Programa do Curso

Introdução à IA na investigação científica

  • Panorâmica das aplicações da IA na investigação e descoberta
  • O papel da DeepSeek na automatização dos processos de investigação
  • Considerações éticas e utilização responsável da IA na ciência

Revisão da literatura e síntese de conhecimentos com recurso à IA

  • Utilizar a DeepSeek IA para analisar artigos académicos e extrair conhecimentos
  • Automatizar a gestão de citações com ferramentas baseadas em IA
  • Identificar lacunas na investigação e formular hipóteses com IA

Extração de dados e teste de hipóteses

  • Processamento de dados de investigação estruturados e não estruturados com DeepSeek
  • Análise estatística e reconhecimento de padrões orientados para a IA
  • Validação de hipóteses científicas utilizando modelos preditivos

IA para análise preditiva e simulação

  • Aplicar a DeepSeek IA para prever tendências e resultados científicos
  • Integrar a IA em simulações e modelação computacionais
  • Estudos de casos: IA na descoberta de medicamentos, modelação climática e investigação física

Geração automatizada de relatórios científicos

  • Tirar partido da DeepSeek IA para a redação científica estruturada
  • Geração de resumos, sumários e relatórios completos com IA
  • Garantir a exatidão e a credibilidade do conteúdo gerado pela IA

Integração avançada de IA em fluxos de trabalho de investigação

  • Combinar a DeepSeek IA com outras ferramentas de investigação (por exemplo, Jupyter, Zotero)
  • Revisão por pares e publicação académica com recurso à IA
  • Tendências futuras na investigação e descoberta de conhecimentos com recurso à IA

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem automática
  • Experiência com metodologias de investigação científica
  • Familiaridade com ferramentas de análise de dados (por exemplo, Python, R, ou MATLAB)

Público-alvo

  • Investigadores
  • Cientistas
  • Analistas de dados
 14 Horas

Número de participantes


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