Kurzusleírás

Bevezetés az AI-ba a tudományos kutatásban

  • Az AI-alkalmazások áttekintése a kutatásban és a felfedezésben
  • DeepSeek szerepe a kutatási folyamatok automatizálásában
  • Etikai megfontolások és felelős AI-használat a tudományban

AI-alapú irodalom áttekintése és tudásszintézise

  • DeepSeek AI használata tudományos dolgozatok elemzésére és betekintések kinyerésére
  • Hivatkozáskezelés automatizálása mesterséges intelligencia által vezérelt eszközökkel
  • Kutatási hiányosságok azonosítása és hipotézisek megfogalmazása az AI-val

Adatkinyerés és hipotézisvizsgálat

  • Strukturált és strukturálatlan kutatási adatok feldolgozása DeepSeek
  • AI-vezérelt statisztikai elemzés és mintafelismerés
  • Tudományos hipotézisek igazolása prediktív modellekkel

AI prediktív elemzéshez és szimulációhoz

  • DeepSeek AI alkalmazása tudományos trendek és eredmények előrejelzésére
  • Az AI integrálása számítási szimulációkkal és modellezéssel
  • Esettanulmányok: mesterséges intelligencia a gyógyszerkutatásban, klímamodellezésben és fizikai kutatásban

Automatizált tudományos jelentéskészítés

  • DeepSeek AI kihasználása strukturált tudományos íráshoz
  • Absztraktok, összefoglalók és teljes jelentések generálása mesterséges intelligencia segítségével
  • A mesterséges intelligencia által generált tartalom pontosságának és hitelességének biztosítása

Fejlett AI-integráció a kutatási munkafolyamatokban

  • DeepSeek AI kombinálása más kutatási eszközökkel (pl. Jupyter, Zotero)
  • AI által továbbfejlesztett szakértői értékelés és tudományos publikálás
  • A mesterséges intelligencia által vezérelt kutatás és tudásfeltárás jövőbeli trendjei

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
  • Tudományos kutatási módszertannal szerzett tapasztalat
  • Az adatelemző eszközök (pl. Python, R vagy MATLAB) ismerete

Közönség

  • Kutatók
  • Tudósok
  • Adatelemzők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák