美国计算机有哪些专业课程

1、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（Schelability 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：

(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。

2、哈佛大学计算机专业课程有哪些?

　计算机科学专业是教育学生如何进行更有条理的思考以及更有效率地解决问题。在哈佛大学，计算机科学专业是联结电气工程、物理、化学、生物等领域以及医药、商业等职业的，专业课程所使用的语言包括C语言，C++，Java以及Lisp等。
研究领域：
美国哈佛大学计算机科学文科学士主要从事软件、图像、人工智能、网络、平行与分配系统、算法以及理论等方面的研究。
学术要求：
哈佛大学计算机科学专业的课程设置十分灵活。学生需完成12门half-course课程，包括数学、理论计算机科学以及其他计算机科学领域课程，其中数学包括微积分和线性代数。
涉及的课程包括：计算机科学概论Ⅰ、隐私与技术、可用交互系统设计、系统编程与机械结构、数据结构与算法、计算机硬件、信息管理、超大规模集成电路和系统设计、程序语言、编译程式、计算机网络、计算语言学、网络设计项目等。
申请要求：
学术要求：
高中毕业或完成会考，会考成绩不低于80分。
语言成绩要求：
1.提供SAT或者ACT(包括写作部分)成绩，以及两门SAT科目考试成绩(不包括母语科目以及SAT II英语水平测试)，无最低分要求，被录取的学生SAT每部分一般达到650-800分;
2.无需提供托福成绩，但无SAT或ACT成绩的学生可以考虑托福成绩;最好能有面试。
哈佛大学计算机科学专业就业方向：
通过学习，美国哈佛大学计算机科学专业的毕业生可以从事计算机软件、硬件、系统，银行，金融，通信，工程与科学，教育，法律，咨询，医药、保健及公共健康，艺术、政府、政治以及其他领域从事相关工作，同时，学生也可以进一步攻读研究生。

3、美国研究生 计算机相关的专业有哪些

1、软件工程 Software Engineering
大体上分成软件设计、编程语言和软件测试。包括需求分析、结构设计、开发流程、生命周期等等相关内容全部在关注范围。计算机专业的基础学科如操作系统、数据结构和算法全部包含。此方向几乎属于CS第一大的方向了，录取名额很多，奖学金也有一些。问题的关键是，这个专业是培养coder的，而计算机专业的从业者大部分就是coder。因此学这个专业就业机会多，但是起步阶段的收入居于中等。
2、人工智能与机器学习 Artificial Intelligence and Machine Learning
人工智能其实是很综合的学科，他的目的就是把人类的智能扩展到信息处理的机器的上。人工智能里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习系统，计算机语言，图像处理，语音识别，机器人，人机交互等等。对于申请者的计算机科学背景要求较高，包括数据结构算法之类纯计算机专业的课程，都有一定要求。人工智能的产品包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这个方向最近很热，招收的名额也比较多，也有从主要招收PhD向Master转移的趋势。完全对口的工作是纯研发的性质，找起来有一些难度，不过退一步海阔天空，在各类电子设备商处都有大批学习此类专业可以涉足的工作。
唯一需要注意的是AI的某些部分在美国也一定程度上应用于国防，所以如果自己要进入的program涉及此类就不推荐了。
3、管理信息系统
MIS本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的用于整合必要的信息用于决策。决策支持系统、专家系统、执行信息系统等都是 MIS的组成部分。MIS专业还分成在工程学院或者商学院下面，近些年受到很多女孩子欢迎的专业。
4、数据库和数据挖掘 Database and Data Mining
数据库方向具体又有数据库系统，数据挖掘等等。从很理论的关系数据库、云数据库，到很应用的SQL，全在学习范围之内。毕业生可以做数据库管理工程师。不过请注意这种工程师职位对于经验要求较高，尤其是高薪全职在大公司的数据库管理工程师，刚毕业的学生恐怕有困难。不过工作可以找到，比如说兼职的实习性质，可以作为起步。对于编程序要求不算太高，很多女孩子青睐这个方向。
5、分布式系统和云计算 Distributed System and Cloud Computing
在这个充斥着“云”的时代，它始终代表信息生产力的发展需求！它始终代表信息技术的前进方向！它始终代表IT从业人士的最根本利益！
你可以研发基于Cloud(云端)的图形处理，你可以有专属于Cloud的计算机架构，你可以应用分布式的NO-SQL数据库，你可以通过MapRece(数据处理)技术来进行AI,ML,DM的各种高效运算，你可以开发及应用各种并行计算的软件。值得一提的是，区别于刚才提到的Software Engineering(软件工程)，该方向不仅是工业界的宠儿，同时其也是最热门的研究领域，无论你是Master还是Phd都选择这个方向的前景绝对是大大的。
“云界”有一句话叫做：只有你会出错，Cloud绝不会错。
6、计算机网络 (包括通讯 Telecommunication )
这个范围可以说是非常的大。网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全、加密解密、路由算法、甚至编解码都是需要学习的学科。这个学科申请的竞争者非常多，来自EE，ECE背景的同学也都可以申请。
Telecommunication通讯就业不错，从设备商到运营商到第三方软件开发商，都有职位可以选择。很多公司的招人广告上写的就是Telecommunication和CS，EE相关专业，可见这个范围达到什么程度，明明是个应用专业，却都快成了与EE，CS平起平坐了。中国国内这方面工作机会也多，中国移动按照用户数量是世界第一大运营商。Networking里面有方向设计及到网络安全方面，这个方向的工作主要是在大型政府、国防、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统——若在美国就业，因受到公民身份等限制不少，回国形势还是不错的。
7、计算机图形及可视化 Computer Graphic and Visualization
这个专业主要研究图像的表达、处理等。计算机成像、三维动画、网络影像传播都属于这个方向的范畴。学习这个专业的同学可以去游戏设计公司，电影视频公司、电子出版、教育软件开发、商业简报、平面广告设计及其它多媒体应用领域的媒体集成与系统设计的工作岗位寻找机会。现代生活离不开图形图像的数字表达处理，离不开学习多媒体和计算机图形学的学生。
8、游戏开发或游戏设计 Game Design
游戏设计是一门将软件技术、设计和美学结合在一起的艺术。艺术专业、计算机、软件工程、数字媒体及工科专业的学生都能尝试去申请游戏设计专业。
计算机专业下面的游戏开发方向属于比较小众的方向，在游戏程序开发方面，大致可以将技术划分为如下几个模块：游戏架构、图形图像、图形特效、游戏逻辑、游戏界面、人工智能、声音音效、网络连接、系统优化等；在分工细致的游戏开发团队会将游戏程序员按照每道工序而分为：图形程序员、声音程序员、人工智能或游戏关卡程序员、物理程序员。
9、计算机科学技术
计算理论是完全偏向理论的学科，研究的不只是算法，更加重要的是算法的有效性和可行性。算法可行性，算法复杂度，密码学相关领域都是这个偏理论的方向的研究对象。这一点在美国和中国都是一样的，过于偏重理论和科技前沿探索，此专业方向工作比较难找。
计算机科学与工程计算具体还包括Bio-Informatics 生物信息学(这个目前影响力最大)，气象数据处理，数字处理算法，计算物理，计算化学等等。这个专业的特点就是交叉，往往要求申请者除了计算机科学相关的背景、还要有一些生物、物理、化学等方面的背景。目前此类学科属于前沿新生专业，就业形势不明朗。很多学习此类专业的同学就业的时候还是转向了传统的写代码相关的岗位。
10、Computer Algorithm(计算机程序法)
在CS领域流传着这么一句话：最聪明的人做数学，次聪明的人做统计，平庸的人写代码。选择钻研算法，就意味着你相信自己是最聪明的那一部分，并且能够有恒心和智商来解决各种复杂的数学问题。
可能你会感到很困惑：这不是纯理论么，不是一般纯理论都不好找工作么？
首先，计算机算法是所有CS的理论核心和逻辑核心，假如你能够掌握算法，写代码就好像是从阿拉伯数字“1”到中文“一”的转换那么直接和简单；
其次，当你到各种顶级IT公司面试时，他们最主要考察的就是你的算法能力，换句话说，钻研算法的你假如能够“登泰山而小天下”，直接用最简洁最效率的算法解出面试官的题目，迎接你的就只剩下具体对于年薪具体数额的讨论了。

4、关于美国本科计算机专业你了解多少

美国本科计算机专业包括了两个方面，一方面是理论：计算复杂性理论、计算机语言理论、算法理论等都是研究的方向;另一方面是应用：计算机图像处理，人机交互，编程等，用来解决实际问题。计算机专业的典型课程设置包括：数据结构、数学、运算法则、操作系统、软件工程、编程及近年火遍大江南北的人工智能等。
学生在本科阶段掌握数学、物理、科学、电子工程学等理工科基础知识后，再学习计算机建筑学、算法等计算机基本知识。许多美国大学开设有信息管理系统课程，研究如何将信息系统运用到经营管理中去。
计算机专业本科留学申请时，主要有以下几个专业方向：
1.CS: Computer Science 计算机科学
2.CE: Computer Engineering 计算机工程
3.EE: Electrical Engineering 电子工程
4.ECE: Electrical & Computer Engineering 电子与计算机工程
5.EECS: Electrical Engineering Computer Science 电子工程与计算机科学
6.ESE: Electrical Sciences & Engineering (only saw this in MIT)
电子科学和工程
这些专业分支有一定的区别，但是并不绝对。CS偏向于理论研究和软件，研究方向和就业偏向于解决计算机内部的问题和大型计算。CE、ECE等偏向于应用和硬件。这些专业都要学习编程和计算机操作等课程。

5、美国计算机专业

前20名

CS——Computer Science的简称，即计算机科学。
总的来说，计算机专业前20名的学校可分成三类：
A．4个最为优秀的CS Program：Stanford，MIT，U.C.Berkeley，CMU。
B．6个其他前10名的：UIUC，Cornell，U.Washington，Princeton，U.Wisconsin- Madison和 U.Texas-Austin。其中UIUC，Cornell，U.Washington和 U.Wisconsin-Madison几乎从未出过前10名。
C．其他非常非常优秀的CS：CalTech，U.Maryland-College Park，UCLA，U.Michigan, GIT，Brown，Harvard，Yale，Pure和 Rice。
1. 斯坦福大学（Stanford University）
Stanford的CS是个很大个的CS，拥有40人以上的Faculty成员，其中不乏响当当、硬梆梆的图灵奖得主（Edward A.Feigenbaum, John McCarthy）和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威Donald E. Knuth；数据库方面的Jeffrey D. Ullman（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及RISC技术挑头人之一的John Hennessy。相信CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名Ph.D.以及更多的Master。学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生都倍受青睐。几乎所有前10 名的CS学校中都有Stanford的毕业生充当教授。
毕业于U. of Utah的Jim Clark曾经在Stanford CS当教授。后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是Stanford University Network。顺便提一下，创办 YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的EE攻读博士，后来中途辍学办了YAHOO。
CS科研方面，斯坦福在理论、数据库、软件、硬件、AI等领域都是实力强劲的顶级
高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI/MIPS的Rx000系列微处理器的核心技术；DASH，FLASH项目更是多处理器并行计算机研究的前沿；SUIF并行化编译器成为国家资助的重点
项目，在国际学术论文中SUIF编译器的提及似乎能为某些平庸的论文平添几分姿色。
Stanford有学生14000多，其中研究生7000多；CS有175人攻读博士，350人攻读硕士。每年招收的学生数不详，估计少不了。但不要忘了，每年申请Stanford CS的学生接近千人。申请费高达$80。
斯坦福大学位于信息世界的心脏地带——硅谷。加州宜人的气候，美丽的风景使得
Stanford堪称CS的天堂。33.1平方公里的校园面积怕是够学子们翻江倒海，叱咤风云的
了。
2. 麻省理工学院（Massachusetts Inst. of Technology）
MIT招生好像不看GRE成绩。MIT的CS是巨牛的，99年最新排名上它和斯坦福同被打了
5.0的满分，两者并列第一。MIT的CS曾为CS的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的
思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，影响了整个UNIX界的X-Window…
… MIT 和 Stanford一样，几乎都是在CS界样样巨牛的学校。据某位大侠提供的资料：
MIT的 Media Arts and Sciences知名度不在Computer Department之下。主要是多媒体技术，信息处理，人工智能等。有一大批著名的教授，如Marvin Minsky（图灵奖获得者）。
3. 加州大学伯克利分校（University of California-Berkeley）
同样地处旧金山湾畔，硅谷地带，离Stanford大约只有50公里的UC. Berkeley是美国最激进的学校之一。60年代的嬉皮文化，反越战，东方神秘主义，回归自然文化都起
源于此。诗人爱伦金斯堡是当年UC. Berkeley的代言人。
在当今高科技领域UC. Berkeley在缔造新的神话，在文学、数学、化学、新闻等20
多个大的学科领域位居前3名。16个诺贝尔奖得主，总数近200的科学院院士、工程院院
士，连同众多在硅谷商战中成为亿万富翁的伯克利人撑起了一面汇集天下英才的大旗。
INTEL总裁Andrew Grove，就是毕业于UC. Berkeley。
BSD版的UNIX影响了整个CS界，伯克利的RISC技术后来成为了SUN公司SPARC微处理器的核心技术，David Patterson接下了一个6亿美元的项目用于新型计算机体系结构，特别是IRAM的研究开发。
UC. Berkeley有学生30000多，研究生超过8500人。申请费和加州大学的其他分校一样，$40。据一项最近的调查，伯克利已经成为美国大学生最向往的研究生院，高居榜首，其申请的难度可想而知。
UC. Berkeley的CS是个大系，Faculty中有图灵奖得主以及像Patterson这样的巨牛。CS科研方面，UC. Berkeley也是样样强。
旧金山湛蓝起伏的海湾，苍翠绵延的山峦，舒心宜人的气候，以及近在咫尺的硅谷
……
这一切的一切不也使得UC. Berkeley俨然一个CS学子的世外桃源吗？
4. 卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）
CMU是个位于匹兹堡的不大的学校，学生7000多，校园好像也不大。但这个学校在工
程及其他一些领域却是顶尖的学堂。CMU的CS不是一个系，而是一个学院，其规模之大，
可能只有Stanford，UIUC可与之相比。Mach操作系统，PVM，C.mmp等都有CMU的巨大贡献。
申请CMU的难度很大，因为尽管CMU的CS Faculty很多，但每年只招收不足30人的研
究生队伍。
5. 伊利诺斯大学（Univ. of Illinois-Urbana-Champaign）
UIUC的工程学院在全美是至尊级的，其CS，ECE，EE在历史上都屡建战功。在CS方面
，从早期的超级计算机ILLIAC I，II，III，IV到后来的CEDAR，都是CS发展史上，特别是并行计算机发展史上的重要事件，影响和引导了CS很长时期的发展。David Kuck曾是
并行计算机处理界的一代先驱。
超级计算机研究开发中心（CSRD），美国国家超级计算及应用中心（NCSA）等众多
的机构，使得UIUC的CS常常成为研发的领头雁。
大家可能还记得，Netscape-Navigator的最初开发人员中有个Marc Anderssen。这位来自Wisconsin 的小伙子在UIUC读本科，大四的时候在NCSA参与编写了MOSAIC；后来他去了硅谷，并在那里遇到了前面提到过的Jim Clark，SGI的前创始人，两人一见如故，联手创办了著名的网景Netscape，并一度在浏览器市场上独霸武林。
还有Lotus Notes, 远程登录程序NCSA Telnet, 邮件程序Eudora等的作者，都是UIUC的毕业生。商务软件巨人Siebel Systems的创始人Tom Siebel，也是毕业于UIUC的。
UIUC是个大学校，学生总数超过35000，研究生院近万人。
UIUC的CS很大，40余个Faculty提供了全面的CS教育和科研项目。每年30多个博士的
毕业数目似乎只有Stanford可以匹敌。
UIUC的Polaris并行化编译器是这个领域能和Stanford的SUIF直接叫板的拳头产品，清华开发并行编程环境时选用了这个系统。
UIUC在计算机硬件、软件、AI、DB等领域都相当强大。特别是硬件，如前面提到的
ILLIAC，CEDAR等。
事实上，UIUC在超级计算机系统的研究开发方面绝不逊于MIT、Stanford等任何一个，甚至有过之而无不及。NCSA建立在UIUC这一事实本身就是佐证。UIUC CS的学生毕业后去学术界的不少，Stanford，UC. Berkeley等CS名校都有UIUC的博士挑大梁。但更多UIUC CS学人还是进入业界，成为业界实干的中坚。
6. 康奈尔大学（Cornell University）
作为IVY LEAGUE的成员和一所私立学校，Cornell有其独到的优势。在美国，私立学
校一般要比公立学校难进，其学生也是经过严格的选拔才录取的。Cornell的CS学生入校
后多能享受FELLOWSHIP的待遇，其个人经济条件非公立学校可比，加上贵族式校友的提
拔，私立学校的出路是很诱人的。康奈尔在理论计算机方面一直是顶级高手，但在其他
CS领域并不总在前10名。
Cornell学生18000多，研究生过5000人。CS每年招攻读Ph.D.的学生25人左右。
7. 华盛顿大学（University of Washington）
位于Seattle的U. of Washington得天独厚——计算机界的巨牛MS就在西雅图，而且更要命的是，Bill Gates就是那里的人。这位Harvard的辍学者给了哈佛许多MONEY，但同给U. of Washington的钱财相比，实在是小巫见大巫。
U. of Washington位于风光秀丽的WASHINGTON湖畔，气候四季如春。33000多学生中研究生有8000名左右。Seattle最令人厌恶的地方可能就是一年有160天会降水。
U. of Washington的CS较大，30多名Faculty成员，每年近20个优质博士毕业，以及大量的Master。估计每年的招生数应该不低。U. of Washington的CS在各个方面比较均衡，最强的软件排名第5，而其他领域一般也都能位居前10，好像没有明显很弱的地方。
图灵奖得主Dick Karp从UC. Berkeley告老还乡后又被返聘到了U. of Washington的CS。U. of Washington的CS要求很高，Ph.D.学生入学的平均GPA高达3.86，GRE2160以上，加上一般较早的DEADLINE，申请U. of Washington是相当有难度的。
8. 普林斯顿大学（Princeton University）
Princeton是个令人神往的地方，这里曾经是世界的科学中心。
Princeton的CS不大，18个Faculty成员，学生人数也不算多。科研上除了排名第5的理论，似乎还没注意到其他闪光点。但是，Princeton无疑培养出了大量计算机界的优秀人物，Jeffrey D. Ullman，John McCarthy等巨牛人物均出自大名鼎鼎的Princeton。在
Princeton领受的教育是最好的教育熏陶。
Princeton学校不大，只有6000多学生，研究生不过1700人。
9. 威斯康星大学（University of Wisconsin-Madison）
U. of Wisconsin-Madison的CS较大，35个Faculty成员，200多个研究生，每年招60—70个新生。目前几乎1／4的Faculty来自UC. Berkeley，博士生毕业后有去Stanford ，UC. Berkeley等牛校挑大梁的，但和UIUC类似，似乎进入业界的更多一些。然而要在这里拿到博士学位可不容易。超过七成的人，会在中途找到比较理想的工作后，拿着硕士文凭拔腿就跑，免得被那些无穷无尽的科研项目给整惨了。
U. of Wisconsin-Madison的数据库一直在前3位，经常是第1位。这里的数据库由于在设计实现DBMS系统上的传统优势，使其在业界的声誉相当崇高，据说Microsoft里有一帮Wisconsin校友从中兴风作浪，Oracle也格外青睐Wisconsin-Madison的学子。
Wisconsin的硬件、计算机体系结构实力巨牛，99排名第6，对业界相当有影响力。
微处理器中的超标量技术（SuperScalar）源于此地；多处理机CACHE一致性的总线侦听
SNOOPING协议，IEEE SCI协议等，都是源于此地。正在研究开发中的MultiScalar技术和 DataScalar技术据说可以把微处理器每个时钟周期的指令发射数提到10以上，大大地提高微处理器的计算能力。Wisconsin的软件99排名第7。主要是在系统软件方面做OS 的设计与实现，WEB上的CACHE策略，支持共享主存和消息传递两种并行编程模式及其混合的并行程序设计语言和编译器，以及由MIDSHIP项目挑起的关于并行与分布式计算，OODB，科学数据库，支持图象查询的新型查询语言以及图象处理等方面的研究。由于美国有大量的卫星图象需要及时处理，加上迫切需要GIS系统的研究开发，这方面的研发使得U. of Wisconsin-Madison捞到了不少经费。
Wisconsin和UIUC的CS理论都是前10名左右。Wisconsin的Carl de Boor是逼近理论 方面的大牛。
U. of Wisconsin-Madison是个大型的综合性学校，40000学生中研究生院的超过10 000，这万人中有博士生5000，硕士生3500，法学院、医学院、护理学院、兽医学院的职业学生2000人。2200多Faculty中有多位诺贝尔奖得主，52个院士，其中18个是工程院院士。
需要注意的是，Wisconsin的CS有点不同于其他许多学校，它隶属于College of Le
tters & Science，而不在College of Engineering下面。因此许多偏硬件的项目，比如嵌入式系统，网络硬件、路由，多媒体，通信，自控以及数字信号处理等项目不在CS D ept.，而是在工程院下的Dept. of Electrical & Computer Engineering，即ECE系。
那个系也挺大，比CS还要大不少。98年在工程类排名的计算机工程一项上排了第9位
。
10. 德克萨斯大学（University of Texas-Austin）
U. of Texas-Austin的CS较大，Faculty中好像有个图灵奖得主。该系发展比较平衡，最好的AI排第5，其他几个专业也多能挤进前十。
U. of Texas-Austin是个巨大的学校，5万学生，研究生院的可能有1.3万。但学校的主校区却好像面积不足，仅140公顷，按美国大学的标准，太不足了。
11. 加州理工学院（California Institute of Technology）
CIT的CS很小，只有大约5位教授，每年招很少的学生。虽然申请CIT是免费的，但建
议不要轻易尝试。由于系太小，CIT好像只是在计算机硬件和科学计算的可视化方面很强
。该系多年以来一直稳坐第11、12位几乎没动过窝；类似的情况还有斯坦福，MIT，稳居
第1、2位，Cornell稳居第5位，U. of Wisconsin-Madison稳居第9、10位。CIT的CS和其他系，比如数学、物理、生物等需要大量科学计算的部门联系很紧密。CIT学校也很小， 2000名学生中研究生占1100人。Faculty人数也不多，但几乎个个是巨牛，按平均水平看，CIT可能是世界上最牛的学校了。
12. 马里兰大学（University of Maryland at College Park）
U. of Maryland at CP是一个实力相当强劲的CS，软件第8，数据库第4，AI第9，三个专业都挤进了前10位，它的TINY系统有相当的知名度。
13. 加州大学洛杉矶分校（University of California-Los Angeles）
历史上UCLA的CS曾经一度辉煌，上到过第6（NRC\' 82），但近年来一直徘徊在第13 —15。而且CS的各个专业细目几乎没有一个能进前10名。尽管如此，UCLA的CS还是十分强大的。
UCLA辉煌的历史可能在于它对Internet的发展所作出的巨大贡献。六十年代美国的
ARPA在搞网络互连的开创性研究，ARPA网的四个节点是：UCLA，Stanford的SRI，UCSB和 U. of Utah。此时一位来自美国新英格兰地区的青年Vinton Cerf不去离家咫尺的Yale大学，远涉千里，来到了加州。他先在Stanford获得数学学士，然后到UCLA拿下了CS的硕士和博士。
毕业后Cerf一直在SRI从事ARPA网的研究，特别是研究如何让它无法正常工作。几年
后，Cerf与MIT一位到业界闯荡的数学教授Kyhn合作研发，搞出了一套软件系统用于网络
互连（1973年）。这就是TCP/IP协议的诞生。
UCLA作为INTERNET的先驱，地处阳光灿烂的南加州，应当成为CS学生的乐土。
UCLA有学生33000人，其中研究生院的占9900人。地处洛杉矶的UCLA周围几乎有玩不尽的地方：如DISNEY，HOLLYWOOD等。由于位于大城市，校园不是很大，但风景异常美丽。
UCLA的CS较大，规模应该和U. of Washington和U. of Wisconsin-Madison类似。
14. 密歇根大学（University of Michigan-Ann Arbor）
U. of Michigan 是个非常了不起的学校。在BIG TEN里，从综合的角度上说它可算
得上是领头羊了，当然UIUC, U. of Wisconsin-Madison也紧随其后。这里的CS偏硬的更厉害些，硬件排在第9，而计算机工程排第7，EE第5，都是前10名中的巨牛。Michigan 的CS和EE合在一起称为EECS系，是个相当大的系，每年招收的学生应当不在少数。
Michigan的CS估计在历史上也相当牛，U. of Wisconsin-Madison CS里两位来自Mi chigan 的教授都是院士，在其他CS系里，比如UIUC的，也大有Michigan 的牛人在。如 前述，UIUC的CS在硬件上极强，而Michigan 的CS中有许多UIUC的哥们在那里当老师。
15. 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）
GIT是个较大的学校，GIT的工程学院很厉害，研发经费仅次于MIT，和UIUC，Michi
gan差不多。CS系的数据库第7，GUI第4。
16. 布朗大学（Brown University）
Brown的规模不大。这所IVY LEAGUE中的私立学校可能拥有一些类似于CORNELL的优势。CS的GUI可以列在第6位，好像还有许多关于语音识别等偏人工智能方面的研发项目
。
17. 哈佛大学（Harvard University）
在CS的早期发展史上，Harvard曾经是泰斗级的人物，毕竟CS和数学，物理的渊源太
深太长了。好像王安是这里出来的，Bill Gates也是这里出来的。Harvard毕竟是Harva rd，总是名人辈出，因为Harvard总是可以招到最优秀的人。但千万别以为哈佛人人牛。Harvard不喜欢带工程色彩的东西，CS是挂在Arts & Science学院下面的Division of E ngineering and Applied Science，好像连独立的一个系都不是。除了理论可以排进前 10名以外，其他项目怕也拿不出多少货色了。
哈佛大学共有学生18000人，其中研究生院的11000人。Harvard大学拥有世界上最多的诺贝尔奖得主，150多个美国国家科学院院士。哈佛的CS估计不会是大个子，招的学生可能也不多，申请的难度应当很大。
18. 耶鲁大学（Yale University）
YALE曾经也进过前10名（NRC\' 82），是YALE和UCLA而不是Princeton和U. of Texa s-Austin位于前10名的榜上。YALE的CS不大，十几个老师加上为数不多的学生，每年只招收六个博士研究生。
和Harvard这样很重文理的学校一样，YALE的CS在理论上比较强。但不同于哈佛，Y
ALE有独立的CS系，受到较高的重视。YALE CS在AI和软件方面比较强。著名的LINDA并行编程模式就是在这里提出并实现的。YALE 的毕业生到学术界的比到业界的似乎 要多， 哈佛似乎也是这样。
19. 普渡大学（Pure University）
可能许多人还不知道，Pure的计算机系是美国最早成立的计算机系。建系之初一
直处于TOP 10。在70年代由于本人不甚了解的原因，没落了。Pure的排名也不太稳定
，从13到30的排法似乎都见过。Pure是个大学校，有35000学生。其工程学院很出名 20. 莱斯大学（Rice University）
Rice是个位于休斯顿的小学校，4000名学生，研究生有1600左右吧。CS也不大，优
势在于软件，排在第9位。该系的KENNEDY是个巨牛的人物，是美国HPCC常委的关键人物
之一，好像还是总统在信息科学方面的特别顾问。KENNEDY是并行计算领域的大牛。前几
年，他义无反顾地承担起高性能FORTRAN语言（HPF）的编译器研制工作，项目之大，投
入人力之巨，加上他的权威地位，被人们寄予普遍厚望。可惜后来项目失败了。从此并
行计算界陷入了一阵低潮。这几年KENNEDY好像转向去做针对特定处理器的后端优化技术
了。Rice CS 学生的出路相当好。
参考资料：http://www.bb268.com

6、美国留学生计算机专业学什么？

美国大学计算机专业的研究分支也非常多，不同分支对申请人的要求也会不同，下面简单介绍一下美国大学计算机专业的分支。
软件工程
软件工程方向主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。大体上分成软件设计、编程语言和软件测试。什么需求分析、结构设计、开发流程、生命周期等等全在此范围内。计算机专业的基础学科，如操作系统、数据结构和算法全部包含。此方向几乎属于计算机专业内部第一大的方向了，录取名额很多，奖学金也有一些。不过由于市场需求巨大，就业也不是什么问题。
数据库
数据库方向具体又有数据库系统，数据挖掘等等。从很理论的关系数据库、云数据库，到很应用的SQL，全在学习范围之内。毕业生可以做数据库管理工程师。不过请注意这种工程师职位对于经验要求较高，尤其是高薪全职在大公司的数据库管理工程师，刚毕业的学生恐怕有困难。不过工作可以找到，比如说兼职的实习性质，可以作为起步。对于编程序要求不算太高。
计算机网络
计算机网络甚至包括Telecommunication（通信）。这个范围可就大了。网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全等等全算在内。加密解密、路由算法、甚至编解码都是需要学习的学科。这个学科申请的竞争者非常多，来自EE，ECE背景的同学也都可以申请。不过本学科就业也算不错，从设备商到运营商到第三方软件开发商，都有职位可以选择。
人工智能
人工智能其实是很综合的学科，里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习系统，计算机语言，图像处理，语音识别，机器人，人机交互，机器人等等。对于申请者的计算机科学背景要求较高，包括数据结构算法等等，都需要有一定学习基础。不过这个方向好像最近很热，招收的名额也比较多，也有从主要招收PhD向Master转移的趋势。完全对口的工作应该是R&D的性质，找起来有难度，不过退一步海阔天空，在各类电子设备商处都有学习此类专业可以涉足的工作。
计算机图形学
计算机图形学，这个专业与上面的人工智能、计算机网络、软件工程全都有交叉。研究图像的表达、处理等。计算机成像，三维动画，甚至网络影像传播都属于这个方向的范畴。学习这个专业的同学可以去游戏设计公司，电影视频制作公司找工作。总之，现在的生活离不开图形图像的数字表达处理，也就离不开学计算机图形学和多媒体的同学。
人机交互
人机交互，语音识别之类(语音识别有时候也作为一个单独的领域)。这个专业和人工智能专业互相交叉。并且此专业是计算机科学、行为科学、人体工程学、设计类的一个交叉领域。这样的专业的特点就是对工作经验比较看重。与人工智能一样，这样的领域如果找完全对口的工作有时候较难。
管理信息系统MIS
管理信息系统MIS本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的用于整合必要的信息用于决策。决策支持系统、专家系统、执行信息系统等都是MIS的组成部分。MIS专业还分成在工程院(计算机学院)或者商学院(管理)下面。前者偏技术，后者是偏商科了。

7、美国计算机专业具体课程

问过一个去过美国华盛顿大学计算机毕业的学生，出来底薪7万 ，前期你是真才实学。而且建议如果你急的话 又语言水平够。真心考虑上美国的社区大学作为跳板，修GPa 再选专业

8、计算机专业有哪些课程?

主要课程有计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windows server 2008操作系统。

还有局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术（主要学习思科、华为公司设备的配置、管理、调试）、SQL Server、网络综合布线技术、CAD绘图等。

计算机学科的特色主要体现在：理论性强，实践性强，发展迅速按一级学科培养基础扎实的宽口径人才，体现在重视数学、逻辑、数据结构、算法、电子设计、计算机体系结构和系统软件等方面的理论基础和专业技术基础。

(8)美国计算机有哪些专业课程扩展资料

计算机专业培养目标

本专业毕业生应获得以下几个方面的知识和能力：

1、掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能，能从事计算机硬件系统开发与设计。

2、掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

3、掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能，具有计算机应用和开发的能力。

4、掌握计算机科学的基本理论，具有从事计算机科学研究的坚实基础。

9、美国计算机本科都有什么相关课程

不知道你读的是哪个学校啊，每个学校的课程安排都不一样的。而且也不知道你的学位是回BS还是BA。拿我学校答的BS举例，公共课程，比如英语，政治，历史什么的就不说了，只说理工科的：
数学：微积分I，微积分II，基本微分方程，线性代数，科学计算，统计学
科学：力学物理，电学物理，物理实验，化学，科学再选修一门
专业课，有几门电子工程的电路课，剩下就都是计算机课了，只列举几个：数据结构，数字逻辑设计，计算机网络和分布系统，数字电脑设计，操作系统和系统软件等等
我学校本科分三个方向，硬件，软件和网络，每个方向都有不同的选修课，就不一一举例了。