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Struttura del corso
Introduzione all'intelligenza artificiale nella ricerca scientifica
- Panoramica delle applicazioni dell'intelligenza artificiale nella ricerca e nella scoperta
- Il ruolo di DeepSeek nell’automazione dei processi di ricerca
- Considerazioni etiche e uso responsabile dell'intelligenza artificiale nella scienza
Revisione della letteratura e sintesi delle conoscenze basate sull'intelligenza artificiale
- Utilizzo dell'intelligenza artificiale DeepSeek per analizzare documenti accademici ed estrarre informazioni
- Automatizzare la gestione delle citazioni con strumenti basati sull'intelligenza artificiale
- Identificare le lacune della ricerca e formulare ipotesi con l'intelligenza artificiale
Estrazione dei dati e test delle ipotesi
- Elaborazione di dati di ricerca strutturati e non strutturati con DeepSeek
- Analisi statistica e riconoscimento di modelli basati sull'intelligenza artificiale
- Validazione delle ipotesi scientifiche mediante modelli predittivi
AI per analisi predittiva e simulazione
- Applicazione dell’intelligenza artificiale DeepSeek per prevedere tendenze e risultati scientifici
- Integrazione dell'intelligenza artificiale con simulazioni e modelli computazionali
- Casi di studio: intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci, nella modellazione climatica e nella ricerca fisica
Generazione automatizzata di report scientifici
- Sfruttare DeepSeek l’intelligenza artificiale per la scrittura scientifica strutturata
- Generazione di abstract, riepiloghi e report completi con l'intelligenza artificiale
- Garantire l'accuratezza e la credibilità nei contenuti generati dall'intelligenza artificiale
Integrazione avanzata dell'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di ricerca
- Combinazione DeepSeek dell'intelligenza artificiale con altri strumenti di ricerca (ad esempio, Jupyter, Zotero)
- Revisione paritaria e pubblicazione accademica potenziate dall'intelligenza artificiale
- Tendenze future nella ricerca e nella scoperta della conoscenza basate sull'intelligenza artificiale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Una conoscenza di base dei concetti di apprendimento automatico
- Esperienza con metodologie di ricerca scientifica
- Familiarità con strumenti di analisi dei dati (ad esempio, Python, R o MATLAB)
Pubblico
- Ricercatori
- Scienziati
- Analisti di dati
14 ore