Návrh Školení

Úvod do AI ve vědeckém výzkumu

  • Přehled aplikací umělé inteligence ve výzkumu a objevech
  • Role DeepSeek v automatizaci výzkumných procesů
  • Etické ohledy a zodpovědné používání umělé inteligence ve vědě

Recenze literatury s umělou inteligencí a syntéza znalostí

  • Použití DeepSeek AI k analýze akademických prací a získávání poznatků
  • Automatizace správy citací pomocí nástrojů řízených umělou inteligencí
  • Identifikace mezer ve výzkumu a formulování hypotéz pomocí AI

Extrakce dat a testování hypotéz

  • Zpracování strukturovaných a nestrukturovaných výzkumných dat pomocí DeepSeek
  • Statistická analýza a rozpoznávání vzorů řízená AI
  • Ověřování vědeckých hypotéz pomocí prediktivních modelů

AI pro prediktivní analýzu a simulaci

  • Použití DeepSeek AI k předpovídání vědeckých trendů a výsledků
  • Integrace umělé inteligence s výpočetními simulacemi a modelováním
  • Případové studie: AI při objevování léků, modelování klimatu a fyzikálním výzkumu

Automatizované generování vědeckých zpráv

  • Využití DeepSeek AI pro strukturované vědecké psaní
  • Generování abstraktů, souhrnů a úplných zpráv pomocí AI
  • Zajištění přesnosti a důvěryhodnosti obsahu generovaného umělou inteligencí

Pokročilá integrace AI do výzkumných pracovních postupů

  • Kombinace DeepSeek AI s dalšími výzkumnými nástroji (např. Jupyter, Zotero)
  • Vzájemné hodnocení a akademické publikování vylepšené AI
  • Budoucí trendy ve výzkumu založeném na umělé inteligenci a objevování znalostí

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní porozumění konceptům strojového učení
  • Zkušenosti s metodikami vědeckého výzkumu
  • Znalost nástrojů pro analýzu dat (např. Python, R nebo MATLAB)

Publikum

  • Výzkumníci
  • Vědci
  • Datové analytiky
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie