Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w badaniach naukowych
- Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w badaniach i odkryciach
- Rola DeepSeek w automatyzacji procesów badawczych
- Etyczne aspekty i odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji w nauce
Przegląd literatury i synteza wiedzy wspomagane sztuczną inteligencją
- Wykorzystanie DeepSeek AI do analizy prac naukowych i ekstrakcji wniosków
- Automatyzacja zarządzania cytatami za pomocą narzędzi napędzanych sztuczną inteligencją
- Identyfikacja luk badawczych i formułowanie hipotez z pomocą sztucznej inteligencji
Ekstrakcja danych i testowanie hipotez
- Przetwarzanie danych strukturalnych i niestrukturalnych za pomocą DeepSeek
- Analiza statystyczna i rozpoznawanie wzorców wspomagane sztuczną inteligencją
- Walidacja hipotez naukowych za pomocą modeli predykcyjnych
Sztuczna inteligencja w analizie predykcyjnej i symulacjach
- 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
Automatyczne generowanie raportów naukowych
- Wykorzystanie DeepSeek AI do strukturalnego pisania naukowego
- Generowanie abstraktów, streszczeń i pełnych raportów z pomocą sztucznej inteligencji
- Zapewnienie dokładności i wiarygodności treści generowanych przez sztuczną inteligencję
Zaawansowana integracja sztucznej inteligencji w procesach badawczych
- Łączenie DeepSeek AI z innymi narzędziami badawczymi (np. Jupyter, Zotero)
- Wspomagane sztuczną inteligencją recenzowanie i publikowanie naukowe
- Przyszłe trendy w badaniach i odkryciach wspomaganych sztuczną inteligencją
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Doświadczenie w metodologiach badań naukowych
- Znajomość narzędzi do analizy danych (np. Python, R lub MATLAB)
Grupa docelowa
- Badacze
- Naukowcy
- Analitycy danych
14 godzin