Kurzusleírás

Bevezetés az AI alkalmazásába a tudományos kutatásban

  • AI alkalmazások áttekintése a kutatásban és a felfedezésben
  • DeepSeek szerepe a kutatási folyamatok automatizálásában
  • Etikai szempontok és felelős AI használata a tudományban

AI-hajtott irodalmi áttekintés és ismerettömegítés

  • DeepSeek AI használata akadémiai cikkek elemzésére és érdemi információk kivonására
  • AI-hajtott eszközök segítségével automatizált hivatkozáskezelés
  • AI segítségével kutatási hiányok azonosítása és hipotézisok kidolgozása

Adatkivonás és hipotézisvizsgálat

  • DeepSeek segítségével strukturált és nem strukturált kutatási adatok feldolgozása
  • AI-hajtott statisztikai elemzés és mintaelemzés
  • Prediktív modellek segítségével tudományos hipotézisek igazolása

AI prediktív elemzésére és szimulációnak

  • DeepSeek AI alkalmazása tudományos trendek és eredmények előrejelzésére
  • AI integrálása számítógépes szimulációkkal és modellzéssel
  • Események: AI a gyógyszerkutatásban, klímamodellezésben és fizikai kutatásban

Automatizált tudományos jelentésgenerálás

  • DeepSeek AI használata strukturált tudományos íráshoz
  • AI segítségével absztraktumok, összefoglalók és teljes jelentések generálása
  • AI-generált tartalom pontosságának és hitelességének biztosítása

Fejlett AI integráció a kutatási folyamatokban

  • DeepSeek AI összevonása más kutatási eszközökkel (például Jupyter, Zotero)
  • AI-erősített szakmai bírálat és akadémiai publikáció
  • Jövőbeli trendek az AI-hajtott kutatásban és ismerettömegítésben

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Gépesített tanulási fogalmak alapvető ismerete
  • Tudományos kutatási módszerek tapasztalata
  • Adatvizsgálati eszközök ismerete (pl. Python, R, vagy MATLAB)

Audience

  • Kutatók
  • Tudósok
  • Adatanalitikusok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák