计算机科学研究涵盖广泛领域，致力于解决技术挑战和推进实际应用。这些领域通常相互重叠，但大致可分为理论基础、系统设计和应用技术。研究人员旨在提高效率、安全性、可用性，同时解决软件、硬件和数据处理中出现的新问题。以下是与开发者相关的三个主要研究领域及其示例。
一个主要领域是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，重点是创建能够从数据中学习以做出决策或预测的系统。例如，自然语言处理 (NLP) 研究人员开发了像 Transformer 这样的模型，以改进聊天机器人或翻译工具。强化学习用于机器人领域，通过试错来训练机器。另一个子领域是计算机视觉，其中的卷积神经网络等技术支持面部识别或医学图像分析等应用。在此领域工作的开发者经常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，并优化模型以提高性能或可伸缩性。
另一个活跃领域是系统与网络，涉及高效可靠的软件和硬件基础设施设计。云计算研究探索用于可伸缩存储（例如 Kubernetes 集群）的分布式系统或无服务器架构。网络专家致力于研究像 HTTP/3 这样的协议，以降低网络通信延迟或提高安全性。嵌入式系统研究重点是优化物联网设备中的资源利用，例如节能传感器。此领域的开发者可能会贡献于 Linux 内核优化等开源项目，或设计能够处理高吞吐量事务的数据库。
第三个领域是安全与隐私，解决软件和数据处理中的漏洞问题。密码学研究人员开发像同态加密这样的加密方法，以便在不解密数据的情况下进行处理。网络安全团队分析恶意软件行为或使用机器学习创建入侵检测系统。以隐私为重点的工作包括用于 AI 训练中匿名化数据集的差分隐私技术。此领域的开发者可能会审计代码以查找缓冲区溢出等漏洞，或在企业系统中实现零信任架构。随着系统互联互通性增强以及 GDPR 等法规要求更严格的数据控制，这些努力至关重要。