Топ-6 самых сложных направлений в информатике

Перевод статьи Клеофаса Мулонго «Top 6 Hardest Subjects In Computer Science».

Является ли информатика сложной дисциплиной? Большинство людей думают, что да. Поскольку это технический курс, очевидно, что люди заранее ожидают, что столкнуться со многими трудностями во время его изучения.

Одновременно большинство людей думает, что в целом информатика не супер-сложна. Некоторые темы можно довольно легко усвоить. Но есть и другие, понять которые не так-то просто. Поэтому, вместо того чтобы говорить об информатике в целом, давайте рассмотрим самые сложные направления этой науки.

1. Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) возглавляет список самый сложных вещей в информатике. В рамках этой дисциплины студенты учатся программировать умные машины – машины, умеющие мыслить и действовать, как люди. У этих машин должны быть определенные особенности, позволяющие им решать проблемы. К ним относятся способность учиться, рассуждать, воспринимать информацию и принимать решения, зависящие от многих обстоятельств.

Итак, почему ИИ является сложной темой в информатике? Первая причина в том, что это направление требует междисциплинарного подхода. Чтобы понимать и реализовывать теории в сфере ИИ, вам нужно комбинировать знания из различных дисциплин, связанных с компьютерными науками. К ним в числе прочих относятся программирование, математика, психология, лингвистика и даже управление базами данных. Сочетание всех этих дисциплин в одном продукте это непростое дело.

Вторая причина возникающих сложностей кроется в самой природе технологии ИИ. Это не статичная сфера. С течением времени она постоянно меняется. Концепции, работавшие несколько лет назад, могут быть неприменимы сегодня. Это означает, что люди, изучающие ИИ, будут все время сталкиваться со все новыми концепциями.

Тем не менее, ИИ это одно из самых выгодных в экономическом плане направлений в информатике. Специалисты по искусственному интеллекту, несомненно, пользуются очень высоким спросом.

2. Теория алгоритмов

Если вы изучаете информатику, то вам нужно не только научиться использовать компьютер для решения проблем. Вам нужно получить глубокое понимание того, каким образом компьютер способен прийти к определенному решению. Теория алгоритмов это часть информатики, в которой детально разбирается, каким образом может быть решена проблема с использованием определенного алгоритма и модели вычислений.

В общем, теория алгоритмов делится на три отдельных ветви. Это теория вычислимости, теория автоматов и теория сложности. Все они могут снабдить вас знаниями того, как исследовать ограничения и возможности компьютера.

Теория алгоритмов охватывает и модели вычислений. Студенты изучают несколько моделей, включая самую распространенную — машину Тьюринга.

Кроме анализа того, как может быть решена проблема, теория алгоритмов также учит студентов анализировать, эффективно ли решают существующие проблемы применяемые методы и алгоритмы. Это означает, что информатики должны обращать внимание на разные аспекты, включая необходимый объем памяти и время, которое понадобится для получения решения.

3. Микропроцессоры

Еще одна тема информатики, сложная для изучения, – микропроцессоры. Микропроцессоры также известны как чипы логики и являются двигателями компьютеров. Типичный микропроцессор содержит все функции центрального процессора. Он выполняет как арифметические, так и логические функции компьютера.

Звучит не так сложно, правда? Но если вы изучаете информатику, ваше понимание будет простираться значительно дальше определения, что такое микропроцессор. Вы узнаете, как он работает и даже как его спроектировать. Поскольку микропроцессоры составляют интегральную часть любой вычислительной системы, студент-информатик должен быть готов воспринимать большое количество информации об этих устройствах.

Тема микропроцессоров довольно широкая и очень техническая. Для начала вам нужно будет изучить логические операции и математические вычисления. Но этого будет недостаточно, так что вам придется погрузиться в основы электроники. Это связано с тем что микропроцессоры состоят из тысяч электронных компонентов, таких как транзисторы и интегральные схемы. Вы также познакомитесь с различными дизайнами микропроцессоров и узнаете, как каждый из них решает определенные проблемы.

Эта тема даст вам знания и навыки, необходимые для создания микропроцессоров.

4. Продвинутые системы баз данных

Возможно, вы знакомы с основами баз данных. Наверняка с этой темой у вас не возникло проблем. Но более продвинутые базы данных это одна из довольно сложных тем в информатике. И хотя в нее входят и уже известные вам основы, она гораздо глубже, поскольку затрагивает более сложные концепции.

Основы баз данных применяются в обычных бизнес-приложениях, в то время как более сложные системы баз данных выходят за пределы использования в обычном бизнесе. Они используются для управления данными в сложных приложениях.

5. Создание компиляторов

Создание компиляторов также относится к самым сложным темам информатики. Компилятор это программа для конвертации программ, написанных на высокоуровневых языках, в машинный код. В этой теме информатики подробно рассматривается, как происходит процесс перевода и оптимизации.

Студенты-информатики изучают механизмы перевода и выявления ошибок в процессе компиляции. Также они изучают лексический и синтаксический анализ в ходе генерации кода.

Это достаточно сложная тема, поскольку требует хороших навыков программирования, причем нужно разбираться в разных языках.

6. Обработка изображений и компьютерное зрение

Это две довольно связанные между собой темы. Обработка изображений предполагает предоставление компьютеру возможности вносить некоторые изменения в изображения. Таким образом компьютер сделает изображение более привлекательным.

Компьютерное зрение анализирует изображения и другие данные для получения улучшенной символической информации.

Обе темы достаточно сложны. Они требуют от студента полного погружения. Также стоит отметить, что данное направление информатики постоянно развивается, поэтому студентам придется постоянно учиться новинкам в технологиях. Однако в современном мире эти темы имеют очень широкий спектр применения.

В заключение хочется сказать, что с позитивным настроем и решимостью вы, конечно, сможете одолеть эти темы, несмотря на всю их сложность.