Chemistry with Artificial Intelligence (with Industrial Experience) MChem, BSc
化学与人工智能（含工业经验）MChem，BSc本科
引言部分阐述了项目或研究的目的和背景，强调了所要解决的主要问题。它说明了该主题的重要性，并概述了工作旨在实现的目标。引言还简要介绍了所采用的方法，并预览了关键的发现或结果。总体而言，它通过提供背景信息，为读者奠定了理解基础，并展示了该项工作如何对所在领域做出贡献。其目标是以清晰、易懂的方式说明项目的内容、意义以及所获得的成果。
国家/地区
英国
学校
利兹大学
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
化学
学制
5年
学费
国际学生：32,750英镑（每年）
申请要求
中国学生需满足以下学术背景要求：
- 高考成绩达到总分的75%-85%；
- 高一和高二阶段整体均分不低于80%，且相关科目（如化学）成绩不低于80%；
- 获得高中毕业证书。
其他国际课程要求包括：A-level需AAB（含化学），若选修科学科目须通过实验部分；IB需Higher Level 6,6,5（含化学）；GCSE或同等学历需英语4分（C）及以上、数学6分（B）及以上。EPQ/IPQ/Welsh Baccalaureate获A等级者，A-level要求降至ABB（含化学A）。
- 高考成绩达到总分的75%-85%；
- 高一和高二阶段整体均分不低于80%，且相关科目（如化学）成绩不低于80%；
- 获得高中毕业证书。
其他国际课程要求包括：A-level需AAB（含化学），若选修科学科目须通过实验部分；IB需Higher Level 6,6,5（含化学）；GCSE或同等学历需英语4分（C）及以上、数学6分（B）及以上。EPQ/IPQ/Welsh Baccalaureate获A等级者，A-level要求降至ABB（含化学A）。
语言要求
雅思总分6.0，各单项不低于5.5。有关其他英语资格要求，请参阅[英语语言同等资格](https://www.leeds.ac.uk/international-admissions/doc/entry-requirements "English language equivalent qualifications")。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
托福iBT：总分80（阅读18，写作19，听力17，口语20）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 80 | 18 | 17 | 20 | 19 |
PTE学术英语考试：总分60（各单项不低于59）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 60 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2025-09-02 | 2026-01-14  0天 | 已截止 |
课程描述
本课程为利兹大学的“化学与人工智能（含工业经验）”本科与硕士一体化项目（MChem, BSc），学制四年，包含一年工业实习，每年修读120学分。课程融合核心化学与前沿人工智能（AI）技术，培养学生在药物研发、能源和环境可持续性等领域的创新能力。
学生系统学习量子力学、有机合成、大气化学及药物开发等化学核心内容，同时掌握AI在化学数据分析、分子行为预测、实验自动化和工艺优化中的应用。每周有1–1.5天实验室实践，依托Priestley实验室（合成化学）和Porter实验室（分析与计算化学）开展实训。
专业设施包括自动化连续流反应器、过程分析技术（HPLC、GCMS、NMR等）、液体处理机器人、数字孪生放大系统、高性能计算集群及机器学习算法。第四年在国际知名研究团队完成研究项目，开发新型数字化学解决方案。
教学方式涵盖讲座、工作坊、小组辅导、实验与项目式学习，配备个人导师与高年级同伴指导。评估方式多样：理论课以期末考试为主，实验与技能类课程通过实验报告和任务单评定，研究项目综合考核报告、展示与数据分析。
毕业生具备扎实的化学知识、先进的AI应用能力及行业所需可转移技能，适合在科学与工业领域发展。
学生系统学习量子力学、有机合成、大气化学及药物开发等化学核心内容，同时掌握AI在化学数据分析、分子行为预测、实验自动化和工艺优化中的应用。每周有1–1.5天实验室实践，依托Priestley实验室（合成化学）和Porter实验室（分析与计算化学）开展实训。
专业设施包括自动化连续流反应器、过程分析技术（HPLC、GCMS、NMR等）、液体处理机器人、数字孪生放大系统、高性能计算集群及机器学习算法。第四年在国际知名研究团队完成研究项目，开发新型数字化学解决方案。
教学方式涵盖讲座、工作坊、小组辅导、实验与项目式学习，配备个人导师与高年级同伴指导。评估方式多样：理论课以期末考试为主，实验与技能类课程通过实验报告和任务单评定，研究项目综合考核报告、展示与数据分析。
毕业生具备扎实的化学知识、先进的AI应用能力及行业所需可转移技能，适合在科学与工业领域发展。
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