【2025级计算机大类分流指南 | 持续更新中】🎓

鼠鼠就是计软智的啊楼主太好了

计算机老登点评 好贴

这不是那个Java99分的

我们从各个专业学什么开始，暂时只讲学什么，不评价课程

从软件工程开始（请注意，我们只考虑专业必修课/限选课，选修课我们不纳入考虑范围，通识性课程比如工数这种我们也不纳入考虑范围，仅代表个人理解，下面提到的考研专业课指的都是最广泛的408，非常多的学校的计算机类专业都考这个）
不严谨地大致分为三个部分：
1.计算机大类都要学的课程：
C++，离散数学，数字逻辑电路，数据结构，计算机组成原理，操作系统
C++：年轻人的第一门编程语言
离散数学：计算机专业课，体感并没有特别数学，反倒是很“编程思维”的一门课程，和后续的数据结构要用到的思维有点类似
数字逻辑电路：年轻人的第一门硬件课程
数据结构：考研专业课，众所周知，程序=数据结构+算法，顾名思义这门课是讲如何组织数据以及用来存储数据的各种“容器”的
计算机组成原理：考研专业课，我们学的是东南大学特色计组，个人认为是计算机大类最硬核的课程，稍不留神真的会挂科哦，主要是从底层开始讲解计算机是如何组成的，讲解各个计算机模块，cpu，总线之类的——太久不用我已经快忘光了
操作系统：考研专业课，操作系统是软件和硬件之间的桥梁，是软件工程师们发挥所学的“舞台”，学下来感觉其实还是偏软的一门课程，包括资源调度，进程管理，内存管理，文件系统等等内容，主要是讲原理和算法，学的还是比较杂的
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2.计科和软工都要学的课程（计科和软工的培养方案其实非常相似，之后会单独提及这件事）：
编译原理，数据库，计算机网络，算法，软件工程导论
编译原理：讲解你的程序是如何一步步被计算机识别成“程序”的，如果你以后不从事这方面的相关研究，大概率是用不上的
数据库：数据库的原理与使用（写sql，不讲调优），蛮有用的一门课程，找工作必备技能（但是只是学了这门课是达不到能找工作的程度的——这里指的是开发岗）
计算机网络：考研专业课，计算机之间的通信自顶向上或者自底向下划分为各个层级，每一层有自己的协议——很不幸我没学过这门课程，但是这门课其实十分重要，无论是考研还是找工作都大有用处，实为我的一大遗憾
算法：程序=数据结构+算法，组织完了数据，现在你该使用了——让你的程序更高效！找工作逃不了要机试，机试基本就是各种算法题
软件工程导论：比较偏理论的一门课程，主要讲解软件开发的流程，开发过程中需要遵循的原则，软件生命周期等内容，产品经理必备（想不到吧，计科也学）
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3.软工特色课程：
Java程序设计，软件设计与体系结构，软件质量保障
Java程序设计：年轻人的第二门编程语言，目前最多的岗位就是Java开发岗，这门课和C++不太一样，从基础的语法到后面的Java高级，学完之后对Java就有了一个大致的了解，作为Java的入门是很不错的（达不到能找工作的程度，远远达不到）
软件设计与体系结构：设计软件的原则，20+种可复用的软件设计的惯用模式，要背很多东西，学完之后对软件的理解会加深很多
软件质量保障：主要是讲软件测试的，偏理论的一门课（楼主还没学）
ps：毕业实习之后再提，附官网上截的课程体系拓扑图

gkd

接下来是计科的专业课：与软工相同的课程我们不再重复展开
1.计算机大类都要学的课程：
C++，离散数学，数字逻辑电路，数据结构，计算机组成原理，操作系统
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2.计科和软工都要学的课程：
编译原理，数据库，计算机网络，算法，软件工程导论
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3.计科独有课程
人工智能概论，数字图像处理，信号与系统
人工智能概论：我还真不知道是什么内容，盲猜是讲一些人工智能相关的概念？从机器学习到深度学习？从全连接到卷积神经网络再到LSTM，Transformer这种？再科普一下什么是强化学习？有上过的可以来聊聊，楼主确实不太了解这门课
数字图像处理：世界名著——冈萨雷斯版本的《数字图像处理》，你就学吧，一学一个不吱声，这门课很顾名思义，讲解如何处理数字图像，会讲一些很经典的算法，灰度变换，各种滤波，图像压缩，边缘检测等等，之前稍微看过这本书，感觉还是蛮有趣的，和计算机视觉有不少共通之处
信号与系统：各种信号的处理方法，包括时域和频域的分析等，学的时候可能感觉有点抽象，很数学的一门课，实际上应用场景非常丰富，包括图形学在内的很多领域都少不了信号与系统的知识（“信号”这个概念还是很宽泛的），算是一门基础课程，其实很多专业都学（人工智能以前貌似也学，现在好像是删掉了，各位可以自行再检查一下培养方案）

接下来是人工智能的专业课：此前提过的我们不再重复展开
1.计算机大类都要学的课程：
C++，离散数学，数字逻辑电路，数据结构，计算机组成原理，操作系统
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2.人工智能独有课程：
人工智能导论，模式识别，机器学习，知识工程，计算机视觉，自然语言处理，多智能体系统，最优化方法
人工智能导论：顾名思义，导论课程，学完之后能对人工智能有一个大致的了解
模式识别：通过计算机算法自动识别数据中模式，做的事情非常机器学习，广义来讲模式识别应该算是机器学习的一部分（可能不太严谨），实际上下来，这门课的实验其实很像是在做机器学习，只是很多库不能用，需要你手搓——很数学的一门课
机器学习：人工智能的精髓所在，应该不需要我过多介绍
知识工程：知识图谱，学术上来讲据说知识图谱的研究已经几乎很难研究出新东西了，但是知识图谱其实跟现在很多领域还是强相关的，比如<大模型>
计算机视觉+自然语言处理：都是人工智能大火的领域，虽然这两个领域都有传统方法，但现在大家基本上都在用人工智能的方法来做这两个领域的任务（没办法，效果确实好），这两个也分别是人工智能最重要的应用之一（题外话：我觉得视觉和语言人类最重要的能力），其实很像是机器学习的进阶课程
多智能体系统：多个“智能体”之间如何互相影响（交互），人工智能的重要应用之一
最优化方法：纯数学课，研究如何在给定条件约束下找到最优解，对于看懂论文里的公式还是很有帮助的（大概）
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学习顺序大概是：人工智能导论→最优化→模式识别→机器学习→计算机视觉→自然语言处理→多智能体系统，层层递进
其中有一些是在同一个学期开的，请参考培养方案

插一句：如果你考研不考经典的计算机/软件的话，东南大学930考研考的专业课包括机器学习和知识图谱，见下图

本来想写网安的，突然发现官网进不去了，只能等一等了

学长，本科网安的，计科和网安考研选哪个好，哪个容易
感觉就业来看计科好，考研来说网安容易，怎么选呢