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Schulungsübersicht

Einführung in die Anwendung von KI in der Wissenschaftlichen Forschung

  • Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI in Forschung und Entdeckungsprozessen
  • Die Rolle von DeepSeek bei der Automatisierung wissenschaftlicher Arbeitsabläufe
  • Ethikaspekte sowie verantwortungsvoller Umgang mit KI in der Wissenschaft

Künstliche Intelligenz für Literaturrecherche und Wissenssynthese

  • Nutzung von DeepSeek AI zur Analyse wissenschaftlicher Publikationen sowie zur Gewinnung relevanter Erkenntnisse
  • Automatisierung des Zitiermanagements mithilfe KI-gestützter Tools
  • Ermittlung ungelöster Forschungsprobleme und Entwicklung neuer Hypothesen durch KI-Unterstützung

Datenextraktion sowie Validierung von wissenschaftlichen Hypothesen

  • Verarbeitung strukturierter wie auch unstrukturierter Forschungsdaten mit DeepSeek AI
  • Statistische Auswertungen und Mustererkennung durch KI-Hilfe
  • Überprüfung wissenschaftlicher Hypothesen anhand prädiktiver Modelle

Künstliche Intelligenz in der Prädiktiven Analyse und Simulation

  • Einsatz von DeepSeek AI zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen und Forschungstrends
  • Integration von KI in Rechenmodelle sowie Computersimulationen
  • Fallstudien: Anwendung der KI in der Arzneimittelforschung, Klimamodellierung und physikalischen Untersuchungen

Automatisiertes Verfassen wissenschaftlicher Berichte

  • Einsatz von DeepSeek AI beim strukturierten Schreiben wissenschaftlicher Texte
  • Erstellung von Zusammenfassungen, Abstracts sowie vollständigen Berichten unter KI-Unterstützung
  • Gewährleistung der Genauigkeit und Glaubwürdigkeit künstlich generierter Inhalte

Erweiterte Integration von KI in Forschungsprozesse

  • Kombination von DeepSeek AI mit weiteren Forschungstools wie Jupyter oder Zotero
  • Verbesserung des Peer-Review-Verfahrens sowie der wissenschaftlichen Publikation durch KI-Hilfe
  • Ausblick auf zukünftige Entwicklungen: KI als Triebfaktor für Forschungsfortschritt und Wissensgewinn

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
  • Erfahrung in wissenschaftlichen Forschungsmethoden
  • Kenntnisse gängiger Datenanalysewerkzeuge (z. B. Python, R oder MATLAB)

Zielgruppe

  • Forscherinnen und Forscher
  • Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler
  • Datenanalysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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