更新時間：2024-10-06 16:01:49作者：留學之路
MIT大學計算機科學專業的的主要領域包括：理論、系統以及人機交互等領域。具體如下：
我們的目標是開發能夠改變醫療保健格局的人工智能技術。這包括早期診斷、藥物發現、護理個性化和管理。基于麻省理工學院在人工智能和生命科學領域的開創性歷史，我們正在研究適用于對包括成像、文本和基因組學在內的一系列模式的生物和臨床數據進行建模的算法。
我們的研究涵蓋了這一快速發展領域的廣泛主題，推進了機器學習、預測和控制的方式，同時也使它們變得安全、穩健和值得信賴。研究涵蓋了機器學習的理論和應用。這個廣泛的領域研究ML理論、統計學習、深度學習、強化學習、符號推理ML系統，以及ML的各種硬件實現。
我們開發下一代有線和無線通信系統，從新的物理原理到編碼和信息理論，以及介于兩者之間的一切。
我們帶來了一些最強大的計算工具來解決設計問題，包括建模、模擬、處理和制造。
研究工作在硬件和軟件的交叉點上，研究如何在物理世界中最好地實現計算。我們設計的處理器更快、更高效、更易于編程且更安全。我們的研究涵蓋所有規模的系統，從具有超低功耗的微型物聯網設備到為全球在線服務提供動力的高性能服務器和數據中心。
教育技術將硬件和軟件相結合以實現全球變革，以前所未有的方式為新受眾提供教育。我們開發的技術可以更好地理解。
視覺計算的共同使命是連接圖像和計算，涵蓋圖像和視頻生成和分析、攝影、人類感知、觸摸、應用幾何等主題。
我們在人機交互(HCI)方面的研究重點是發明位于人與計算之間接口的新系統和技術，并了解它們的設計、實施和社會影響。
我們開發新的編程方法，無論是采用編程語言、工具還是方法來改進應用程序和系統基礎架構的許多方面。
我們的工作重點是開發計算、通信和傳感的下一個基礎。我們一直致力于從新材料到超導器件、量子計算機和理論。
我們的研究重點是機器人硬件和算法，從傳感到控制到感知到操縱。
我們的研究重點是讓未來的計算機系統更加安全。我們匯集了廣泛的跨領域安全技術，從理論密碼學和編程語言思想，到低級硬件和操作系統安全，再到整體系統設計和經驗性錯誤發現。我們將這些技術應用于廣泛的應用領域，例如區塊鏈、云系統、互聯網隱私、機器學習和物聯網設備，反映出在許多情況下安全性的重要性日益增加。
從分布式系統和數據庫到無線，系統和網絡小組進行的研究旨在提高網絡和計算系統的性能、穩健性和易于管理。
計算理論(TOC)研究計算的基本優勢和限制，這些優勢和限制如何與計算機科學和數學相互作用，以及它們如何在社會、生物學和物理世界中表現出來。
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