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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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