基本信息

约翰霍普金斯大学计算机科学硕士项目与正在重新定义其研究领域的教师并肩工作，将他们的技能应用于从减轻气候变化影响到确保国家安全和提高我们诊断和治疗能力的主题疾病。

仅在过去的两年里，他们的领域与最具影响力的世界事件之间的联系一直保持不变。与COVID-19反应有直接联系，例如计算生物学在表征变体中的作用以及在跟踪感染、死亡率和疫苗接种方面使用地理数据系统。全球范围内争取种族和社会正义的斗争也需要得到反种族主义的机器学习和人工智能算法的支持。公平选举和值得信赖的新闻依赖于打击虚假信息的信息技术工具。

学习目标

作为约翰霍普金斯大学计算机科学硕士课程的毕业生，学生将：

使用数学工具和方法来分析计算机算法的效率。

评估确定性和非确定性算法的准确性。

掌握几个重要的图形、算法及其相关的创建、维护和应用策略。

了解科学编程、排序/搜索和字符串搜索中的数据结构。

重点领域

1) 人工智能：研究使机器快速高效地分析大量数据、通过监督、无监督或强化学习解决问题的方法和算法。

2) 生物信息学：通过计算机工程研究生物学的内部运作。探索系统生物学、计算基因组学等主题。

3) 网络安全：研究保护数字时代所需的工具、系统和技术。探索安全工程、密码学等主题。

4) 数据通信和网络：研究当今通信网络背后的工程和理论。探索网络编程、网络安全管理等主题。

5) 数据科学和云计算：研究构建和保护云环境的系统和流程。探索数据可视化、云计算等主题。

6) 数据库系统和知识管理：研究信息如何存储、处理和检索。探索神经网络、关联数据和语义网等主题。

7) 企业和网络计算：研究企业级别的计算。探索 Java Web 应用程序开发、企业系统设计和实现等主题。

8) 人机交互和可视化：研究人与计算机之间的连接。探索计算机图形学、众包和人类计算等主题。

9) 研究：在顾问的指导下，选择通过我们独特设计的顶点课程进行有意义的研究。

10) 软件工程：研究软件工程的高级理论、实践和应用。探索敏捷软件开发方法、软件分析和设计等主题。

11) 系统：研究系统在计算机工程中的应用。探索操作系统、使用 LLVM 进行编译器设计等主题。

12) 理论：研究驱动计算机科学工程的各种理论。探索编程语言、博弈论等主题。