美国留学计算机专业分类有哪些

美国留学计算机专业分类：
Artificial Intelligence
人工智能作为目前发展前景非常好的方向，对于申请该方向的申请者的学术背景有着较高的要求，并更看重申请者在数学和算法方面的背景。
Computer Architectures/Hardware Systems and De sign/VLSI
这个方向严格来说并不属于计算机科学，在很多学校的专业划分里面，是在计算机工程学院下的。这个方向主要从事计算机硬件芯片,例如CPU的结构设计,内部结构逻辑门的电子开关,所以申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识，比如说模电，数电，电路设计等相关课程是一定要修读过的。
UI
人机交互技术的申请热度近几年也是在不断升温的，除了要求申请者有计算机能力之外，设计和美工的要求也是有的。
Data science/Big data/Data mining
数据方向也是进来越来越热门的专业方向，主要解决的是大数据的分析和整理，从而得出具有指导意义的信息。随着近年来电商的大规模兴起，这个方向已经成为申请者炙手可热的专业方向了。这个专业除了对申请者的学术背景有要求之外，对于数学能力也是有较高要求的。
Information science/Information retrieval/Information Security
这个方向是在美国国内的热门方向之一，除此之外，信息系统，信息安全技术，信息恢复，数据库方面国际学生申请的情况非常惨烈,有限的名额使得国际学生的申请变的更为激烈。
Software Engineering
国际学生申请最热衷的方向，录取的名额较多，就业很有保障，非常好的方向。
Management information system
MIS专业在很多学校是设在管理学院下面的，也有设置在计算机学院下的，在CS下的这个专业主要还是学技术，所以如果是想往技术方向发展的话，还是要申请到计算机学院下的。

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（Schedulability 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。

1 、人工智能与人机交互方向。
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。
人机交互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，但是凭借着扎实的计算机科学相关专业功底，可以在大量工作机会中寻找突破口。
2 、计算机网络 Networking 甚至包括 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
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。
3 、软件编程方向。
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 内部第一大的方向了，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 。因此学这个专业工作机会较多，但是起步阶段的收入居于中等。
4 、计算机科学技术方向。
该方向包括了理论性非常强的计算机理论、计算机科学与工程计算
Scientific Computing
等。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。本专业不太建议美国留学生申请，从各个渠道得来的消息都是这个专业不好找工作。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的专业方向往往工作比较难找。
计算机科学与工程计算具体包括生物信息学 ( 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点生物、物理、化学等等方面的背景。目前此类学科属于前沿新生的专业，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。
5 、多媒体动漫方向。
这个专业包括了计算机图形学 Computer Graphics
，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。现在的生活离不开图形图像的数字表达处理，也就离不开学多媒体，计算机图形学的同学。

美国留学计算机专业，就是由操作系统、算法、架构、编码、电路设计、信息科学、数学等等一大片专业联系起来的一个大平台。计算机专业里面的任何一个方向，都是由组成这个平台的一些小领域结合而成，互相交叉，不可割裂。美国留学生可以根据本文介绍的内容考虑一下自己的兴趣和方向，然后到美国大学的网站上去寻找更加细致的介绍和课程列表。上述方向都是硕士学习的方向，仍是比较大的方向，如果是去读博士
PhD ，则要关注更加狭小的 Research Area 了。

美国留学计算机专业分类
美国留学计算机专业第一类是多媒体动漫方向。这个专业包括了计算机图形学Computer Graphics，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。
美国留学计算机专业第二是软件编程方向。大体上分成软件设计、编程语言和软件测试。
美国留学计算机专业第三是计算机网络Networking甚至包括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。
美国留学计算机专业第四是计算机科学技术方向。该方向包括了理论性非常强的计算机理论、计算机科学与工程计算Scientific Computing等。
美国留学计算机专业第五是人工智能与人机交互方向。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。

，研究生计算机专业排名是这样的1，麻省理工学院 2，斯坦福大学 3、加州大学伯克利分校 4，卡内基梅隆大学 5，伊利诺伊大学香槟分校 6， 康奈尔大学 7，佐治亚理工学院学校 8，密西根大学安娜堡分校 9，德克萨斯大学奥斯汀分校。