计算是一门创造性且范围广泛的学科，专注于使用合理的基本原则和逻辑思维来设计和构建真正有效的系统。在本课程中，您将学习现代计算机和通信系统的工作原理，以及如何使用和调整它们来构建下一代可靠和安全的计算应用程序。

　　一、视觉计算方面：

　　1. 计算机视觉基础：包括图像处理、图像分割、特征提取和特征匹配等基本概念和算法。学生需要熟悉常见的图像处理方法，了解不同的图像分割算法，并能够进行图像特征的提取和匹配。

　　2. 目标检测和识别：了解目标检测和识别的基本原理和常用方法，熟悉主流的目标检测模型（如RCNN、YOLO等）的结构和训练方法。

　　3. 图像分类和图像生成：理解图像分类的概念和常见的分类算法，如支持向量机、神经网络等。同时，要了解图像生成的基本原理和方法，如生成对抗网络（GAN）等。

　　二、机器人技术方面：

　　1. 机器人感知与定位：学习机器人感知和定位的基本原理和方法，包括传感器的种类和使用、环境建模、自定位等。熟悉SLAM（同时定位与地图构建）算法及其应用。

　　2. 运动规划与控制：了解机器人运动规划和控制的基本原理和方法。熟悉轨迹生成算法、PID控制器等。

　　3. 机器人路径规划：熟悉常见的机器人路径规划算法，如A*、Dijkstra等。理解并掌握动态环境中的路径规划问题的解决方法。

　　以上是在考试前应着重复习的视觉计算和机器人技术的主要内容。通过深入研究和理解这些内容，可以提高在相关考试中的成绩。

　　三、考试要考的课程介绍

　　第一年

　　计算机系统导论

　　数据库简介

　　计算机体系结构导论

　　计算实战1

　　离散数学、逻辑和推理

　　图形和算法

　　结石

　　线性代数

　　第二年

　　算法设计与分析

　　软件工程设计

　　计算模型

　　操作系统

　　网络和通信

　　编译器

　　概率统计

　　计算实战2

　　计算组项目

　　符号推理

　　计算技术

　　第三年

　　计算机视觉

　　机器人学

　　图形

　　机器学习简介

　　网络和网络安全

　　基于逻辑的学习

　　并发编程的理论与实践

　　自定义计算

　　数据处理系统

　　在学校传播计算机科学

　　高级计算机体系结构

　　仿真与建模

　　系统性能工程

　　行动调查

　　分布式算法

　　编程语言的类型系统

　　计算系外的技术选择

　　第四年

　　个人项目

　　产业安置（下）

　　机器学习数学

　　高级计算机图形学

　　深度学习

　　强化学习

　　机器人学习

　　高级计算机安全

　　可扩展的软件验证

　　可扩展系统和数据

　　隐私工程

　　密码工程

　　计算金融

　　复杂

　　软件可靠性

　　分布式账本原理

　　程序分析

　　工业软件工程

　　计算优化

　　成像机器学习

　　量子计算

　　自然语言处理

　　概率推理

　　知识表示

　　人工智能中战略推理的模态逻辑

　　高级计算机体系结构

　　自定义计算

　　去中心化金融

　　调度和资源分配

　　在学校传播计算机科学

　　计算系以外的选修课

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