更新時間：2024-10-06 16:31:17作者：留學之路
CS專業低年級學生需要掌握的課程如下:
1、微積分：Math 1A (微積分 I) 、Math 1B (微積分 II)
2、EECS 16A（設計信息設備和系統 I）或Math 54（線性代數和微分方程）或Math 56（線性代數 [數學 91 2022 年秋季]）
3、CS 61A（計算機程序的結構和解釋）
這是UCB計算機科學入門課程,主要介紹編程語言、數據結構和算法設計等基礎知識。
使用 Python 語言作為主要教學語言,講授函數式編程、面向對象編程等編程范式。同時還會學習Scheme語言和SQL語言,還會有一些數據結構中樹相關的知識。
通過大量的編程練習和作業,培養學生的程序設計和解決問題的能力。為后續更深入的計算機科學課程奠定基礎。
2、CS 61B（數據結構）
這是緊接著 CS61A 的課程,重點關注數據結構和算法的設計與實現。
課程涵蓋了鏈表、棧、隊列、樹、圖等經典數據結構,并分析它們的時間復雜度。學習排序算法、搜索算法等基本算法,理解算法設計和分析的基本方法。課程前半部分講解Java語言,后半部分講解數據結構和算法的內容。
通過大量的編程作業和項目,培養學生的面向對象設計能力和解決復雜問題的技能。
3、CS 61C（計算機體系結構）
這門課探討計算機系統的硬件結構和軟件系統之間的關系。包括指令集架構、數字邏輯設計、處理器結構、存儲系統等內容。學習如何使用匯編語言編程,理解操作系統如何管理計算機硬件資源。
這門課先學習C語言,然后學習計算機的CPU、內存、Cache等硬件的構造,最后會學習MIPS 匯編語言,編寫匯編程序, 這一點和計算機第五大名校的伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校(UIUC)的CS233比較像。課程會通過實驗和項目,加深對計算機系統工作原理的理解。
4、CS 70（離散數學和概率論）
這是UCB計算機科學的一門數學基礎課程。
主要內容包括概率論、隨機過程、組合數學、圖論等。這些數學理論廣泛應用于計算機科學的各個領域,如算法設計、密碼學、機器學習等。
通過這門課程,學生可以CS186 - Introduction to Database Systems
CS186是伯克利大學的數據庫系統導論課程，旨在介紹數據庫系統的基本概念和原理。
學生將學習關系數據庫模型、SQL查詢語言、數據庫設計和優化等內容。課程還涵蓋數據庫管理系統（DBMS）的實現和基本原理，以及現代數據庫技術的發展趨勢。
CS184 - Foundations of Computer Graphics
CS184是伯克利大學的計算機圖形學基礎課程，旨在介紹計算機圖形學的基本原理和技術。
學生將學習三維渲染、光照、紋理映射、動畫等計算機圖形學領域的核心概念。課程還包括實踐性項目，幫助學生理解和應用計算機圖形學技術。
CS188 - Introduction to Artificial Intelligence
CS188是伯克利大學的人工智能導論課程，旨在介紹人工智能的基本概念和技術。
學生將學習搜索算法、機器學習、規劃、強化學習等人工智能領域的重要內容。課程還包括實踐性項目和編程作業，幫助學生深入理解人工智能技術的應用和實現。
CS189 - Introduction to Machine Learning
CS189是伯克利大學的機器學習導論課程，旨在介紹機器學習的基本理論和方法。
學生將學習監督學習、無監督學習、深度學習等機器學習領域的核心概念和算法。課程還包括實踐性項目和實驗，幫助學生掌握機器學習技術的應用和實踐。
這些課程都是伯克利大學計算機科學系中的知名課程，涵蓋了數據庫系統、計算機圖形學、人工智能和機器學習等領域的重要內容，為學生提供了豐富的學習資源和機會。學會使用數學工具分析和解決計算機科學問題。
總的來說,這四門核心課程涵蓋了計算機科學的編程基礎、數據結構和算法、計算機系統結構以及數學基礎等方方面面的知識。它們共同構成了伯克利計算機科學本科生的基礎學習。通過系統地掌握這些課程的內容,學生可以為后續的專業課程和研究打下堅實的基礎。
CS152 - Computer Systems Architecture
計算機系統層次結構：從硬件到操作系統的層次結構，包括處理器、存儲器、輸入輸出系統等組成部分。
計算機體系結構：學習計算機體系結構的基本概念，包括指令集架構、流水線處理、并行計算等。
存儲系統設計：了解存儲系統的設計原理，包括存儲器層次結構、緩存設計、虛擬內存等。
輸入輸出系統：研究計算機的輸入輸出系統設計與實現，包括設備控制、中斷處理、外設接口等。
多核處理器：探討多核處理器的設計和并行計算原理，了解多核處理器的架構和優化技術。
計算機系統性能：分析計算機系統的性能評估方法，包括吞吐量、延遲、并發性等指標。
實踐項目：通過實驗和項目，學生將實際設計和實現一個簡單的計算機系統，加深對課程內容的理解和應用能力。
CS152課程旨在幫助學生深入理解計算機系統的底層原理和結構，培養他們在計算機系統設計和優化方面的能力。通過學習這門課程，學生將掌握計算機系統設計的基本知識，為將來在計算機科學領域的發展和研究打下堅實的基礎。
1、CS160 - User Interface Design and Development
CS160是伯克利大學的用戶界面設計與開發課程，旨在介紹用戶界面設計的基本原理和實踐技術。
學生將學習用戶體驗設計、界面原型設計、用戶研究方法等內容，以及前端開發技術和工具。課程還包括項目實踐，讓學生通過設計和開發實際界面應用來應用所學知識。
2、CS161 - Computer Security
CS161是伯克利大學的計算機安全課程，旨在介紹計算機系統安全的基本概念和技術。
學生將學習網絡安全、加密技術、漏洞分析、安全策略等計算機安全領域的內容。課程還包括實驗和項目，幫助學生了解和應用計算機安全技術。
3、CS162 - Operating Systems and System Programming
CS162是伯克利大學的操作系統與系統編程課程，旨在介紹操作系統的設計原理和系統編程技術。
學生將學習進程管理、內存管理、文件系統、并發編程等操作系統和系統編程的核心概念。課程還包括實驗和項目，讓學生實際設計和實現一個簡單的操作系統。
4、CS164 - Programming Languages and Compilers
CS164是伯克利大學的編程語言與編譯器課程，旨在介紹編程語言的設計原理和編譯器的實現技術。
學生將學習語法分析、語義分析、中間代碼生成、優化等編程語言和編譯器的關鍵概念。課程還包括編譯器實現項目，幫助學生深入理解編程語言和編譯器技術。
5、CS168 - Introduction to the Internet: Architecture and Protocols
CS168是伯克利大學的互聯網導論課程，旨在介紹互聯網的基本架構和協議。
學生將學習互聯網協議、網絡體系結構、路由算法、網絡安全等互聯網技術的核心內容。課程還包括實驗和項目，幫助學生理解和應用互聯網技術。
6、CS169 - Software Engineering
CS169是伯克利大學的軟件工程課程，旨在介紹軟件開發的最佳實踐和工程方法。
學生將學習需求分析、設計模式、測試方法、敏捷開發等軟件工程領域的重要概念。課程還包括團隊項目，讓學生實際應用軟件工程技術進行項目開發。
這些課程涵蓋了計算機科學領域的多個重要方向，為學生提供了全面的學習和實踐機會。每門課程都旨在培養學生在相關領域的專業知識和技能，為他們未來的職業發展和研究奠定堅實基礎。
1、CS 170.高效算法和棘手問題
算法分析與設計: 學習如何分析算法的時間復雜度和空間復雜度,并掌握設計高效算法的技巧。涉及到分治法、貪心算法、動態規劃等經典算法設計方法。
數據結構: 介紹常見的數據結構,如數組、鏈表、棧、隊列、哈希表、二叉樹等,并學習如何使用它們來解決實際問題。
NP-完全問題: 了解NP-完全問題的概念,以及如何利用近似算法來求解這類問題。
圖論算法: 學習圖的基本概念,并掌握圖遍歷、最短路徑、最小生成樹等常見的圖算法。
動態規劃: 介紹線性規劃問題的建模方法和求解算法,如單純形法。
該課程要求學生有良好的編程能力和數學基礎,旨在培養學生的算法設計和分析能力。授課方式包括講課、作業、編程實踐和期末考試。總的來說,cs170是計算機專業的核心課程之一,對培養學生解決復雜問題的能力非常關鍵。
2、CS 174 - 組合學和離散概率
這是一門介紹計算機科學中重要離散數學概念的課程。主要內容包括:
排列、組合及其相關的包含-排除原理和生成函數。
拉姆齊理論,涉及圖論和極值問題。
期望、方差、切比雪夫不等式和切爾諾夫界限等概率論基礎知識。
經典概率問題如生日悖論、優惠券收集者問題。
馬爾可夫鏈及其在熵計算中的應用。
通用哈希技術和隨機數生成算法。
隨機圖理論及其在概率存在界限方面的應用。
這門課屬于CS70的進階課程, 通過本課程的學習,學生將掌握計算機科學中一些基礎而又重要的離散數學概念和概率論方法,為后續課程和研究奠定堅實的基礎。
3、CS 172 計算理論
是一門深入探討計算理論基礎的重要課程。主要涵蓋以下內容:
有限自動機、圖靈機和隨機存取機(RAM)等計算模型的基本概念和性質。
不可判定問題、指數時間問題和多項式時間問題的區分和分類。
證明所有合理的計算模型在多項式時間內是等價的。
非確定性圖靈機的概念及其與P, NP問題的關系。
NP-完備性理論,包括庫克定理和一些基本NP-完備問題。
語言理論、復雜性理論和隨機計算的選定專題。
通過本課程的學習,學生將掌握計算理論的核心概念和方法,為后續深入研究計算機科學打下堅實的理論基礎。同時也為理解計算復雜性、算法設計以及計算機應用的理論局限性奠定基礎。
4、CS C176 - 計算生物學算法
CS C176 是一門專注于計算生物學領域中常用算法和概率模型的課程。主要包括以下內容:序列分析算法、進化生物學模型、系統發育學算法、基因組分析算法、生物信息學機器學習方法等。
通過學習這些算法和模型,學生可以掌握計算生物學的核心技術,并應用于解決實際生物信息學問題。
總之,CS C176是一門面向計算生物學領域的專門課程,為學生提供了豐富的算法知識和實踐機會,為未來的生物信息學研究奠定基礎。