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 AI w badaniach naukowych
- Przegląd zastosowań AI w badaniach i odkryciach
- Rola DeepSeek w automatyzacji procesów badawczych
- Etyczne aspekty i odpowiedzialne wykorzystanie AI w nauce
Przegląd literatury i synteza wiedzy wspomagane AI
- Wykorzystanie DeepSeek AI do analizy artykułów naukowych i ekstrakcji wniosków
- Automatyzacja zarządzania cytatami za pomocą narzędzi opartych na AI
- Identyfikowanie luk badawczych i formułowanie hipotez z pomocą AI
Ekstrakcja danych i testowanie hipotez
- Przetwarzanie danych strukturalnych i niestrukturalnych za pomocą DeepSeek
- Analiza statystyczna i rozpoznawanie wzorców wspomagane AI
- Weryfikacja hipotez naukowych za pomocą modeli predykcyjnych
AI do analizy predykcyjnej i symulacji
- Zastosowanie DeepSeek AI do przewidywania trendów i wyników naukowych
- Integracja AI z symulacjami obliczeniowymi i modelowaniem
- Studia przypadków: AI w odkrywaniu leków, modelowaniu klimatu i badaniach fizycznych
Automatyczne generowanie raportów naukowych
- Wykorzystanie DeepSeek AI do tworzenia strukturyzowanych tekstów naukowych
- Generowanie streszczeń, podsumowań i pełnych raportów za pomocą AI
- Zapewnianie dokładności i wiarygodności treści generowanych przez AI
Zaawansowana integracja AI w procesach badawczych
- Łączenie DeepSeek AI z innymi narzędziami badawczymi (np. Jupyter, Zotero)
- AI w recenzowaniu naukowym i publikowaniu
- Przyszłe trendy w badaniach i odkryciach wspomaganych AI
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
Opinie uczestników (1)
Rozszerzenie wiedzy z AI.