　http://www.graphics.stanford.edu/courses/#cs448

　　Multimedia Communications: Coding, Systems, and Networking

　　http://www.ece.cmu.edu/～ece796/

8、人机交互

Human-Computer Interaction (HCI)

　　HCI 主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。研究关于设计、评价和实现供人们使用的交互计算系统及有关这些现象。

　　研究课题包括：

　　(1) 上下文感知计算(Context-aware computing)：行为分析，智能空间(Smart Spaces)，定位感知系统(Location-aware systems)，隐私技术。

　　(2) 感知人机界面(Perceptual Interfaces)：基于视觉的界面(Vision-based interfaces)，语音和话语界面(speech and discourse interfaces)。

　　(3) 协同和学习(Collaboration and Learning)：基于模式的编辑工具(Pattern-based authoring tools)，ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术(group collaboration technologies)，包含按地理分布的远程沉浸协同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。

　　(4) 验光和人的视觉模拟(Optometry and Human Vision Simulation)：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像(medical imaging)，手术仿真的虚拟环境(virtual environments for surgical simulation)，仿真渲染(vision realistic rendering)。

　　申请难度：

　　人机交互技术的申请热度随着这个在业界的关注度提升而渐渐升温，但该方向对于申请者的背景要求同样很高，多数录取者也是具备研究生学位。因此对于本科毕业的学生来讲申请这个方向的难度也是相当大的~

　　Course Website：

　　Research Topics in Human-Computer Interaction

　　http://hci.stanford.edu/courses/cs376/2010/

　　Introduction to Human-Computer Interaction Design

　　https://courseware.stanford.edu/pg/courses/95653

　　HCII Seminar Series

　　http://www.hcii.cmu.edu/news/seminar

9、科学计算

Scientific Computing

　　科学计算主要是研究构建数学模型(mathematical models)和数值解法(numerical solution)，并用计算机来分析和解决科学、社会科学以及工程问题。

　　研究课题包含：

　　(1)并行计算(Parallel computing)：并行计算语言和并行算法。

　　(2)自动性能调整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。

　　(3)网格剖分(Mesh generation)：自动生成三角网格(triangulated meshes)来表示物理和计算区域。

　　(4)矩阵计算(Matrix computations)：设计高效的矩阵计算算法和软件。

　　(5)浮点数(Floating point)：可扩展的精度算术(Extended precision arithmetic)，可靠的浮点数标准(Reliable floating point standards)，浮点数标准的体系和执行时间实现(Architectural and run time implications of floating point standards)，浮点数标准的编程语言实现。

　　(6)计算机代数(Computer Algebra)：符号数学计算方法。

　　申请难度：

　　该方向的申请一直是不温不火的局面，由于这个方向偏基础所以大多数申请者考虑到今后就业的问题而放弃，也因为这个方向的资金相对较少，所以不被大多数人所关注，只是本科从事该方向学习的学生是申请这个方向的主流。算法是属于计算机理论里的了，基本属于计算机里的基础学科，任何的计算机相关的专业基本上都会用到这个部分，所以相对申奖也比较容易。

　　Course Website：

　　Introduction to Scientific Computing

　　http://www.stanford.edu/class/cs137/

　　Parallel Computing

　　http://beowulf.lcs.mit.edu/18.337/index.html

10、信息安全

Information Security

　　课题包含：

　　(1)密码学(Cryptology)

　　密码学理论(cryptography theory)，新的密码学系统开发(development of new cryp ographic systems)，密码分析学(cryptanalysis)，协议开发，应用密码学，量子计算(quantum computation)。

　　(2)隐私(Privacy)

　　无线传感器网络的隐私，RFID系统的隐私，数据库的隐私问题，基于网络的应用的隐私。

　　(3)软件安全(Software security)

　　开发编程语言和计算机安全之间的相互影响。

　　(4)一致性和完整性(Identity and integrity)

　　预防“网络钓鱼”和攻击。

　　(5)网络安全(Network security)

　　网络安全检测(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。

　　申请难度：

　　美国国内的热门方向之一，与信息技术挂钩的学科都是更多的开放给国内学生，国内学生也是非常热衷这些方向，除这个专业外像，信息系统，信息安全技术，信息恢复，数据库方面国际学生的申请竞争激烈，有限的名额使得很多学生望而却步，其实如果你在这些方面有所专长，还是可以尝试的。

　　Course Website：

　　Introduction to Cryptography

　　http://crypto.stanford.edu/～dabo/cs255/

　　Privacy and Anonymity in Data

　　http://privacy.cs.cmu.edu/courses/pad1/

　　Computer and Network Security

　　http://crypto.stanford.edu/cs155/

11、软件工程

Software Engineering

　　主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。

　　Course Website:

　　Software Engineering

　　http://www.stanford.edu/class/cs295/

　　Software Engineering

　　http://www.eecs.berkeley.edu/Courses/Data/209.html

12、生物信息学和计算生物学 

Bioinformatics and Computational Biology

　　研究高效鲁棒的生物计算模拟算法，以及应用数据挖掘，机器学习，自然语言处理和信息检索等方法来分析和挖掘各类生物数据。

　　研究课题包括：

　　(1)生物信息学(Bioinformatics)

　　比较基因组学(Comparative genomics)，遗传分析(Genetic analysis)，系统发育(Phylogenetics)，分子进化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因调控网络(Gene regulatory networks)。

　　(2)蜂窝系统(Cellular systems)

　　蛋白质结构建模(Protein structure modeling)，基因调控网(Gene regulatory networks)，合成生物学(Synthetic biology)，Computational systems biology，细胞信号传导通路，传输和代谢，自组装系统(Self-assembling systems)。

　　(3)神经系统(Neural systems)

　　(4)生物医学系统(Biomedical systems)

　　传感器，健康服务系统，生理模型，医学图像和生物图像分析。

　　Course Website:

　　Bioinformatics

　　http://web.mit.edu/10.555/www/index.html

　　Computational Biology

　　http://www.cmu.edu/bio/education/courses/03510/

13、计算机教育

Computers and Education

　　本领域研究如何教授计算机科学以及如何将计算机应用到教育中。这部分内容比较宽泛，我在此就不展开了。

14、计算机工程

Computer Engineering

　　计算机工程主要研究计算机处理器、多处理器通讯设计、网络设计和存储器体系，着重于硬件设计以及与软件和操作系统的交互的性能。如：多处理器光学互接网络通讯技术、实时嵌入式系统(多媒体数据流处理)、分布式数据与大规模存储系统，从而提高计算机可靠性与工作效率。

　　申请难度：

　　绝大多数的美国学校的 EE 和计算机工程是合并在一起的，从专业学习上看，虽然研究生最后获得学位有 EE 和CE 之分，但是有许多研究方向的跨学科性是非常强的。对申请者的研究背景或实践经验更注重。

15、计算科学

Computational Science

　　申请难度：

　　较偏理论，竞争不象软件工程那样激烈，无论是拿录取，还是申奖学金，在CS里都属于较容易的专业。如果有较好的数学背景，和一定的研究经历，申请起来会展优势。

16、管理信息系统

Management Information System

　　MIS，作为一门跨学科新兴专业，其主要任务是最大限度利用现代计算机及网络通讯技术加强企业信息管理，通过对企业拥有的人力、物力、财力、设备、技术等资源的调查了解，建立正确的数据，加工处理并编制成各种信息资料就是提供给管理人员，以便进行正确的决策，不短提高企业的管理水平和经济效益。

　　申请难度：

　　此方向设置MASTER课程相对PHD少，申请时要注意，因涉及到管理，所以很多管院也开设了此方向，更多偏向管理，CS下的这个方向仍然是主终于技术，如果CS下MIS出身的想改去管院读MIS的话也有不错的优势。

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