計算機科學八大細分專業都學什麽？

計算機科學（英文：Computer Science，簡稱：CS）是對算法過程、計算機器和計算本身的研究。作為(wei) 一門熱門學科，計算機科學涵蓋了從(cong) 算法、計算、信息的理論研究，到在硬件和軟件中實現計算係統的一係列實際問題。

有時人們(men) 會(hui) 誤以為(wei) ，計算機科學就是解決(jue) 計算機問題的事業(ye) （比如信息技術），或者隻是與(yu) 使用計算機的經驗有關(guan) ，如玩遊戲、上網或者文字處理。其實計算機科學所關(guan) 注的，不僅(jin) 僅(jin) 是去理解實現類似遊戲、瀏覽器這些軟件的程序性質，更要通過現有的知識，創造新的程序或者改進已有的程序。

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輔仁啟迪課-電子計算機演變曆史

PART 1專(zhuan) 業(ye) 介紹

作為(wei) 一個(ge) 學科，計算機科學涵蓋了從(cong) 算法的理論研究和計算的極限，到如何通過硬件和軟件實現計算係統。

CSAB（Computing Sciences Accreditation Board）由ACM（Association for Computing Machinery）和IEEE-CS（IEEE Computer Society）的代表組成，確立了計算機科學的4個(ge) 主要領域：

計算理論；
算法與(yu) 數據結構；
編程方法與(yu) 編程語言；
計算機元素與(yu) 架構。

CSAB還確立了其它一些重要領域，如軟件工程、人工智能、計算機網絡與(yu) 通信、數據庫係統、並行計算、分布式計算、人機交互、機器翻譯、計算機圖形學、操作係統、以及數值和符號計算。本文將會(hui) 選取比較常見的分支進行介紹。

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軟件與(yu) 硬件

PART 2專(zhuan) 業(ye) 分支

人工智能Artificial Intelligence

人工智能是計算機科學的一個(ge) 分支，它企圖了解智能的實質，並生產(chan) 出一種新的，能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專(zhuan) 家係統等。人工智能實際上需要不同的學科知識，如心理學、哲學、計算機科學等等。而它與(yu) 計算機科學聯係最緊密的實現方式就是機器學習(xi) ，深度學習(xi) 和強化學習(xi) 。

機器學習(xi) 是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科（與(yu) 數學，統計的關(guan) 聯十分緊密）。專(zhuan) 門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習(xi) 行為(wei) ，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構，使之不斷改善自身的性能。它也是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑，也是目前人工智能應用中最廣泛被應用的算法。

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人工智能與(yu) 機器學習(xi) 的聯係

算法與(yu) 理論Algorithm and Theory

計算機算法與(yu) 理論是研究更高效的算法和協議，強調學習(xi) 許多20世紀的發明，如密碼學、計算生物學、機器學習(xi) 、量子計算等先進算法和理論。算法可以簡單的理解為(wei) ，學習(xi) 計算機之前的數學、統計理論基礎，或者說是編程之前的想法草稿，同時也是幫助節省程序運行時間和複雜程度的重要工具。

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數據科學Data Science

由於(yu) 互聯網和社交媒體(ti) 的興(xing) 起，數據量空前龐大，而獲取數據的設備也越來越多。管理和分析“大數據”需要全新的技術和係統。除了通過常規數據庫係統及相關(guan) 應用程序管理數據外，還要增強捕捉和關(guan) 聯個(ge) 人數據，保護安全和隱私問題的能力。

如今，有非常多的數據處理方式，都可以通過機器學習(xi) 的方式實現。經濟中的數據處理就是計量經濟學，金融中的數據處理就是金融工程，風險控製。同時機器學習(xi) 和數據科學也相互依賴相互成長，機器需要通過大量的數據進行訓練和改進，從(cong) 而達到學習(xi) 的目的。

為(wei) 了去處理數以萬(wan) 計的數據，我們(men) 有了雲(yun) 計算-分布式計算的一種，指的是通過網絡“雲(yun) ”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個(ge) 小程序，然後通過多部服務器組成的係統，處理和分析這些小程序，得到結果並返回給用戶。

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amazon雲(yun) 計算服務

為(wei) 了去加密數據並且去中心化，我們(men) 就有了區塊鏈-去中心化協議，能安全地存儲(chu) 比特幣交易或其它數據，信息不可偽(wei) 造和篡改，可以自動執行智能合約，無需任何中心化機構的審核。

區塊鏈應用-數字貨幣

計算機圖形學Computer Graphics

計算機圖形學主要研究如何在計算機中表示圖形，以及利用計算機進行圖形的計算，處理和顯示的相關(guan) 原理與(yu) 算法。除這些以外，還會(hui) 研究如何科學可視化，基於(yu) 物理渲染，動畫製作，計算機輔助幾何設計，快速成型，計算機輔助角膜建模和可視化，醫學成像等等。相較於(yu) 藝術類的動畫製作而言，計算機圖形學更注重算法及理論的學習(xi) 。

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計算機圖形保存示例

計算機視覺Computer Vision

計算機圖形學是計算機如何表示、計算、處理和顯示圖形。而計算機視覺就是機器如何像人眼一樣，去看和識別圖形或視頻。也可以看作是研究如何使人工係統從(cong) 圖像或多維數據中“感知”的科學。

計算機視覺的最終研究目標，就是使計算機能像人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環境的能力。計算機視覺的應用範圍十分廣泛，包括工業(ye) 機器人的控製過程，自動駕駛，醫學圖像分析係統或地形模型，人機交互，麵部識別等等。

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工業(ye) 視覺

自然語言處理Natural Language Processing

自然語言處理作為(wei) 計算機科學和人工智能的一個(ge) 非常熱門的深入研究方向，推動著語言智能的持續發展和突破，並越來越多地應用於(yu) 各個(ge) 行業(ye) 。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於(yu) 一體(ti) 的科學。主要應用於(yu) 機器翻譯、輿情監測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義(yi) 對比、語音識別等方麵。

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