CS部分学科简介及研究机构-德国篇

作者简介：2011年来到德国，先后于德国萨尔大学和乌尔姆大学计算机科学攻读博士学位，并曾经就职于德国马克斯普朗克信息研究（萨尔布吕肯），萨尔大学，德国癌症研究中心（海德堡）和乌尔姆大学神经信息处理中心。主攻方向为基于计算机视觉的人体动作分析，曾在biomedical engineering，HCI以及其他领域都有文章发表。

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关于CS热门领域人工智能、机器学习部分薪资待遇：

全球 TOP 互联网公司及学术界人工智能方向薪资、高薪的揽才计划有哪些？

首先，本文中的汇总基于个人经验和与各级研究人员的交流。

其次，各个研究机构和大学之间通过项目（比如SFB）合作，而同一教授也在不同的科研机构任职，因此介绍某一方向的时候，可以把几个机构合起来一起说，比如大学A/机构B/机构C。

另外，因为笔者知识水平有限而无法涵盖计算机所有学科，敬请读者谅解并欢迎补充更正。

1、离散数学，数据结构，算法，科学计算

计算机传统学科，也可以认为是应用数学学科，是以下各个方向的基石。萨尔大学/马普信息所，波恩大学/马普数学所，以及哥廷根大学有比较深厚的研究实力和研究传统。此外，海德堡大学的Mathematikon

有优秀的研究环境和充足的科研经费, 并专门开设了scientific

computing 的硕士课程。

2、人工智能和计算机视觉

这一部分所说的计算机视觉包括行人检测和追踪，人体姿态估计，人体动作捕捉，物体探测和识别，图像分割，视频分析等研究方向。

在计算机视觉领域，萨尔大学/马克斯普朗克信息所，图宾根大学/马克斯普朗克智能系统所这些机构处于领跑的位置。位于其后的包括亚琛工业大学，慕尼黑工业大学，弗莱堡大学，卡尔斯鲁厄工业大学，海德堡大学等等。这些机构硬件资源充沛，课题开展广泛，与美国知名大学（比如MIT，斯坦福，伯克利，哈弗等）都有深度和合作。比如，马普所某组senior researcher的评选要去斯坦福。这些机构每年在各种顶级会议和杂志上有稳定的输出。

值得注意的是，德国的大型跨国公司，比如宝马，奔驰，bosch, continental

等与这些研究机构都有合作。很多教授挂名公司内的PHD导师。这些在职博士的待遇普遍好过研究所内博士的待遇，并更容易得到公司的正式编制。公司PhD的内容我们以后细说。

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3、机器人

机器人学有很多分支，而不同的机构擅长不同的分支。在学习算法领域，达姆斯塔特大学和图宾根马普智能系统研究所比较有名。这两个机构之间有很深的合作关系，研究人员有时候交叉任职。而这两个机构同美国南加州大学又有很深的合作关系，比如马普所autonomous motion组的带头人同时是南加州的教授。在嵌入式系统，仿生机器人，人机交互等领域，慕尼黑工大和卡尔斯鲁厄工大处于领先的位置。其中，慕尼黑工大的项目会与认知科学和神经科学交叉，卡鲁的项目会相对传统一些。在实际应用上面，DFKI（不来梅）的机器人部会研发陆地，水下以及空间机器人。在医疗机器人领域，领跑的算是慕尼黑工大和吕贝克大学。

4、计算机图形学

计算机图形学和计算机视觉有很多交叉的地方，然而计算机图形学侧重于利用计算机生成图像或者三维模型，计算机视觉侧重于对图像进行语义分析。在计算机图形学方面，萨尔大学/马普信息所/DFKI/Intel视觉计算中心 的研究实力比较突出。研究和教学内容涵盖了上游的三维几何建模，图像几何分析，图像渲染等研究领域，到下游的引擎开发，3Dweb, 并行计算等工程领域。同时马普所同国内的机构比如清华大学，浙江大学等都有合作。

5、人机交互

人机交互是主要基于计算机科学和心理学的交叉学科，有偏重人因素的方向（human factor）,有偏重计算机的方向。在人机交互领域，成果比较多的有，萨尔大学/马普信息所/DFKI，图宾根大学，奥格斯堡大学，乌尔姆大学等。

6、生物信息

生物信息是用计算机来解决生物问题，比如分析基因序列，查找检测致癌基因，模拟药物靶点等等，是一个比较吃数据的方向。在生物信息领域，萨尔大学/马普信息所/生物信息中心 基本处于领跑的位置，擅长算法的开发，并向海德堡大学等生物医学强校稳定的培养和输出人才。同时，海德堡大学/德国癌症研究中心/EMBL，乌尔姆大学等学校依托强大的生物医疗背景，生物信息数据搜集相对容易，因此生物信息研究比较容易出成果。

7、医疗图像处理

医疗图像处理研究的问题包括CT/MRI图像分割，三维建模，图像配准（image registration），离体/活体病变组织识别，手术导航，VR/AR等。这方面领先的是慕尼黑工大/亥姆霍兹研究所，海德堡大学/德国癌症研究所，纽伦堡大学，吕贝克大学/弗朗霍夫研究所等。其中，慕尼黑工大和海德堡大学研究方向比较广泛，吕贝克大学/弗朗霍夫研究所在图像配准方向领先其他机构。因为大数据和深度学习的普及，用人工智能处理医疗图像是近两年比较火的研究方向，也是为数不多的可以让计算机科学家发表CNS的研究方向。

8、神经计算，认知计算

神经计算侧重神经信号处理，生物启发式的数学建模，认知心理学机理建模，脑部神经回路模拟，神经网络硬件实现等等。很多大学的研究课题属于欧洲大脑计划的一部分，也是计算机科学家可以发表CNS的方向，然而比起其他学科，神经计算和认知计算属于冷门方向。另外，虽然同样是神经网络，神经计算的研究点与深度学习的关联并不大，研究人员甚至会出现相互看不起的现相。在神经计算和认知计算领域，图宾根大学/马普生物控制所，乌尔姆大学，奥斯纳布吕克大学等机构都有大量的研究组，并且与美国很多大学（比如哈弗）都有合作。

9、情感计算（affective computing）

情感计算是一门新兴交叉学科，目的在于利用计算机理解和生成人类情感，比如疼痛识别， 高兴/悲伤/害怕 等情感识别。在这一方向成果比较多的有奥格斯堡大学，乌尔姆大学，纽伦堡大学等。其中奥格斯堡大学一教授任欧洲科学院院士，另一教授出任IEEE affective computing主编，兼任英国帝国理工教授，并与哈工大合作紧密。

最后， @留德华叫兽

曾发表过一篇文章，汇总介绍了美国之外的CS项目，请大家猛戳：

【信息汇总】美国以外CS/ML等人工智能方向硕博项目精选：

https://dwz.cn/hGGvSEQ7

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