美国 留学计算机专业有哪些学校

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本文目录一览：

• 1、美国 留学计算机专业有哪些学校
• 2、美国留学计算机专业分类有哪些
• 3、留学美国数据学：解析大数据时代最热门专业

美国 留学计算机专业有哪些学校

1、美国斯坦福大学计算机专业
斯坦福大学拥有独立的计算机科学系。浏览该校的教学手册，最具特色的恐怕要算多门科普性计算机知识讲座了，一般有两到三个单元，涉及面非常之广，从量子计算到数字演员，从计算科学的伟大思想到网络安全，从网上拍卖到使用元编译发现大型开放源代码软件中的大量错误，其中还不乏对技术乌托邦、斯诺“两种文化”、计算机面临的困境以及迅速发展所带来的诸多问题的思考。开课的老师阵容强大，基本上都是响当当的名教授，甚至包括图灵奖得主John McCarthy。用这种讲座代替计算机科学导论性质的专门课程，可以充分展示计算机科学的丰富内涵，使学生较早地了解学科的轮廓和脉络，对于开阔学生视野，启发学生的学习兴趣也大有好处。由于美国大学中专业的选择非常灵活，而近年来计算机学科招生受行业影响流失严重(这种情况甚至惊动了比尔•盖茨，2004年微软到各大高校招兵买马时，他每站必到，利用自己的明星效应，大讲计算机学科的美妙前景)，可以想象，这种讲座同样也肩负着吸引学生选择计算机专业的重大使命。

2、美国加州大学伯克利分校计算机专业
伯克利的课程设置也有很多独树一帜的地方，尤其是在专业基础课方面，除了有专业导引课程“计算机科学专题”之外，对于没有编程经验的学生，第一门编程课是符号编程入门，采用LISP语言。有一定编程经验或者有自学能力的学生，可以选择多种语言和环境的自主学习(Self-paced)课程，包括C、Fortran、C++、Java，以及UNIX的使用等，这种多元化与伯克利计算机科学与电子电气工程同系有关。但是所有学生在第二学期都要学习一组独特的基础课：61A“计算机程序的结构与解释”，采用MIT Abelson等编著的同名教材；61B“数据结构”(教材采用自编讲义)；61C“计算机结构”(Machine Structures)，采用Hennessy的《计算机组织与设计》。这项规定就是转校生也不例外，可见其中蕴涵了伯克利多年的教学经验结晶。

伯克利其他比较有特点的课程还有：将离散数学和概率论结合讲授的CS70，主讲是名教授Christos PApadimitriou；CS98-1 编程练习课，以主要大学生编程竞赛中的赛题为授课素材；CS 169 软件工程直接用Kent Beck的《极限编程》作为教材，非常超前，但是既然连Pressman的《软件工程：实践者方法》新版中敏捷方法都已经成为重头戏，既然IEEE都已经开始制定敏捷方法相关标准，这种课程选材也就不显得那么骇世惊俗了。除了软件工程课程常见内容外，教学侧重实际，贯穿了极限编程的思想，涵盖UML、JUnit单元测试、软件架构、设计模式和反模式、重构、CVS版本控制、系统和集成测试，最后要求完成一个实际产品，并进行演示。

3、美国UIUC(伊利诺依大学厄班纳-香槟分校)计算机专业
UIUC的计算机科学专业创建于1972年，到1986年基本定型，十多年来几乎没有什么变化。其中，数值分析方向课程中，Math325为矩阵论，CS257为数值方法，CS35x代表数值分析导论、常微分数值方法、偏微分与数值逼近和数值线性代数；

理论方向课程中，CS173为离散结构，CS273为计算理论，CS37x包括算法、形式方法、程序验证；
人工智能方向课程中，CS348为人工智能导论，CS34x包括机器人、机器学习与模式识别；
软件方向，CS125为计算机科学导论，CS225为数据结构与软件工程原理，CS31x包括数据库、图形学、多媒体，CS32x包括软件工程、操作系统设计、分布式系统、编程语言与编译器、并行计算、实时系统、编译器构造、编程语言设计；

硬件方向课程中，CS231为计算机体系结构I，CS232为计算机体系结构II，CS33x包括计算机组成、VLSI系统与逻辑设计、VLSI系统设计、通信网络、嵌入式体系架构与软件。

4、美国CMU(卡内基梅隆大学)计算机专业
与MIT、伯克利等学校计算机科学仍然和电子与电气工程同处一系不同，CMU的计算机科学系成立于1965年，是全美最早的，如今它已经升格为计算机科学学院。其研究生项目中除了机器人方向与硬件关系较多之外，其他基本上都是纯软的。从这个意义上来说，CMU的教学体系对于偏软的计算机科学系应该有较大的借鉴意义。

CMU的教学手册上没有从传统意义上针对计算机科学专业学生的导论课，虽然有名为“计算机科学伟大思想”的两学期课程，但是从内容上看应该是离散数学的替代，因为此外CMU并没有其他离散数学方面的课程。此课程没有教材，内容比传统离散数学要灵活得多，涉及概率、代数、算法、加密理论、复杂性理论、博弈论等，非常注重学习的趣味性和实用性。

与其他名校相同，CMU对程序设计的重视也给人留下很深印象：本土新生的第一堂课就是“初中级程序设计”，直接讲授Java。然后是中高级程序设计(Java)、C语言编程技巧、高级编程实践(Java)、程序设计原理(用SML语言讲授)。

目前计算机科学专业教学计划中的一个难点，是硬件课程的设置问题。硬件知识体系本身非常丰富，但是硬件课程多了，又削弱了计算机科学专业的特色。CMU在这一问题上是怎样处理的呢？计算机科学学院的现任院长Randal E. Bryant 亲自给出了回答，他用15～213“计算机系统导论”一门课(12个单元)完成了硬件知识的教学。这项教学改革的成果就是一本厚达900多页的书：《Computer Systems: A Programmer's Perspective》。他在该书的序言中说：

“本课程的宗旨是用一种不同的方式向学生介绍计算机。因为，我们的学生中几乎没有人有机会构造计算机系统。而大多数学生，甚至是计算机工程师，也要求能日常使用计算机和编写计算机程序。所以我们决定从程序员的角度来讲解系统，并采用这样的过滤方法：我们只讨论那些影响用户级C程序的性能、正确性或实用性的主题。

比如，我们排除了诸如硬件加法器和总线设计这样的主题。虽然我们谈及了机器语言，但是不关注如何编写汇编语言，而是关心编译器怎样翻译C的各种构造，比如指针、循环、过程调用和返回，以及switch语句。更进一步，我们将更广泛和现实地看待系统，包括硬件和系统软件，讨论链接、加载、进程、信号、性能优化、评估、I/O以及网络与并发编程。
这种做法使得我们讲授本课程的方式对学生来讲既实用、具体，又能实践，同时也非常利于调动学生的积极性。”

5、美国MIT(麻省理工学院)计算机专业
MIT的课程设置，只能用其学生起点高来解释。该校没有典型意义上的计算机科学专业，偏软的只有理论计算机科学和人工智能及其应用两个专业。因此没有类似于其他学校的导论课程。
在MIT的电子电气工程与计算机科学系中，所有学生都要参加如下四门课程：6.001“计算机程序的结构与解释”，当然与伯克利相同，采用的是Abelson等编著的同名教材；6.002“电路与电子学”；6.003“信号与系统”(自编讲义)；6.004 “计算结构”(Computation Structures)，与伯克利的61C“计算机结构”对等。此外有两门专业基础数学课：“概率系统分析”和“计算机科学数学”，后者的教材是国外院校普遍采用的Rosen所著《离散数学及其应用》。

美国留学计算机专业分类有哪些

给题主介绍全一点吧，计算机专业下的小专业，以及主要研究方向。

题主可以参考一下下面整理的一些方向的信息，其实对于硕士研究生来说是以上课为主，除了CMU把CS分成了二十几个细小的方向，其他学校基本上都是按照大类来申请，录取后除了规定的必修课以外，有很多方向的课供你选修，这时你需要根据你的职业方向来选择某个领域来学习，当然你也可以选修多个领域的课程。

如果是申请博士研究生的话，方向则需要在申请前就确定好。

目前肯定是 人工智能 比较火，但是我觉得火的方向不一定会适合每个人，重点还是要看你的兴趣点在哪里。

1. 人工智能 Artificial Intelligence

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。

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

生物信息学（Bioinformatics）：研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释 。

计算生物学（Computational Biology）：开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,并用于生物学研究 。

3. 系统与网络 Systems and Networking

（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。

4. 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）。

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）。

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。

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。

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。

研究课题包括： 手快留学网

(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）。

希望我的回答可以帮到题主。

留学美国数据学：解析大数据时代最热门专业

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3. 专业发展: 多样化的职业道路选择留学美国数据学专业毕业后，学生可以选择多个职业道路。他们可以成为数据科学家，在企业中应对复杂的数据挑战，为决策提供科学支持。他们也可以成为数据工程师，负责大规模数据处理和分析的技术实施。此外，他们还可以成为数据分析师、机器学习工程师等，将数据技术与不同领域的应用相结合。
4. 课程设置: 全面系统的数据学培养留学美国数据学专业的课程设置涵盖了数据科学的方方面面。学生将学习数据挖掘、机器学习、统计学、数据库管理等基础课程，并有机会选择相关领域的专业选修课程。通过全面系统的学习和实践，学生可以掌握数据处理与分析的核心能力。
5. 跨学科合作: 数据科学的交叉融合留学美国数据学专业注重跨学科的合作与交流。学生可以与其他领域的学生和专家合作，探索数据科学与社会科学、生命科学、经济学等各个领域的结合点。通过交叉融合，数据学专业的学生可以在解决现实问题中发挥更大的作用。
总结留学美国数据学专业是大数据时代最热门的专业之一。该专业具有广阔的就业前景，为学生提供了全面的学术研究和专业发展机会。通过课程设置和跨学科合作，学生可以获得全面系统的数据学培养，掌握数据科学的核心能力。留学美国数据学专业为学生提供了深入了解和应用大数据技术的机会，将为他们的未来职业发展打下坚实的基础。

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以上就是手快留学网小编给大家带来的美国 留学计算机专业有哪些学校，希望能对大家有所帮助。