帝国理工大学硕士申请（授课型）
专业介绍
数字化学
探索自动化、人工智能和大数据的进步如何彻底改变化学研究。
在本硕士课程中，您将探索化学实践是如何经历一场革命的。
您将了解自动化、人工智能和大数据的进步如何改变化学研究。
您还将分析数字分子设计将如何改变从小分子到材料和疫苗的合成和制造。
本课程将提高您对计算建模的认识。您将研究如何通过计算建模来预测复杂分子和系统的行为，以及如何利用计算建模来实时监控并行实验。
该课程主要通过网络授课，您将通过远程或在校园内开展的研究项目进行学习。
您可以完全在线学习该课程，也可以在伦敦帝国学院的校园内完成最后一个学期的研究项目。
您将从数字化学范围内的众多项目中进行选择，并积累实施机器学习策略的专业知识。
课程安排
核心模块
您将学习以下核心模块。
化学数据分析
了解统计学和机器学习的基础知识，学习如何建立预测模型。
化学家的 "黑客技术
开发硬件原型知识，运用快速原型技术。
本模块将以 "箱中实验室 "的形式进行。
化学、药物发现和材料中的自动化
回顾最先进的 "使能技术"，探索低成本开源自动化系统。
数据科学和人工智能中的伦理问题
研究数据科学和人工智能所提供的新功能的伦理影响。
期刊俱乐部
参加每周例会，讨论当前的相关研究，并介绍、强调和评论这些工作。
化学中的人工智能： 材料
考虑材料的硅设计问题，并将计算方法和机器学习应用于化学/材料问题。
化学中的人工智能 药物发现
分析通过反馈分析改进设计假设的人工智能系统的最新进展。
实验设计（DoE）
探索帮助科学家和工程师设计成套实验的实用工具，这些实验可有效提供有关所研究系统的信息。
化学创业与可持续性化学创新
了解从设计思考阶段到最终推介的可持续产品创意开发过程。
选修课程
您将选择一个选修模块并开展一个研究项目。
化学关键概念
掌握关键化学词汇以及化学结构和表示的基础知识。
Python 编程
熟悉 Python 这种通用编程语言，以及特定的数据处理功能和库
入学要求
化学、生物化学或化学工程专业 2:1学位。
注
持有数据科学相关专业（如计算机、应用数学和统计学）2:1 学位的申请者将根据具体情况予以考虑。
中国申请者必须已获得 "211 工程 "大学的学士学位，且最终总成绩达到 80% 或以上，方可被考虑录取。
博士研究生课程的申请人还必须持有硕士学位，且成绩在 80% 或以上。
英语要求：雅思7.0（各项小分6.5）托福iBT 100(各项小分22）
学费：40500英镑
此文章摘自学校官方网站： Digital Chemistry | Study | Imperial College London