Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie