美国研究生计算机科学专业的课程通常包括以下几个方面：
核心专业课程
数学课程：线性代数、微积分、概率论和数理统计、随机优化、Monte Carlo方法、优化（linear, nonlinear, quadratic, convex programming）、离散数学。
计算机基础：算法、数据结构、一门偏统计的编程语言如Python、Matlab、R。
计算机高级：人工智能、机器学习、数据挖掘。
专业方向课程
人工智能：AI原理与技术、自然语言处理、机器学习、机器人系统、计算学习系统、计算机视觉、概率与统计/高级数据分析。
软件工程：软件设计、编程语言和软件测试、需求分析、结构设计、开发流程、生命周期等。
数据库：数据库系统原理、高级数据分析、数据库系统实现、数据库系统高级课题、事务处理与分布式数据库。
计算机网络：包括Telecommunication（通信）。
计算机图形学：计算机图形学、计算机视觉、计算机可视化界面、计算机动画、三维用户界面、计算机成像、三维摄影。
人机交互：人机交互设计导论、用户界面设计、交互设计工作室、AI相关课程。
数量分析及科学电脑化：数值线性代数、算法分析、偏微分方程、初边值问题。
计算机系统：计算机体系结构、操作系统、编译器、并行计算等。
编程语言：学习不同编程范式（如面向对象、函数式编程），以及编程语言的设计和实现，常用语言包括C++、Java、Python等。
计算理论：图灵机、自动机理论、计算复杂性（P与NP问题）。
选修课程
根据学生的兴趣和职业规划来选择，可以涉及更加具体和深入的领域，如人工智能、机器学习、软件设计等。
研究项目
学生通常需要完成一个或多个研究项目，以展示他们的研究和应用能力。
这些课程为学生提供了计算机科学领域的全面教育，并为他们提供了在多个专业方向上深入研究和应用的能力。建议学生在选择课程时，结合自己的兴趣和职业规划，选择最适合自己的课程和研究方向。