计算机科学（人工智能） BSc

University of Greenwich - 格林威治大学

为学生了解数据结构和算法的基本原理打下坚实的基础，并在使用它们解决问题方面积累经验。这些都是雇主要求计算机毕业生具备的理想技能，即把一个问题分解成可管理的组成部分，并使用适当的算法来解决所产生的子问题的能力。在数学和编程的基础课程上，本课程带领学生学习数据结构、算法和问题解决的基础知识。将通过讲座探讨常见的算法，以解决一系列实际练习中的各种问题。

提供编程概念的坚实基础和使用编程的实践经验。该模块介绍了使用不同编程范式的计算机编程，如函数式和面向对象的编程。你将了解这些范式之间的主要共同点、差异和权衡，以及它们对不同编程问题的适用性。通过实际的编码练习，你将发展关键的设计、问题解决和编码技能，强调软件设计质量的可扩展性和重复使用，以及对软件开发的专业方法的需求。通过接触不同的范式，你将对自己学习和接受新的编程语言的能力建立信心--目的是 "学会如何学习 "新语言。作为一个多语言的软件开发人员，你将在一个不断发展的信息技术行业中拓宽你的就业前景，并迅速改变要求。

了解编译器如何消耗源代码并生成机器指令，对于编写逻辑正确和优化的计算机程序至关重要。此外，认识到状态机和形式化语法是如何支撑机器执行和内存利用的，对于理解如何优化程序也很重要。在本课程中，我们将探讨状态机，以及乔姆斯基层次结构的元素，以及这些与编译器理论的关系。该课程还利用编程的基础课程来编写代码以支持对编译器组件的理解。我们旨在为学生提供对编译器理论和相关概念的基本理解，如计算机结构、形式语言、状态机和程序执行。

成功完成本课程后，学生将能够： 1:1 熟悉在学术和工业层面上构建计算机科学学科的各个领域。2 理解新的应用领域是如何从技术发展和用户需求中产生的。3 熟悉该学科各领域的主要信息来源（学会、兴趣小组和会议）.

主要目的是为学生准备足够的数学工具和技术，以适应与这些课程相关的5级计算机科学数学课程和可能的6级数学课程。该课程旨在确保学生拥有基本的数学知识，其水平与A'级及以上的数学课程相似。获得和重温的知识将在更深的层次上学习，例如，一个学生只是为最后的模块考试复习。因此，该课程将分为两部分，通过在线测试进行评估。形成性测试将提供给学生准备测试，如果有必要的话，准备在复试期间第二次参加测试。

区分软件编程和软件系统开发的工程方法，对生产高质量的软件至关重要。软件工程是任何软件开发项目的核心，要在这一领域取得成功，需要了解所使用的基本软件工程模型和方法，并了解应用实践中的挑战。因此，这一领域的专业知识和实践技能需求量很大。

对人工智能中使用的基本方法进行介绍：知识表示、推理、搜索和学习。该模块介绍了基础概念和技术，它们适用的问题，以及它们的局限性。你将获得必要的技能，以确定可以使用这些人工智能技术解决的问题背景，并获得开发利用这些技术解决特定问题的系统的实践经验。你将探索支撑人工智能的哲学问题、挑战和相关的伦理问题。该模块将为您在人工智能应用程序设计和开发方面的入门职位做好准备，并使您能够在这个令人兴奋的领域追求更高级的主题。

本课程旨在培养学生在数据分析领域的工作，向他们介绍相关的技术，并使他们掌握与数据打交道的技能；对分析问题进行抽象和建模；并使用统计学和数据挖掘的工具来解决分析问题.

信息安全的重点是信息安全威胁、风险和相应的对策。这包括不同计算机系统的保密性、完整性和可用性，也考虑到隐私、安全设计和介绍密码学及其应用。

现代计算机将一系列的硬件组件汇集成一台复杂的机器。管理这些组件是一项复杂而具有挑战性的任务，由操作系统处理。现代操作系统允许人们在不了解其内部工作原理的情况下使用复杂的计算机系统。此外，在对运行的操作系统知之甚少或一无所知的情况下，也可以开发软件应用程序。然而，到了一定的时候，对原理和实施设计的决定和妥协的理解就变得十分必要。本课程旨在为操作系统架构提供坚实的理论背景，重点是内存、I/O设备、进程、文件系统和用户的实现和管理，同时考虑到网络、并发、虚拟化和安全。

本课程旨在为计算机科学专业的学生提供数学方法、数字和统计技术方面的知识和理解，这些知识和技术在他们的本科学习中以及在进一步学习计算机科学或工作中都是必需的。

雇主要求计算机毕业生具备的理想技能之一是将一个问题分解成可管理的逻辑组件，并使用适当的算法来解决所产生的子问题的能力。在4级计算和数学模块的基础上，本模块带领学生通过数据结构、算法和通过建模解决问题，然后研究排序和搜索的算法，分析和最终的数字方法。通过在一系列的实际练习中制定适当的模型，将通过它们在解决各种问题中的应用来探索广泛的算法。

作为一个程序员或软件工程师，有效地工作需要一个复杂的技术技能和知识的混合。虽然技术的细节可能会经常变化，但许多概念，如：组件化、并发编程、设计模式的使用和分布式环境中的编程，可能在可预见的未来仍然是相关的。所有的程序员和软件工程师都应该了解辅助工具的作用和使用，如测试、版本控制、文档和项目建设。本课程旨在扩大和深化学生在完成4级编程课程后获得的技能和知识。所掌握的技能和概念本身将是有用的，并将形成一个坚实的基础，在此基础上可以在6级中建立更高层次的技能。

教授必要的技术知识和技能，以设计有效的人机互动，并开展以用户为中心的设计活动，为系统和应用程序的创建提供信息。该课程将扩展学生对影响人机互动发展的管理问题的知识和经验，包括相关的法律、社会、道德和专业问题.

本课程将促进对最先进的人工智能研究和应用的探索，并使学生能够通过面向研究的学习来测试和评估想法和算法.

最后一年的项目要求学生独立工作，抽象出问题的本质，通过适当的方法获得解决方案，并通过对最终产品/工件的用户验收测试以及一份有理有据的正式论文报告来展示他们的论点。潜在的雇主通常要求学生能够解决非标准问题，组织他们的工作，表现出高度的责任感和对目标受众的认识，并以多种形式展示他们的结论。项目可以培养学生的实践能力、分析能力和沟通能力，并专门为鼓励学生发起、计划和执行研究计划而设计。同样，研究生课程和研究奖的招生导师需要合理地确定，申请人将能够运用这些相同的技能来开展研究，并将这些成果写入论文。所有最后一年课程的这一核心课程旨在为学生提供机会，开展一项单独的监督工作、一个预先确定的模板项目或一个行业工作实践项目，其商定的主题与他们的学位相关。

机器学习是一个令人兴奋的人工智能专题领域，从根本上说是使系统能够从经验中学习，以便在不被明确编程的情况下独立行事。它在广泛的横向部门中越来越普遍，是常用技术成功的关键，包括搜索引擎、自然语言处理、计算机视觉、图像识别、机器人技术、自动驾驶汽车、数据分析等等。

在成功完成本课程后，学生将能够。1 理解自然启发算法的主要原理。2 将自然启发算法应用于特定的领域，包括但不限于：医学成像、优化、可视化、游戏以及其他。 优化，可视化，游戏和数字艺术。3 描述并批判性地讨论可以使用自然启发算法的领域。4 展示评估自然启发算法性能的能力.