コース概要

科学的研究におけるAIの導入

  • 研究と発見におけるAIの応用概要
  • DeepSeekが研究プロセスを自動化する役割
  • 科学分野での倫理的考慮と責任あるAIの使用

AIによる文献レビューと知識統合

  • DeepSeek AIを使用して学術論文を分析し、洞察を得る。
  • AI駆動ツールを使用した引用管理の自動化
  • AIを使用して研究のギャップを特定し、仮説を立てます。

データ抽出と仮説検証

  • 構造化データと非構造化研究データの処理
  • AIによる統計分析とパターン認識
  • 予測モデルを使用した科学的仮説の検証

予測分析とシミュレーションのためのAI

  • 科学的な傾向と結果を予測するためのDeepSeek AIの適用
  • 計算機シミュレーションとモデリングとのAI統合
  • 事例研究:AIが薬物発見、気候モデリング、物理学研究での応用

自動科学的レポート生成

  • DeepSeek AIを使用した構造化された科学的な書き方の活用
  • AIを使用して要約、サマリー、完全な報告書を生成する。
  • AI生成コンテンツの正確さと信頼性を確保する。

研究ワークフローにおける高度なAI統合

  • 他の研究ツール(例:Jupyter、Zotero)とのDeepSeek AIの組み合わせ
  • AI強化された査読と学術出版
  • 今後のAI活用研究と知識発見のトレンド

要約と次の一歩

要求

  • 機械学習概念に関する基本的な理解
  • 科学的研究手法の経験
  • データ分析ツール(例:Python、R、またはMATLAB)の使用経験

対象者

  • 研究者
  • 科学者
  • データアナリスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー