一、专业课程体系
智能分子工程作为新兴交叉学科，融合了人工智能、化学、生物学、材料科学等领域，旨在通过AI技术加速分子设计与应用开发。其课程体系可分为以下模块：
1. 基础理论与技术核心
分子科学基础：涵盖分子生物学、结构化学、量子化学等，构建分子层面的理论基础。
AI与算法应用：学习机器学习、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），以及分子动力学模拟、化学信息学分析工具，掌握AI在分子设计中的底层逻辑。
数据驱动研究：包括分子数据库构建、高通量筛选技术、多模态数据融合分析，例如利用AI预测分子性质或优化合成路径。
2. 跨学科与前沿技术
药物与材料设计：通过AI工具加速新型药物分子、功能材料（如催化剂、新能源材料）的发现与优化，典型案例包括大连理工大学利用AI将药物设计周期从3-5年缩短至20天。
合成生物学与绿色化学：结合基因编辑技术（如CRISPR）与AI算法，开发高效、环保的分子合成方法。
伦理与法规：涉及生物安全、AI伦理、知识产权保护等，应对行业规范化需求。
3. 实践与项目训练
校企合作项目：与药企、材料科技公司合作开发分子数据库或AI辅助设计平台，例如参与抗肿瘤药物筛选、纳米材料性能优化等实战项目。
科研平台支持：依托国家级实验室（如大连理工大学的智能分子工程中心），开展分子模拟实验与AI模型训练。
