¿Cuáles son las categorías de carreras de informática para estudiar en los Estados Unidos?

Presente el tema a Quanyi, la especialización menor de la especialización en informática y la dirección principal de investigación.

El sujeto puede consultar la información recopilada a continuación para obtener algunas indicaciones. De hecho, para los estudiantes de posgrado, la clase es el plato principal. A excepción de CMU, que divide la informática en más de 20 direcciones pequeñas, otras escuelas se postulan básicamente según categorías principales. Hay muchos cursos optativos que puede tomar después de la admisión. Debe elegir un campo determinado para estudiar de acuerdo con su dirección profesional. Por supuesto, también puedes tomar cursos optativos en múltiples campos.

Si está solicitando un doctorado, debe determinar su dirección antes de presentar la solicitud.

La inteligencia artificial definitivamente está de moda en este momento, pero creo que la dirección del fuego puede no ser adecuada para todos. La clave es ver dónde se encuentran sus intereses.

1. Inteligencia artificial

Este campo abarca una amplia gama de temas de investigación, incluida la representación del conocimiento, el aprendizaje automático, la visión por computadora, el razonamiento y la robótica.

Representación del conocimiento: expresar el conocimiento de una manera que propicie el razonamiento (sacar conclusiones).

Aprendizaje automático: aprende automáticamente a reconocer patrones complejos y a tomar decisiones inteligentes basadas en datos.

Visión por Computador: Permite que las máquinas extraigan automáticamente información de imágenes y vídeos y comprendan los conceptos visuales contenidos en ellos.

Razonamiento: Modelos computacionales para el aprendizaje de la inferencia.

Robótica: Ingeniería y robótica, y su diseño, fabricación, aplicaciones y configuraciones estructurales.

2. Bioinformática y biología computacional

Bioinformática: el estudio de la recopilación, procesamiento, almacenamiento, difusión, análisis e interpretación de la información biológica.

Biología Computacional: Desarrollo y aplicación de análisis de datos y métodos teóricos, técnicas de modelización matemática y simulación por ordenador a la investigación biológica.

3. Sistemas y redes Sistemas y redes

(1) Redes y sistemas distribuidos: sistemas de comunicaciones móviles, protocolos inalámbricos, redes autoorganizadas, gestión de calidad de servicio (QoS), Networking multimedia, peer-to-peer (P2P), enrutamiento, simulación de redes, gestión activa de colas, AQM y redes de sensores.

(2) Sistema operativo: gestión de recursos distribuidos, gestión del entorno informático ubicuo, middleware reflexivo, "metasistema operativo" de middleware, diseño de sistema operativo orientado a objetos, que permite que un solo usuario interactúe con varias computadoras. soporte para diseño de usuario interactivo y servicios de sistema operativo peer-to-peer, sistemas de archivos distribuidos sensibles al contexto, administración de energía del centro de datos, sistemas de archivos/almacenamiento, computación autónoma, solidez del software y soporte de sistemas de bases de datos.

(3) Seguridad: privacidad, computación ubicua, sensores inalámbricos, computadoras móviles y embebidas, especificaciones, autenticación, estrategias de verificación, garantías de QoS y protección de denegación de servicio, comunicaciones de telefonía de próxima generación, virtualización de sistemas operativos ización y certificación, sistemas de infraestructura crítica como sistemas de control SCADA y atención médica, sistemas de mensajería, gateways de seguridad, disponibilidad y seguridad.

(4) Sistemas integrados y en tiempo real: sistemas abiertos en tiempo real, protocolos de comunicación y programación en tiempo real basados ​​en Qos, integración del diseño de control y programación en tiempo real, integración de tiempo real, protocolos de seguridad y tolerantes a fallas, equipos en red y una arquitectura robusta y dinámica en tiempo real para espacios inteligentes.

4. Teoría y Algoritmos

La investigación en teoría informática se centra principalmente en el diseño y análisis de algoritmos y estructuras de datos, así como en el estudio de la complejidad computacional.

En concreto, incluye optimización, geometría y topología computacional, algoritmos aproximados, criptografía y computación segura. Diseño de redes, minería de datos, aprendizaje automático, generación de mallas de elementos finitos y verificación automatizada de software.

5. Lenguaje de programación

La investigación en este campo incluye el diseño e implementación de lenguajes informáticos, con el objetivo de mejorar tanto la eficiencia de apertura del desarrollador como la calidad del software. Incluye los siguientes temas:

(1) Diseño e implementación de lenguajes de programación: optimización del compilador, semántica, compilador JIT, lenguaje de dominio específico (DSL).

(2) Entornos y herramientas de programación: monitorización, buscadores de programadores y diseño basado en modelos.

(3) Análisis y verificación de programas: verificación de modelos, análisis estático y dinámico, demostración de teoremas y análisis de programación de sistemas en tiempo real.

6. Base de datos y sistema de información

Incluye los siguientes contenidos de investigación:

(1) Base de datos: modelo de datos, consulta e integración de datos, diseño de varios sistemas de bases de datos. e implementación, etc.

(2) Minería de datos: el proceso de extraer patrones a partir de datos. Se utiliza ampliamente en muchos campos, como marketing, vigilancia, detección de intrusiones y descubrimientos científicos. La minería de datos está estrechamente relacionada con el aprendizaje automático, pero la minería de datos se centra más en aplicaciones prácticas.

(3) Recuperación de información: Estudia cómo extraer información de diversos medios (texto, audio, vídeo, etc.). , actualmente principalmente texto), también busca en bases de datos relevantes y en la World Wide Web.

(4) Procesamiento del lenguaje natural: construir un sistema informático que pueda analizar, comprender y generar lenguaje natural. Los temas de investigación incluyen resumen automático, análisis del discurso, traducción automática, reconocimiento de entidades nombradas, generación de lenguaje natural y reconocimiento de voz.

7. Gráficos y Multimedia Gráficos y Multimedia

El contenido de investigación de gráficos incluye modelado y animación de fenómenos naturales, topología informática, utilización de hardware de gráficos, renderizado, procesamiento y simplificación de mallas, forma. modelado, parametrización de superficies y procesamiento de visibilidad, etc.

La investigación multimedia incluye procesamiento de imágenes, procesamiento de vídeo, análisis de audio, recuperación y comprensión de texto, extracción y análisis de datos y fusión de datos. Dado que los datos multimedia contienen datos en diferentes formatos (como texto, audio y video), su investigación incluye muchas tecnologías y teorías en diferentes campos.

8. Interacción persona-computadora

HCI estudia principalmente la interacción entre humanos y computadoras. Generalmente se considera una materia interdisciplinaria en informática, ciencias del comportamiento, diseño y otros campos relacionados.

Los temas de investigación incluyen:

(1) Computación sensible al contexto: análisis de comportamiento, espacio inteligente, sistemas sensibles a la ubicación, tecnología de privacidad.

(2) Interfaz perceptual: interfaz basada en visión, interfaz de voz y discurso.

(3) Colaboración y aprendizaje: herramientas de edición basadas en patrones, aprendizaje de ESL (inglés como segundo idioma), tecnología de colaboración grupal que incluye colaboración inmersiva remota distribuida geográficamente, etc.

(4) Optometría y simulación de la visión humana: modelado y visualización corneal asistidos por ordenador, imágenes médicas, entornos virtuales para simulación quirúrgica y renderizado visualmente realista.

Espero que mi respuesta pueda ser útil para quien pregunta.