Návrh Školení

Úvod do umělých inteligencí v vědeckém závodu

  • Přehled aplikací umělé inteligence ve výzkumu a objevování
  • Role DeepSeeku při automatizaci výzkumných procesů
  • Etnické aspekty a odpovědná použití umělé inteligence ve vědě

AI-Pomocná literární recenze a syntéza znalostí

  • Používání DeepSeek AI k analýze akademických článků a extrakci závěrů
  • Automatizace správy citací pomocí AI-ových nástrojů
  • Identifikace výzkumných mezí a formulace hypotéz pomocí umělé inteligence

Extrahování dat a testování hypotéz

  • Zpracovávání strukturovaných a nestrukturovaných výzkumných dat pomocí DeepSeeku
  • AI-ová statistická analýza a rozpoznávání vzorů
  • Validace vědeckých hypotéz s využitím prediktivních modelů

AI pro prediktivní analýzu a simulaci

  • Používání DeepSeek AI k předvídání vědeckých trendů a výsledků
  • Integrace AI s početními simulacemi a modelováním
  • Případové studie: AI ve výzkumu léčiv, klimatickém modelování a fyzikálním výzkumu

Automatická generace vědeckých zpráv

  • Využití DeepSeek AI pro strukturované vědecké psaní
  • Generování abstraktů, shrnutí a plných zpráv pomocí umělé inteligence
  • Zajištění přesnosti a důvěryhodnosti v obsahu generovaném AI

Pokročilá integrace AI do pracovních postupů výzkumu

  • Kombinace DeepSeek AI s dalšími výzkumnými nástroji (např. Jupyter, Zotero)
  • AI-zlepšená odborná recenze a akademické publikování
  • Budoucí trendy ve vědeckém výzkumu a objevování znalostí pomocí umělé inteligence

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalost konceptů strojového učení
  • Zkušenosti s metodologiemi vědeckých výzkumů
  • Sousednost se nástroji pro analýzu dat (např. Python, R nebo MATLAB)

Cílová skupina

  • Výzkumníci
  • Vědci
  • Analýza dat
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie