CS隶属于数学院下Davi R. Cheriton 计算机科学系的专业。滑铁卢大学拥有加拿大顶尖的也是最大的计算机科学学术研究中心，包括16个研究团队。学生可以选择regular学习或者co-op，每学期5门课。滑铁卢数学学院处于世界领先水平，官网是这样介绍的：Your egree is your ticket to career success. Our grauates go on to work in leaing technology companies an at top universities aroun the worl.
CS是系统性的去研究信息与计算的理论基础，以及它们在计算机系统中，如何实现应用的实用技术学科。对于数学基础要求较高，学习偏向软件方面，对算法、计算和模型能力要求较高。
CS包含很多分支领域：有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探讨计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域专注于怎样实现计算，比如编程语言理论是研究描述计算的方法，而程序设计是应用特定的编程语言解决特定的计算问题，当前最火的人机交互科学，则是专注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。计算机科学专业主要有十大分支：软件工程、数据库、计算机网络、人工智能、计算机图形学和多媒体、体系结构／编译器和并行计算、人机交互、管理信息系统、信息安全、理论和算法。
算法的设计是分析和实现的研究是计算机科学的核心。很难想象任何大规模计算机应用程序，例如操作系统，编译器，大规模数据库系统或计算机图形包，它们不依赖于有效算法和数据结构的使用。
我们小组的研究人员探索了各种算法类型和应用领域。应用包括计算几何，图论（包括图绘），生物信息学（参见他们的单独条目），学习理论，网络路由，搜索引擎，数据库系统，量子计算，数论和形式语言。方法包括研究随机算法，自适应技术，近似算法，固定参数易处理算法和算法性能的数学分析，以及实施问题。数据的组织和结构是大多数算法性能的基础，是一个主要的研究领域。
计算复杂性是研究在时间，空间和其他资源（例如随机性）方面测量的有效计算的固有限制。我们的团队包括复杂性理论的各个方面的研究人员，包括Kolmogorov复杂性以及密码学。
人工智能小组在人工智能的领域进行研究。该小组对智能交互，多智能体系统，自然语言理解，约束规划，计算视觉，决策理论规划和学习以及机器学习等模型有着浓厚的兴趣。
· 智能用户界面。集成自然语言处理模型和用户模型，以产生更有效的人机交互。这包括设计允许混合主动交互的界面。应用领域包括界面代理，电子商务和推荐系统。
· 多代理系统。研究计算限制如何影响多智能体系统中的战略行为，以及开发克服机制设计和博弈论实际应用中出现的计算问题的方法。设计协作问题解决代理系统，重点是多代理系统应用程序的通信和协调问题，以设计有效的电子市场和可调节的自治系统。在多代理系统中建立信任，声誉和激励，包括使用社交网络。
· 自然语言处理：探索统计和语言技术，自动分析自然文本，合成文档集群，从非结构化文档中检索信息，以及计算修辞的方法和软件工具的开发。应用领域包括个性化移动健康和网络分析。
· 约束编程。通过强调建模和使用约束传播的通用搜索算法的应用来研究解决困难组合问题的方法。当前的项目包括指令调度，全局约束的约束传播器，以及应用机器学习技术来设计启发式。
· 计算愿景。基于贝叶斯推理，偏好规则和定性概率开发感知计算理论，并将这些方法应用于对象识别，运动估计和学习中的问题。其他工作包括场景动态的计算感知，应用于事件识别，人机交互和机器人，图像运动的分析和分类，特别是在密集的场景中，以及在辅助技术中应用于自然环境中的人类行为的识别。
