更新时间：2024-10-06 16:31:17作者：留学之路
CS专业低年级学生需要掌握的课程如下:
1、微积分：Math 1A (微积分 I) 、Math 1B (微积分 II)
2、EECS 16A（设计信息设备和系统 I）或Math 54（线性代数和微分方程）或Math 56（线性代数 [数学 91 2022 年秋季]）
3、CS 61A（计算机程序的结构和解释）
这是UCB计算机科学入门课程,主要介绍编程语言、数据结构和算法设计等基础知识。
使用 Python 语言作为主要教学语言,讲授函数式编程、面向对象编程等编程范式。同时还会学习Scheme语言和SQL语言,还会有一些数据结构中树相关的知识。
通过大量的编程练习和作业,培养学生的程序设计和解决问题的能力。为后续更深入的计算机科学课程奠定基础。
2、CS 61B（数据结构）
这是紧接着 CS61A 的课程,重点关注数据结构和算法的设计与实现。
课程涵盖了链表、栈、队列、树、图等经典数据结构,并分析它们的时间复杂度。学习排序算法、搜索算法等基本算法,理解算法设计和分析的基本方法。课程前半部分讲解Java语言,后半部分讲解数据结构和算法的内容。
通过大量的编程作业和项目,培养学生的面向对象设计能力和解决复杂问题的技能。
3、CS 61C（计算机体系结构）
这门课探讨计算机系统的硬件结构和软件系统之间的关系。包括指令集架构、数字逻辑设计、处理器结构、存储系统等内容。学习如何使用汇编语言编程,理解操作系统如何管理计算机硬件资源。
这门课先学习C语言,然后学习计算机的CPU、内存、Cache等硬件的构造,最后会学习MIPS 汇编语言,编写汇编程序, 这一点和计算机第五大名校的伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)的CS233比较像。课程会通过实验和项目,加深对计算机系统工作原理的理解。
4、CS 70（离散数学和概率论）
这是UCB计算机科学的一门数学基础课程。
主要内容包括概率论、随机过程、组合数学、图论等。这些数学理论广泛应用于计算机科学的各个领域,如算法设计、密码学、机器学习等。
通过这门课程,学生可以CS186 - Introduction to Database Systems
CS186是伯克利大学的数据库系统导论课程，旨在介绍数据库系统的基本概念和原理。
学生将学习关系数据库模型、SQL查询语言、数据库设计和优化等内容。课程还涵盖数据库管理系统（DBMS）的实现和基本原理，以及现代数据库技术的发展趋势。
CS184 - Foundations of Computer Graphics
CS184是伯克利大学的计算机图形学基础课程，旨在介绍计算机图形学的基本原理和技术。
学生将学习三维渲染、光照、纹理映射、动画等计算机图形学领域的核心概念。课程还包括实践性项目，帮助学生理解和应用计算机图形学技术。
CS188 - Introduction to Artificial Intelligence
CS188是伯克利大学的人工智能导论课程，旨在介绍人工智能的基本概念和技术。
学生将学习搜索算法、机器学习、规划、强化学习等人工智能领域的重要内容。课程还包括实践性项目和编程作业，帮助学生深入理解人工智能技术的应用和实现。
CS189 - Introduction to Machine Learning
CS189是伯克利大学的机器学习导论课程，旨在介绍机器学习的基本理论和方法。
学生将学习监督学习、无监督学习、深度学习等机器学习领域的核心概念和算法。课程还包括实践性项目和实验，帮助学生掌握机器学习技术的应用和实践。
这些课程都是伯克利大学计算机科学系中的知名课程，涵盖了数据库系统、计算机图形学、人工智能和机器学习等领域的重要内容，为学生提供了丰富的学习资源和机会。学会使用数学工具分析和解决计算机科学问题。
总的来说,这四门核心课程涵盖了计算机科学的编程基础、数据结构和算法、计算机系统结构以及数学基础等方方面面的知识。它们共同构成了伯克利计算机科学本科生的基础学习。通过系统地掌握这些课程的内容,学生可以为后续的专业课程和研究打下坚实的基础。
CS152 - Computer Systems Architecture
计算机系统层次结构：从硬件到操作系统的层次结构，包括处理器、存储器、输入输出系统等组成部分。
计算机体系结构：学习计算机体系结构的基本概念，包括指令集架构、流水线处理、并行计算等。
存储系统设计：了解存储系统的设计原理，包括存储器层次结构、缓存设计、虚拟内存等。
输入输出系统：研究计算机的输入输出系统设计与实现，包括设备控制、中断处理、外设接口等。
多核处理器：探讨多核处理器的设计和并行计算原理，了解多核处理器的架构和优化技术。
计算机系统性能：分析计算机系统的性能评估方法，包括吞吐量、延迟、并发性等指标。
实践项目：通过实验和项目，学生将实际设计和实现一个简单的计算机系统，加深对课程内容的理解和应用能力。
CS152课程旨在帮助学生深入理解计算机系统的底层原理和结构，培养他们在计算机系统设计和优化方面的能力。通过学习这门课程，学生将掌握计算机系统设计的基本知识，为将来在计算机科学领域的发展和研究打下坚实的基础。
1、CS160 - User Interface Design and Development
CS160是伯克利大学的用户界面设计与开发课程，旨在介绍用户界面设计的基本原理和实践技术。
学生将学习用户体验设计、界面原型设计、用户研究方法等内容，以及前端开发技术和工具。课程还包括项目实践，让学生通过设计和开发实际界面应用来应用所学知识。
2、CS161 - Computer Security
CS161是伯克利大学的计算机安全课程，旨在介绍计算机系统安全的基本概念和技术。
学生将学习网络安全、加密技术、漏洞分析、安全策略等计算机安全领域的内容。课程还包括实验和项目，帮助学生了解和应用计算机安全技术。
3、CS162 - Operating Systems and System Programming
CS162是伯克利大学的操作系统与系统编程课程，旨在介绍操作系统的设计原理和系统编程技术。
学生将学习进程管理、内存管理、文件系统、并发编程等操作系统和系统编程的核心概念。课程还包括实验和项目，让学生实际设计和实现一个简单的操作系统。
4、CS164 - Programming Languages and Compilers
CS164是伯克利大学的编程语言与编译器课程，旨在介绍编程语言的设计原理和编译器的实现技术。
学生将学习语法分析、语义分析、中间代码生成、优化等编程语言和编译器的关键概念。课程还包括编译器实现项目，帮助学生深入理解编程语言和编译器技术。
5、CS168 - Introduction to the Internet: Architecture and Protocols
CS168是伯克利大学的互联网导论课程，旨在介绍互联网的基本架构和协议。
学生将学习互联网协议、网络体系结构、路由算法、网络安全等互联网技术的核心内容。课程还包括实验和项目，帮助学生理解和应用互联网技术。
6、CS169 - Software Engineering
CS169是伯克利大学的软件工程课程，旨在介绍软件开发的最佳实践和工程方法。
学生将学习需求分析、设计模式、测试方法、敏捷开发等软件工程领域的重要概念。课程还包括团队项目，让学生实际应用软件工程技术进行项目开发。
这些课程涵盖了计算机科学领域的多个重要方向，为学生提供了全面的学习和实践机会。每门课程都旨在培养学生在相关领域的专业知识和技能，为他们未来的职业发展和研究奠定坚实基础。
1、CS 170.高效算法和棘手问题
算法分析与设计: 学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度,并掌握设计高效算法的技巧。涉及到分治法、贪心算法、动态规划等经典算法设计方法。
数据结构: 介绍常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉树等,并学习如何使用它们来解决实际问题。
NP-完全问题: 了解NP-完全问题的概念,以及如何利用近似算法来求解这类问题。
图论算法: 学习图的基本概念,并掌握图遍历、最短路径、最小生成树等常见的图算法。
动态规划: 介绍线性规划问题的建模方法和求解算法,如单纯形法。
该课程要求学生有良好的编程能力和数学基础,旨在培养学生的算法设计和分析能力。授课方式包括讲课、作业、编程实践和期末考试。总的来说,cs170是计算机专业的核心课程之一,对培养学生解决复杂问题的能力非常关键。
2、CS 174 - 组合学和离散概率
这是一门介绍计算机科学中重要离散数学概念的课程。主要内容包括:
排列、组合及其相关的包含-排除原理和生成函数。
拉姆齐理论,涉及图论和极值问题。
期望、方差、切比雪夫不等式和切尔诺夫界限等概率论基础知识。
经典概率问题如生日悖论、优惠券收集者问题。
马尔可夫链及其在熵计算中的应用。
通用哈希技术和随机数生成算法。
随机图理论及其在概率存在界限方面的应用。
这门课属于CS70的进阶课程, 通过本课程的学习,学生将掌握计算机科学中一些基础而又重要的离散数学概念和概率论方法,为后续课程和研究奠定坚实的基础。
3、CS 172 计算理论
是一门深入探讨计算理论基础的重要课程。主要涵盖以下内容:
有限自动机、图灵机和随机存取机(RAM)等计算模型的基本概念和性质。
不可判定问题、指数时间问题和多项式时间问题的区分和分类。
证明所有合理的计算模型在多项式时间内是等价的。
非确定性图灵机的概念及其与P, NP问题的关系。
NP-完备性理论,包括库克定理和一些基本NP-完备问题。
语言理论、复杂性理论和随机计算的选定专题。
通过本课程的学习,学生将掌握计算理论的核心概念和方法,为后续深入研究计算机科学打下坚实的理论基础。同时也为理解计算复杂性、算法设计以及计算机应用的理论局限性奠定基础。
4、CS C176 - 计算生物学算法
CS C176 是一门专注于计算生物学领域中常用算法和概率模型的课程。主要包括以下内容:序列分析算法、进化生物学模型、系统发育学算法、基因组分析算法、生物信息学机器学习方法等。
通过学习这些算法和模型,学生可以掌握计算生物学的核心技术,并应用于解决实际生物信息学问题。
总之,CS C176是一门面向计算生物学领域的专门课程,为学生提供了丰富的算法知识和实践机会,为未来的生物信息学研究奠定基础。