Kurzusleírás

Bevezetés a NotebookLM használatába kutatásban

  • Alapvető képességek és korlátok
  • Navigálás a NotebookLM munkaterületen
  • A kutatásorientált AI-interakciók megértése

Kutatási források kezelése

  • Dokumentumok és adathalmazok importálása
  • Források hatékony szervezése
  • Kapcsolódó anyagok összekapcsolása többforrásos elemzéshez

Haladó szintetizálási technikák

  • Összefoglalások készítése több dokumentumból
  • Kulcspontok és témák kinyerése
  • Mintázatok és kapcsolatok azonosítása

Hivatkozás- és forráskezelés

  • Automatikus hivatkozás kinyerése
  • Bibliográfiai adatok strukturálása
  • Hivatkozások exportálása akadémiai írásokhoz

AI által támogatott tudásszervezés

  • Fogalmi térképek készítése AI segítségével
  • Elemzések keretekbe szervezése
  • Kutatási struktúrák iteratív finomítása

Jelentés- és kimenet generálás

  • Kutatási összefoglalók és összehasonlító mátrixok készítése
  • Strukturált elemzések generálása
  • Anyagok előkészítése publikációhoz vagy előadáshoz

Együttműködő kutatási munkafolyamatok

  • Jegyzetfüzetek és elemzések megosztása
  • Kollektív szintetizálás csapatokkal
  • Konzisztencia fenntartása közös kutatási területeken

Ajánlott eljárások a kutatási irányításban

  • Adatok pontosságának és források integritásának biztosítása
  • Újrahasznosítható kutatási sablonok kialakítása
  • Szervezeti tudásstandardok kialakítása

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Digitális kutatási munkafolyamatok ismerete
  • Tapasztalat akadémiai vagy szakmai irodalmi áttekintési folyamatokban
  • Általános ismeret a felhőalapú termelékenységi eszközökről

Célközönség

  • Kutatások, akik szeretnék fejleszteni a szintetizálási és elemzési munkafolyamataikat
  • Akadémikusok, akik szeretnék egyszerűsíteni a hivatkozások kezelését és források szervezését
  • Tudásmunkások, akik szeretnék optimalizálni a nagyméretű információkezelést
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák