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Schulungsübersicht
Einführung in KI in der wissenschaftlichen Forschung
- Überblick über die Anwendungen von KI in Forschung und Entdeckung
- Die Rolle von DeepSeek bei der Automatisierung von Forschungsprozessen
- Ethische Aspekte und verantwortungsvolle Nutzung von KI in der Wissenschaft
KI-gestützte Literaturüberprüfung und Kenntnisintegration
- Verwendung von DeepSeek AI zur Analyse akademischer Arbeiten und Extraktion von Erkenntnissen
- Automatisierung der Zitierverwaltung mit KI-gestützten Werkzeugen
- Identifizieren von Forschungslücken und Formulieren von Hypothesen mit KI
Datenextraktion und Hypothesentests
- Verarbeiten strukturierter und unstrukturierter Forschungsdaten mit DeepSeek
- KI-gestützte statistische Analyse und Musteraufspürung
- Validieren wissenschaftlicher Hypothesen mithilfe von Vorhersagemodellen
KI für prognostische Analyse und Simulation
- Anwendung von DeepSeek AI zur Prognose von wissenschaftlichen Trends und Ergebnissen
- Integration von KI in computergestützte Simulationen und Modellierung
- Fallstudien: KI in der Arzneimittelforschung, Klimamodellierung und Physikforschung
Automatisierte Generierung wissenschaftlicher Berichte
- Nutzung von DeepSeek AI für strukturierte wissenschaftliche Schreibarbeit
- Erstellen von Abstracts, Zusammenfassungen und vollständigen Berichten mit KI
- Gewährleisten der Genauigkeit und Glaubwürdigkeit in KI-generierten Inhalts
Erweiterte Integration von KI in Forschungsabläufe
- Verbinden von DeepSeek AI mit anderen Forschungstools (z.B., Jupyter, Zotero)
- Von KI gestützte Gutachterprüfung und akademischer Publikationsprozess
- Zukünftige Trends in künstliche Intelligenz-gestützter Forschung und Wissensentdeckung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit wissenschaftlichen Forschungsmethoden
- Vertrautheit mit Werkzeugen für Datenanalyse (z.B. Python, R oder MATLAB)
Zielpublikum
- Forscher
- Wissenschaftler
- Datenanalysten
14 Stunden