计算机科学学科涵盖理论、实验和工程 设计。 18 学分的计算机科学辅修课程向您介绍基础计算机 科学主题并增强您的创造力、精确度和推理能力。
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请注意，计算机科学辅修课程不适用于计算机工程学士学位专业。
从以下必修课程中选择 12 个学分：
为具有 Java 经验的学生提供汇编语言和 C 语言编程。主题包括二进制数编码、指令集架构、汇编语言编程和指令编码。 C 编程主题包括程序结构、预处理器、数组、结构、指针、输入/输出、动态内存管理和链接数据结构。
介绍计算机科学中使用的离散结构的基本概念。 主题包括集合、树、图、函数、关系、递归、证明技术、逻辑、组合学和概率。
主题包括集合论、数学归纳法、整数、函数和关系、计数方法、递归关系、生成函数、排列、组合、包含和排除原理、图形（包括平面图）。其他可能的主题包括图形着色、树和割集、组合设计、布尔代数。
介绍数据结构中的基本概念。 主题包括抽象数据类型（优先级队列、字典和图形）及其实现、算法分析、排序、文本处理和面向对象设计。分配了一个重要的编程项目。
本课程重点关注团队软件开发。它涵盖了强调流程活动的软件设计模型，包括敏捷方法和安全软件开发生命周期实践。关键主题包括版本控制、自动化测试和文档。学生将培养沟通和团队合作的技能。
从以下选修课程中选择 6 个学分：
形式语言和计算理论简介。 主题包括常规语言和有限自动机、上下文无关语言和下推自动机、图灵可接受的语言、图灵机和停机问题。还讨论了证明技术和应用，例如解析。
并发计算中的概念和技术。主题包括：进程和线程、互斥、信号量、监视器和条件同步、死锁、安全性和活性、消息传递和并发架构。
开发强大的程序，为系统软件开发人员提供高效的服务。主题包括：文件 I/O、进程创建和管理、链接和库、进程间通信、性能测量和套接字编程。
计算机逻辑结构简介，包括逻辑设计、信息存储和操作、控制以及输入/输出的基础知识。主题包括当前硬件技术的回顾、组合和顺序逻辑、算术、数据路径、硬连线控制、中断、缓存、虚拟内存以及流水线简介。
本课程介绍数据库系统，包括数据库设计、查询和编程。主题包括数据库管理的目标；数据定义；数据模型；数据标准化；使用关系代数和 SQL 进行数据检索和操作；数据安全性和完整性；数据库和网络编程；以及用于表示半结构化数据的语言。
本课程侧重于通过软件流程确保质量，包括质量属性的定义、分析和测量。主题包括软件测试、静态分析、代码审查、流程改进和安全工程，强调从需求规范中导出测试用例并编写测试计划。
设计、理论和编程语言翻译器以及优化器的理论和实现。主题包括：中间表示、高级代码生成、控制和数据流分析、高级编译器优化、动态编译、全局寄存器分配和指令调度。
算法设计、分析和实现的基本主题。 分析基础知识包括渐近符号、控制结构分析、求解递推式和摊销分析。 设计和实现主题包括排序、搜索和图形算法。 设计范例包括贪婪算法、分而治之算法和动态规划。
交互式计算机图形学简介。主题包括 3D 观看、3D 变换、交互技术、动画、建模、照明、纹理、顶点程序、片段程序和图形算法。需要大量的编程作业。
本课程重点关注软件系统建模、自动化分析、验证和设计。主题包括声明式和命令式建模语言、用于模型自动分析和验证的软件工具、用于实现的规范语言以及用于系统归纳验证的形式规范语言。
专注于软件开发过程和相关管理问题。主题包括软件流程模型、能力成熟度模型、流程工具、标准的使用、软件维护、配置管理、项目规划和跟踪、团队管理以及测量和估计。
用户界面 (UI) 设计和实现的原则。主题包括：UI 理论、设计原则、评估和工具。需要完成一个实施和评估 UI 的小组项目。
构建使用人工智能技术的问题解决器时使用的基本思想和技术。主题包括知识表示和推理、问题解决、启发式、搜索启发式、推理机制和机器学习。
数据挖掘侧重于从大型数据源中提取知识。该课程涵盖数据挖掘概念、方法（测量、评估、可视化）、算法（分类/回归、聚类、关联规则）和应用程序（网络挖掘、推荐系统、生物信息学）。
