美國(guó)留學(xué)：美國(guó)計(jì)算機(jī)(CS)碩士熱門(mén)分支申請(qǐng)解析

新通教育美國(guó)部首席專家王老師為您解析美國(guó)計(jì)算機(jī)（cs）碩士熱門(mén)分支申請(qǐng)，歡迎閱讀。

CS六大熱門(mén)方向

一：美國(guó)計(jì)算機(jī)專業(yè)—生物信息學(xué)和計(jì)算生物學(xué)方向Bioinformatics and Computational Biology

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研究高效魯棒的生物計(jì)算模擬算法，以及應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理和信息檢索等方法來(lái)分析和挖掘各類生物數(shù)據(jù)。

研究課題包括：

(1)生物信息學(xué)(Bioinformatics)

比較基因組學(xué)(Comparative genomics)，遺傳分析(Genetic analysis)，系統(tǒng)發(fā)育(Phylogenetics)，分子進(jìn)化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(Gene regulatory networks)。

(2)蜂窩系統(tǒng)(Cellular systems)

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)建模(Protein structure modeling)，基因調(diào)控網(wǎng)(Gene regulatory networks)，合成生物學(xué)(Synthetic biology)，Computational systems biology，細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)通路，傳輸和代謝，自組裝系統(tǒng)(Self-assembling systems)。

(3)神經(jīng)系統(tǒng)(Neural systems)

(4)生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)(Biomedical systems)

傳感器，健康服務(wù)系統(tǒng)，生理模型，醫(yī)學(xué)圖像和生物圖像分析。

二：美國(guó)計(jì)算機(jī)專業(yè)--編程語(yǔ)言Programming Languages

編程語(yǔ)言該領(lǐng)域的研究包括計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，其目標(biāo)是同時(shí)提高開(kāi)發(fā)人員的開(kāi)放效率和軟件質(zhì)量。包含如下一些課題：

(1)程序語(yǔ)言設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)(Programming Language Design and Implementation)：編譯器優(yōu)化(Compiler optimization)，語(yǔ)義(Semantics)，即時(shí)編譯器(JIT complier)，域特定語(yǔ)言(DSL：Domain-specific languages)。

(2)編程環(huán)境和工具(Programming Environments and Tools)：監(jiān)控(Monitoring)，程序員搜索引擎(Programmer search engines)，基于模型的設(shè)計(jì)(Model-based design)。

(3)程序分析和驗(yàn)證(Program Analysis and Verification)：模型檢測(cè)(Model checking)，靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析(Static and dynamic analysis)，定理證明(Theorem proving)，實(shí)時(shí)系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。

三：美國(guó)計(jì)算機(jī)專業(yè)--人機(jī)交互Human-computer interation

人機(jī)交互Human-computer interation，語(yǔ)音識(shí)別之類(語(yǔ)音識(shí)別有時(shí)候也作為一個(gè)單獨(dú)的領(lǐng)域)。這個(gè)專業(yè)和人工智能專業(yè)互相交叉。并且此專業(yè)是計(jì)算機(jī)科學(xué)、行為科學(xué)、人體工程學(xué)、設(shè)計(jì)類的一個(gè)交叉領(lǐng)域。這樣的專業(yè)的特點(diǎn)就是對(duì)工作經(jīng)驗(yàn)比較看重。與人工智能一樣，這樣的領(lǐng)域如果找完全對(duì)口的工作有時(shí)候較難。

HCI主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的交互。它通常被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)科學(xué)、行為科學(xué)、設(shè)計(jì)及其他相關(guān)領(lǐng)域研究的交叉學(xué)科。

研究課題包括：

(1) 上下文感知計(jì)算(Context-aware computing): 行為分析，智能空間(Smart Spaces)，定位感知系統(tǒng)(Location-aware systems)，隱私技術(shù)。

(2) 感知人機(jī)界面(Perceptual Interfaces)：基于視覺(jué)的界面(Vision-based interfaces)，語(yǔ)音和話語(yǔ)界面(speech and discourse interfaces)。

(3) 協(xié)同和學(xué)習(xí)(Collaboration and Learning)：基于模式的編輯工具(Pattern-based authoring tools)，ESL (English as a second language) 學(xué)習(xí)，群組協(xié)同技術(shù)(group collaboration technologies)，包含按地理分布的遠(yuǎn)程沉浸協(xié)同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。

(4) 驗(yàn)光和人的視覺(jué)模擬(Optometry and Human Vision Simulation)：計(jì)算機(jī)輔助的角膜建模和可視化，醫(yī)學(xué)成像(medical imaging)，手術(shù)仿真的虛擬環(huán)境(virtual environments for surgical simulation)，仿真渲染(vision realistic rendering)。

四：美國(guó)計(jì)算機(jī)專業(yè)--數(shù)據(jù)庫(kù)database system

美國(guó)計(jì)算機(jī)專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)方向具體又有數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘等等。從很理論的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)，到很應(yīng)用的SQL，全在學(xué)習(xí)范圍之內(nèi)。畢業(yè)生可以做數(shù)據(jù)庫(kù)管理工程師。不過(guò)請(qǐng)注意這種工程師職位對(duì)于經(jīng)驗(yàn)要求較高，尤其是高薪全職在大公司的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工程師，剛畢業(yè)的學(xué)生恐怕有困難。不過(guò)工作可以找到，比如說(shuō)兼職的實(shí)習(xí)性質(zhì)，可以作為起步。對(duì)于編程序要求不算太高。

(1)數(shù)據(jù)庫(kù)(Database)：數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)查詢、集成，各種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)等。

(2)數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)：從數(shù)據(jù)中提取模式的處理過(guò)程。它在很多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如市場(chǎng)營(yíng)銷、監(jiān)測(cè)、入侵檢測(cè)和科學(xué)發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)很相關(guān)，但是數(shù)據(jù)挖掘更關(guān)注實(shí)際應(yīng)用。

(3)信息檢索(Information Retrieval)：研究如何提取各種媒體(文本、音頻、視頻等，目前的研究以文本居多)中的信息，同時(shí)還搜索與之關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫(kù)和萬(wàn)維網(wǎng)。

(4)自然語(yǔ)言處理(Natural language processing)：構(gòu)建一種可以分析、理解和生成自然語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。研究課題包含自動(dòng)摘要(automatic summarization)，語(yǔ)篇分析(discourse analysis)，機(jī)器翻譯(machine translation)，命名實(shí)體識(shí)別(named entity recognition)，自然語(yǔ)言生成(natural language generation)和語(yǔ)音識(shí)別(speech recognition)等。

五：人工智能和機(jī)器人

人工智能，即AI(Artificial Intelligence)，是一門(mén)包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等綜合學(xué)科。該概念第一次在達(dá)茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì)議上提出：人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以及延生人類智能科學(xué)。

【應(yīng)用實(shí)例】

指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、虹膜識(shí)別、專家系統(tǒng)、智能搜索、博弈等。

【應(yīng)用領(lǐng)域】

1) 機(jī)器人領(lǐng)域：人工智能機(jī)器人，如PET聊天機(jī)器人，它能理解人的語(yǔ)言，用人類語(yǔ)言進(jìn)行對(duì)話，并能夠用特定傳感器采集分析出現(xiàn)的情況調(diào)整自己的動(dòng)作來(lái)達(dá)到特定的目的。

2) 語(yǔ)言識(shí)別領(lǐng)域：該領(lǐng)域其實(shí)與機(jī)器人領(lǐng)域有交叉，設(shè)計(jì)的應(yīng)用是把語(yǔ)言和聲音轉(zhuǎn)換成可進(jìn)行處理的信息：如語(yǔ)音開(kāi)鎖(特定語(yǔ)音識(shí)別)，語(yǔ)音郵件以及未來(lái)的計(jì)算機(jī)輸入等方面

3) 圖像識(shí)別領(lǐng)域：利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)，例如人臉識(shí)別、汽車牌號(hào)識(shí)別等。

4) 專家系統(tǒng)：具有專門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，后臺(tái)采用的數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)于人腦，具有豐富的知識(shí)儲(chǔ)備，采用數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)數(shù)據(jù)和知識(shí)推理技術(shù)來(lái)模擬專家解決復(fù)雜問(wèn)題。

【發(fā)展程度】

在最近的幾十年里，人工智能似乎開(kāi)始呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展。1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)(DEEP BLUE)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的這個(gè)完美表現(xiàn)開(kāi)始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，從手機(jī)上的計(jì)算器到無(wú)人駕駛汽車，再到今天Master 59連勝人類頂尖圍棋選手，再到未來(lái)可能改變世界的重大變革，人類慢慢領(lǐng)悟到——人工智能的時(shí)代正在來(lái)臨。

案例：WaveNet

去年9月，谷歌發(fā)布了一項(xiàng)名為WaveNet的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音(Text-to-Speech)技術(shù)。通常我們聽(tīng)到的計(jì)算機(jī)輸出音頻都很別扭，但WaveNet則能輸出更自然的聲音。當(dāng)你和Siri對(duì)話，你還會(huì)覺(jué)得別扭，因?yàn)槟隳苈?tīng)出Siri是機(jī)器。但是有了WaveNet，或許，讓人類和機(jī)器實(shí)現(xiàn)真正的交流，很快就不是夢(mèng)想。

如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門(mén)學(xué)科。

不管你選擇什么專業(yè)方向，人工智能和機(jī)器人專業(yè)的主要課程包括數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)課程，基本的編程語(yǔ)言、算法設(shè)計(jì)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、邏輯、概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方法。

人工智能機(jī)器人方向的計(jì)算機(jī)學(xué)校的推薦：

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20、加州大學(xué)圣地亞哥分校 Universityof California-San Diego

在UCSD，所有CS專業(yè)的學(xué)生都有機(jī)會(huì)能夠?qū)⑷斯ぶ悄茏鳛樗麄兊囊粋�(gè)專業(yè)方向。在課程方面，UCSD提供包括搜索和推理，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理等獨(dú)立課程。

19、佐治亞州立大學(xué) GeorgiaState University

喬治亞州立大學(xué)同時(shí)提供本科和碩士學(xué)位的人工智能課程。在這里，研究生們可以選擇數(shù)據(jù)庫(kù)與人工智能這樣的課程來(lái)拓展他們的對(duì)于人工智能的知識(shí)儲(chǔ)備。而對(duì)于本科學(xué)生們來(lái)說(shuō)，還有HCI這樣能夠在這個(gè)領(lǐng)域提供介紹型知識(shí)的課程內(nèi)容。

18、普渡大學(xué) PurdueUniversity

在普渡，CS專業(yè)的本科生都可以選擇人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器人以及一系列類似的課程。盡管人工智能方面的課程在美國(guó)大學(xué)中并不罕見(jiàn)，但是很少有學(xué)校能夠像普渡一樣為本科生也提供這么多的課程選擇。

17、哥倫比亞大學(xué) ColumbiaUniversity in the City of New York

哥大的優(yōu)勢(shì)在于它提供了東海岸幾乎最好的研究設(shè)施。比如機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室，自然語(yǔ)言處理(NLP)實(shí)驗(yàn)室和計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)驗(yàn)室。在這些實(shí)驗(yàn)室里，你可以看到IBM的機(jī)械臂，3D工作臺(tái)，可穿戴電腦的原型機(jī)等等很酷的東西。

16、倫斯勒理工學(xué)院 Rensselaer Polytechnic Institute

與其他大學(xué)將人工智能劃歸為計(jì)算機(jī)部門(mén)不同的是，在倫斯勒理工學(xué)院，人工智能學(xué)科是認(rèn)知科學(xué)的一部分。另外，著名的Rensselaer Artificial Intelligence and Reasoning Lab (RAIR) 也設(shè)立在這里。

15、哈佛大學(xué) HarvardUniversity

在這所集合了世界上所有最頂級(jí)資源的大學(xué)中，無(wú)論是教師還是學(xué)生在教學(xué)上都擁有了無(wú)限的可能。在這里，所有CS的學(xué)生可以學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)圖形，計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及UI方面的相關(guān)課程。

14、俄亥俄州立大學(xué) TheOhio State University

OSU為人工智能的學(xué)生提供了非常豐富的各種可能。除了提供傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)之類的課程之外，OSU有著非常強(qiáng)大的研究團(tuán)隊(duì)。事實(shí)上，這個(gè)團(tuán)隊(duì)由于人員充沛現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)設(shè)了不同的研究小組，其中包括：Applied Machine Learning; Auditory, Speech, and Language Processing; Machine Learning andLearning Theory; Cognitive Systems

13、羅徹斯特大學(xué) University of Rochester

B.S. in ComputerScience: Machine Learning, Vision, & Robotics or Human Computer Interaction& Web; M.S. in Computer Science: Artificial Intelligence & MachineLearning or Human Computer Interaction

在羅村，所有對(duì)AI感興趣的本科CS的學(xué)生都可以選擇兩個(gè)不同的專業(yè)方向：機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器人和人機(jī)互動(dòng)。對(duì)于研究生們來(lái)說(shuō)，他們還可以選擇高級(jí)算法之類的課程。

12、西北大學(xué) Northwestern University

與其他學(xué)校不同的是，西北大學(xué)的AI專業(yè)的學(xué)生可以選擇多達(dá)超過(guò)20種不同的課程內(nèi)容。甚至有一門(mén)課程允許學(xué)生用IBM的智能電腦Watson來(lái)建立一個(gè)全新的產(chǎn)品。

11、俄勒岡州立大學(xué) OregonState University

在俄勒岡州立大學(xué)，學(xué)生可以學(xué)到非常定制化的知識(shí)。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，如果你選擇了HCI專業(yè)方向，那么你會(huì)需要學(xué)習(xí)編程，認(rèn)知和心理學(xué)來(lái)幫助你真正的從兩方面來(lái)學(xué)習(xí)“人”“機(jī)”互動(dòng)。

10、印第安納大學(xué) IndianaUniversity

B.S. in IntelligentSystems Engineering; M.S. in Human-Computer Interaction Design

在美國(guó)大學(xué)里面，印第安納大學(xué)(IU)是為數(shù)不多的一所將人工智能作為一個(gè)項(xiàng)目(而不是CS下的一個(gè)專業(yè)方向)的學(xué)校。學(xué)生在里面可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)整個(gè)人工智能的核心課程，比如人機(jī)交互、自然語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)等。

9、麻省大學(xué) Universityof Massachusetts-Amherst

這里提供了非常非常多的研究小組，他們包括：AutonomousLearning Laboratory; Biologically Inspired Neural & Dynamical SystemsLaboratory; Computer Vision Research Laboratory; Information Extraction &Synthesis Laboratory; Knowledge Discovery Laboratory; Laboratory for PerceptualRobotics; Machine Learning for Data Science; Multi-Agent Systems Laboratory;Resource Bounded Reasoning Lab

8.伊利諾伊大學(xué)香檳分校 Universityof Illinois at Urbana-Champaign

在香檳，人工智能并不僅僅是一個(gè)未來(lái)的概念，而更像是一個(gè)注重于“解決眼前的問(wèn)題”的方法。

7、密歇根大學(xué) University of Michigan

在密歇根大學(xué)，與人工智能相關(guān)的學(xué)位并不是設(shè)立在Engineering School下，而是設(shè)立在College ofLiterature, Science, and the Arts下的。很奇怪是不是?事實(shí)上，教學(xué)組意識(shí)到CS的學(xué)生很多都需要學(xué)習(xí)非常多除了CS之外的知識(shí)，因此為CS學(xué)生提供了非常多的各式各樣的專業(yè)方向，比如Bioinformatics和Economics and Computation。

6、加州大學(xué)伯克利 University of California-Berkeley

盡管UC Berkeley提供了一大推與人工智能相關(guān)的課程供選擇，但是可惜的是他們并沒(méi)有提供一個(gè)人工智能的學(xué)位。

5、賓夕法尼亞大學(xué) University of Pennsylvania

在UPenn，AI方向的學(xué)生需要學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)與認(rèn)知科學(xué)的雙學(xué)位。在Engineering和Arts and Sciences學(xué)院之間學(xué)生也可以選擇BAS(Bachelor ofApplied Science)或是BSE(Bachelor of Science inEngineering)。

4、佐治亞大學(xué) University of Georgia

整個(gè)人工智能研究院都隸屬于該校的Franklin College of Arts and Sciences。在這里，本科生可以選擇認(rèn)知科學(xué)以及第二個(gè)專業(yè)方向，比如人工智能。

3、斯坦福大學(xué) StanfordUniversity

在斯坦福，人工智能方面的本科學(xué)位涵蓋的課程非常全面，其全面程度幾乎已經(jīng)和很多研究生的課程差不多了。這里的課程非常前沿，其中包括：computational biology, speech recognition, cognition和machine learning。

2、華盛頓大學(xué) Universityof Washington

在華盛頓大學(xué)，CS的學(xué)生可以選擇多達(dá)16個(gè)不同的專業(yè)方向。最重要的是，在這里超過(guò)30位研究AI的學(xué)者們常年都在發(fā)表行業(yè)中的重磅文章，并且在AI領(lǐng)域?qū)耀@嘉獎(jiǎng)。

1、田納西大學(xué) Universityof Tennessee-Knoxville

這所學(xué)校綜合排名確實(shí)一般，但是工科的很多學(xué)科還是很牛的。對(duì)于人工智能這個(gè)學(xué)科來(lái)說(shuō)，該校有一個(gè)研究中心 - Center for Intelligent Systems & Machine Learning。里面有很多非常知名的教授從本科階段開(kāi)始，這里的學(xué)生就可以在biologicallyinspired computation, pattern recognition和machine learning這三個(gè)方向?qū)W習(xí)最先進(jìn)的知識(shí)。

除了上述學(xué)校之外，CS領(lǐng)域的大哥大學(xué)校卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)無(wú)疑也是人工智能研究領(lǐng)域的翹楚，美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)開(kāi)發(fā)的人工智能Libratus與4名人類頂尖德州撲克選手之間的“人機(jī)大戰(zhàn)”于當(dāng)?shù)貢r(shí)間30日在美國(guó)匹茲堡結(jié)束，人工智能取得勝利。這是人工智能在各種棋牌游戲中對(duì)人類取得的又一個(gè)勝利。

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