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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории