Kurzusleírás

Bevezetés az AI használatába a tudományos kutatásban

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

AI által támogatott szakirodalmi áttekintés és tudásszintézis

  • A DeepSeek AI használata tudományos cikkek elemzéséhez és betekintések kinyeréséhez
  • Hivatkozáskezelés automatizálása AI által hajtott eszközökkel
  • Kutatási hiányosságok azonosítása és hipotézisek megfogalmazása AI segítségével

Adatkinyerés és hipotézisvizsgálat

  • Strukturált és strukturálatlan kutatási adatok feldolgozása a DeepSeek segítségével
  • AI által hajtott statisztikai elemzés és mintafelismerés
  • Tudományos hipotézisek érvényesítése prediktív modellekkel

AI a prediktív elemzéshez és szimulációhoz

  • A DeepSeek AI alkalmazása tudományos trendek és eredmények előrejelzéséhez
  • Az AI integrálása számítógépes szimulációkba és modellezésbe
  • Esettanulmányok: AI a gyógyszerfejlesztésben, klímamodellezésben és fizikai kutatásban

Automatizált tudományos jelentéskészítés

  • A DeepSeek AI kihasználása strukturált tudományos íráshoz
  • Absztraktok, összefoglalók és teljes jelentések generálása AI segítségével
  • Pontosság és hitelesség biztosítása AI által generált tartalmakban

Haladó AI integráció kutatási munkafolyamatokban

  • A DeepSeek AI kombinálása más kutatási eszközökkel (pl. Jupyter, Zotero)
  • AI által fokozott lektorálás és tudományos publikálás
  • Jövőbeli trendek az AI által támogatott kutatásban és tudásfelfedezésben

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás területén
  • Tapasztalat tudományos kutatási módszertanokban
  • Ismeretek az adatelemzési eszközökben (pl. Python, R vagy MATLAB)

Célközönség

  • Kutatók
  • Tudósok
  • Adatelemzők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák