英国计算机专业大科普

当前计算机专业的研究方向主要分为：计算机设计与系统结构类、人工智能与数据科学类、信号处理与通讯科学类、数据库与大数据类。计算机专业方向怎么选？建议，虽然当前大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能、智能制造相关方向的热度比较高，但并非适合每一个人，需要结合自身兴趣、专业知识储备、实践积累、天赋优势等因素，综合判定自己想要研究的专业方向。

计算机设计与系统结构类

计算机系统设计与系统结构类研究主要需要的核心知识，除了基础课程（数学类，编程类以及基础电路）之外，由于现代计算机均基于半导体（二极管，三极管）以及数字电路（逻辑门）技术， 模拟电路与数字电路也是计算机设计与结构类的核心课程之一。

除此之外，计算机相关配套的累加器，寄存器，指令集以及计算机基础架构类（如 8088，8086 嵌入式计算机）课程也是核心内容。 随着 CPU 制程工艺不断精进，半导体与材料物理已是该学科热门研究方向之一。如何在纳米级别找到更稳定可靠，且经济实惠易加工的材料，并且配套成熟的制造工艺是该学科一直以来的一个 研究内容。但随着制程不断变小，微观情况下的材料性能变得逐渐不可靠，因为研究人员在现有的材料基础之上研发了量子计算机这一新型概念。 

人工智能与数据科学类

人工智能与数据科学类专业课程主要偏向数学与理论方向，概率论，优化理论，数学分析，代数理论，实践方向核心内容有 python相关课程 （NumPy, Pandas, PyTorch 等等）与项目实践课程。

对于AI/DL 未来研究趋势来说，越来越大的训练、内容将是未来一段时间之内的主要解决问题。随着数据量的不断变大，AI/DL 算法需要更多的神经节点与神经层去表示数据深层次的联系。这样就会导致需要更多的算力（更强的电脑）以及更大的储存成本（更大的内存）去训练或存储模型。 但是在日常生活中，强大的算力需要更大的经 与空间成本（参考超级计算机）。

因此，目前主要研究的解决方案主要有几种：

一、尽量压缩模型，使用更少的参数去代表更多的内容；

二、针对人工智能算法设计专用硬件（GPU/TPU/FPGA/ AI-Chip）；

三、使用可更新或可变的网络结构；

四、开发下一代实时人工智能或通用人工智能。

针对 AI/DL 应用方面，计算机视觉（人脸识别， 物体识别，车道识别等），自然语言处理（语音识别，手写识别，风格迁移等），智能决策（智能驾驶，无人机轨迹优化，飞行器与导弹的制导等），预测（股市预测，电价预测，天气预测等），人工智能与生物信息（基因组，有效药物，蛋白质结构等）等分支均为研究热点。 

信号处理与通讯科学类

信号处理与通讯科学类专业核心课程包括但不限于，信号与系统，复分析，计算机网络，通讯协议， 高级通讯处理技术，时分复用技术，码分复用技术，调制解调机制等核心内容。

通信科学类未来研究趋势主要注重一下几个方面：

1. 加密技术，随着信息传递的不断增多， 信息隐私程度在逐渐下降，如何保证信息在传递 过程中安全的被加密（例如量子空天通讯），一直是一个研究热点。

2. 下一代通信技术，数据量不断增大的基础之上，如何降低数据传输成本并且提升传输速率也是研究的重心。

3. 信号降噪技术，在无线通信过程中，信号不可避免的被干扰，如何最大化降低噪声对信号产生的影响也是未来研究的热点话题之一。 

数据库与大数据类

对于数据库与大数据类，其核心课程主要有 SQL，不间断电源，通用数据中心标准，安全控 制系统，服务器理论，人机交互设计等等。未来研究趋势中，安全性一直是数据库与数据中心的重中之重，这里的安全是指物理安全可靠运行（防水，防火，防尘，防断电，安保等）和网络安全（数据防盗，防挟持，白帽黑客等）措施。

基于此问题，部分研究学者认为，现存以太网并不能彻底根除数据安全问题，因此区块链以及去中心化的概念近年来受到广泛关注。除此之外，如何降低数据中心运维成本一直以来备受关注，由于数据中心有集中大量的计算机以及数据存储单元，散热一直以来是运行成本的核心部分，除此之外，可靠电源（不间断备用电源）也造成了维护成本的增加。

另外，大数据分析近年来也备受关注。数据中心的核心优势在于，海量的用户数据储存，在取得允许的情况下，部分公司可以分析用户数据进而产生其他效益。例如，金融行业数据中心会依据用户的喜好以及行为进行用户信用评级；医疗数据中心会依据病人的监测结果预测潜在病症；互联网金融数据中心依据用户喜好进行内容推荐等等。 

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