计算机科学CS专业有哪些分支

计算机科学（英文：Computer Science，简称：CS）是对算法过程、计算机器和计算本身的研究。作为一门热门学科，计算机科学涵盖了从算法、计算、信息的理论研究，到在硬件和软件中实现计算系统的一系列实际问题。

有时人们会误以为，计算机科学就是解决计算机问题的事业（比如信息技术），或者只是与使用计算机的经验有关，如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的，不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序性质，更要通过现有的知识，创造新的程序或者改进已有的程序。

PART 1专业介绍

作为一个学科，计算机科学涵盖了从算法的理论研究和计算的极限，到如何通过硬件和软件实现计算系统。

CSAB（Computing Sciences Accreditation Board）由ACM（Association for Computing Machinery）和IEEE-CS（IEEE Computer Society）的代表组成，确立了计算机科学的4个主要领域：

计算理论；

算法与数据结构；

编程方法与编程语言；

计算机元素与架构。

CSAB还确立了其它一些重要领域，如软件工程、人工智能、计算机网络与通信、数据库系统、并行计算、分布式计算、人机交互、机器翻译、计算机图形学、操作系统、以及数值和符号计算。本文将会选取比较常见的分支进行介绍。

PART 2专业分支

人工智能Artificial Intelligence

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的，能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能实际上需要不同的学科知识，如心理学、哲学、计算机科学等等。而它与计算机科学联系最紧密的实现方式就是机器学习，深度学习和强化学习。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科（与数学，统计的关联十分紧密）。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。它也是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径，也是目前人工智能应用中最广泛被应用的算法。

人工智能与机器学习的联系

算法与理论Algorithm and Theory

计算机算法与理论是研究更高效的算法和协议，强调学习许多20世纪的发明，如密码学、计算生物学、机器学习、量子计算等先进算法和理论。算法可以简单的理解为，学习计算机之前的数学、统计理论基础，或者说是编程之前的想法草稿，同时也是帮助节省程序运行时间和复杂程度的重要工具。

数据科学Data Science

由于互联网和社交媒体的兴起，数据量空前庞大，而获取数据的设备也越来越多。管理和分析“大数据”需要全新的技术和系统。除了通过常规数据库系统及相关应用程序管理数据外，还要增强捕捉和关联个人数据，保护安全和隐私问题的能力。

如今，有非常多的数据处理方式，都可以通过机器学习的方式实现。经济中的数据处理就是计量经济学，金融中的数据处理就是金融工程，风险控制。同时机器学习和数据科学也相互依赖相互成长，机器需要通过大量的数据进行训练和改进，从而达到学习的目的。

为了去处理数以万计的数据，我们有了云计算-分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统，处理和分析这些小程序，得到结果并返回给用户。

amazon云计算服务

为了去加密数据并且去中心化，我们就有了区块链-去中心化协议，能安全地存储比特币交易或其它数据，信息不可伪造和篡改，可以自动执行智能合约，无需任何中心化机构的审核。

区块链应用-数字货币

计算机图形学Computer Graphics

计算机图形学主要研究如何在计算机中表示图形，以及利用计算机进行图形的计算，处理和显示的相关原理与算法。除这些以外，还会研究如何科学可视化，基于物理渲染，动画制作，计算机辅助几何设计，快速成型，计算机辅助角膜建模和可视化，医学成像等等。相较于艺术类的动画制作而言，计算机图形学更注重算法及理论的学习。

计算机图形保存示例

计算机视觉Computer Vision

计算机图形学是计算机如何表示、计算、处理和显示图形。而计算机视觉就是机器如何像人眼一样，去看和识别图形或视频。也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。

计算机视觉的最终研究目标，就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。计算机视觉的应用范围十分广泛，包括工业机器人的控制过程，自动驾驶，医学图像分析系统或地形模型，人机交互，面部识别等等。

工业视觉

自然语言处理Natural Language Processing

自然语言处理作为计算机科学和人工智能的一个非常热门的深入研究方向，推动着语言智能的持续发展和突破，并越来越多地应用于各个行业。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别等方面。

品牌搜索广告中的NLP任务

人机交互Human-Computer Interaction

人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。人机交互技术包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等，人通过输入设备给机器输入有关信息，回答问题及提示请示等。

人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一。常见的语音识别系统，虚拟现实，遥控机器人都属于人机交互的研究范畴。

人机交互-VR游戏

计算生物学Computational Biology

生物系统与计算生物学越来越依赖计算机科学和电子工程的算法和工具。生物数据包括多品种的基因组数据，多态变体的数据库，蛋白质结构和RNA结构，基因数据库，实验生物化学测量数据和生物医学数据。

对这些数据进行表达、操纵和整合，需要计算机科学的技术，如数据库，算法，人工智能，图形，信号处理和图像处理，因而生物系统也被称为生物信息学。

计算生物学中的网络传播

PART 3专业强校推荐

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