计算机专业的各个大方向主要有：AI（人工智能）、Systems（计算机系统）、Theory（计算机理论）、Interdisciplinary Areas（交叉领域）。这些领域中又会有很多具体的研究方向：

一、AI，人工智能——目前大火的方向

1. 机器学习（Machine Learning）

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

2. 数据挖掘（Data Mining）

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

3. 计算机视觉（Computer Vision）

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

4. 自然语言处理（Natural language Processing）

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

5. 信息检索（The Web & information retrieval ）

信息检索有广义和狭义的之分。广义的信息检索全称为“信息存储与检索”，是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。狭义的信息检索为“信息存储与检索”的后半部分，通常称为“信息查找”或“信息搜索”，是指从信息集合中找出用户所需要的有关信息的过程。狭义的信息检索包括3个方面的含义：了解用户的信息需求、信息检索的技术或方法、满足信息用户的需求。

二、计算机系统（System）——底层建设

1. 计算机体系结构（Computer architecture）

计算机体系结构是指根据属性和功能不同而划分的计算机理论组成部分及计算机基本工作原理、理论的总称。其中计算机理论组成部分并不单与某一个实际硬件相挂钩，如存储部分就包括寄存器、内存、硬盘等。

2. 计算机网络（Computer Network）

计算机网络是指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。

3. 网络安全（Cyber Security）

网络安全（Cyber Security）是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

4. 数据库（Database）

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

5. 嵌入式系统（Embedded & real-time systems）

嵌入式系统由硬件和软件组成．是能够独立进行运作的器件。其软件内容只包括软件运行环境及其操作系统。硬件内容包括信号处理器、存储器、通信模块等在内的多方面的内容。

6. 高性能计算（High-performance computing）

高性能计算(High performance computing， 缩写HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。

7. 移动计算（Mobile computing）

移动计算是随着移动通信、互联网、数据库、分布式计算等技术的发展而兴起的新技术。移动计算技术将使计算机或其它信息智能终端设备在无线环境下实现数据传输及资源共享。它的作用是将有用、准确、及时的信息提供给任何时间、任何地点的任何客户。这将极大地改变人们的生活方式和工作方式。

8. 操作系统（Operating systems）

操作系统（operation system，简称OS）是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入设备与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

软件工程（Software Engineering）软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

三、计算机理论（Theory）——基础理论

1. 计算复杂性（Algorithms & complexity）

计算复杂性理论是理论计算机科学的分支学科，使用数学方法对计算中所需的各种资源的耗费作定量的分析，并研究各类问题之间在计算复杂程度上的相互关系和基本性质，是算法分析的理论基础。

2. 密码学（Cryptography）

密码学是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。

四、交叉领域（Interdisciplinary Areas）——交叉应用

1. 计算生物学与生物信息学（Comp. bio & bioinformatics）

计算生物学（Computational Biology）是生物学的一个分支，是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。

2. 计算机图形学（Computer graphics）

计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。

3. 人机交互（Human-computer interaction）

人机交互、人机互动（英文：Human–Computer Interaction或Human–Machine Interaction，简称HCI或HMI），是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。

4. 机器人（Robotics）

机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。

5. 可视化（Visualization）

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。

目前来说，计算机专业的就业还是很好的，如果大家未来想从事基础开发岗未来向架构师转，那么可能较为优秀的本科学历或者硕士学历还是可以的，但是如果想从事算法岗，现在的大厂的要求差不多都是要硕士及以上了，并且要有一定的科研项目经历。这些具体的方向中，无疑是CV和NLP最火，但是火的方向也是前所未有的内卷，很多算法岗的报录比达到了惊人的40:1甚至更高。但是体系结构、系统、理论方面目前研究人员并不是很多，因为这些方向相对比AI来说出成果很难，但是这些基础的理论与体系结构确实是目前限制AI发展的一个重要阻碍。至于交叉领域也是更加注重计算机科学在某个领域的应用与适用于这个领域的新的研究。