SEAS では、コンピュータサイエンスの学部および大学院のコースを提供しています。 9815>
The SEAS 4-year course planには、近い将来提供される予定のコースについての最新の計画が掲載されています。 カタログ」のエントリーをCSにフィルタリングすると、コンピュータサイエンスのコースのみを表示することができます。 なお、これらのコースはそれぞれ少なくとも年に一度は開講されます。
- CS20
- CS50
- CS51
- CS61
- CS121
- CS124
- CS181
- CS182
Placement
ほとんどの学生はCS50から始めています。 コンピュータサイエンスのAPコースを受講したことがある人も対象です。 このコースは、ゼロから始める学生にも、プログラミングの経験がある学生にも対応できるように設計されています。 しかし、中にはCS50をスキップしてCS51またはCS61から始めることができるほどプログラミングの素養がある学生もいます。 詳しいアドバイスはCS50FAQを参照するか、学部長に相談してください。
学生は数学科、化学科、物理学科に相談し、これらの学科のコースに適切に配置するようアドバイスを受けてください。
CS20, Discrete Mathematics for Computer Scienceでは、数学および応用数学の微積分および線形代数シーケンスでカバーされていない後のコンピュータサイエンスコースで必要な数学が学べます。 多くの学生はCS20を履修する必要はありませんが、数学的証明を書く素養のない学生は、このコースの履修を検討する必要があります。 CS121のBackground and Prerequisitesのページは、CS121やCS124のようなコースを取る前にCS20を取る必要があるかどうかを判断するのに良い情報源です。
どのコースが何のために必要なのか
公式情報はハンドブックの項目にありますが、ここではどのコースが様々な要件を満たすために必要なのかをまとめています。 このリストとハンドブックに矛盾がある場合は、ハンドブックの情報が正しいものとなります。 一般的に、学生があるコースを同じ種類のより高度なコースに置き換えることを認めていますが、そのような場合は事前に許可を得る必要があります。
Harvard extension school courses are not count for CS concentration courses. ハーバード大学の夏期講習は、集中講義でカウントされるコースと同等であればカウントされる可能性があります(例:CS 50、Stat 110、その他の数学クラスの夏期版)。 他大学で履修した科目は、公式な留学プログラムの一環であるか、編入学生でない限り、集中講義にカウントされません。 (編入学生の場合は、私たちに相談に来てください。どの科目をカウントするかは、ケースバイケースで決定します。)
CS50(パス/フェールではないが、SAT/UNSATで受験可能)を除き、CS集中または二次要件を満たすためのすべての科目はレターグレードで履修しなければならない。 線形代数の要件は、Math 21b/22b/23a/25a/55a または AM 21b のいずれかによって満たすことができます。 統計/確率の要件は、STAT 110によって満たすことができます。 微積分の要件は、Math 21a/22a/23b/23c/25b/55b または AM 21a のいずれかを使って満たすことができます。 (統計/確率コースと微積分コースの両方を取る必要はないことに注意してください。取る場合は、STAT 110 を技術選択科目として数えることができます。)
Theory requirement(理論要件): 理論的要件を満たす標準的かつ推奨される方法は、CS 121とCS 124を履修することである。 ただし、他のCS 12xコースがCS 124の代わりになることもあり、AM 107も現時点では理論コースとしてカウントされます。 (注:2018年秋より、AM106は理論要件を満たさなくなります)。 CS 121の置き換えには、CS 221のような計算複雑性が大きく求められるコースが必要です。
Technical Electives:
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Harvard CSコースです。 以下のハーバード・コンピュータ・サイエンスのコースは技術的な選択科目としてカウントされます。 (1)すべてのCS 1xxまたはCS 2xxコース、(2)CS 20、(3)CS 91r(1学期のみ)およびCS 96、(4)CS 50 + CS 51 + CS 61を履修した場合、CS 51またはCS 61のいずれかをカウントすることが可能です。 コンピュータサイエンスの科目と他学科の科目が併記されている場合は、他の科目番号で履修してもカウントされます(例:STAT121aやAC209aはCS109aと同じとみなされる)。 以下のハーバード大学のコースは技術選択科目としてカウントされます。 STAT 110, STAT 195, Math 154, AM 106/107/120/121/207, ES 50/52/54/153/170, Physics 123.
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夏期講習について。 大学の単位を取得することを条件に、CSCI S-20はCS 20と同等、CSCI S-109AはCS 109Aと同等、CSCI S-50 (Summer 2020) またはCSCI S-111はCS 50と同等とカウントされる。 また、Summer CS 91rを受講することも可能で、その場合はCS 91rとしてカウントされます。
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その他の科目。 MITコース6の一部のコースは技術選択科目として利用可能です:入学前にDUSに相談してください。 クロスレジストレーションの案内はクロスレジストレーションのページをご覧ください。 留学コースもカウントされるものがありますが、必ず事前にDUSの方に確認してください。 コースや条件は変更されるため、過去に取得したコースがカウントされると知っていても、それを前提にするべきではありません。 技術選択科目は、それがCSコースであり、その末尾の数字が3から8の間である場合、幅の要件にカウントすることができます。 CS 10xやCS 19xのようなコースは、幅の要件にカウントされません。 ハーバード大学以外の CS コース。 ハーバード以外の CS コース:CS 以外のコース、MIT のコース、留学コースは、ケースバイケースで受講幅の要件にカウントされる場合があります。 2021年春以降、通常ハーバードCSは、本学の年間コアコース(CS 20、50、51、61、121、124、181、182)と同等のMITコースの集中単位を認めなくなります。
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Secondary: CSのSecondaryの条件は、4科目とかなり軽いですが、ハーバードのCSコース100番以上、またはCS50/51/61番でなければなりません。 ハーバードのCS以外のコース、MITのコース、留学のコースはカウントできません。 詳しくは、こちらのウェブページをご覧ください。 転校生の場合、前籍校の科目がカウントできるかどうかについては、CS DUSesにお問い合わせください。
Table of course substitutions for CS concentration
以下の表は、認められているいくつかの科目置換をまとめたものです。 また、どのコースが特定の要件を満たすかについて、よくある質問に対する答えも含まれています。 もし、ここに有効な代替科目として表示されている科目は、あなたの学習計画において、元の科目の代わりに使用することができます。 ただし、履修計画書にこのサブスティテーションを使用する旨を追記し、cs-dusへのメールにもその旨を記載する必要があります。 コースは変更されるため、代用が認められる場合もあります。 ここに掲載されていないコース(または掲載されているコース)について疑問がある場合は、DUSに確認することができます。 これらの代用品は、コンピュータサイエンス専攻にのみ有効です。 これらの置換は、ここに要件が記載されているCSのセカンダリーには無効です。
コース | ||||
---|---|---|---|---|
Math 23b、23c、25b、55b、110、112、113、114、115、116、AM 105、108、111 | 数学 21aの代わりに使用することが可能です。 多変数微積分 | |||
Math 22b(2019年秋以降) | Math 21a: 多変量微積分 | |||
Math 23a, 25a, 55a,121,122, AM 120, 121 | Math 21b.多変量微積分 | Math 21b: 線形代数 | ||
Math 22a(2019年秋以降) | Math 21b: 線形代数 | |||
AM 22a: Solving and Optimizing | Math 21b.を受講します。 線形代数 | |||
STAT 210: 確率論と統計的推測 I | STAT 110: Probability | |||
STAT 220: ベイズデータ解析 | STAT 110: Probability | |||
STAT 111: Introduction to Statistical Inference | STAT 110: Probability | |||
Math 154 Probability Theory | STAT 110: Probability | |||
ES 150: 3755> | STAT 110: Probability | |||
STAT S-110 (夏期講習:確率入門) | STAT 110: Probability | |||
ENSC S-138: (夏期講座:確率入門) | STAT 110: Probability | |||
CSCI S-20 (夏期講座: intro to discrete math)(現在は2020年夏のみ) | CS 20: Discrete Mathematics for Computer Science | |||
CSCI S-50(Summer course: intro to programming)(現在は2020年夏のみ) | CS 50: Introduction to Computer Science | |||
CSCI S-111 (サマーコース:プログラミング入門) | CS 50.プログラミング入門 | |||
CS S-111: Intro to Programming | ||||
CS 51: Abstraction and design in computation / CS 61: Systems Programming and Machine Organization | CS50+51+61 | |||
MIT 6を取得すればCS51/61いずれか1つが幅を満たせます.849: 計算幾何学 | Tech elective | |||
CS 1xx, 2xx | Tech elective, 3-8の場合、幅を満たすことができる | |||
CS 20.計算幾何学(CGT) 離散数学 | 技術系選択科目(幅なし) | |||
CS 91r: 3755> | ||||
CS 96: System Design Projects | Tech elective (no breadth) | |||
STAT 110: Probability | Can be used as tech elective (not breadth)if not used to satisfy probability requirement. | |||
AM 106: Applied Algebra | Tech elective (no breadth): 2018年秋時点では2番目の理論コースとして使用不可 | |||
AM 120: 応用線形代数とビッグデータ | Tech elective (no breadth) | |||
AM 121: Introduction to Optimization.応用線形代数とビッグデータ | Tech elective (no breadth) | AM 121: Introduction to Optimization: 3755> | 技術選択(幅なし) | |
AM 216: 科学と工学における逆問題 | 技術選択科目(幅なし) | |||
AM 231 (ES 201): 決定理論 | 技術選択(幅なし) | |||
STAT 195: Statistical Machine Learning | Tech elective (no breadth) | |||
APCOMP 221 Critical Thinking in Data Science | Tech elective (no breadth) – equivalent to the CS 20x course | |||
ES 170: 工学量子力学 | 技術選択(幅なし) | |||
SCI-6478 / ES 256:インフォーマルロボティクス | 技術選択(幅なし) | |||
MIT 6.Data:量子力学 | 工学量子力学(幅なし) | Tech elective | ||
MIT 8.370: 量子計算 | 技術選択(幅なし) | |||
MIT6.857.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S: コンピュータとネットワークセキュリティ | 技術選択科目(幅なし) | |||
MIT 6.875。 Cryptography and Cryptanalysis | Tech elective (no breadth) | |||
PHYS 160 | Tech elective (no breadth) | |||
CS 109a/b.The Hardness of Computer Security Tech selective (No breadth) データサイエンス入門 | ||||
CSCI S-109A (夏期講習:データサイエンス入門) | CS 109a: Introduction to Data Science I | |||
AM 107: Graph Theory and Combinatorics | Tech elective (no breadth), also second theory course | |||
CS 229r courses: theory advanced topics | Second theory course requirementを満たす場合もあるが、学期によりテーマが異なるのでDUSに確認 | |||
CS 221: 計算複雑性 | CS 121: 理論計算機科学入門 | |||
PHY123, ES153: ラボラトリーエレクトロニクス | CS 14x | |||
MIT 6.172: ソフトウェアシステムの性能工学 | CS 16x | |||
MIT 6.858。 コンプシステムセキュリティ | CS 26x | |||
MIT6.170。 Software Studio | CS 17x | |||
MIT 6.837: Computer Graphics | CS 17x | |||
ES 143: Computer Vision | CS 17x | |||
AM 207.XXX: Computer Vision | CS 18xMIT6.837:コンピュータ・グラフィックス Stochastic Methods for Data Analysis, Inference and Optimization | CS 28x | ||
留学コース | ケースバイケース、DUSに確認 | |||
MIT 6.841 / 18.405: Advanced Complexity Theory | CS 221.X: Advanced Complexity Theory | MIT 17x CS 28x | Speciality | DES |
MIT 6.854。 アルゴリズム特論 | CS 224: アルゴリズム特論 | |||
MIT 6.006: アルゴリズム入門 | 集中要件に使用不可 | |||
AM101:科学者とエンジニアのための統計的推論 | 集中要件に使用不可 | |||
数学157.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT.MAT: 世界の中の数学 | 集中要件に使用不可 | |||
DPI 663: Tech and Innovation in Government | 集中要件に使用不可 | |||
ES 21: The innovator’s practice | 集中要件に使用不可 | |||
CS 1.The Tech and Innovation in Government | Can not be used for concentration requirements | ES 22: The Tech and Innovation in GovernmentCan be used for concentration requirements | Concentration requirementsに使用不可 | |
CS courses with “n” suffix (for example CS90nar and CS90nbr) | Concentration要件に使用不可 | |||
MIT6.CSコース(CS90narとCS90nbr) CS90narコース(CS90nbr) | CS90narコース(CS90nbr) | 2021年春現在、集中要件には使用できません(CS 20相当) | ||
MIT 6.00: Introduction to Computer Science and Programming | 2021年春現在、集中要件に使用できません(CS 50相当) | |||
MIT 6.031: Software Construction | 2021年春現在、集中要件に使用できません(CS 51相当) | |||
MIT6.004.Software(ソフト開発) | MIT6.031.Software(ソフト開発) | MIT 6.031.Software(ソフト開発) | 2021年春現在、集中要件に使用不可(CS 61相当) | |
MIT 6.045: オートマトン、計算可能性、複雑性理論 | 2021年春現在、集中要件に使用不可(CS121相当) | |||
MIT 6.840: Introduction to the Theory of Computation | 2021年春現在、集中要件(CS 121相当)に使用不可 | |||
MIT 6.046: Design and Analysis of Algorithms (not MIT 6.006!) | 2021年春現在、集中要件(CS 124相当)に使用不可 | |||
MIT 6.046:アルゴリズム設計と分析計算理論(CS 121相当)2021年春現在、集中要件に使用不可(CS 121相当) | 2021年春現在、集中要件に使用不可(CS 181相当) | |||
MIT 6.034: Artifical Intelligence | 2021年春現在、集中要件に使用不可(CS 182相当) | |||
MIT 18.MIT 6.0: Machine Learning2021年春現在、集中要件に使用不可(CS 181相当)MIT6.MIT 6.0: Artifical Intelligence2021年春現在、集中要件に使用不可(CS 180 相当600 (18.440) 確率と確率変数 | 2021年春現在、集中講義の要件には使用できません(STAT 110相当) | |||
MIT6.033.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S: Computer Systems Engineering | 2021年春現在、集中要件には使用できません(CS 16x相当) |
どの科目(ハーバード、MIT、その他)が集中単位に含まれるか質問がある場合は、DUSesにお気軽にご連絡ください
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