更新时间：2024-10-06 16:01:49作者：留学之路
MIT大学计算机科学专业的的主要领域包括：理论、系统以及人机交互等领域。具体如下：
我们的目标是开发能够改变医疗保健格局的人工智能技术。这包括早期诊断、药物发现、护理个性化和管理。基于麻省理工学院在人工智能和生命科学领域的开创性历史，我们正在研究适用于对包括成像、文本和基因组学在内的一系列模式的生物和临床数据进行建模的算法。
我们的研究涵盖了这一快速发展领域的广泛主题，推进了机器学习、预测和控制的方式，同时也使它们变得安全、稳健和值得信赖。研究涵盖了机器学习的理论和应用。这个广泛的领域研究ML理论、统计学习、深度学习、强化学习、符号推理ML系统，以及ML的各种硬件实现。
我们开发下一代有线和无线通信系统，从新的物理原理到编码和信息理论，以及介于两者之间的一切。
我们带来了一些最强大的计算工具来解决设计问题，包括建模、模拟、处理和制造。
研究工作在硬件和软件的交叉点上，研究如何在物理世界中最好地实现计算。我们设计的处理器更快、更高效、更易于编程且更安全。我们的研究涵盖所有规模的系统，从具有超低功耗的微型物联网设备到为全球在线服务提供动力的高性能服务器和数据中心。
教育技术将硬件和软件相结合以实现全球变革，以前所未有的方式为新受众提供教育。我们开发的技术可以更好地理解。
视觉计算的共同使命是连接图像和计算，涵盖图像和视频生成和分析、摄影、人类感知、触摸、应用几何等主题。
我们在人机交互(HCI)方面的研究重点是发明位于人与计算之间接口的新系统和技术，并了解它们的设计、实施和社会影响。
我们开发新的编程方法，无论是采用编程语言、工具还是方法来改进应用程序和系统基础架构的许多方面。
我们的工作重点是开发计算、通信和传感的下一个基础。我们一直致力于从新材料到超导器件、量子计算机和理论。
我们的研究重点是机器人硬件和算法，从传感到控制到感知到操纵。
我们的研究重点是让未来的计算机系统更加安全。我们汇集了广泛的跨领域安全技术，从理论密码学和编程语言思想，到低级硬件和操作系统安全，再到整体系统设计和经验性错误发现。我们将这些技术应用于广泛的应用领域，例如区块链、云系统、互联网隐私、机器学习和物联网设备，反映出在许多情况下安全性的重要性日益增加。
从分布式系统和数据库到无线，系统和网络小组进行的研究旨在提高网络和计算系统的性能、稳健性和易于管理。
计算理论(TOC)研究计算的基本优势和限制，这些优势和限制如何与计算机科学和数学相互作用，以及它们如何在社会、生物学和物理世界中表现出来。
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