План на курса

Въведение в AI в научните изследвания

  • Преглед на приложенията на AI в изследванията и откритията
  • Ролята на DeepSeek в автоматизирането на изследователските процеси
  • Етични съображения и отговорно използване на AI в науката

Преглед на литературата и синтез на знания, базирани на AI

  • Използване на DeepSeek AI за анализиране на академични статии и извличане на прозрения
  • Автоматизиране на управлението на цитирания с инструменти, управлявани от AI
  • Идентифициране на пропуски в изследванията и формулиране на хипотези с AI

Извличане на данни и тестване на хипотези

  • Обработка на структурирани и неструктурирани изследователски данни с DeepSeek
  • Управляван от AI статистически анализ и разпознаване на образи
  • Валидиране на научни хипотези с помощта на прогнозни модели

AI за прогнозен анализ и симулация

  • Прилагане на DeepSeek AI за прогнозиране на научни тенденции и резултати
  • Интегриране на AI с изчислителни симулации и моделиране
  • Казуси от практиката: ИИ при откриване на лекарства, моделиране на климата и физични изследвания

Автоматизирано генериране на научни доклади

  • Използване на DeepSeek AI за структурирано научно писане
  • Генериране на резюмета, резюмета и пълни доклади с AI
  • Осигуряване на точност и достоверност в генерираното от AI съдържание

Разширено интегриране на AI в изследователски работни потоци

  • Комбиниране на DeepSeek AI с други изследователски инструменти (напр. Jupyter, Zotero)
  • Подобрена от AI партньорска проверка и академично публикуване
  • Бъдещи тенденции в задвижваните от AI изследвания и откриване на знания

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите за машинно обучение
  • Опит с методологии за научни изследвания
  • Познаване на инструментите за анализ на данни (напр. Python, R или MATLAB)

Публика

  • Изследователи
  • Учени
  • Анализатори на данни
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории