美国东北大学CS课程预习哪些内容？

美国东北大学CS理学硕士课程（Computer Science, MSCS）结合了计算机与重要应用领域，使你能够提升该领域的广泛知识，同时通过选修课程深入深入特定领域，为你准备计算机科学领域的多种职业。对于准备入学的准留学生而言，提前预习课程可以为顺利的过渡学习。下面考而思在线小编就来梳理有关美国东北大学CS课程主要预习内容，记得收藏哦~

美国东北大学CS课程预习内容

CS 5010编程设计范式

▸函数式程序设计

▸设计配方的概念

▸任务组织（从数据描述到测试套件创建）

▸面向数据的程序组织方法（涵盖从原子数据到自指数据定义及作为数据的功能）。

▸程序设计

▸配对编程、公共代码审查技术

CS 5800算法

▸用于设计和分析计算机算法的数学技术。

▸算法设计范式及分析算法正确性、时间和空间复杂性的技术。

▸渐近符号、递归、循环不变量、Hoare三元组、排序与搜索、高级数据结构、下界、哈希、贪婪算法、动态规划、图算法和NP完备性。

CS 5100人工智能的基础

▸人工智能领域的基本问题、理论和算法

▸启发式搜索与博弈树、谓词演算的知识表示、自动演绎及其应用、问题解决与规划，以及机器学习入门

CS 5150游戏人工智能

▸数字游戏中经典与现代人工智能的方法

▸玩家建模、程序化内容生成、行为树、互动叙事、决策系统、认知建模和路径规划

▸行为生成的不同方法，包括学习和基于规则的系统。

CS 6120自然语言处理

▸人类语言的计算建模。

▸语法和自动解析的计算模型、统计语言模型及大文本语料库分析、自然语言语义与理解语言的程序、话语结构模型以及智能代理的语言使用。

▸语言模型的形式化和数学分析，以及分析和解释自然语言文本的工作程序的实施。

CS 6220数据挖掘技术

▸分类、预测、集合方法、关联规则、序列挖掘和聚类分析

▸从大量数据集中挖掘有用知识

CS 6140机器学习

▸机器学习和数据挖掘技术

▸监督学习算法，如决策树归纳、人工神经网络、基于实例的学习、概率方法和支持向量机；无监督学习；以及强化学习

▸计算学习理论及其他分析和衡量学习算法性能的方法

CS 5600计算机系统

▸计算机系统的结构、组件、设计、实现及内部运行

▸计算机硬件和架构，包括算术与逻辑单元以及控制单元。

▸作系统组件及构建技术，包括内存和内存控制器、I/O设备管理、设备驱动程序、内存管理、文件系统结构和用户界面。

▸引入分布式作系统。讨论并发与分布相关的问题，如并发进程的调度、进程间通信与同步、资源共享与分配，以及死锁管理与解决。

CS 6620云计算基础

▸云计算基础知识，包括虚拟化与容器、分布式文件系统与对象存储、基础设施即服务平台、开源云平台、关键大数据平台以及数据中心规模系统中的主题。

以上是美国东北大学CS课程预习内容总结。即将入学美国东北大学，如果对于应用创新预习毫无头绪？不清楚各科目的预习重点？不知如何结合自身基础制定预习计划？可以随时咨询网站客服。

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