Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в изкуственото разумие в научните изследвания
- Обзор на приложенията на изкуственото разумие в изследванията и откритията
- Ролята на DeepSeek в автоматизирането на процесите на изследване
- Етични разсъждения и отговорно използване на изкуственото разумие в науката
Определяне на литературни прегледи и синтез на знания с помощта на изкуственото разумие
- Използване на DeepSeek AI за анализ на академични статии и извлечане на инсайти
- Автоматизиране на управлението на цитации с инструменти, управлявани от изкуственото разумие
- Откриване на провали в изследванията и формулиране на хипотези с помощта на изкуственото разумие
Извличане на данни и тестване на хипотези
- Обработка на структурирани и неструктурирани изследователски данни с DeepSeek
- Статистически анализ и разпознаване на образци, управлявани от изкуственото разумие
- Проверка на научни хипотези с помощта на предсказателни модели
Изкуственото разумие за предсказателен анализ и симулации
- Прилагане на DeepSeek AI за предсказване на научни тенденции и резултати
- Интегриране на изкуственото разумие с компютърни симулации и моделиране
- Примери: изкуственото разумие в откриването на лекарства, моделиране на климата и изследвания в физиката
Автоматизиране на генерирането на научни отчети
- Използване на DeepSeek AI за структурирано научно писане
- Генериране на резюмета, обобщения и пълни отчети с изкуственото разумие
- Осигуряване на точност и доверие в съдържание, генерирано от изкуственото разумие
Напреднали интеграции на изкуственото разумие в изследователските процес
- Комбиниране на DeepSeek AI с други изследователски инструменти (например, Jupyter, Zotero)
- Усилване на рецензирането от колеги и академичното публикуване с изкуственото разумие
- Бъдещи тенденции в изследванията и откриването на знания, управлявани от изкуственото разумие
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Основни знания за концепции на машинно обучение
- Опит в научни изследователски методи
- Завършеност с инструменти за анализ на данни (например, Python, R или MATLAB)
Целева аудитория
- Изследователи
- Учени
- Аналитици на данни
14 часа