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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie