斯坦福大学的计算机科学硕士项目(Master of Science in Computer Science)旨在为学术提供开启计算机领域的专业生涯或进行博士研究所必需的知识和技能。

　　该专业课程包括基础领域课程和至少一个研究生级别的专业化领域深入学习。可选的专业领域包括人工智能、生物计算、计算机和网络安全、人机交互、信息管理和分析、真实世界计算、软件理论、系统和理论计算机科学。每个预先批准的专业领域都有单独的课程表，可以自己选择并填写自己的课程计划，获得批准后即可按照你的计划进行学习，完成学习后即可获得该领域的硕士学位。

　　这个专业的九个可选专业领域也可以理解成九个不同的分支：

　　人工智能(Artificial Intelligence)——包括对人工智能原理和技术的研究，以及关于逻辑、概率和语言等主题的基础知识。人工智能分支的课程主题包括：知识表示和逻辑推理、机器人、机器学习、概率建模和推理、自然语言处理、认知及其在生物学和文本处理等领域的应用。

　　生物计算(Biocomputation)——主要研究生物和医学信息学应用领域中的计算挑战和解决方案。该分支包括高级算法、数据库、网络、建模和仿真，以及生物计算、生物工程和医学信息学等课程。

　　计算机和网络安全(Computer and Network Security)——深入了解计算机科学家在设计和开发安全关键系统时所面临的挑战。课程包括网络和网络安全、高级操作系统、密码学、安全数据库等。

　　人机交互(Human-Computer Interaction)——教授以用户为中心的设计思维和用户研究方法，研究协作工作、信息可视化和“有形计算”等领域。

　　信息管理与分析(Information Management and Analytics)——涵盖现代数据库和信息管理系统的基本原理，以及挖掘海量数据集的方法。

　　真实世界计算(Real-World Computing)——这是唯一专注于图形学的分支，如果你想涉猎所有的计算机领域并学习机器人学的相关知识，可以选择这个分支。

　　软件理论(Software Theory)——这一领域与理论计算机科学非常相似，但应用性稍强，着眼于编程语言和应用程序在安全等领域的特性，如：如何编写安全代码?你做编译器有多聪明?适合选修更多关于编程语言、编译器和数据库的系统类课程。

　　系统(Systems)——系统专业化是大多数“核心编程”类课程所涉及的，但在这个分支你会接触更大的挑战，如：设计下一代互联网主干网，管理不断扩展的数据集，平衡安全和隐私。

　　理论计算机科学(Theoretical Computer Science)——着眼于反应系统、编程语言理论和算法。这一分支的与软件理论分支相似，但更抽象，适合选修更多的逻辑和形式方法课程。

　　课程设置

　　这个专业需要至少完成45 units的课程，包含Foundations requirement、Brief descriptions of courses meeting the foundations requirements、Approved significant implementation courses三个层面的课程。每个分支的课程都高度定制化，在课程顾问的协助下，可以根据自己的需要从计算机系提供的大量课程中选择所需课程定制自己的学习。

　　每个分支的Sample Classes如下：

　　人工智能(Artificial Intelligence)：

　　221. AI Principles & Techniques 人工智能原理与技术

　　224N. Natural Language Processing with Deep Learning 自然语言处理与深度学习

　　229. Machine Learning 机器学习

　　生物计算(Biocomputation)：

　　235. Computational Methods for Biomedical Image Analysis and Interpretation 生物医学图像分析与解释的计算方法

　　273A. The Human Genome Source Code 人类基因组源代码

　　CS274. Representations and Algorithms for Computational Molecular Biology 计算分子生物学的表示与算法

　　计算机和网络安全(Computer and Network Security)：

　　155. Computer and Network Security 计算机和网络安全

　　255. Introduction to Cryptography 密码学导论

　　144. Introduction to Computer Networking 计算机网络概论

　　人机交互(Human-Computer Interaction)：

　　147. Introduction to HCI Design 人机交互设计简介

　　247. Interaction Design Studios 互动设计工作室

　　信息管理与分析(Information Management and Analytics)：

　　245. Database Systems Principles 数据库系统原理

　　246. Mining Massive Data Sets 海量数据集挖掘

　　276. Information Retrieval and Web Search 信息检索与网络搜索

　　真实世界计算(Real-World Computing)：

　　223A. Robotics 机器人学

　　248. Computer Graphics 计算机图形学

　　348C. Computer Graphics: Animation and Simulation 计算机图形学：动画与模拟

　　软件理论(Software Theory)：

　　243. Program Analysis and Optimizations 程序分析与优化

　　265. Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis 随机算法与概率分析

　　系统(Systems)：

　　190. Software Design Studio 软件设计工作室

　　240. Topics in Operating Systems 操作系统中的主题

　　244. Advanced Topics in Networking 网络中的高级主题

　　理论计算机科学(Theoretical Computer Science)：

　　154. Introduction to Automata and Complexity Theory 自动机理论与复杂性理论导论

　　261. Optimization and Algorithmic Paradigms 优化与算法范例

  编辑：翁晓兰