細(xì)數(shù)CS下的16大分類 不要再傻傻分不清楚了

計(jì)算機(jī)系(Computer Science)下到底有多少不可以思議的分類呢?有多少人很認(rèn)真地去區(qū)分他們呢?今天小編給大家全面盤點(diǎn)一下。

1.ArtificialIntelligence人工智能

人工智能學(xué)習(xí)研究的核心領(lǐng)域大致包括：學(xué)術(shù)呈現(xiàn)，推理，學(xué)習(xí)，規(guī)劃，決策，視覺(jué)，機(jī)器人，語(yǔ)音和語(yǔ)言處理。同時(shí)AI也旨在運(yùn)用先進(jìn)的算法來(lái)解決各領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題，其中包括生物信息學(xué)，網(wǎng)絡(luò)及各類系統(tǒng)，搜索和信息檢索等等。人工智能與認(rèn)知科學(xué)也是緊密相聯(lián)的，包括心理學(xué)，語(yǔ)言學(xué)和哲學(xué)方面。除此之外，研究人工智能還需要涉及到以下的技術(shù)和工具：統(tǒng)計(jì)學(xué)，神經(jīng)科學(xué)，控制，優(yōu)化和業(yè)務(wù)研究。有大學(xué)也開設(shè)AI與Machine Learning結(jié)合的課程，由于ML本身涉及的內(nèi)容就足以開設(shè)一門課程，很多大學(xué)也有獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)課程。也有些大學(xué)雖然沒(méi)有AI專業(yè)，但是有Robotic Systems(機(jī)器人系統(tǒng))相關(guān)的課程，其實(shí)也是類似人工智能的專業(yè)。

2.Algorithmsand Theory 計(jì)算機(jī)算法和理論

理論計(jì)算機(jī)科學(xué)是研究更高效的算法和協(xié)議。它強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)許多20世紀(jì)的發(fā)明，如密碼學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、量子計(jì)算等先進(jìn)算法和理論。同時(shí)計(jì)算機(jī)算法和理論還研究包括復(fù)雜性理論，算法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，計(jì)算幾何，密碼學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)，并且與計(jì)算生物學(xué)，圖形，網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)緊密連接。屬于基礎(chǔ)理論學(xué)習(xí)的學(xué)科，需要扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

3.Biosystems& Computational Biology生物系統(tǒng)與計(jì)算生物學(xué)

現(xiàn)代生物學(xué)越來(lái)越依賴計(jì)算機(jī)科學(xué)和電子工程的算法和工具。生物數(shù)據(jù)包括多品種的基因組數(shù)據(jù)，多態(tài)變體的數(shù)據(jù)庫(kù)，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和RNA結(jié)構(gòu)，基因數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)驗(yàn)生物化學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)和生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行表達(dá)，操縱和整合需要計(jì)算機(jī)科學(xué)的技術(shù)，如數(shù)據(jù)庫(kù)，算法，人工智能，圖形，信號(hào)處理和圖像處理，因而生物系統(tǒng)也被稱為Bioinformatics生物信息學(xué)。

4.BigData 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的別稱包括：Data Science(數(shù)據(jù)科學(xué))，Data Analytics(數(shù)據(jù)分析), and Data Mining(數(shù)據(jù)挖掘)。由于互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的興起，數(shù)據(jù)量空前龐大，而獲取數(shù)據(jù)的設(shè)備也越來(lái)越多，如智能手機(jī)和微型傳感設(shè)備收集數(shù)據(jù)、科學(xué)儀器收集類似的基因組數(shù)據(jù)，天文數(shù)據(jù)，醫(yī)療。管理和分析“大數(shù)據(jù)”需要全新的技術(shù)和系統(tǒng)。除了通過(guò)常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)及相關(guān)應(yīng)用程序管理數(shù)據(jù)外(已經(jīng)難以駕馭多樣化嘈雜的數(shù)據(jù)分析)，還要增強(qiáng)捕捉和關(guān)聯(lián)個(gè)人數(shù)據(jù)，保護(hù)安全和隱私問(wèn)題的能力。要解決大數(shù)據(jù)管理的各個(gè)方面，需要學(xué)習(xí)的方向包括：高性能計(jì)算，數(shù)據(jù)庫(kù)，云計(jì)算，分布式系統(tǒng)，可視化以及安全性和隱私的領(lǐng)域。所以大數(shù)據(jù)屬于CS中的交叉學(xué)科。

5.ComputerArchitecture計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)的機(jī)器語(yǔ)言程序員或編譯程序編寫者所看到的外特性。所謂外特性，就是計(jì)算機(jī)的概念性結(jié)構(gòu)和功能特性，主要研究計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的基本工作原理，以及在硬件、軟件界面劃分的權(quán)衡策略，建立完整的、系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)軟硬件整體概念。有大學(xué)將Complier(編譯器)和Architecture(系統(tǒng)結(jié)構(gòu))一起研究，研究?jī)?nèi)容集中在為下一代計(jì)算機(jī)和計(jì)算組件進(jìn)行硬件，編程語(yǔ)言和編譯器的設(shè)計(jì)，很多大學(xué)將編程語(yǔ)言及編譯器單獨(dú)開設(shè)課程進(jìn)行學(xué)習(xí)。

6.ComputerGraphics and Visualization 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)

計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容就是研究如何在計(jì)算機(jī)中表示圖形、以及利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖形的計(jì)算、處理和顯示的相關(guān)原理與算法。除這些以外，還會(huì)研究如何科學(xué)可視化，基于物理渲染，動(dòng)畫制作，計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)，快速成型，計(jì)算機(jī)輔助角膜建模和可視化，醫(yī)學(xué)成像等等。相較于藝術(shù)類的動(dòng)畫制作而言，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)更注重算法及理論的學(xué)習(xí)。

7.DatabaseSystems數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)

在過(guò)去的幾年中，運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)的重點(diǎn)領(lǐng)域包括生命科學(xué)和生物數(shù)據(jù)庫(kù)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理，社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理，移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)，P2P網(wǎng)絡(luò)和非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)將繼續(xù)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，如提高管理和查詢數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)庫(kù)的速率，增強(qiáng)查詢處理和優(yōu)化，數(shù)據(jù)流，近似查詢處理和數(shù)據(jù)挖掘的能力。與Data Science相比，它更傾向于單純的數(shù)據(jù)處理管理(Database Management Systems or Information Systems)，隨著時(shí)代發(fā)展，這個(gè)專業(yè)方向正在逐漸被發(fā)展獨(dú)立開來(lái)成為IS。

8.DistributedSystems 分布式系統(tǒng)

分布式系統(tǒng)往往與操作系統(tǒng)(Operating Systems)同時(shí)學(xué)習(xí)，也有學(xué)校直接用系統(tǒng)(Systems)來(lái)概括這個(gè)專業(yè)，學(xué)習(xí)的偏重性根據(jù)學(xué)校不同有偏差。操作系統(tǒng)的研究重點(diǎn)是針對(duì)一臺(tái)機(jī)器或物理設(shè)備運(yùn)行的系統(tǒng)軟件，而分布式系統(tǒng)則是研究如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互連的多臺(tái)計(jì)算機(jī)運(yùn)行一致的，安全的，可擴(kuò)展的，可靠的系統(tǒng)。學(xué)習(xí)重點(diǎn)包括調(diào)查算法，設(shè)計(jì)原則，并制定運(yùn)行現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所必需的軟件工程技術(shù)。

9.High-PerformanceComputing 高性能計(jì)算

高性能計(jì)算專業(yè)主要是學(xué)習(xí)用大型計(jì)算機(jī)來(lái)解決的重大科學(xué)和工程問(wèn)題及并行算法和開發(fā)相關(guān)軟件。HPC研究的重點(diǎn)在于從創(chuàng)新的核心數(shù)值算法中提煉精華，運(yùn)用到系統(tǒng)軟件或者嵌入到需要大規(guī)模生產(chǎn)計(jì)算的工具中去。該專業(yè)的形成與“大數(shù)據(jù)”息息相關(guān)。有大學(xué)也將高性能計(jì)算的學(xué)習(xí)并入科學(xué)計(jì)算(Scientific Computing)的學(xué)習(xí)。

10.Human-ComputerInteraction 人機(jī)交互設(shè)計(jì)

人機(jī)交互是指通過(guò)計(jì)算機(jī)輸入、輸出設(shè)備，以有效的方式實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)對(duì)話的技術(shù)。它與認(rèn)知學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域有密切的聯(lián)系。主要研究在未來(lái)云計(jì)算環(huán)境中如何人機(jī)交互，包括辦公室，家庭，移動(dòng)，醫(yī)療互動(dòng)。該課程強(qiáng)調(diào)對(duì)環(huán)境的感知系統(tǒng)，感知接口(如計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音)，可視化和學(xué)習(xí)技術(shù)。

11.MachineLearning 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)感知的研究主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論和實(shí)驗(yàn)研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在學(xué)習(xí)ML的同時(shí)，要學(xué)習(xí)如何在其他領(lǐng)域運(yùn)動(dòng)ML，比如生物學(xué)和信息圖像采集。同時(shí)，大多數(shù)大學(xué)對(duì)將ML運(yùn)用到大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中非常感興趣，因而也將ML歸類于Data Science中的數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)或分析。應(yīng)用實(shí)例包括物種分布的棲息地建模，大量學(xué)術(shù)文章主題歸類，大腦圖像分類，蛋白質(zhì)功能分類等等。

12.Networking and Systems 互聯(lián)網(wǎng)與系統(tǒng)

互聯(lián)網(wǎng)的學(xué)習(xí)往往與操作系統(tǒng)直接相關(guān)聯(lián)，具體研究?jī)?nèi)容包括分布式系統(tǒng)，操作系統(tǒng)，存儲(chǔ)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，移動(dòng)和無(wú)線系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議設(shè)計(jì)。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的學(xué)習(xí)包括疊加架構(gòu)，分布式哈希，下一代網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，對(duì)等聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，故障排除，能耗影響問(wèn)題的研究等等。也有學(xué)校將互聯(lián)網(wǎng)與通信(Communications)結(jié)合進(jìn)行學(xué)習(xí)，其專業(yè)性質(zhì)是屬于EE與CS的交叉課程，很多學(xué)校歸類于EE，而伯克利大學(xué)將其歸類于EECS系下。

13.ProgrammingLanguages

編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)主要目的是為了提高程序的安全性和隱私性，極大限度得提高軟件的靈活性，可靠性，可用性，高效性，可重復(fù)利用性。編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)往往會(huì)和編譯器(Complier)一起學(xué)習(xí)，研究重點(diǎn)集中在云計(jì)算，移動(dòng)端計(jì)算，高利用率系統(tǒng)，靜態(tài)分析，函數(shù)型編程，調(diào)試和隱私保護(hù)計(jì)算。同時(shí)編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)非常側(cè)重于編譯器的優(yōu)化，軟件的設(shè)計(jì)，合成和測(cè)試，因而編程語(yǔ)言往往也和軟件工程(Software Engineering)并為一個(gè)專業(yè)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

14.ScientificComputing and Numerical Analysis 科學(xué)計(jì)算和數(shù)值分析

科學(xué)計(jì)算，也被稱為數(shù)值分析或計(jì)算數(shù)學(xué)。它的重點(diǎn)是在設(shè)計(jì)和分析算法來(lái)解決各領(lǐng)域發(fā)生的數(shù)學(xué)相關(guān)問(wèn)題，特別適用于科學(xué)和工程領(lǐng)域以及高性能電腦上算法的應(yīng)用(最明顯的就是應(yīng)用在并行和分布式系統(tǒng)中)。研究的內(nèi)容包括數(shù)值線性代數(shù)，快速求和的方法等等。并且在不同的領(lǐng)域中也有涉入，比如影像學(xué)，流體力學(xué)和聲學(xué)。也有大學(xué)將科學(xué)計(jì)算和數(shù)值分析分開，科學(xué)計(jì)算更傾向于高性能計(jì)算(HPC)的學(xué)習(xí)，數(shù)值分析更傾向于統(tǒng)計(jì)，數(shù)學(xué)領(lǐng)域。

15.Securityand Cryptography 安全和加密

安全與加密注重密碼學(xué)從理論到應(yīng)用的學(xué)習(xí)和時(shí)間，并且強(qiáng)調(diào)研究數(shù)據(jù)庫(kù)的隱私，監(jiān)控系統(tǒng)的隱私，基于Web的應(yīng)用程序的隱私及傳感器網(wǎng)絡(luò)安全，測(cè)試平臺(tái)的安全，人機(jī)界面的安全，互聯(lián)網(wǎng)安全(在Networking專業(yè)的學(xué)習(xí)中也會(huì)涉及，但是如果被分出學(xué)習(xí)的話，更偏向于密碼學(xué)的學(xué)習(xí)，對(duì)數(shù)學(xué)邏輯思維的要求較高)等等。有些學(xué)校甚至從計(jì)算機(jī)信息安全這個(gè)專業(yè)的方向衍生到對(duì)心理學(xué)及經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)的思考和學(xué)習(xí)中去了。

16.SoftwareEngineering 軟件工程

軟件工程的目標(biāo)是改進(jìn)現(xiàn)有的技術(shù)來(lái)提高軟件系統(tǒng)(也有學(xué)校開設(shè)Software Systems專業(yè)，其內(nèi)容和軟件工程相似)的成本、準(zhǔn)確性和可用性。將這三個(gè)互相制衡的因素都實(shí)現(xiàn)，是目前軟件工程研究的重點(diǎn)。同時(shí)軟件工程也致力于軟件的開發(fā)，測(cè)試及維護(hù)等等工作，立志于解決復(fù)雜系統(tǒng)及處理程序中產(chǎn)生的問(wèn)題。