コンピュータサイエンスの概要

• 符号理論― ネットワーク、プログラミング、システム開発、その他コンピュータ同士が通信する分野で役立つ。
• ゲーム理論― 人工知能やサイバネティクスにおいて有用。
• 離散数学― 離散的な構造を研究する学問。デジタルコンピュータシステムで用いられる。
• グラフ理論― データ構造と検索アルゴリズムの基礎。
• 数理論理学―ブール論理および論理クエリをモデル化するその他の方法。形式的証明方法の用途と限界。
• 数論―整数の理論。暗号学や人工知能のテスト領域で使用される。

• アルゴリズム― 幅広い問題を解決するための、逐次的および並列的な計算手順。
• データ構造― データの構成と操作。

人工知能の概要

• 人工知能― 自律的な知能や独自の行動を示すシステムの実現と研究。
• 自動推論– Prologで使用されるような、事実とルールのデータベースに対するクエリに基づいて結果に至るまでのステップを生成する解決エンジン、およびプログラマーの支援を受けて数学的定理を証明することを目的とした自動定理証明器。
• コンピュータビジョン― 2次元画像から3次元物体を識別するためのアルゴリズム。
• ソフトコンピューティングとは、本来であれば極めて困難な問題に対して、不正確な解を用いる手法のことである。
  • 機械学習とは、アルゴリズムと統計モデルを用いてデータ内のパターンを分析し、そこから推論を導き出すことで、明示的な指示に従わずに学習し適応できるモデルを開発することである。
  • 進化計算― 生物学的着想に基づくアルゴリズム。
• 自然言語処理― 自然言語（人間の言語）を分析、理解、生成するシステムとアルゴリズムを構築すること。
• ロボット工学― ロボットの動作を制御するためのアルゴリズム。

• ネットワーク– さまざまな共有メディアまたは専用メディア間でデータを確実に通信するためのアルゴリズムとプロトコル。多くの場合、エラー訂正機能が含まれる。
• コンピュータセキュリティ― コンピュータシステムおよびコンピュータネットワークを保護するための実践的な側面。
• 暗号学– 複雑性、確率、代数学、数論の成果を応用して、暗号を発明・解読し、暗号プロトコルのセキュリティを分析する。

• コンピュータアーキテクチャ– コンピュータシステムの設計、構成、最適化、検証。主にCPUとメモリサブシステム（およびそれらを接続するバス）に関するもの。
• オペレーティングシステム– コンピュータプログラムを管理し、使用可能なシステムの基盤を提供するシステム。

• コンピュータグラフィックス― 視覚画像を合成的に生成するためのアルゴリズムと、現実世界からサンプリングされた視覚情報および空間情報を統合または変更するためのアルゴリズムの両方。
• 画像処理― 計算によって画像から情報を抽出すること。
• 情報視覚化― 人間の相互作用を促進し、探索と理解を容易にするために、抽象的なデータを表現および表示する手法。

• 並列コンピューティング– 同時計算の理論と実践。あらゆるマルチタスクまたはマルチスレッド環境におけるデータ安全性。
• 並行処理（コンピュータ科学） – 複数の同時実行スレッドを使用して計算を行い、逐次実行と比較して最大限の高速化を実現するために、さまざまなプロセッサ上で問題を解決するためのアルゴリズムを考案すること。
• 分散コンピューティングとは、ネットワークを介して複数のコンピューティングデバイスを使用して共通の目的やタスクを達成することであり、それによって、あらゆるタスクにおいて単一プロセッサの貢献に伴う遅延を削減する。

データベースの概要

• 関係データベース―データベースの集合論的およびアルゴリズム的基盤。
• 構造化ストレージ– NoSQLデータベースなどの非リレーショナルデータベース。
• データマイニング– 文書やデータベース内の情報を検索および処理するためのアルゴリズムの研究。情報検索と密接に関連している。

• コンパイラ理論–オートマトン理論に基づいたコンパイラ設計の理論。
• プログラミング言語の実用性– プログラミング言語の分類、その長所と短所。オブジェクト指向プログラミングなどの様々なプログラミングパラダイム。
• プログラミング言語理論– プログラミング言語設計理論
• 形式意味論― プログラムの意味を厳密に数学的に研究する学問。
• 型理論― データの型の形式的な分析、およびこれらの型を使用してプログラムの特性、特にプログラムの安全性を理解すること。

• 計算科学とは、数学モデルや定量分析手法を構築し、コンピュータを用いて科学的問題を分析・解決する学問分野である。
• 数値解析–根の探索、積分、常微分方程式の解法、特殊関数の近似など、数学的問題の近似数値解法。
• 記号計算– 記号形式の式を操作および解くこと。コンピュータ代数とも呼ばれる。
• 計算物理学– 大規模非解析システムの数値シミュレーション
• 計算化学– 化学構造と特性を決定するための理論化学の計算モデリング
• バイオインフォマティクスと計算生物学– コンピュータ科学を用いて生物学的データを維持、分析、保存し、タンパク質の折り畳み、機能予測、系統発生などの生物学的問題を解決する。
• 計算神経科学–神経生理学の計算モデリング。
• 計算言語学
• 計算論理– 計算を実行したり、計算について推論したりするために論理を用いること 
• 計算工学– アルゴリズム訓練の分野 

ソフトウェアエンジニアリングの概要

• 形式手法― ソフトウェア設計を記述し、推論するための数学的手法。
• ソフトウェアエンジニアリング― プログラムの設計、開発、テストに関する原理と実践、および適切なエンジニアリング手法。
• アルゴリズム設計– アルゴリズム理論の考え方を用いて、実際の課題に対する創造的な解決策を設計する。
• コンピュータプログラミング― プログラミング言語を用いてアルゴリズムを実装する行為。
• 人間とコンピュータの相互作用― 人間が使用するコンピュータインターフェースの研究と設計。
• リバースエンジニアリングとは、既存の任意のソフトウェアを理解するために科学的手法を適用することである。

• オートマトン理論― 問題を解決するための様々な論理構造。
• 計算可能性理論― 現在のコンピュータモデルで何が計算可能か。アラン・チューリングらが開発した証明は、何が計算可能で何が計算不可能かという可能性についての洞察を与えてくれる。
  • コンピュータサイエンスにおける未解決問題一覧
• 計算複雑性理論– 計算のクラスに対する基本的な限界（特に時間と記憶容量）。
• 量子コンピューティング理論 ―ビットの量子重ね合わせを含む計算モデルを探求する。