Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w badaniach naukowych

  • Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w badaniach i odkryciach naukowych
  • Rola DeepSeek w automatyzacji procesów badawczych
  • Kwestie etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji w nauce

Przegląd literatury i synteza wiedzy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

  • Wykorzystanie DeepSeek AI do analizy artykułów naukowych i wyciągania wniosków
  • Automatyzacja zarządzania cytowaniami za pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji
  • Identyfikacja luk badawczych i formułowanie hipotez za pomocą sztucznej inteligencji

Ekstrakcja danych i testowanie hipotez

  • Przetwarzanie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych badawczych za pomocą DeepSeek
  • Analiza statystyczna oparta na sztucznej inteligencji i rozpoznawanie wzorców
  • Weryfikacja hipotez naukowych przy użyciu modeli predykcyjnych

Sztuczna inteligencja do analizy predykcyjnej i symulacji

  • Zastosowanie DeepSeek AI do przewidywania trendów i wyników naukowych
  • Integracja sztucznej inteligencji z symulacjami obliczeniowymi i modelowaniem
  • Studia przypadków: Sztuczna inteligencja w odkrywaniu leków, modelowaniu klimatu i badaniach fizycznych

Zautomatyzowane generowanie raportów naukowych

  • Wykorzystanie DeepSeek AI do ustrukturyzowanego pisania tekstów naukowych
  • Generowanie abstraktów, streszczeń i pełnych raportów za pomocą sztucznej inteligencji
  • Zapewnienie dokładności i wiarygodności treści generowanych przez AI

Zaawansowana integracja AI w przepływach pracy badawczej

  • Łączenie DeepSeek AI z innymi narzędziami badawczymi (np. Jupyter, Zotero)
  • Wzmocniona sztuczną inteligencją recenzja i publikowanie akademickie
  • Przyszłe trendy w badaniach opartych na sztucznej inteligencji i odkrywaniu wiedzy

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
  • Doświadczenie z metodologią badań naukowych
  • Znajomość narzędzi do analizy danych (np. Python, R lub MATLAB)

Odbiorcy

  • Naukowcy
  • Naukowcy
  • Analitycy danych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie