Kursplan

Introduktion till AI i vetenskaplig forskning

  • Översikt över AI-ansökningar i forskning och upptäckter
  • Rollen för DeepSeek i att automatisera forskningsprocesser
  • Etiska överväganden och ansvarsfull användning av AI i vetenskapen

AI-drivna litteraturoversikter och kunskapssyntes

  • Användning av DeepSeek AI för att analysera akademiska artiklar och dra slutsatser
  • Automatisering av referenshantering med AI-drivna verktyg
  • Identifiering av forskningsluckor och formulering av hypoteser med AI

Datatagning och hypotesprövning

  • Bearbetning av strukturerad och ostrukturerad forskningsdata med DeepSeek
  • AI-drivna statistiska analyser och mönsterigenkänning
  • Validering av vetenskapliga hypoteser med hjälp av prediktiva modeller

AI för prediktiv analys och simulering

  • Tillämpning av DeepSeek AI för att förutsäga vetenskapliga trender och resultat
  • Integration av AI med beräkningssimuleringar och modellering
  • Fallstudier: AI inom läkemedelsforskning, klimatmodellering och fysikforskning

Automatisk generering av vetenskapliga rapporter

  • Utnyttjande av DeepSeek AI för strukturerad vetenskaplig skrivning
  • Generering av sammanfattningar, sammandrag och fullständiga rapporter med AI
  • Säkerställande av noggrannhet och trovärdighet i AI-genererat innehåll

Avancerad AI-integration i forskningsflöden

  • Kombinering av DeepSeek AI med andra forskningsverktyg (t.ex. Jupyter, Zotero)
  • AI-förstärkt peer review och akademisk publicering
  • Framtida trender inom AI-drivna forskning och kunskapsupptäckt

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskap om maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av vetenskapliga forskningsmetoder
  • Kännedom om dataanalysverktyg (t.ex. Python, R eller MATLAB)

Målgrupp

  • Forskare
  • Vetenskapsmän
  • Dataanalytiker
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier