加拿大哪些大学有计算机专业研究生文凭课

今天金泉留学网小编整理了加拿大哪些大学有计算机专业研究生文凭课相关信息，希望在这方面能够更好帮助到大家。

本文目录一览：

• 1、加拿大哪些大学有计算机专业研究生文凭课
• 2、美国留学计算机专业分类有哪些
• 3、去美国留学计算机专业情况介绍

加拿大哪些大学有计算机专业研究生文凭课

有很多大学都有计算机专业的研究生课程，比较好的学校有以下几所：
1.多伦多大学
多伦多大学是世界著名的加拿大顶尖公立大学，加拿大计算机方面的顶尖院校之一。计算机专业世界排名第15名，加拿大排名第一。加拿大多伦多大学计算机科学专业开设在计算机科学(Department of Computer Science)系下面，分为硕士和博士两个学位。专业方向特色：多大在数据库、人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(machine learning)等领域都处于加拿大领先水平。
2.英属哥伦比亚大学
UBC在经历了百余年的长足发展后，逐渐成为蜚声全球的顶级综合研究型大学，在加拿大国内的排名中始终保持前三名之列，英属哥伦比亚大学计算机软件硕士MSS教学地点在哥伦比亚大学本部，学生完成学业以后，学生将获得UBC计算机软件硕士学位证书，并全部安排在加拿大工作;实习公司均为加拿大知名企业，学生不仅能获得名校UBC硕士学位，同时可获得宝贵的大公司工作经验，实习为带薪， 学生可赚回学费的80%，大大节省出国留学费用，减轻经济负担。
2.滑铁卢大学
滑铁卢大学计算机在行业内赢得了别人无法相比的声誉，其计算机专业的学生在学习的同时有机会在IBM、Norter、Bell等公司实习获得工作经验，将理论很好的与实践结合。这使得其毕业生非常抢手、比如微软公司优先录取的美国8所大学和加拿大5所大学中，滑铁卢名列前茅，这使其成为北美电脑工业的第一宠儿。2017年，usnews 计算机科学(Computer Science)专业世界大学排名中，滑铁卢大学名列第18位。
4.麦吉尔大学
麦吉尔大学长期以来一直位列加拿大大学排行榜第一名。作为加拿大对学术成绩要求最高的学府，申请难度也是非常大 。麦吉尔大学的计算机专业非常适合那些对计算机科学研究具有非常浓厚兴趣的学生设计的。该专业为学生将来毕业后从事工作奠定基础，但是该专业不是很适合那些想继续博士学位学习的学生。
5.阿尔伯塔大学
阿尔伯塔大学与北京大学、清华大学、浙江大学等国内116所高校和科研机构签署了学术合作备忘录，积极开展各种学术交流活动。随着阿尔伯塔省经济的繁荣和教育投入的增加，校方的目标是在2020年成为跻身全世界最好的20所公立大学。
6.蒙特利尔大学
百年名校蒙特利尔大学是加拿大名列前茅的综合性大学，学校目前有15个学院，60多个系，两个举世闻名的附属学院：工学院和商学院。蒙特利尔工学院在加拿大的工程学院中排名第三。
7.西蒙飞沙大学
SFU是北美顶尖的综合性公立研究型大学，其人机交互HCI、计算机科学位居世界前列 。SFU的计算机专业教授是世界一流水平的除了非常有名的Jian Pei以外，SFU还有Greg Mori, Jiangchuan Liu, Martin Ester等相关领域知名教授。
8.卡尔加里大学
卡尔加里大学每年拥有超过12亿加元的预算和科研资金，为加拿大资金最充裕的大学之一。卡尔加里大学致力于信息处理技术的研究开发，科研设施齐全。计算机专业HCI方向是加拿大甚至在整个北美顶尖的，在少数方向做的非常的强。
8.麦克马斯特大学
在加拿大一流大学评比中，麦克马斯特大学连年被誉为最富有创造力与革新精神的学府。学校拥有国际一流的实验室和各种先进的设施，是北美仅有的少数拥有自己核反应堆的大学之一。其工程学院更是在全北美名列前茅，名列加拿大六大名校之一。由于麦克马斯特大学一百多年来在工业界声名卓著，经常被美国同行和工业界称作加拿大的MIT。
10.维多利亚大学
加拿大顶尖综合类研究大学之一，也是加拿大规模最大的综合性大学之一，常年位居综合类排名前2名。维多利亚大学是加拿大三大有半工半读“合作教育”(co-op education program)项目的大学。项目中的学生上课学期和工作学期交替进行，即可攻读学位。学校建立了许多研究中心，每个校园都有现代化的计算机房，提供各种服务软件，如微软视窗、视窗基础桌面操作软件。

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。 金泉留学网

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。

去美国留学计算机专业情况介绍

计算机科学专业可是一个招生大户，因为现在计算机发展势头比较猛，很多人都投身到这个领域的研究里边。而且由于美国在计算机整个领域的强大，近些年很多学生涌入到了这个专业里。虽然它的拿奖情况不如数学，物理，化学这类理工科，但是由于它每年的招生量比较大，而且它与实际联系的相当紧密，有着众多的研究项目，为学生提供了不少的TA, RA的职位，所以计算机这个专业还是有奖可拿的，但是由于计算机这个专业积累了大量的人才，不管国内国外都有众多的牛人，所以这个专业的竞争十分激烈，要申请到这个专业的奖学金也是需要一定有很好的背景的。

专业内不同类型program的比较

计算机涉及的领域非常广泛，其分支学科也是非常多。所以在美国将主要的专业方向分为人工智能（Artificial Intelligence），程序应用（Programming Language），计算机系统（Systems）以及计算机理论（theory）这四个部分。而每个部分又有很多的研究方向，诸如人工智能与知识工程，模式识别与图像处理软件，多媒体技术与图形学，智能信息系统工程与软件自动化，数据库与数据仓库， 数据挖掘与知识发现 ，计算机网络技术及其应用，计算机系统与控制，信息系统安全，计算机安全等等。这些研究方向隶属于以上四个研究方向但是分类并不是十分的明显。四个主要部分都有互有交叉，又各有侧重，所以在申请的时候也要有相应的侧重点，根据申请人的不同背景进行专业的选取。

Computational Science比较偏理论，竞争不象软件工程那样激烈，无论是拿到录取，还是申请奖学金，在CS这个专业里都属于比较容易的方向。如果有比较好的数学背景，和一定的研究经历，申请起来会比较有优势。

软件工程历来是就业大户，且同时也是招生大户，招生量比较大，拿到全奖的比例虽然和工科其他专业比并不高（因为就业较好），但是在CS里也属于并不难拿全奖的一个方向，竞争一般激烈。因为总招生量大，所以机会也不少。

和软件工程相比，Computer Architectures就业状况稍为不理想，申请的人较少，奖学金机会因此却反而略多，再加上客户将要有这方面的背景，实际工作经验对于工科申请者还是很重要的，

在cs这个专业里data mining 应该是比较好拿奖的一个学科，竞争也不像软件工程那么激烈。而且这个专业将来的就业层面也比较广泛。

人工智能可以说是现在计算机里边最炙手可热的学科了，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现，因此它也是热门专业之一。

算法是属于计算机理论里的了，基本属于计算机里的基础学科，任何的计算机相关的专业基本上都会用到这个部分，所以相对申奖也比较容易。

网络虽然现在应用比较广泛，但是将来的就业不是太好，所以选他的人不是很多，而且这个专业也确实没有什么太多的项目可作，所以奖不太好申。

但不管怎么说，如果需要全奖的话，申请者的TOEFL成绩最好不低于620分，GRE成绩不低于1250，GPA要求不低于3.25 ，如果不需要全奖，录取标准会有相应降低。并且，这些硬件指标不是唯一，研究经历，工作背景，学习动机也会是录取委员会考察的方面。对于工科来说，实际的经验是很重要的，在T，G，GPA差别不大的情况下，优秀的实际项目经验能很好地增加申请者的竞争力。对于没有什么实际经验的本科生来说，学校的声誉以及GPA就是判断的重点，T/G如果成绩不好，也会降低自己的竞争力。另外，有些其他学科，如数学，EE等专业的学生也申请CS专业，使得本科为CS专业的学生又增加了一些竞争对手，另外一些实践性较强的方向一般要求相应的工作经验，这样会给没有经验的本科生增加很大的申请难度。

典型学校介绍

知己知彼，百战不殆。申请学校首先要了解自己，了解对方学校。然后准确地给自己定位，否则您的一番苦心不比那砸锅炼铁高明多少。偶当时把自己定位到前10的CS，所以对前20的CS了解的较多。4 个最为优秀的CS Program: Stanford, UC. Berkeley, MIT, CMU 6 个其他前10的：UIUC，Cornell, U. of Washington, Princeton, U. of Texas-Austin 和U.of Wisconsin-Madison，其中UIUC, Cornell, U. of Washington和UW-Madison几乎从未出过前10。其他非常非常优秀的CS：CalTech, U. of Maryland at CP, UCLA, Brown, Harvard, Yale, GIT, Purdue, Rice, 和U. of Michigan.

1. Stanford:
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；数据库方面的大牛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的学生倍受青睐。几乎所有前10的CS中都有Stanford的毕业生在充当教授。当然同样享有如此地位的还包括其他三头巨牛：UC. Berkeley, MIT 和CMU.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 UniversityNetwork. 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，斯坦福无论在理论，数据库，软件，硬件，AI 等各个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编译器的提及似乎也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，每年招的学生数不详，估计少不了，但不要忘了，每年申请Stanford。CS的申请学生接近千人。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蹈海，叱姹风云的了。申请斯坦福是很难成功的，但也并非不可为之。

2. MIT:
MIT 招生好象不看GRE成绩，但MIT的CS是巨牛的，99年最新排名上它和斯坦福被打了5.0 的满分，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，以及影响了整个UNIX界的X-Window……MIT和斯坦福，CMU，UC. BERKELEY一样，都是几乎在CS界样样巨牛的学校。据AGOU大侠提供的资料：MIT 的Media Arts and Sciences 其知名度不在Computer Department下。主要是多媒体技术，信息处理，人工智能……有一大批著名的教授，如Marvin Minsky (Turing Award)……

3. Berkeley:
同样地处旧金山湾畔，硅谷地带，离Stanford只有大约50公里的加州大学伯克利校区：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Berkeley的代言人。在当今高科技领域C. Berkeley 在缔造新的神话，在文学，数学，化学，新闻等20多个大的学科领域中位居前3. 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之英才的大旗。INTEL总裁AndrewGrove，毕业于UC. Berkeley。BSD版的UNIX影响了整个OS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，巨牛人物David Patterson最近刚接下了一个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。申请费和其他加州大学的分校一样，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DEADLINE一般很早，12月中就截止了，但实际DEADLINE其实要迟一些……Berkeley的CS是个大系，Faculty中有图灵奖得主以及象Patterson这样的巨牛。学生的出路同Stanford，MIT，CMU一样，光辉灿烂，前程锦绣，这里不再赘述。CS科研方面，Berkeley也是样样强，门门巨牛。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 学子的世外桃源么？

4. CMU:
CMU是个位于匹兹堡的不大的学校，学生7000多，校园好象也不大。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 不单单是个系，而是一个学院，其规模之大，可能只有Stanford, UIUC可比。教师学生的情况同前面3个类似，不再赘述。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，但每年只招不足30人的研究生队伍。令人可喜的是，复旦已有学人在CMU的CS了。

5. Cornell:

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，私立学校一般比公立学校难进，其学生也是经过很严的选拔才录取的，Cornell的CS学生入校后多能享受FELLOW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。康乃尔在理论计算机方面一直是顶级高手，但在其他CS领域并不总能在前10，偶得承认对其跟踪的不够，就此打住。Cornell学生18000多，研究生过5000。CS每年招攻读Ph.D.的学生25 人左右。

6. UIUC:
UIUC的工程院在全美堪称至尊级的巨牛，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，引导了很长时期的发展。David Kuck曾是并行处理界的一代先驱。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常常成为研发的领军头领。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大牛: Jim Clark,SGI的前创始人，两人一见如故，联手创办了著名的网景，并一度在浏览器市场上独霸武林。随着一代代至尊大师的离去，UIUC 的Faculty看上去似乎并不引人注目。但这里得提醒大家，UIUC的CS向来以实干著称的。UIUC是个大学校，学生数过35000，研究生院的近万。UIUC的CS很大个，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斯坦福可以匹敌。UIUC的Polaris并行化编译器是这个领域和斯坦福的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。只是代码庞大，运作缓慢的Polaris搞的清华哥们有那么一点点瘪西西... UIUC 在计算机硬件，软件，AI，DB，等各个领域都相当巨牛。特别是硬件，前面提到的ILLIAC，CEDAR.....事实上，UIUC在超级计算机系统的研究开发方面决不逊于CS四大天王中的任何一个，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, Berkeley...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。

7. Harvard:
位于Seattle的UW 得天独厚--计算机界的巨牛MS就在西雅图，而且更为要命的是，Bill Gates就是那里儿的人。这位Harvard 的辍学者给了哈福许多MONEY, 但同给UW的钱财相比，实在是小巫见大巫。U.of Washington位于分光秀丽的WASHINGTON湖畔，气候四季如春。33000多学生中研究生有8000。Seattle最令人厌恶的地方可能就是一年有160天会降水。UW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，UW的CS在各个方面比较均衡，最强的软件排名第5，而其他领域也一般都能位居前10，好象没有明显弱的地方。图灵奖得主Dick Karp从Berkeley告老还乡后又被返聘到了UW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+，加上一般较早的DEADLINE，申请UW是相当有难度的。

8. Princeton:

Princeton是个令人神往的地方，这里曾经是科学的世界中心。

Princeton的CS不大，18个Faculty成员，学生数也不算多。科研上除了排名第5的理论，似乎没有其他闪光点，望知情人补充。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。 Princeton 的CS录取很严，但已有不少华人学生就读Princeton。

9. UW-Madison:
UW-Madison的CS较大，35个Faculty, 200多个研究生，每年招60-70 个新生。目前几乎1/4 的Faculty 来自Berkeley，博士生毕业后有去Stanford, Berkeley等牛校挑大梁的，但和UIUC类似，似乎进入业界的更多些。然而要在这里拿到博士学位可不容易。超过7成的人，会在中途找到比较理想的工作后，拿着硕士文凭撒丫子就跑，免得被那些无穷无尽的科研项目给整瘪了。UW-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，使得其在业界的声誉相当崇高，MicroSoft 里据说有一帮WISCONSIN的校友从中兴风作浪，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，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技术据吹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UW-Madison 捞到了不少经费。WISCONSIN和UIUC的CS理论都是10名左右。WISCONSIN的Carl de Boor 是逼近理论方面的大牛。U. of Wisconsin-Madison是个大型综合性的学校，40000 学生中研究生院的超过10000,这万人中有博士生5000，硕士生3500。2200多Faculty中有多位诺贝尔奖得主, 52个院士，18个工程院院士。130个科系几乎涵盖了所有科研领域。U. of WISCONSIN-Madison的校园位于风景如画的湖畔林荫中. 现代化风格和古典欧美风格的建筑物在平缓起伏的湖岸上交相呼应。需要注意的是，WISCONSIN的CS有点不同于许多其他学校，它隶属于College of Letters & 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及等项目不在CS Dept，而是在工程院下的Dept. of Electrical & ComputerEngineering 即ECE系。那个系也挺大个，比CS还要大不少。98年在工程类排名的计算机工程一项上也排了第9。

10. UT-Austin:
UT-Austin的CS较大。Faculty中好象有个图灵奖得主。( agou证实，那人名叫：Edsger Wybe Dijkstra，是那个搞算法的)。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。UT-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象面积不足，仅140公顷，按美国大学的标准，太不足了。校园周围高楼林立，可能是位于市中心的缘故吧。总的来说，前10 的CS由于在当前国际计算机行业普遍热门的情况下，很难申请，但决不是不可为之的!如果你是国内名校CS，EE，数学或其他相近专业的TOP5%；的学生，计算机动手能力强、理论背景扎实，英文功底深，尽可申请，没什么好怕的。虚名很重要，但我认为实力加运气加上明智的决策是成功的关键所在。失败不可怕，可怕的是懦弱的胆气和愚蠢的策略，去了差一些的学校并不表明你不如别人，机会仍然在处处等你，只要你有心有眼。

11. CalTech:

CalTech的CS很小，只有大约5位教授，每年招很少的学生。虽然申请CalTech是免费的，但建议轻易不要尝试。由于系太小，CalTech 好象只是在计算机硬件，和科学计算的可视化方面很强。该系多年以来一直稳坐NO.11,12几乎没动过窝, 类似的情况还有斯坦福、MIT，稳居NO. 1,2, Cornell稳居NO.5, UW-Madison, 稳居No.9,10.CalTech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。CalTech 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，CalTech 可能是世界上最牛的学校了。

12. Univ. of Maryland

这是一个实力相当强劲的CS，软件(8)，数据库(4)，AI(9) 三个专业都挤进了前10，伊拉的TINY系统相当有知名。

13. UCLA:
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13－15。而且CS的各个专业细目几乎没有一个能进前10。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，特别是如何让它无法正常工作。几年后，Cerf与MIT的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)。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。加州的学校的确难申请，但也是可以一试的。UCLA有学生33000人，其中研究院的占9900人。地处落杉矶的UCLA,周围几乎有玩不尽的地方，DISNEY，HOLLYWOOD..... 由于位于大城市，校园不是很大，但风景似乎非常美丽。UCLA的CS较大，规模应该和U. of Washington 和UW-Madison类似。

14. U. of Michigan:
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的上是领头羊了，当然UW-Madison，UIUC 也紧随其后。这里的CS偏硬的更利害些，硬件排在第9，而计算机工程(7)，EE(5) 都是前10中的巨牛。MICHIGAN 的CS 和EE合在一起称为EECS系。是个相当大个的系，每年招的学生当不在少数。今年复旦有人去EE，而且MICHIGAN的复旦校友还是颇有一些的。鉴于他们EE，CS合在一起，CS还是偏硬的利害。MICHIGAN的CS估计在历史上也相当牛，UW-Madison CS里的两位来自umich的教授都是院士，在其他CS系里，比如UIUC的，也大有UMICH的牛人在。如前述，UIUC的CS在硬件上极强，而UMICH的CS中有许多UIUC的哥们在那里当老师。

15. URL：
GIT是个较大的学校。GIT的工程院很利害，研发经费仅次于MIT，和UIUC, Umich差不多。CS系的数据库第7，GUI第4。其他没有列在前10。

16. Brown：
Brown的规模不大。这所IVY LEAGUE 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NO.6，好象还有许多关于语音识别等偏人工智能方面的研发项目。

17. Harvard:
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。可惜Harvard并不重视工程化的东西，现在伊的CS已不能和圈里的巨牛，甚至伊的当初相提并论了。好象王安是这里出来的，Bill Gates也是这里出来的，Harvard 毕竟是Harvard，总是名人辈出。毕竟Harvard总是可以招到最优秀的人，甚至是在它很瘪的领域里。但千万别以为哈佛人人牛。据说美国人的调侃中，专门有一条是说哈佛的某些学生是如何令人叹为观止的愚蠢.... 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 Engineering and Applied Science,连独立的一个系好象都不是。除了理论可以排进前10，其他项目怕也拿不出多少货色了。但从Harvard，你可以学到许多在别的地方难以学到的东西。专业知识并不是全部，况且哈佛的教育是不会差的，虽然它在CS 的科研上没什么好吹的。哈佛的研究生每年超过20000$ 的。FELLOWSHIP 是你安心寒窗苦读的强大后盾。哈佛大学学生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.......哈佛是个巨牛云集的超级牛圈。)哈佛的CS 估计不会是个大个子，招的学生可能也不会多，申请的难度应当很大。

18. Purdue:
可能许多人还不知道，Purdue 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TOP10。在70年代由于本人不甚了解的原因，没落了。Purdue的排名也不太稳定，从13到30。Purdue CS没有看出什么特点。Purdue是个大个的学校，有35000学生。其工程院很出名。

19. URL:
Rice是个位于休斯顿的小学校，4000个学生，研究生有1600左右吧。

CS也不大。优势在于软件，排在第9。别的情况我不了解，但我特别想告诉大家的是，该系的KEN KENNEDY是个巨牛的人物。他是美国HPCC 常委的关键人物之一,好象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，加上伊的权威地位，被人们普遍寄予厚望。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 好象转向去作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。

20. YALE:
YALE 曾经也进过前10，NRC'82 的排名上，是YALE和UCLA而不是Princeton和UT-Austin 位于前10 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，YALE 有独立的CS系，受到较高的重视。YALE-CS 在AI，软件方面比较强。著名的LINDA 并行编程模式是在这里提出并实现的。YALE 的毕业生中到学术界的比到业界的似乎要多，哈佛似乎也是这样。

其实CS其他很好的学校还有很多，比如：UCSD，USC，Columbia, UNC-CH, DUKE, U. of Penn. 等等。Columbia在AI，语音识别，自然语言处理等方面颇有造诣，而北卡: U. of North Carolina at Chapel-Hill 和U. of Utah在UI方面则是顶级牛校。

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