南洋理工大学的化学建模硕士课程（Master of Science in Chemical Modelling）由化学、化工与生物技术学院（CCEB）提供，是一门结合人工智能与数据科学的跨学科课程，旨在培养能够通过计算建模解决化工、生物医药及材料领域实际问题的综合型人才。该课程内容丰富且实用，具体如下：
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课程学分要求：学生需完成至少30个学分的课程，包括4门必修课（12学分）和6门选修课（18学分）。此设置旨在全面提升学生的计算建模能力，并允许学生根据「分子计算」「生物医药」「智能管理」三个方向进行个性化学习，同时可选择研究课题或专业实习路径，兼顾学术与产业需求。
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核心必修课程（12学分）
- 化学建模数值方法：教授化学建模中使用的数值计算方法，帮助学生掌握利用数学工具解决化学问题的能力，为后续的模拟和计算奠定基础。
- 化工数据科学分析高级统计学：专注于化工领域的数据分析，通过高级统计学知识，指导学生从大量数据中提取有价值的信息，熟悉统计方法在化工实验数据和生产数据处理中的应用。
- 化工与生物工程数据挖掘：使学生掌握化工与生物工程领域的数据挖掘技术，能够从复杂数据集中发现潜在模式和关联规则，为工程优化和生物工程研究提供支持。
- 人工智能在化工优化中的应用导论：介绍人工智能在化工过程优化中的应用，包括利用机器学习算法优化生产流程、提高生产效率和产品质量等。
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选修课程（18学分，部分列举）
- 分子模拟：学习通过模拟分子间作用预测物性与反应路径，掌握分子动力学、蒙特卡罗等模拟方法，深入了解分子层面的化学现象。
- 催化剂计算设计：围绕催化剂的计算设计，通过理论计算探索新型催化剂的设计思路和方法，提升在催化领域的研究能力。
- 计算材料科学：运用计算方法研究材料的结构、性能及其相互关系，培养利用计算机模拟设计和开发新型材料的能力。
- 化工应用中的数据驱动计算流体力学：结合数据驱动理念和计算流体力学知识，学习运用相关技术解决化工过程中的流体流动问题，优化化工设备的设计和操作。
- 化学科学人工智能：深入探讨人工智能在化学科学中的应用，包括化学合成路线设计、化学性质预测等前沿领域。
- 工程应用中的物理信息机器学习：结合机器学习技术与物理信息，培养解决工程实际问题的能力，提高工程系统的性能和可靠性。
- 数字化项目管理：教授在数字化时代进行项目管理的方法和技巧，包括项目规划、资源分配、进度跟踪等，培养在化工及相关领域管理项目的能力。
- 生物成像分析：专注于生物成像数据的分析方法，帮助掌握从生物图像中提取有用信息的技能，为生物医学研究提供支持。
- 人体数字孪生：赋能精准医疗：探索构建人体数字孪生模型，并应用于精准医疗领域，如疾病诊断、治疗方案优化等。
- 生物工程定量方法：介绍生物工程领域的定量分析方法，使学生能够对生物过程进行量化研究，为生物工程的设计和优化提供依据。
- 过程设计、优化与供应链：涉及化工过程的设计、优化以及供应链管理方面的知识，培养从整体上优化化工生产过程和供应链的能力。
- 建模与仿真在制药工艺中的应用：针对制药工艺，学习如何运用建模与仿真技术来优化制药流程、提高药品质量和生产效率。
- 化学建模研究课题I/II：可选择参与化学建模相关的研究课题，在导师指导下进行深入的学术研究，提升科研能力和创新思维。
- 专业实习I/II：通过专业实习，将所学知识应用到实际工作场景中，积累行业经验，为未来就业做好准备。
- 实验室轮转：在不同实验室进行轮转学习，拓宽研究视野，接触多种研究方法和技术，培养综合科研能力。
- 学术沟通训练：提升在学术领域的沟通能力，包括学术论文撰写、学术报告展示、科研团队协作交流等方面的技能。
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