【转】美国计算机科学前20名高校介绍
===========================写于2009-10-29 20:59===========================
20 世纪40年代世界第一台现代计算机在美国诞生以来，美国一直执全球计算机学界之牛耳，这同时也是美国计算机产业界占据绝对优势的重要原因之一。我们成批量地引进的国外众多优秀教材绝大多数也都来自美国。计算机学科仍然在高速发展，与此对应的计算机人才培养模式也在不断变化，密切关注和跟踪国外尤其是美国名校的教学新动态乃至培养思路和教育思想，应该是非常有意义的。
总的来说，计算机专业前20名的学校可分成三类：
A．4个最为优秀的CS Program：Stanford，MIT，U.C.Berkeley，CMU。
B．6个其他前10名的：UIUC，Cornell，U.Washington，Princeton，U.Wisconsin- adison和 U.Texas-Austin。其中UIUC，Cornell，U.Washington和 U.Wisconsin-Madison几乎从未出过前10名。
C．其他非常非常优秀的CS：CalTech，U.Maryland-College Park，UCLA，U.Michigan, GIT，Brown，Harvard，Yale，Purdue和 Rice。
1. 斯坦福大学（Stanford University）
Stanford的CS是个很大个的CS，拥有40人以上的Faculty成员，其中不乏响当当、硬梆梆的图灵奖得主（Edward A.Feigenbaum, John McCarthy）和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威Donald E. Knuth；数据库方面的Jeffrey D. Ullman（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及RISC技术挑头人之一的John Hennessy。相信CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名Ph.D.以及更多的Master。学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生都倍受青睐。几乎所有前10 名的CS学校中都有Stanford的毕业生充当教授。
毕业于U. of Utah的Jim Clark曾经在Stanford CS当教授。后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是Stanford University Network。顺便提一下，创办 YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的EE攻读博士，后来中途辍学办了YAHOO。
CS科研方面，斯坦福在理论、数据库、软件、硬件、AI等领域都是实力强劲的顶级高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI/MIPS的Rx000系列微处理器的核心技术；DASH，FLASH项目更是多处理器并行计算机研究的前沿；SUIF并行化编译器成为国家资助的重点项目，在国际学术论文中SUIF编译器的提及似乎能为某些平庸的论文平添几分姿色。
Stanford有学生14000多，其中研究生7000多；CS有175人攻读博士，350人攻读硕士。每年招收的学生数不详，估计少不了。但不要忘了，每年申请Stanford CS的学生接近千人。申请费高达$80。
斯坦福大学位于信息世界的心脏地带——硅谷。加州宜人的气候，美丽的风景使得Stanford堪称CS的天堂。33.1平方公里的校园面积怕是够学子们翻江倒海，叱咤风云的了。斯坦福大学拥有独立的计算机科学系。浏览该校的教学手册，最具特色的恐怕要算多门科普性计算机知识讲座了，一般有两到三个单元，涉及面非常之广，从量子计算到数字演员，从计算科学的伟大思想到网络安全，从网上拍卖到使用元编译发现大型开放源代码软件中的大量错误，其中还不乏对技术乌托邦、斯诺“两种文化”、计算机面临的困境以及迅速发展所带来的诸多问题的思考。开课的老师阵容强大，基本上都是响当当的名教授，甚至包括图灵奖得主John McCarthy。用这种讲座代替计算机科学导论性质的专门课程，可以充分展示计算机科学的丰富内涵，使学生较早地了解学科的轮廓和脉络，对于开阔学生视野，启发学生的学习兴趣也大有好处。由于美国大学中专业的选择非常灵活，而近年来计算机学科招生受行业影响流失严重(这种情况甚至惊动了比尔·盖茨，2004年微软到各大高校招兵买马时，他每站必到，利用自己的明星效应，大讲计算机学科的美妙前景)，可以想象，这种讲座同样也肩负着吸引学生选择计算机专业的重大使命。
斯坦福大学典型的低年级课程设置如表1所示。
表1 斯坦福大学低年级主要课程设置
数学(至少23个单元)
数学 41(课程号，下同) 微积分 I 5
数学 42 微积分 II 5
统计 116 概率论 3～5
计算机 103 离散结构 4或6
以下任选两门：
数学 51 微积分 5
数学 103/113 线性代数 3
数学 109 应用群论 3
计算机 157 逻辑和自动推理 4
计算机 205 机器人、视觉和图形学数学方法 3
科学(至少11个单元)
物理 53 力学 4
物理 55 电磁学 4
其他
工程基础(至少13个单元)
计算机 106 程序设计抽象/方法学 5
工程 40 电子学基础 5
选修课
技术与社会(3~5个单元)
进一步的课程设置如表2所示。
表2 斯坦福大学高年级主要课程设置
程序设计(2门课)
计算机 107(课程号，下同) 程序设计范型 5
计算机 108 面向对象系统设计 4
理论(2门课)
计算机 154 自动机与复杂性理论 4
计算机 161 算法的设计与分析 4
系统(3门课)
电子电气 108B或282 数字系统或计算机体系结构 4
计算机 编译原理 3
计算机 计算机网络 3
计算机 操作系统 3
应用(选2门课)
计算机 人工智能 3～4
计算机 数据库 3
计算机 图形学 3
项目(1门课)
计算机 至少3个单元
限选课(多门)
2. 麻省理工学院（Massachusetts Inst. of Technology）
MIT招生好像不看GRE成绩。MIT的CS是巨牛的，99年最新排名上它和斯坦福同被打了5.0的满分，两者并列第一。
MIT的CS曾为CS的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，影响了整个UNIX界的X-Window…… MIT 和 Stanford一样，几乎都是在CS界样样巨牛的学校。
据某位大侠提供的资料：MIT的 Media Arts and Sciences知名度不在Computer Department之下。主要是多媒体技术，信息处理，人工智能等。有一大批著名的教授，如Marvin Minsky（图灵奖获得者）。MIT的课程设置，只能用其学生起点高来解释。该校没有典型意义上的计算机科学专业，偏软的只有理论计算机科学和人工智能及其应用两个专业。因此没有类似于其他学校的导论课程。
在MIT 的电子电气工程与计算机科学系中，所有学生都要参加如下四门课程：6.001“计算机程序的结构与解释”，当然与伯克利相同，采用的是Abelson等编著的同名教材；6.002“电路与电子学”；6.003“信号与系统”(自编讲义)；6.004 “计算结构”(Computation Structures)，与伯克利的61C“计算机结构”对等(教材是自编课件)。此外有两门专业基础数学课：“概率系统分析”(教授自编教材)和“计算机科学数学”，后者的教材是国外院校普遍采用的Rosen所著《离散数学及其应用》(中文版由机械工业出版社出版)。
对MIT的学生而言，实验课程有多种选择：电气工程和计算机科学实验，模拟电子实验，数字系统实验，微机项目实验，半导体设备项目实验。此外，无论何种专业，都有软件工程实验课。值得注意的是，本科生各专业的必修课程中并没有软件工程课程。也就是说，软件工程的内容都在实践中完成了。带软件工程实验课的是因为提出Liskov 替换原则而知名的女教授Barbara Liskov，她刚刚获得了2004年度的冯·诺依曼奖。作为美国工程院和艺术科学院的双院士，她几十年在软件开发研究方面的经验，将有力地保证这门实验课程的质量。
3. 加州大学伯克利分校（University of California-Berkeley）
同样地处旧金山湾畔，硅谷地带，离Stanford大约只有50公里的UC. Berkeley是美国最激进的学校之一。60年代的嬉皮文化，反越战，东方神秘主义，回归自然文化都起源于此。诗人爱伦金斯堡是当年UC. Berkeley的代言人。
在当今高科技领域UC. Berkeley在缔造新的神话，在文学、数学、化学、新闻等20多个大的学科领域位居前3名。16个诺贝尔奖得主，总数近200的科学院院士、工程院院士，连同众多在硅谷商战中成为亿万富翁的伯克利人撑起了一面汇集天下英才的大旗。INTEL总裁Andrew Grove，就是毕业于UC. Berkeley。
BSD版的UNIX影响了整个CS界，伯克利的RISC技术后来成为了SUN公司SPARC微处理器的核心技术，David Patterson接下了一个6亿美元的项目用于新型计算机体系结构，特别是IRAM的研究开发。
UC. Berkeley有学生30000多，研究生超过8500人。申请费和加州大学的其他分校一样，$40。据一项最近的调查，伯克利已经成为美国大学生最向往的研究生院，高居榜首，其申请的难度可想而知。
UC. Berkeley的CS是个大系，Faculty中有图灵奖得主以及像Patterson这样的巨牛。CS科研方面，UC. Berkeley也是样样强。
旧金山湛蓝起伏的海湾，苍翠绵延的山峦，舒心宜人的气候，以及近在咫尺的硅谷……这一切的一切不也使得UC. Berkeley俨然一个CS学子的世外桃源吗？
伯克利的课程设置也有很多独树一帜的地方，尤其是在专业基础课方面，除了有专业导引课程“计算机科学专题”之外，对于没有编程经验的学生，第一门编程课是符号编程入门，采用LISP语言。有一定编程经验或者有自学能力的学生，可以选择多种语言和环境的自主学习(Self-paced)课程，包括C、 Fortran、C++、Java，以及UNIX的使用等，这种多元化与伯克利计算机科学与电子电气工程同系有关。但是所有学生在第二学期都要学习一组独特的基础课：61A“计算机程序的结构与解释”，采用MIT Abelson等编著的同名教材(中译本机械工业出版社出版，清华大学出版社出版了影印版)；61B“数据结构”(教材采用自编讲义)；61C“计算机结构”(Machine Structures)，采用Hennessy的《计算机组织与设计》(中译本清华大学出版社出版，机械工业出版社出版了影印版)。这项规定就是转校生也不例外，可见其中蕴涵了伯克利多年的教学经验结晶。
伯克利其他比较有特点的课程还有：将离散数学和概率论结合讲授的CS70，主讲是名教授 Christos Papadimitriou；CS98-1 编程练习课，以主要大学生编程竞赛中的赛题为授课素材；CS 169 软件工程直接用Kent Beck的《极限编程》(人民邮电出版社出版了中译本)作为教材，非常超前，但是既然连Pressman的《软件工程：实践者方法》新版中敏捷方法都已经成为重头戏，既然IEEE都已经开始制定敏捷方法相关标准，这种课程选材也就不显得那么骇世惊俗了。除了软件工程课程常见内容外，教学侧重实际，贯穿了极限编程的思想，涵盖UML、JUnit单元测试、软件架构、设计模式和反模式、重构、CVS版本控制、系统和集成测试，最后要求完成一个实际产品，并进行演示。
4. 卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）
CMU是个位于匹兹堡的不大的学校，学生7000多，校园好像也不大。但这个学校在工程及其他一些领域却是顶尖的学堂。CMU的CS不是一个系，而是一个学院，其规模之大，可能只有Stanford，UIUC可与之相比。Mach操作系统，PVM，C.mmp等都有CMU的巨大贡献。
申请CMU的难度很大，因为尽管CMU的CS Faculty很多，但每年只招收不足30人的研究生队伍。
与MIT、伯克利等学校计算机科学仍然和电子与电气工程同处一系不同，CMU的计算机科学系成立于1965年，是全美最早的，如今它已经升格为计算机科学学院。其研究生项目中除了机器人方向与硬件关系较多之外，其他基本上都是纯软的。从这个意义上来说，CMU的教学体系对于偏软的计算机科学系应该有较大的借鉴意义。
CMU 的教学手册上没有从传统意义上针对计算机科学专业学生的导论课，虽然有名为“计算机科学伟大思想”的两学期课程，但是从内容上看应该是离散数学的替代，因为此外CMU并没有其他离散数学方面的课程。此课程没有教材，内容比传统离散数学要灵活得多，涉及概率、代数、算法、加密理论、复杂性理论、博弈论等，非常注重学习的趣味性和实用性。
与其他名校相同，CMU对程序设计的重视也给人留下很深印象：本土新生的第一堂课就“初中级程序设计”，直接讲授Java。然后是中高级程序设计(Java)、C语言编程技巧、高级编程实践(Java)、程序设计原理(用SML语言讲授)。
目前计算机科学专业教学计划中的一个难点，是硬件课程的设置问题。硬件知识体系本身非常丰富，但是硬件课程多了，又削弱了计算机科学专业的特色。CMU在这一问题上是怎样处理的呢？计算机科学学院的现任院长Randal E. Bryant 亲自给出了回答，他用15～213“计算机系统导论”一门课(12个单元)完成了硬件知识的教学。这项教学改革的成果就是一本厚达900多页的书：《Computer Systems: A Programmer's Perspective》(中译本《深入理解计算机系统》已经由中国电力出版社出版)一书。他在该书的序言中说：“本课程的宗旨是用一种不同的方式向学生介绍计算机。因为，我们的学生中几乎没有人有机会构造计算机系统。而大多数学生，甚至是计算机工程师，也要求能日常使用计算机和编写计算机程序。所以我们决定从程序员的角度来讲解系统，并采用这样的过滤方法：我们只讨论那些影响用户级C程序的性能、正确性或实用性的主题。比如，我们排除了诸如硬件加法器和总线设计这样的主题。虽然我们谈及了机器语言，但是不关注如何编写汇编语言，而是关心编译器怎样翻译C的各种构造，比如指针、循环、过程调用和返回，以及switch语句。更进一步，我们将更广泛和现实地看待系统，包括硬件和系统软件，讨论链接、加载、进程、信号、性能优化、评估、I/O以及网络与并发编程。这种做法使得我们讲授本课程的方式对学生来讲既实用、具体，又能实践，同时也非常利于调动学生的积极性。”
网站上的一些随书配套实验，也独具匠心。因此此书的成功是水到渠成的。根据配套网站上的列表，它已经被全球80多所院校采用作为教材。
5. 伊利诺斯大学（Univ. of Illinois-Urbana-Champaign）
UIUC是个大学校，学生总数超过35000，研究生院近万人。
UIUC的CS很大，40余个Faculty提供了全面的CS教育和科研项目。每年30多个博士的毕业数目似乎只有Stanford可以匹敌。
UIUC的计算机科学专业创建于1972年，到1986年基本定型，十多年来几乎没有什么变化。
其中，数值分析方向课程中，Math225为矩阵论，CS257为数值方法，CS35x代表数值分析导论、常微分数值方法、偏微分与数值逼近和数值线性代数；理论方向课程中，CS173为离散结构，CS273为计算理论，CS37x包括算法、形式方法、程序验证；人工智能方向课程中，S348为人工智能导论，CS34x包括机器人、机器学习与模式识别；软件方向，CS125为计算机科学导论，CS225为数据结构与软件工程原理，CS31x包括数据库、图形学、多媒体，CS32x包括软件工程、操作系统设计、分布式系统、编程语言与编译器、并行计算、实时系统、编译器构造、编程语言设计；硬件方向课程中，CS231为计算机体系结构I，CS232为计算机体系结构II，CS33x包括计算机组成、VLSI系统与逻辑设计、VLSI系统设计、通信网络、嵌入式体系架构与软件。
与斯坦福不同的是，UIUC的计算机科学导论课程比较简单，只有一门为新生开的计算机科学导向课(CS100)，而且并非必修。名为“计算机科学导论”的CS125实际上是以Java语言为主的编程入门课，涵盖了一些算法的内容。此外还有与之配套的实验课。当然，系里所开的许多面向高年级和研究生层次的讲座是对低年级开放的。
2003年，在工程院院长David Daniel的倡导下，计算机系对教学计划进行了改革，以反映目前社会、行业和技术的发展趋势。主要的变化有：
(1)在必修要求中增加了两门编程课：CS241 系统编程，采用Gary Nutt的《操作系统》作为主教材，Stevens的《Unix环境高级编程》作为编程教材；
(2)CS242 程序设计实验(Programming Studio)，教学大纲基本上以Kernighan的《程序设计实践》为蓝本(以上教材机械工业出版社均出版了中译本和影印版)。必修要求中增加了一年的高级项目，强调团队合作和软件工程实践，包括文档写作、口头表达、项目规划与管理等，实际上是在实践中学习软件工程。这门课也可以用两学期的软件工程或者一年的高级论文代替。仍然充分保留了灵活性，有利于因材施教。
(3)增加了CS173 离散结构的学时，部分原CS273的内容移到这里，同时CS273又新增了原CS375的内容。这实际上是提高了对计算机理论的要求。
(4)在专业课程中增加了数据挖掘、信息检索和高级图形学。
UIUC的工程学院在全美是至尊级的，其CS，ECE，EE在历史上都屡建战功。在CS方面，从早期的超级计算机ILLIAC I，II，III，IV到后来的CEDAR，都是CS发展史上，特别是并行计算机发展史上的重要事件，影响和引导了CS很长时期的发展。David Kuck曾是并行计算机处理界的一代先驱。
事实上，UIUC在超级计算机系统的研究开发方面绝不逊于MIT、Stanford等任何一个，甚至有过之而无不及。NCSA建立在UIUC这一事实本身就是佐证。超级计算机研究开发中心（CSRD），美国国家超级计算及应用中心（NCSA）等众多的机构，使得UIUC的CS常常成为研发的领头雁。
UIUC的Polaris并行化编译器是这个领域能和Stanford的SUIF直接叫板的拳头产品，清华开发并行编程环境时选用了这个系统。
UIUC在计算机硬件、软件、AI、DB等领域都相当强大。特别是硬件，如前面提到的ILLIAC，CEDAR等。
UIUC CS的学生毕业后去学术界的不少，Stanford，UC. Berkeley等CS名校都有UIUC的博士挑大梁。但更多UIUC CS学人还是进入业界，成为业界实干的中坚。
大家可能还记得，Netscape-Navigator的最初开发人员中有个Marc Anderssen。这位来自Wisconsin 的小伙子在UIUC读本科，大四的时候在NCSA参与编写了MOSAIC；后来他去了硅谷，并在那里遇到了前面提到过的Jim Clark，SGI的前创始人，两人一见如故，联手创办了著名的网景Netscape，并一度在浏览器市场上独霸武林。
还有Lotus Notes, 远程登录程序NCSA Telnet, 邮件程序Eudora等的作者，都是UIUC的毕业生。商务软件巨人Siebel Systems的创始人Tom Siebel，也是毕业于UIUC的。
6. 康奈尔大学（Cornell University）
作为IVY LEAGUE的成员和一所私立学校，Cornell有其独到的优势。在美国，私立学校一般要比公立学校难进，其学生也是经过严格的选拔才录取的。Cornell的CS学生入校后多能享受FELLOWSHIP的待遇，其个人经济条件非公立学校可比，加上贵族式校友的提拔，私立学校的出路是很诱人的。康奈尔在理论计算机方面一直是顶级高手，但在其他CS领域并不总在前10名。
Cornell学生18000多，研究生过5000人。CS每年招攻读Ph.D.的学生25人左右。
7. 华盛顿大学（University of Washington）
位于Seattle的U. of Washington得天独厚——计算机界的巨牛MS就在西雅图，而且更要命的是，Bill Gates就是那里的人。这位Harvard的辍学者给了哈佛许多MONEY，但同给U. of Washington的钱财相比，实在是小巫见大巫。
U. of Washington位于风光秀丽的WASHINGTON湖畔，气候四季如春。33000多学生中研究生有8000名左右。Seattle最令人厌恶的地方可能就是一年有160天会降水。
U. of Washington的CS较大，30多名Faculty成员，每年近20个优质博士毕业，以及大量的Master。估计每年的招生数应该不低。U. of Washington的CS在各个方面比较均衡，最强的软件排名第5，而其他领域一般也都能位居前10，好像没有明显很弱的地方。
图灵奖得主Dick Karp从UC. Berkeley告老还乡后又被返聘到了U. of Washington的CS。U. of Washington的CS要求很高，Ph.D.学生入学的平均GPA高达3.86，GRE2160以上，加上一般较早的DEADLINE，申请U. of Washington是相当有难度的。
8. 普林斯顿大学（Princeton University）
Princeton是个令人神往的地方，这里曾经是世界的科学中心。
Princeton的CS不大，18个Faculty成员，学生人数也不算多。科研上除了排名第5的理论，似乎还没注意到其他闪光点。但是，Princeton无疑培养出了大量计算机界的优秀人物，Jeffrey D. Ullman，John McCarthy等巨牛人物均出自大名鼎鼎的Princeton。在
Princeton领受的教育是最好的教育熏陶。
Princeton学校不大，只有6000多学生，研究生不过1700人。
9. 威斯康星大学（University of Wisconsin-Madison）
U. of Wisconsin-Madison的CS较大，35个Faculty成员，200多个研究生，每年招60—70个新生。目前几乎1／4的Faculty来自UC. Berkeley，博士生毕业后有去Stanford ，UC. Berkeley等牛校挑大梁的，但和UIUC类似，似乎进入业界的更多一些。然而要在这里拿到博士学位可不容易。超过七成的人，会在中途找到比较理想的工作后，拿着硕士文凭拔腿就跑，免得被那些无穷无尽的科研项目给整惨了。
U. of Wisconsin-Madison的数据库一直在前3位，经常是第1位。这里的数据库由于在设计实现DBMS系统上的传统优势，使其在业界的声誉相当崇高，据说Microsoft里有一帮Wisconsin校友从中兴风作浪，Oracle也格外青睐Wisconsin-Madison的学子。
Wisconsin的硬件、计算机体系结构实力巨牛，99排名第6，对业界相当有影响力。
微处理器中的超标量技术（SuperScalar）源于此地；多处理机CACHE一致性的总线侦听
SNOOPING协议，IEEE SCI协议等，都是源于此地。正在研究开发中的MultiScalar技术和 DataScalar技术据说可以把微处理器每个时钟周期的指令发射数提到10以上，大大地提高微处理器的计算能力。Wisconsin的软件99排名第7。主要是在系统软件方面做OS 的设计与实现，WEB上的CACHE策略，支持共享主存和消息传递两种并行编程模式及其混合的并行程序设计语言和编译器，以及由MIDSHIP项目挑起的关于并行与分布式计算，OODB，科学数据库，支持图象查询的新型查询语言以及图象处理等方面的研究。由于美国有大量的卫星图象需要及时处理，加上迫切需要GIS系统的研究开发，这方面的研发使得U. of Wisconsin-Madison捞到了不少经费。
Wisconsin和UIUC的CS理论都是前10名左右。Wisconsin的Carl de Boor是逼近理论 方面的大牛。
U. of Wisconsin-Madison是个大型的综合性学校，40000学生中研究生院的超过10 000，这万人中有博士生5000，硕士生3500，法学院、医学院、护理学院、兽医学院的职业学生2000人。2200多Faculty中有多位诺贝尔奖得主，52个院士，其中18个是工程院院士。
需要注意的是，Wisconsin的CS有点不同于其他许多学校，它隶属于College of Letters & Science，而不在College of Engineering下面。因此许多偏硬件的项目，比如嵌入式系统，网络硬件、路由，多媒体，通信，自控以及数字信号处理等项目不在CS D ept.，而是在工程院下的Dept. of Electrical & Computer Engineering，即ECE系。
那个系也挺大，比CS还要大不少。98年在工程类排名的计算机工程一项上排了第9位。
10. 德克萨斯大学（University of Texas-Austin）
U. of Texas-Austin的CS较大，Faculty中好像有个图灵奖得主。该系发展比较平衡，最好的AI排第5，其他几个专业也多能挤进前十。
U. of Texas-Austin是个巨大的学校，5万学生，研究生院的可能有1.3万。但学校的主校区却好像面积不足，仅140公顷，按美国大学的标准，太不足了。
11. 加州理工学院（California Institute of Technology）
CIT的CS很小，只有大约5位教授，每年招很少的学生。虽然申请CIT是免费的，但建议不要轻易尝试。由于系太小，CIT好像只是在计算机硬件和科学计算的可视化方面很强。该系多年以来一直稳坐第11、12位几乎没动过窝；类似的情况还有斯坦福，MIT，稳居第1、2位，Cornell稳居第5位，U. of Wisconsin-Madison稳居第9、10位。CIT的CS和其他系，比如数学、物理、生物等需要大量科学计算的部门联系很紧密。CIT学校也很小， 2000名学生中研究生占1100人。Faculty人数也不多，但几乎个个是巨牛，按平均水平看，CIT可能是世界上最牛的学校了。
12. 马里兰大学（University of Maryland at College Park）
U. of Maryland at CP是一个实力相当强劲的CS，软件第8，数据库第4，AI第9，三个专业都挤进了前10位，它的TINY系统有相当的知名度。
13. 加州大学洛杉矶分校（University of California-Los Angeles）
历史上UCLA的CS曾经一度辉煌，上到过第6（NRC\' 82），但近年来一直徘徊在第13 —15。而且CS的各个专业细目几乎没有一个能进前10名。尽管如此，UCLA的CS还是十分强大的。
UCLA辉煌的历史可能在于它对Internet的发展所作出的巨大贡献。六十年代美国的ARPA在搞网络互连的开创性研究，ARPA网的四个节点是：UCLA，Stanford的SRI，UCSB和 U. of Utah。此时一位来自美国新英格兰地区的青年Vinton Cerf不去离家咫尺的Yale大学，远涉千里，来到了加州。他先在Stanford获得数学学士，然后到UCLA拿下了CS的硕士和博士。毕业后Cerf一直在SRI从事ARPA网的研究，特别是研究如何让它无法正常工作。几年后，Cerf与MIT一位到业界闯荡的数学教授Kyhn合作研发，搞出了一套软件系统用于网络互连（1973年）。这就是TCP/IP协议的诞生。
UCLA作为INTERNET的先驱，地处阳光灿烂的南加州，应当成为CS学生的乐土。
UCLA有学生33000人，其中研究生院的占9900人。地处洛杉矶的UCLA周围几乎有玩不尽的地方：如DISNEY，HOLLYWOOD等。由于位于大城市，校园不是很大，但风景异常美丽。
UCLA的CS较大，规模应该和U. of Washington和U. of Wisconsin-Madison类似。
14. 密歇根大学（University of Michigan-Ann Arbor）
U. of Michigan 是个非常了不起的学校。在BIG TEN里，从综合的角度上说它可算得上是领头羊了，当然UIUC, U. of Wisconsin-Madison也紧随其后。这里的CS偏硬的更厉害些，硬件排在第9，而计算机工程排第7，EE第5，都是前10名中的巨牛。Michigan 的CS和EE合在一起称为EECS系，是个相当大的系，每年招收的学生应当不在少数。
Michigan的CS估计在历史上也相当牛，U. of Wisconsin-Madison CS里两位来自Mi chigan 的教授都是院士，在其他CS系里，比如UIUC的，也大有Michigan 的牛人在。如 前述，UIUC的CS在硬件上极强，而Michigan 的CS中有许多UIUC的哥们在那里当老师。
15. 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）
GIT是个较大的学校，GIT的工程学院很厉害，研发经费仅次于MIT，和UIUC，Michigan差不多。CS系的数据库第7，GUI第4。
16. 布朗大学（Brown University）
Brown的规模不大。这所IVY LEAGUE中的私立学校可能拥有一些类似于CORNELL的优势。CS的GUI可以列在第6位，好像还有许多关于语音识别等偏人工智能方面的研发项目。
17. 哈佛大学（Harvard University）
在CS的早期发展史上，Harvard曾经是泰斗级的人物，毕竟CS和数学，物理的渊源太深太长了。好像王安是这里出来的，Bill Gates也是这里出来的。Harvard毕竟是Harva rd，总是名人辈出，因为Harvard总是可以招到最优秀的人。但千万别以为哈佛人人牛。Harvard不喜欢带工程色彩的东西，CS是挂在Arts & Science学院下面的Division of E ngineering and Applied Science，好像连独立的一个系都不是。除了理论可以排进前 10名以外，其他项目怕也拿不出多少货色了。
哈佛大学共有学生18000人，其中研究生院的11000人。Harvard大学拥有世界上最多的诺贝尔奖得主，150多个美国国家科学院院士。哈佛的CS估计不会是大个子，招的学生可能也不多，申请的难度应当很大。
18. 耶鲁大学（Yale University）
YALE曾经也进过前10名（NRC\' 82），是YALE和UCLA而不是Princeton和U. of Texa s-Austin位于前10名的榜上。YALE的CS不大，十几个老师加上为数不多的学生，每年只招收六个博士研究生。
和Harvard这样很重文理的学校一样，YALE的CS在理论上比较强。但不同于哈佛，YALE有独立的CS系，受到较高的重视。YALE CS在AI和软件方面比较强。著名的LINDA并行编程模式就是在这里提出并实现的。YALE 的毕业生到学术界的比到业界的似乎 要多， 哈佛似乎也是这样。
19. 普渡大学（Purdue University）
可能许多人还不知道，Purdue的计算机系是美国最早成立的计算机系。建系之初一直处于TOP 10。在70年代由于本人不甚了解的原因，没落了。Purdue的排名也不太稳定，从13到30的排法似乎都见过。Purdue是个大学校，有35000学生。其工程学院很出名。
20. 莱斯大学（Rice University）Rice是个位于休斯顿的小学校，4000名学生，研究生有1600左右吧。CS也不大，优势在于软件，排在第9位。该系的KENNEDY是个巨牛的人物，是美国HPCC常委的关键人物之一，好像还是总统在信息科学方面的特别顾问。KENNEDY是并行计算领域的大牛。前几年，他义无反顾地承担起高性能FORTRAN语言（HPF）的编译器研制工作，项目之大，投入人力之巨，加上他的权威地位，被人们寄予普遍厚望。可惜后来项目失败了。从此并行计算界陷入了一阵低潮。这几年KENNEDY好像转向去做针对特定处理器的后端优化技术了。Rice CS 学生的出路相当好。
分析与总结
由上面的材料可以看出，各个学校的教学体系之间还是有不小差异的。这首先得归因于历史沿革形成的专业侧重、机构设置上的不同。其中MIT算是一极，由于和电子电气专业深深地融合，计算机专业带有很强的“硬派”色彩。而CMU可以算作另一极，计算机科学有自己的独立学院，非常罕见，因此它的课程设置“软化严重”——与硬件相关的只用一门课就解决了。UIUC和斯坦福由于都拥有独立的科系，所以可以归入后一阵营。伯克利可以认为处于两极中间，但是仔细分析起来，它的计算机科学专业目前虽然仍属于电子电气和计算机科学系，但是有相当大的独立性，1973年创立以来，一直有自己的主席和教学安排，所以离后者更近一些。
此外，各校在专业导入课程的设置上差别也非常明显。基本上可以分为三类。按IEEE-ACM《Computer Curricula 2001》(以下简称CC2001)的分法，斯坦福属于广度优先(有明确的注重广度的导引课程)，MIT的属于函数为先(采用函数式语言)，CMU和 UIUC属于对象为先(直接采用Java)。伯克利有些特殊，它有导引课，但是广度稍差，紧接着又采用函数语言，同时开设学生自学为主可以任选的多种语言课程，属于混合多元型。应该说各个学校在刚入门时如何调动学生积极性，培养对专业的感情上都有自己的思考。
无论哪种类型，将课堂变得有趣，能够容纳更多计算机科学的方面，都已经成为一种趋势。无论如何，各校存在的差异并不妨碍各自培养出同样优秀的人才，这也给我们提供了一种有益的启示，办学思路和方法应该是因地制宜的。当然，总的来说，各学校之间的共性还是主要的。归纳起来，有这么几个特点，值得我们思考：
1. 硬件课程整体在减少
偏软类的三所院校中，CMU最为彻底，硬件课程只有一门课，而UIUC也只有两门必修(两门体系结构)，斯坦福也是两门(电子学、体系结构或数字系统)。其中的原因，前面引述的Randal E. Bryant所言作出了解释，毕竟计算机科学需要关注的在计算机系统层次中已经越来越高，底层越来越变得透明了。事实上，CC2001中制定的硬件课程也只有一门。而国内目前一般还开设数字逻辑、微机原理、计算机组成与结构、微机实验等硬件类课程。
2. 程序设计日益重视
在CMU， UIUC和斯坦福，必修的程序设计类课程往往在四五门左右。伯克利加起来也有四门。MIT虽然没有大量前导性的编程课程，但是由于在后面计算机系统工程、计算机语言工程、软件工程实验、Web软件工程诸课程都有实际的项目要完成，所以实际学时也很多，UIUC的改革更说明了这一点。同时，还出现了强调提高程序设计技巧，与软件工程环境和工具相结合，提倡团队合作，高级程序设计课程与数据结构、算法课融合的趋势。这方面的代表有斯坦福。该校副系主任Eric Roberts曾执教入门类课程多年，总结了一套在语言教学中融入软件工程和现代程序设计观念，结合算法和数据结构教学的经验。其成果就是《C语言的科学和艺术》和《C程序设计的抽象思维》两本书(影印版已由机械工业出版社出版)。作为CC2001工作组两位主席之一，他在C语言教学中强调库与接口设计、编程风格的重要性，并进而介绍抽象、封装的概念，产生了很大影响。反观国内目前很多学校的语言教学和程序设计教学，不仅学时偏少，与其他课程孤立，而且脱离实际，造成语言学习和相关专业课学习都变得非常枯燥，不利于调动学生的积极性。应该说，这些名校的教学体系、教材和经验都是丰富的宝藏，值得好好挖掘，比如每门核心课程的教学法，实验课程的安排，各门课程的衔接，大型项目的选材等。
美国大学本科的基本入学条件是
1. 要有SAT成绩：至少1600分
2.平均分/GPA 成绩至少80分/GPA 3.0以上
3.IBT成绩85分
20 世纪40年代世界第一台现代计算机在美国诞生以来，美国一直执全球计算机学界之牛耳，这同时也是美国计算机产业界占据绝对优势的重要原因之一。我们成批量地引进的国外众多优秀教材绝大多数也都来自美国。计算机学科仍然在高速发展，与此对应的计算机人才培养模式也在不断变化，密切关注和跟踪国外尤其是美国名校的教学新动态乃至培养思路和教育思想，应该是非常有意义的。
总的来说，计算机专业前20名的学校可分成三类：
A．4个最为优秀的CS Program：Stanford，MIT，U.C.Berkeley，CMU。
B．6个其他前10名的：UIUC，Cornell，U.Washington，Princeton，U.Wisconsin- adison和 U.Texas-Austin。其中UIUC，Cornell，U.Washington和 U.Wisconsin-Madison几乎从未出过前10名。
C．其他非常非常优秀的CS：CalTech，U.Maryland-College Park，UCLA，U.Michigan, GIT，Brown，Harvard，Yale，Purdue和 Rice。
1. 斯坦福大学（Stanford University）
Stanford的CS是个很大个的CS，拥有40人以上的Faculty成员，其中不乏响当当、硬梆梆的图灵奖得主（Edward A.Feigenbaum, John McCarthy）和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威Donald E. Knuth；数据库方面的Jeffrey D. Ullman（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及RISC技术挑头人之一的John Hennessy。相信CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名Ph.D.以及更多的Master。学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生都倍受青睐。几乎所有前10 名的CS学校中都有Stanford的毕业生充当教授。
毕业于U. of Utah的Jim Clark曾经在Stanford CS当教授。后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是Stanford University Network。顺便提一下，创办 YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的EE攻读博士，后来中途辍学办了YAHOO。
CS科研方面，斯坦福在理论、数据库、软件、硬件、AI等领域都是实力强劲的顶级高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI/MIPS的Rx000系列微处理器的核心技术；DASH，FLASH项目更是多处理器并行计算机研究的前沿；SUIF并行化编译器成为国家资助的重点项目，在国际学术论文中SUIF编译器的提及似乎能为某些平庸的论文平添几分姿色。
Stanford有学生14000多，其中研究生7000多；CS有175人攻读博士，350人攻读硕士。每年招收的学生数不详，估计少不了。但不要忘了，每年申请Stanford CS的学生接近千人。申请费高达$80。
斯坦福大学位于信息世界的心脏地带——硅谷。加州宜人的气候，美丽的风景使得Stanford堪称CS的天堂。33.1平方公里的校园面积怕是够学子们翻江倒海，叱咤风云的了。斯坦福大学拥有独立的计算机科学系。浏览该校的教学手册，最具特色的恐怕要算多门科普性计算机知识讲座了，一般有两到三个单元，涉及面非常之广，从量子计算到数字演员，从计算科学的伟大思想到网络安全，从网上拍卖到使用元编译发现大型开放源代码软件中的大量错误，其中还不乏对技术乌托邦、斯诺“两种文化”、计算机面临的困境以及迅速发展所带来的诸多问题的思考。开课的老师阵容强大，基本上都是响当当的名教授，甚至包括图灵奖得主John McCarthy。用这种讲座代替计算机科学导论性质的专门课程，可以充分展示计算机科学的丰富内涵，使学生较早地了解学科的轮廓和脉络，对于开阔学生视野，启发学生的学习兴趣也大有好处。由于美国大学中专业的选择非常灵活，而近年来计算机学科招生受行业影响流失严重(这种情况甚至惊动了比尔·盖茨，2004年微软到各大高校招兵买马时，他每站必到，利用自己的明星效应，大讲计算机学科的美妙前景)，可以想象，这种讲座同样也肩负着吸引学生选择计算机专业的重大使命。
斯坦福大学典型的低年级课程设置如表1所示。
表1 斯坦福大学低年级主要课程设置
数学(至少23个单元)
数学 41(课程号，下同) 微积分 I 5
数学 42 微积分 II 5
统计 116 概率论 3～5
计算机 103 离散结构 4或6
以下任选两门：
数学 51 微积分 5
数学 103/113 线性代数 3
数学 109 应用群论 3
计算机 157 逻辑和自动推理 4
计算机 205 机器人、视觉和图形学数学方法 3
科学(至少11个单元)
物理 53 力学 4
物理 55 电磁学 4
其他
工程基础(至少13个单元)
计算机 106 程序设计抽象/方法学 5
工程 40 电子学基础 5
选修课
技术与社会(3~5个单元)
进一步的课程设置如表2所示。
表2 斯坦福大学高年级主要课程设置
程序设计(2门课)
计算机 107(课程号，下同) 程序设计范型 5
计算机 108 面向对象系统设计 4
理论(2门课)
计算机 154 自动机与复杂性理论 4
计算机 161 算法的设计与分析 4
系统(3门课)
电子电气 108B或282 数字系统或计算机体系结构 4
计算机 编译原理 3
计算机 计算机网络 3
计算机 操作系统 3
应用(选2门课)
计算机 人工智能 3～4
计算机 数据库 3
计算机 图形学 3
项目(1门课)
计算机 至少3个单元
限选课(多门)
2. 麻省理工学院（Massachusetts Inst. of Technology）
MIT招生好像不看GRE成绩。MIT的CS是巨牛的，99年最新排名上它和斯坦福同被打了5.0的满分，两者并列第一。
MIT的CS曾为CS的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，影响了整个UNIX界的X-Window…… MIT 和 Stanford一样，几乎都是在CS界样样巨牛的学校。
据某位大侠提供的资料：MIT的 Media Arts and Sciences知名度不在Computer Department之下。主要是多媒体技术，信息处理，人工智能等。有一大批著名的教授，如Marvin Minsky（图灵奖获得者）。MIT的课程设置，只能用其学生起点高来解释。该校没有典型意义上的计算机科学专业，偏软的只有理论计算机科学和人工智能及其应用两个专业。因此没有类似于其他学校的导论课程。
在MIT 的电子电气工程与计算机科学系中，所有学生都要参加如下四门课程：6.001“计算机程序的结构与解释”，当然与伯克利相同，采用的是Abelson等编著的同名教材；6.002“电路与电子学”；6.003“信号与系统”(自编讲义)；6.004 “计算结构”(Computation Structures)，与伯克利的61C“计算机结构”对等(教材是自编课件)。此外有两门专业基础数学课：“概率系统分析”(教授自编教材)和“计算机科学数学”，后者的教材是国外院校普遍采用的Rosen所著《离散数学及其应用》(中文版由机械工业出版社出版)。
对MIT的学生而言，实验课程有多种选择：电气工程和计算机科学实验，模拟电子实验，数字系统实验，微机项目实验，半导体设备项目实验。此外，无论何种专业，都有软件工程实验课。值得注意的是，本科生各专业的必修课程中并没有软件工程课程。也就是说，软件工程的内容都在实践中完成了。带软件工程实验课的是因为提出Liskov 替换原则而知名的女教授Barbara Liskov，她刚刚获得了2004年度的冯·诺依曼奖。作为美国工程院和艺术科学院的双院士，她几十年在软件开发研究方面的经验，将有力地保证这门实验课程的质量。
3. 加州大学伯克利分校（University of California-Berkeley）
同样地处旧金山湾畔，硅谷地带，离Stanford大约只有50公里的UC. Berkeley是美国最激进的学校之一。60年代的嬉皮文化，反越战，东方神秘主义，回归自然文化都起源于此。诗人爱伦金斯堡是当年UC. Berkeley的代言人。
在当今高科技领域UC. Berkeley在缔造新的神话，在文学、数学、化学、新闻等20多个大的学科领域位居前3名。16个诺贝尔奖得主，总数近200的科学院院士、工程院院士，连同众多在硅谷商战中成为亿万富翁的伯克利人撑起了一面汇集天下英才的大旗。INTEL总裁Andrew Grove，就是毕业于UC. Berkeley。
BSD版的UNIX影响了整个CS界，伯克利的RISC技术后来成为了SUN公司SPARC微处理器的核心技术，David Patterson接下了一个6亿美元的项目用于新型计算机体系结构，特别是IRAM的研究开发。
UC. Berkeley有学生30000多，研究生超过8500人。申请费和加州大学的其他分校一样，$40。据一项最近的调查，伯克利已经成为美国大学生最向往的研究生院，高居榜首，其申请的难度可想而知。
UC. Berkeley的CS是个大系，Faculty中有图灵奖得主以及像Patterson这样的巨牛。CS科研方面，UC. Berkeley也是样样强。
旧金山湛蓝起伏的海湾，苍翠绵延的山峦，舒心宜人的气候，以及近在咫尺的硅谷……这一切的一切不也使得UC. Berkeley俨然一个CS学子的世外桃源吗？
伯克利的课程设置也有很多独树一帜的地方，尤其是在专业基础课方面，除了有专业导引课程“计算机科学专题”之外，对于没有编程经验的学生，第一门编程课是符号编程入门，采用LISP语言。有一定编程经验或者有自学能力的学生，可以选择多种语言和环境的自主学习(Self-paced)课程，包括C、 Fortran、C++、Java，以及UNIX的使用等，这种多元化与伯克利计算机科学与电子电气工程同系有关。但是所有学生在第二学期都要学习一组独特的基础课：61A“计算机程序的结构与解释”，采用MIT Abelson等编著的同名教材(中译本机械工业出版社出版，清华大学出版社出版了影印版)；61B“数据结构”(教材采用自编讲义)；61C“计算机结构”(Machine Structures)，采用Hennessy的《计算机组织与设计》(中译本清华大学出版社出版，机械工业出版社出版了影印版)。这项规定就是转校生也不例外，可见其中蕴涵了伯克利多年的教学经验结晶。
伯克利其他比较有特点的课程还有：将离散数学和概率论结合讲授的CS70，主讲是名教授 Christos Papadimitriou；CS98-1 编程练习课，以主要大学生编程竞赛中的赛题为授课素材；CS 169 软件工程直接用Kent Beck的《极限编程》(人民邮电出版社出版了中译本)作为教材，非常超前，但是既然连Pressman的《软件工程：实践者方法》新版中敏捷方法都已经成为重头戏，既然IEEE都已经开始制定敏捷方法相关标准，这种课程选材也就不显得那么骇世惊俗了。除了软件工程课程常见内容外，教学侧重实际，贯穿了极限编程的思想，涵盖UML、JUnit单元测试、软件架构、设计模式和反模式、重构、CVS版本控制、系统和集成测试，最后要求完成一个实际产品，并进行演示。
4. 卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）
CMU是个位于匹兹堡的不大的学校，学生7000多，校园好像也不大。但这个学校在工程及其他一些领域却是顶尖的学堂。CMU的CS不是一个系，而是一个学院，其规模之大，可能只有Stanford，UIUC可与之相比。Mach操作系统，PVM，C.mmp等都有CMU的巨大贡献。
申请CMU的难度很大，因为尽管CMU的CS Faculty很多，但每年只招收不足30人的研究生队伍。
与MIT、伯克利等学校计算机科学仍然和电子与电气工程同处一系不同，CMU的计算机科学系成立于1965年，是全美最早的，如今它已经升格为计算机科学学院。其研究生项目中除了机器人方向与硬件关系较多之外，其他基本上都是纯软的。从这个意义上来说，CMU的教学体系对于偏软的计算机科学系应该有较大的借鉴意义。
CMU 的教学手册上没有从传统意义上针对计算机科学专业学生的导论课，虽然有名为“计算机科学伟大思想”的两学期课程，但是从内容上看应该是离散数学的替代，因为此外CMU并没有其他离散数学方面的课程。此课程没有教材，内容比传统离散数学要灵活得多，涉及概率、代数、算法、加密理论、复杂性理论、博弈论等，非常注重学习的趣味性和实用性。
与其他名校相同，CMU对程序设计的重视也给人留下很深印象：本土新生的第一堂课就“初中级程序设计”，直接讲授Java。然后是中高级程序设计(Java)、C语言编程技巧、高级编程实践(Java)、程序设计原理(用SML语言讲授)。
目前计算机科学专业教学计划中的一个难点，是硬件课程的设置问题。硬件知识体系本身非常丰富，但是硬件课程多了，又削弱了计算机科学专业的特色。CMU在这一问题上是怎样处理的呢？计算机科学学院的现任院长Randal E. Bryant 亲自给出了回答，他用15～213“计算机系统导论”一门课(12个单元)完成了硬件知识的教学。这项教学改革的成果就是一本厚达900多页的书：《Computer Systems: A Programmer's Perspective》(中译本《深入理解计算机系统》已经由中国电力出版社出版)一书。他在该书的序言中说：“本课程的宗旨是用一种不同的方式向学生介绍计算机。因为，我们的学生中几乎没有人有机会构造计算机系统。而大多数学生，甚至是计算机工程师，也要求能日常使用计算机和编写计算机程序。所以我们决定从程序员的角度来讲解系统，并采用这样的过滤方法：我们只讨论那些影响用户级C程序的性能、正确性或实用性的主题。比如，我们排除了诸如硬件加法器和总线设计这样的主题。虽然我们谈及了机器语言，但是不关注如何编写汇编语言，而是关心编译器怎样翻译C的各种构造，比如指针、循环、过程调用和返回，以及switch语句。更进一步，我们将更广泛和现实地看待系统，包括硬件和系统软件，讨论链接、加载、进程、信号、性能优化、评估、I/O以及网络与并发编程。这种做法使得我们讲授本课程的方式对学生来讲既实用、具体，又能实践，同时也非常利于调动学生的积极性。”
网站上的一些随书配套实验，也独具匠心。因此此书的成功是水到渠成的。根据配套网站上的列表，它已经被全球80多所院校采用作为教材。
5. 伊利诺斯大学（Univ. of Illinois-Urbana-Champaign）
UIUC是个大学校，学生总数超过35000，研究生院近万人。
UIUC的CS很大，40余个Faculty提供了全面的CS教育和科研项目。每年30多个博士的毕业数目似乎只有Stanford可以匹敌。
UIUC的计算机科学专业创建于1972年，到1986年基本定型，十多年来几乎没有什么变化。
其中，数值分析方向课程中，Math225为矩阵论，CS257为数值方法，CS35x代表数值分析导论、常微分数值方法、偏微分与数值逼近和数值线性代数；理论方向课程中，CS173为离散结构，CS273为计算理论，CS37x包括算法、形式方法、程序验证；人工智能方向课程中，S348为人工智能导论，CS34x包括机器人、机器学习与模式识别；软件方向，CS125为计算机科学导论，CS225为数据结构与软件工程原理，CS31x包括数据库、图形学、多媒体，CS32x包括软件工程、操作系统设计、分布式系统、编程语言与编译器、并行计算、实时系统、编译器构造、编程语言设计；硬件方向课程中，CS231为计算机体系结构I，CS232为计算机体系结构II，CS33x包括计算机组成、VLSI系统与逻辑设计、VLSI系统设计、通信网络、嵌入式体系架构与软件。
与斯坦福不同的是，UIUC的计算机科学导论课程比较简单，只有一门为新生开的计算机科学导向课(CS100)，而且并非必修。名为“计算机科学导论”的CS125实际上是以Java语言为主的编程入门课，涵盖了一些算法的内容。此外还有与之配套的实验课。当然，系里所开的许多面向高年级和研究生层次的讲座是对低年级开放的。
2003年，在工程院院长David Daniel的倡导下，计算机系对教学计划进行了改革，以反映目前社会、行业和技术的发展趋势。主要的变化有：
(1)在必修要求中增加了两门编程课：CS241 系统编程，采用Gary Nutt的《操作系统》作为主教材，Stevens的《Unix环境高级编程》作为编程教材；
(2)CS242 程序设计实验(Programming Studio)，教学大纲基本上以Kernighan的《程序设计实践》为蓝本(以上教材机械工业出版社均出版了中译本和影印版)。必修要求中增加了一年的高级项目，强调团队合作和软件工程实践，包括文档写作、口头表达、项目规划与管理等，实际上是在实践中学习软件工程。这门课也可以用两学期的软件工程或者一年的高级论文代替。仍然充分保留了灵活性，有利于因材施教。
(3)增加了CS173 离散结构的学时，部分原CS273的内容移到这里，同时CS273又新增了原CS375的内容。这实际上是提高了对计算机理论的要求。
(4)在专业课程中增加了数据挖掘、信息检索和高级图形学。
UIUC的工程学院在全美是至尊级的，其CS，ECE，EE在历史上都屡建战功。在CS方面，从早期的超级计算机ILLIAC I，II，III，IV到后来的CEDAR，都是CS发展史上，特别是并行计算机发展史上的重要事件，影响和引导了CS很长时期的发展。David Kuck曾是并行计算机处理界的一代先驱。
事实上，UIUC在超级计算机系统的研究开发方面绝不逊于MIT、Stanford等任何一个，甚至有过之而无不及。NCSA建立在UIUC这一事实本身就是佐证。超级计算机研究开发中心（CSRD），美国国家超级计算及应用中心（NCSA）等众多的机构，使得UIUC的CS常常成为研发的领头雁。
UIUC的Polaris并行化编译器是这个领域能和Stanford的SUIF直接叫板的拳头产品，清华开发并行编程环境时选用了这个系统。
UIUC在计算机硬件、软件、AI、DB等领域都相当强大。特别是硬件，如前面提到的ILLIAC，CEDAR等。
UIUC CS的学生毕业后去学术界的不少，Stanford，UC. Berkeley等CS名校都有UIUC的博士挑大梁。但更多UIUC CS学人还是进入业界，成为业界实干的中坚。
大家可能还记得，Netscape-Navigator的最初开发人员中有个Marc Anderssen。这位来自Wisconsin 的小伙子在UIUC读本科，大四的时候在NCSA参与编写了MOSAIC；后来他去了硅谷，并在那里遇到了前面提到过的Jim Clark，SGI的前创始人，两人一见如故，联手创办了著名的网景Netscape，并一度在浏览器市场上独霸武林。
还有Lotus Notes, 远程登录程序NCSA Telnet, 邮件程序Eudora等的作者，都是UIUC的毕业生。商务软件巨人Siebel Systems的创始人Tom Siebel，也是毕业于UIUC的。
6. 康奈尔大学（Cornell University）
作为IVY LEAGUE的成员和一所私立学校，Cornell有其独到的优势。在美国，私立学校一般要比公立学校难进，其学生也是经过严格的选拔才录取的。Cornell的CS学生入校后多能享受FELLOWSHIP的待遇，其个人经济条件非公立学校可比，加上贵族式校友的提拔，私立学校的出路是很诱人的。康奈尔在理论计算机方面一直是顶级高手，但在其他CS领域并不总在前10名。
Cornell学生18000多，研究生过5000人。CS每年招攻读Ph.D.的学生25人左右。
7. 华盛顿大学（University of Washington）
位于Seattle的U. of Washington得天独厚——计算机界的巨牛MS就在西雅图，而且更要命的是，Bill Gates就是那里的人。这位Harvard的辍学者给了哈佛许多MONEY，但同给U. of Washington的钱财相比，实在是小巫见大巫。
U. of Washington位于风光秀丽的WASHINGTON湖畔，气候四季如春。33000多学生中研究生有8000名左右。Seattle最令人厌恶的地方可能就是一年有160天会降水。
U. of Washington的CS较大，30多名Faculty成员，每年近20个优质博士毕业，以及大量的Master。估计每年的招生数应该不低。U. of Washington的CS在各个方面比较均衡，最强的软件排名第5，而其他领域一般也都能位居前10，好像没有明显很弱的地方。
图灵奖得主Dick Karp从UC. Berkeley告老还乡后又被返聘到了U. of Washington的CS。U. of Washington的CS要求很高，Ph.D.学生入学的平均GPA高达3.86，GRE2160以上，加上一般较早的DEADLINE，申请U. of Washington是相当有难度的。
8. 普林斯顿大学（Princeton University）
Princeton是个令人神往的地方，这里曾经是世界的科学中心。
Princeton的CS不大，18个Faculty成员，学生人数也不算多。科研上除了排名第5的理论，似乎还没注意到其他闪光点。但是，Princeton无疑培养出了大量计算机界的优秀人物，Jeffrey D. Ullman，John McCarthy等巨牛人物均出自大名鼎鼎的Princeton。在
Princeton领受的教育是最好的教育熏陶。
Princeton学校不大，只有6000多学生，研究生不过1700人。
9. 威斯康星大学（University of Wisconsin-Madison）
U. of Wisconsin-Madison的CS较大，35个Faculty成员，200多个研究生，每年招60—70个新生。目前几乎1／4的Faculty来自UC. Berkeley，博士生毕业后有去Stanford ，UC. Berkeley等牛校挑大梁的，但和UIUC类似，似乎进入业界的更多一些。然而要在这里拿到博士学位可不容易。超过七成的人，会在中途找到比较理想的工作后，拿着硕士文凭拔腿就跑，免得被那些无穷无尽的科研项目给整惨了。
U. of Wisconsin-Madison的数据库一直在前3位，经常是第1位。这里的数据库由于在设计实现DBMS系统上的传统优势，使其在业界的声誉相当崇高，据说Microsoft里有一帮Wisconsin校友从中兴风作浪，Oracle也格外青睐Wisconsin-Madison的学子。
Wisconsin的硬件、计算机体系结构实力巨牛，99排名第6，对业界相当有影响力。
微处理器中的超标量技术（SuperScalar）源于此地；多处理机CACHE一致性的总线侦听
SNOOPING协议，IEEE SCI协议等，都是源于此地。正在研究开发中的MultiScalar技术和 DataScalar技术据说可以把微处理器每个时钟周期的指令发射数提到10以上，大大地提高微处理器的计算能力。Wisconsin的软件99排名第7。主要是在系统软件方面做OS 的设计与实现，WEB上的CACHE策略，支持共享主存和消息传递两种并行编程模式及其混合的并行程序设计语言和编译器，以及由MIDSHIP项目挑起的关于并行与分布式计算，OODB，科学数据库，支持图象查询的新型查询语言以及图象处理等方面的研究。由于美国有大量的卫星图象需要及时处理，加上迫切需要GIS系统的研究开发，这方面的研发使得U. of Wisconsin-Madison捞到了不少经费。
Wisconsin和UIUC的CS理论都是前10名左右。Wisconsin的Carl de Boor是逼近理论 方面的大牛。
U. of Wisconsin-Madison是个大型的综合性学校，40000学生中研究生院的超过10 000，这万人中有博士生5000，硕士生3500，法学院、医学院、护理学院、兽医学院的职业学生2000人。2200多Faculty中有多位诺贝尔奖得主，52个院士，其中18个是工程院院士。
需要注意的是，Wisconsin的CS有点不同于其他许多学校，它隶属于College of Letters & Science，而不在College of Engineering下面。因此许多偏硬件的项目，比如嵌入式系统，网络硬件、路由，多媒体，通信，自控以及数字信号处理等项目不在CS D ept.，而是在工程院下的Dept. of Electrical & Computer Engineering，即ECE系。
那个系也挺大，比CS还要大不少。98年在工程类排名的计算机工程一项上排了第9位。
10. 德克萨斯大学（University of Texas-Austin）
U. of Texas-Austin的CS较大，Faculty中好像有个图灵奖得主。该系发展比较平衡，最好的AI排第5，其他几个专业也多能挤进前十。
U. of Texas-Austin是个巨大的学校，5万学生，研究生院的可能有1.3万。但学校的主校区却好像面积不足，仅140公顷，按美国大学的标准，太不足了。
11. 加州理工学院（California Institute of Technology）
CIT的CS很小，只有大约5位教授，每年招很少的学生。虽然申请CIT是免费的，但建议不要轻易尝试。由于系太小，CIT好像只是在计算机硬件和科学计算的可视化方面很强。该系多年以来一直稳坐第11、12位几乎没动过窝；类似的情况还有斯坦福，MIT，稳居第1、2位，Cornell稳居第5位，U. of Wisconsin-Madison稳居第9、10位。CIT的CS和其他系，比如数学、物理、生物等需要大量科学计算的部门联系很紧密。CIT学校也很小， 2000名学生中研究生占1100人。Faculty人数也不多，但几乎个个是巨牛，按平均水平看，CIT可能是世界上最牛的学校了。
12. 马里兰大学（University of Maryland at College Park）
U. of Maryland at CP是一个实力相当强劲的CS，软件第8，数据库第4，AI第9，三个专业都挤进了前10位，它的TINY系统有相当的知名度。
13. 加州大学洛杉矶分校（University of California-Los Angeles）
历史上UCLA的CS曾经一度辉煌，上到过第6（NRC\' 82），但近年来一直徘徊在第13 —15。而且CS的各个专业细目几乎没有一个能进前10名。尽管如此，UCLA的CS还是十分强大的。
UCLA辉煌的历史可能在于它对Internet的发展所作出的巨大贡献。六十年代美国的ARPA在搞网络互连的开创性研究，ARPA网的四个节点是：UCLA，Stanford的SRI，UCSB和 U. of Utah。此时一位来自美国新英格兰地区的青年Vinton Cerf不去离家咫尺的Yale大学，远涉千里，来到了加州。他先在Stanford获得数学学士，然后到UCLA拿下了CS的硕士和博士。毕业后Cerf一直在SRI从事ARPA网的研究，特别是研究如何让它无法正常工作。几年后，Cerf与MIT一位到业界闯荡的数学教授Kyhn合作研发，搞出了一套软件系统用于网络互连（1973年）。这就是TCP/IP协议的诞生。
UCLA作为INTERNET的先驱，地处阳光灿烂的南加州，应当成为CS学生的乐土。
UCLA有学生33000人，其中研究生院的占9900人。地处洛杉矶的UCLA周围几乎有玩不尽的地方：如DISNEY，HOLLYWOOD等。由于位于大城市，校园不是很大，但风景异常美丽。
UCLA的CS较大，规模应该和U. of Washington和U. of Wisconsin-Madison类似。
14. 密歇根大学（University of Michigan-Ann Arbor）
U. of Michigan 是个非常了不起的学校。在BIG TEN里，从综合的角度上说它可算得上是领头羊了，当然UIUC, U. of Wisconsin-Madison也紧随其后。这里的CS偏硬的更厉害些，硬件排在第9，而计算机工程排第7，EE第5，都是前10名中的巨牛。Michigan 的CS和EE合在一起称为EECS系，是个相当大的系，每年招收的学生应当不在少数。
Michigan的CS估计在历史上也相当牛，U. of Wisconsin-Madison CS里两位来自Mi chigan 的教授都是院士，在其他CS系里，比如UIUC的，也大有Michigan 的牛人在。如 前述，UIUC的CS在硬件上极强，而Michigan 的CS中有许多UIUC的哥们在那里当老师。
15. 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）
GIT是个较大的学校，GIT的工程学院很厉害，研发经费仅次于MIT，和UIUC，Michigan差不多。CS系的数据库第7，GUI第4。
16. 布朗大学（Brown University）
Brown的规模不大。这所IVY LEAGUE中的私立学校可能拥有一些类似于CORNELL的优势。CS的GUI可以列在第6位，好像还有许多关于语音识别等偏人工智能方面的研发项目。
17. 哈佛大学（Harvard University）
在CS的早期发展史上，Harvard曾经是泰斗级的人物，毕竟CS和数学，物理的渊源太深太长了。好像王安是这里出来的，Bill Gates也是这里出来的。Harvard毕竟是Harva rd，总是名人辈出，因为Harvard总是可以招到最优秀的人。但千万别以为哈佛人人牛。Harvard不喜欢带工程色彩的东西，CS是挂在Arts & Science学院下面的Division of E ngineering and Applied Science，好像连独立的一个系都不是。除了理论可以排进前 10名以外，其他项目怕也拿不出多少货色了。
哈佛大学共有学生18000人，其中研究生院的11000人。Harvard大学拥有世界上最多的诺贝尔奖得主，150多个美国国家科学院院士。哈佛的CS估计不会是大个子，招的学生可能也不多，申请的难度应当很大。
18. 耶鲁大学（Yale University）
YALE曾经也进过前10名（NRC\' 82），是YALE和UCLA而不是Princeton和U. of Texa s-Austin位于前10名的榜上。YALE的CS不大，十几个老师加上为数不多的学生，每年只招收六个博士研究生。
和Harvard这样很重文理的学校一样，YALE的CS在理论上比较强。但不同于哈佛，YALE有独立的CS系，受到较高的重视。YALE CS在AI和软件方面比较强。著名的LINDA并行编程模式就是在这里提出并实现的。YALE 的毕业生到学术界的比到业界的似乎 要多， 哈佛似乎也是这样。
19. 普渡大学（Purdue University）
可能许多人还不知道，Purdue的计算机系是美国最早成立的计算机系。建系之初一直处于TOP 10。在70年代由于本人不甚了解的原因，没落了。Purdue的排名也不太稳定，从13到30的排法似乎都见过。Purdue是个大学校，有35000学生。其工程学院很出名。
20. 莱斯大学（Rice University）Rice是个位于休斯顿的小学校，4000名学生，研究生有1600左右吧。CS也不大，优势在于软件，排在第9位。该系的KENNEDY是个巨牛的人物，是美国HPCC常委的关键人物之一，好像还是总统在信息科学方面的特别顾问。KENNEDY是并行计算领域的大牛。前几年，他义无反顾地承担起高性能FORTRAN语言（HPF）的编译器研制工作，项目之大，投入人力之巨，加上他的权威地位，被人们寄予普遍厚望。可惜后来项目失败了。从此并行计算界陷入了一阵低潮。这几年KENNEDY好像转向去做针对特定处理器的后端优化技术了。Rice CS 学生的出路相当好。
分析与总结
由上面的材料可以看出，各个学校的教学体系之间还是有不小差异的。这首先得归因于历史沿革形成的专业侧重、机构设置上的不同。其中MIT算是一极，由于和电子电气专业深深地融合，计算机专业带有很强的“硬派”色彩。而CMU可以算作另一极，计算机科学有自己的独立学院，非常罕见，因此它的课程设置“软化严重”——与硬件相关的只用一门课就解决了。UIUC和斯坦福由于都拥有独立的科系，所以可以归入后一阵营。伯克利可以认为处于两极中间，但是仔细分析起来，它的计算机科学专业目前虽然仍属于电子电气和计算机科学系，但是有相当大的独立性，1973年创立以来，一直有自己的主席和教学安排，所以离后者更近一些。
此外，各校在专业导入课程的设置上差别也非常明显。基本上可以分为三类。按IEEE-ACM《Computer Curricula 2001》(以下简称CC2001)的分法，斯坦福属于广度优先(有明确的注重广度的导引课程)，MIT的属于函数为先(采用函数式语言)，CMU和 UIUC属于对象为先(直接采用Java)。伯克利有些特殊，它有导引课，但是广度稍差，紧接着又采用函数语言，同时开设学生自学为主可以任选的多种语言课程，属于混合多元型。应该说各个学校在刚入门时如何调动学生积极性，培养对专业的感情上都有自己的思考。
无论哪种类型，将课堂变得有趣，能够容纳更多计算机科学的方面，都已经成为一种趋势。无论如何，各校存在的差异并不妨碍各自培养出同样优秀的人才，这也给我们提供了一种有益的启示，办学思路和方法应该是因地制宜的。当然，总的来说，各学校之间的共性还是主要的。归纳起来，有这么几个特点，值得我们思考：
1. 硬件课程整体在减少
偏软类的三所院校中，CMU最为彻底，硬件课程只有一门课，而UIUC也只有两门必修(两门体系结构)，斯坦福也是两门(电子学、体系结构或数字系统)。其中的原因，前面引述的Randal E. Bryant所言作出了解释，毕竟计算机科学需要关注的在计算机系统层次中已经越来越高，底层越来越变得透明了。事实上，CC2001中制定的硬件课程也只有一门。而国内目前一般还开设数字逻辑、微机原理、计算机组成与结构、微机实验等硬件类课程。
2. 程序设计日益重视
在CMU， UIUC和斯坦福，必修的程序设计类课程往往在四五门左右。伯克利加起来也有四门。MIT虽然没有大量前导性的编程课程，但是由于在后面计算机系统工程、计算机语言工程、软件工程实验、Web软件工程诸课程都有实际的项目要完成，所以实际学时也很多，UIUC的改革更说明了这一点。同时，还出现了强调提高程序设计技巧，与软件工程环境和工具相结合，提倡团队合作，高级程序设计课程与数据结构、算法课融合的趋势。这方面的代表有斯坦福。该校副系主任Eric Roberts曾执教入门类课程多年，总结了一套在语言教学中融入软件工程和现代程序设计观念，结合算法和数据结构教学的经验。其成果就是《C语言的科学和艺术》和《C程序设计的抽象思维》两本书(影印版已由机械工业出版社出版)。作为CC2001工作组两位主席之一，他在C语言教学中强调库与接口设计、编程风格的重要性，并进而介绍抽象、封装的概念，产生了很大影响。反观国内目前很多学校的语言教学和程序设计教学，不仅学时偏少，与其他课程孤立，而且脱离实际，造成语言学习和相关专业课学习都变得非常枯燥，不利于调动学生的积极性。应该说，这些名校的教学体系、教材和经验都是丰富的宝藏，值得好好挖掘，比如每门核心课程的教学法，实验课程的安排，各门课程的衔接，大型项目的选材等。
美国大学本科的基本入学条件是
1. 要有SAT成绩：至少1600分
2.平均分/GPA 成绩至少80分/GPA 3.0以上
3.IBT成绩85分
