计算机科学八大细分专业都学什么？

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。

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辅仁启迪课-电子计算机演变历史

PART1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。

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软件与硬件

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。

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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。

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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。

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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。

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