Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI w badaniach naukowych

  • Przegląd zastosowań AI w badaniach i odkryciach
  • Rola DeepSeek w automatyzacji procesów badawczych
  • Rozważania etyczne i odpowiedzialne używanie AI w nauce

Recenzja literatury i synteza wiedzy zasilana AI

  • Korzystanie z DeepSeek AI do analizy prac akademickich i wyciągania wniosków
  • Automatyzacja zarządzania cytowaniami za pomocą narzędzi zasilanych AI
  • Identyfikowanie luk w badaniach i formułowanie hipotez z użyciem AI

Eksport danych i testowanie hipotez

  • Przetwarzanie strukturowanych i nieskruturysowanych danych badawczych z użyciem DeepSeek
  • Statystyczna analiza i rozpoznawanie wzorców zasilane AI
  • Weryfikacja hipotez naukowych za pomocą modeli predykcyjnych

AI w analizie predykcyjnej i symulacjach

  • Zastosowanie DeepSeek AI do prognozowania trendów i wyników naukowych
  • Integracja AI z komputerowymi symulacjami i modelowaniem
  • Studia przypadku: AI w odkrywaniu leków, modelowaniu klimatu i badaniach fizycznych

Automatyczne generowanie raportów naukowych

  • Wykorzystanie DeepSeek AI do strukturyzowanego pisania naukowego
  • Generowanie streszczeń, podsumowań i pełnych raportów za pomocą AI
  • Zapewnienie dokładności i wiarygodności zawartości generowanej przez AI

Zaawansowana integracja AI w przepływach badawczych

  • Łączenie DeepSeek AI z innymi narzędziami badawczymi (np. Jupyter, Zotero)
  • Wspierana AI recenzja rówieśnicza i publikowanie naukowe
  • Przyszłe trendy w badaniach i odkrywaniu wiedzy zasilanych AI

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w metodach badań naukowych
  • Zapoznanie z narzędziami analizy danych (np. Python, R lub MATLAB)

Grupa docelowa

  • Badacze
  • Naukowcy
  • Analitycy danych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie