Plan du cours

Introduction à l'IA dans la recherche scientifique

  • Aperçu des applications de l'IA dans la recherche et la découverte
  • Le rôle de DeepSeek dans l'automatisation des processus de recherche
  • Considérations éthiques et utilisation responsable de l'IA dans la science

Analyse documentaire et synthèse des connaissances assistées par l'IA

  • Utilisation de l'IA DeepSeek pour analyser des articles universitaires et en tirer des enseignements
  • Automatisation de la gestion des citations à l'aide d'outils pilotés par l'IA
  • Identifier les lacunes de la recherche et formuler des hypothèses à l'aide de l'IA

Extraction de données et test d'hypothèses

  • Traitement des données de recherche structurées et non structurées avec DeepSeek
  • Analyse statistique et reconnaissance des formes pilotées par l'IA
  • Validation des hypothèses scientifiques à l'aide de modèles prédictifs

L'IA pour l'analyse prédictive et la simulation

  • Application de l'IA DeepSeek pour prédire les tendances et les résultats scientifiques
  • Intégrer l'IA aux simulations et modélisations informatiques
  • Études de cas : L'IA dans la découverte de médicaments, la modélisation du climat et la recherche en physique

Génération automatisée de rapports scientifiques

  • Exploiter l'IA DeepSeek pour la rédaction scientifique structurée
  • Générer des résumés, des sommaires et des rapports complets à l'aide de l'IA
  • Garantir l'exactitude et la crédibilité du contenu généré par l'IA

Intégration avancée de l'IA dans les flux de recherche

  • Combiner l'IA DeepSeek avec d'autres outils de recherche (par exemple, Jupyter, Zotero)
  • L'évaluation par les pairs et l'édition universitaire améliorées par l'IA
  • Tendances futures de la recherche et de la découverte de connaissances alimentées par l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Expérience des méthodologies de recherche scientifique
  • Familiarité avec les outils d'analyse de données (par exemple, Python, R, ou MATLAB)

Public

  • Chercheurs
  • Scientifiques
  • Analystes de données
 14 Heures

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