CS（计算机科学）数学专业的学习内容主要包括以下几类课程：
基础数学课程
微积分：理解变化率和累积量的基础工具，虽然应用不如其他内容广泛，但在计算机科学中仍然是重要的基础。
线性代数：学习矩阵、向量空间和线性变换等内容，这些知识在机器学习和计算机图形学中应用广泛。
概率与统计：理解随机变量、概率分布、假设检验等内容，有助于数据分析和人工智能领域的研究。
离散数学
集合论、 图论、 组合数学等，这些知识在算法设计、数据结构等领域非常重要。
高级数学课程
多元微积分：在计算机科学中，多元微积分主要应用于图像处理、计算机视觉等领域。
数论：研究整数的性质和结构，在密码学等领域有重要应用。
拓扑学、 微分几何、 多变量分析、 泛函分析、 谐波分析、 常微分方程、 偏微分方程、 数值方法、 数值分析、 科学计算等，这些课程在高级算法设计、系统分析和控制等领域有广泛应用。
应用数学课程
数学建模与模拟：研究如何将数学模型应用于实际问题中。
运筹学：运用数学方法进行优化决策。
其他相关课程
算法与数据结构：研究高效的算法和数据结构。
计算机组成原理、 操作系统、 编译原理与技术、 计算机网络等，这些课程虽然不是数学课程，但对于计算机科学专业的学生来说，也是非常重要的基础课程。
建议
重视基础：数学是计算机科学的基础，掌握扎实的数学知识对于编程和算法的学习至关重要，尤其是对于希望从事人工智能、机器学习、数据科学等领域的同学。
选择课程：根据个人兴趣和职业规划，选择适合自己的数学课程，如人工智能方向可能需要重点学习概率与统计，而系统分析方向可能需要多关注微分方程和数值方法。
实践应用：通过项目实践和应用，加深对数学知识的理解和应用能力，如在数据分析和机器学习项目中，运用概率与统计知识进行模型评估和优化。