计算机科学 MEng (Hons)

The University of York - 约克大学

学习本模块的学生将熟悉如何设计以用户为中心的系统，以满足不同用户的需求和偏好。学生将被介绍到工程生命周期的概念，特别是从用户需求中建立需求，迭代原型和评估互动系统。学生将在实践中进行小组工作，使他们有机会发展沟通和解决冲突的技能。封闭式评估将评估以用户为中心的设计过程和交互设计原则的知识，同时要求他们对小组活动进行反思。

本模块涵盖了一些基本的技能和知识，这些技能和知识将帮助你独立学习并完成高学术标准的工作，这对在约克大学取得成功至关重要。本模块将：定义学术诚信和学术不端行为；解释为什么以及何时应该参考原始材料和其他人的作品；提供互动练习，帮助你评估你是否理解了这些概念；提供常见问题的答案和有用资源的链接。

学生将被介绍到进行严格和有效的数据分析所需的关键概念。学生将被介绍到收集、处理和清理数据的过程，同时获得判断数据源质量的经验。学生将被介绍到频繁主义数据科学的关键统计测试，通过描述性和推断性统计来探索和测试特定的理论。学生将运用他们现有的编程知识，在适当的编程语言中使用现有的统计库执行这些测试。

学生将被介绍到作为计算机科学基础的关键离散数学概念。学生将被介绍到命题和谓词逻辑、集合论、组合学、函数和关系以及图论。学生将被介绍到数学基础，并能够确定这些概念在现实世界中的应用。学生将被介绍到各种证明技术，这些技术将在整个学位课程中使用。

学习本模块的学生将被介绍到形式语言的概念和接受它们作为描述计算的方式的抽象机器。学生将对有限自动机和推倒自动机及其相关的语言和相关的证明技术有深刻的理解，并将被介绍给接受上下文敏感和递归可列举语言的更复杂的机器，以便能够识别和描述它们。

学习本模块的学生将获得计算机系统的关键结构组件的基础，高级程序如何在该系统上执行，以及计算机系统如何在硬件上构建。学生将了解计算机系统是如何构建的，以及用高级编程语言（如C）实现的程序如何在该系统上执行。学生将被介绍到计算机结构、操作系统和程序语言构造的基础知识，为以后的进一步学习打下基础。将向学生介绍一种自下而上的方法，以真实的例子为动力，以讲座和实验室实践的方式进行教学。学生将能够描述和应用他们在真实设备和计算机系统上的编程技能，这些设备和系统被用于今天的许多实际应用中。

学生将被介绍到不同的编程结构、基本数据结构、命令行工具、集成开发环境和程序的单元测试。学生将学习如何使用伪代码描述明确的任务，并使用程序化编程范式将其转化为程序。该模块将使用Python作为练习这些技能的程序性语言进行教学。

学生开始对关键的数据结构进行编程，如堆栈、队列、树和图。他们被介绍到算法复杂性的概念，以及如何通过正式的符号和证明技术来描述时间和空间。学生们使用Java这样的面向对象的语言进行教学，并学习测试驱动开发的基础知识，以测试他们的代码并证明其成功运行。还向学生介绍了几种算法设计范式，如贪婪算法。

这是学生们第一次有机会将他们的技能融入一个开发项目。从一个广泛的问题描述开始，通过小组合作，学生将设计、开发和测试一个复杂的系统。学生将被介绍到软件工程术语、生命周期和流程，并将熟悉原则、技术和工具，并发展在激发需求方面的实践经验；定义软件架构；使用既定模式以面向对象的方式设计和实现软件；审查、测试和重构软件系统；以及建立持续集成和交付流程。学生还将了解如何识别、减轻和监测风险，如何管理软件项目，以及如何重复使用和扩展第三方代码/库。该模块的首要主题将包括可追溯性、网络安全和整个工程生命周期的道德考虑。

在人机交互2中，学生将学习如何理解用户体验（UX）是数字系统成功的组成部分，以及他们如何开发在不同情况下提供适当用户体验的系统。通过在人机交互1和数据1的基础上，学生将了解人机交互研究的不同浪潮，以及每个浪潮是如何促进互动系统的设计和发展的。该模块将涵盖用户的感知和认知能力，交互的社会和环境方面，不同形式的用户体验，以及在设计时考虑到价值观和道德因素。

学生在数据1和软件2的材料基础上进行学习。学生将学习更复杂的统计分析方法来回答有关数据的有趣问题。本模块中介绍了关系型数据库和其他数据库背后的核心概念，作为存储和访问数据的一种方式。更具体地说，学生将学习；从数据1开始的更高级的统计学，关系数据库和SQL的基本原理，以及其他数据库范式（对象，文件）。该模块的一个关键目标是在解决复杂问题和提供多维数据见解的背景下提供这些知识。

本模块介绍了人工智能领域、该领域的关键方法和哲学问题，如机器理解意味着什么以及人类本身是否可以被视为机器。学生将学习经典人工智能技术的理论和实践，包括：问题表示、基于搜索的人工智能、使用命题和一阶逻辑的知识表示以及可满足性。实际工作将包括纸笔练习和使用基本的Python实现。

本模块通过介绍机器学习的基础知识，纯粹从优化的角度来推进IS流的发展。主题范围包括线性回归（接续数据1的内容）到决策树和简单的神经网络（在第三年进入高级机器学习）。理解ML需要了解一些建立在A级标准数学基础上的数学概念，特别是。线性代数和连续优化。这将是就地取材的教学。学生将看到激励性的现实世界问题，解决这些问题所需的ML技术，技术所需的基础数学以及它们的实际实施。实践教学将使用基于python的现代机器学习库，如TensorFlow或PyTorch，因此学生将获得声明式编程范式的经验（建立在软件流上）.

本模块的目的是介绍可计算性理论和复杂性理论的基本概念和结果。特别是，学生将学习图灵可识别语言和图灵可计算函数的概念，以及可解决和不可解决的问题之间的区别。他们将能够通过还原证明不可解性。他们将了解图灵机的时间和空间复杂性，以及诸如P、NP、PS空间、NPS空间和NPC等复杂性类别。他们将能够通过还原法证明NP的完备性。

本模块以系统和设备1为基础，研究在计算机系统上执行的系统软件，以使系统的资源能够被多个程序和用户共享。其中一个重要方面是处理器和存储系统如何提供基本的安全和保护机制。该方法是在操作系统方面研究系统软件，以及它们如何利用计算机硬件的特点，使多个程序安全地共享同一平台。这也将涉及编程时间切片并发系统的各个方面，例如进程。在整个过程中，该模块将考虑基于今天使用的计算机系统的实际例子。

本模块通过考虑高级计算机系统的结构和如何影响其编程，继续系统和设备流。到目前为止，所介绍的系统都是具有简单内存的基本单处理器。本模块首先介绍了多处理器结构、流水线和超标量处理器、片上系统和高级存储器结构的概念，包括高速缓存。该模块的其余部分考虑这些硬件特征如何影响这些现代系统的有效编程方式。为管道、缓存等编程的问题被考虑。然后，在不同处理器上并行运行的进程如何安全地共享底层资源。最后，该模块考虑并行编程的构件，例如线程和通信。它还将考虑这些结构如何映射到处理器指令。该模块将考虑现实世界的例子，贯穿。

本模块讲授类型化、懒惰的函数式编程的基础知识和一些高级特征；用各种应用来说明，包括通过深层和浅层嵌入实现特定领域的语言。涵盖了一系列的函数式编程技术、类型类和测试工具。

本模块向学生介绍了计算机网络的核心概念。它首先涵盖了分层网络模型，并讨论了这种方法的效用和动机。在这个模型上分层的服务（如UNIX套接字、DNS、TCP、IP）是详细的，学生将开发软件来实验这些功能。学完本模块后，学生将了解包括因特网在内的各种计算机网络是如何建立的。

本模块的目的是：在一个实质性的ISM中提供三年教学的高潮；在工程背景下提供独立研究的介绍；支持综合和应用讲授的学位课程的材料；通过覆盖适当的要求、道德考虑、规格、设计、实施和评估（工程 "生命周期"），展示对工程方法和技术的欣赏.

本模块的目的是：使学生能够在尽可能实际地模拟现实世界工业项目背景的条件下参与一个软件工程项目；扩展学生在课程的前几个模块中获得的技能和知识，并培养学生作为团队的一部分工作的能力.