计算机语言硕士主要学习内容如下：
数学类课程 ：高等数学、线性代数、离散数学、概率论、数理统计等。这些课程有助于培养逻辑思维和解决问题的能力。语言类课程：
C语言、C++、Java等编程语言。这些课程是人与计算机沟通的基础，对于理解和实现计算机程序至关重要。
专业类课程
计算语言学：
通过机器学习、数学分析和语言理论来处理语音和文本。机器学习课程通常使用Python或Java进行基于规则的语言建模，数学分析涵盖代数、逻辑和统计，语言理论则包括句法、语义、语音学、音韵学等。
自然语言处理：专注于对口语和书面语言的自动分析，广泛应用于信息提取、机器翻译、知识表示和语音识别等领域。
人工智能与机器学习：学习如何使用计算机模拟人类智能，实现自动化决策、推理和学习等功能，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法。
计算机视觉：研究如何让计算机“看”和理解图像和视频数据，实现目标检测、识别、跟踪等功能。
网络安全：学习如何保护计算机系统和网络免受攻击、破坏和数据泄露，包括加密技术、身份验证、访问控制、入侵检测系统等。
软件工程：研究如何高效地开发、维护和管理大型软件项目，涵盖需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等环节。
分布式系统与云计算：学习如何设计和实现高性能、可扩展的分布式系统，以及如何在云端部署和管理应用程序。
理论计算机科学：研究计算机科学的理论基础，包括计算复杂性、密码学、形式验证、自动推理等领域。
公共基础课：
矩阵论、概率论与数理统计、概率论与随机过程、微分方程数值解法、应用泛函分析、数学物理方程、数学建模等。
建议
跨学科知识：计算机语言硕士课程强调跨学科知识的重要性，因此学生需要掌握语言学、计算机科学和数学的基础知识。
实践项目：许多课程和项目都鼓励学生通过实践来应用所学知识，例如参与自然语言处理项目或开发智能应用。
选修课程：学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择选修课程，以扩展知识和技能。
通过这些课程的学习，计算机语言硕士毕业生将能够在语言与计算机应用交叉领域进行专业研究和开发。