Курс фокусируется на интеграции искусственного интеллекта в научные исследования, раскрывая реальные возможности ИИ для ускорения открытий, автоматизации рутинных задач и повышения качества работы в любой дисциплине — от физики до гуманитарных наук.
Опыт
Программа разработана с учётом лучших мировых практик и регулярно обновляется в соотвехтствии с динамикой ИИ-сферы. Автор курса — известный специалист в области информационных технологий в образовании. Его опыт и знания обеспечивают высокий уровень преподавания и гарантируют, что слушатели получат актуальную и полезную информацию.
Практическая направленность курса
Курс ориентирован на практическое применение знаний. Мы предоставляем реальные кейсы, задания и сценарии использования искусственного интеллекта в научно-исследовательской работе, что помогает участникам применять полученные знания на практике. Вы получите готовые workflow, шаблоны промптов и инструменты, которые сразу примените в своих исследованиях.
Три этапа
1) До обучения на курсе:
- Опасаетесь, что применение ИИ в научных исследованиях требует глубоких знаний программирования, математики и доступа к дорогим ресурсам.
- У вас нет системного понимания, какие ИИ-инструменты подходят для вашей дисциплины и как их интегрировать в исследовательский процесс.
- Пробовали использовать ChatGPT или другие LLM, но сталкивались с галлюцинациями, нерелевантными ответами и тратой времени на проверку.
2) В процессе обучения на курсе:
- Освоите промпт-инжиниринг и создадите библиотеку шаблонов для анализа литературы, генерации гипотез и структурирования текстов.
- Научитесь автоматизировать поиск и систематизацию литературы с помощью специальных нейросервисов и построите карты исследовательского поля.
- Примените специализированные инструменты к конкретным задачам вашей области.
- Научитесь улучшать научные тексты: генерировать черновики, аннотации, переводы с сохранением терминологии, создавать презентации и инфографику.
Интегрируете ИИ в полный workflow исследования — от формулирования вопросов до подготовки публикации.
3) После обучения на курсе:
- После успешного прохождения курса вы станете AI-компетентным исследователем, способным самостоятельно планировать и реализовывать проекты с использованием ИИ.
- Сократите время на рутинные задачи (обзоры литературы, анализ данных, написание черновиков) в 2−5 раз и сфокусируетесь на креативных аспектах науки.
- Избавитесь от недоверия к ИИ благодаря навыкам критической оценки, валидации и документирования результатов. Материалы курса
8 тем: 8 вебинаров длительностью по 2 акад. ч.
10+ ресурсов: практические ароматы, чек-листы и шаблоны для интеграции ИИ в научные исследования - от обработки данных до подготовки публикаций.