Course Outline

과학 연구 분야의 AI 소개

  • 연구 및 발견 분야의 AI 응용 프로그램 개요
  • 연구 프로세스 자동화에 있어서 DeepSeek의 역할
  • 과학에서의 윤리적 고려사항과 책임 있는 AI 활용

AI 기반 문헌 검토 및 지식 종합

  • DeepSeek AI를 활용해 학술논문 분석 및 통찰력 추출
  • AI 기반 도구를 사용하여 인용 관리 자동화
  • AI를 사용하여 연구 격차를 파악하고 가설 수립

데이터 추출 및 가설 검정

  • DeepSeek를 사용하여 구조화된 연구 데이터와 구조화되지 않은 연구 데이터 처리
  • AI 기반 통계 분석 및 패턴 인식
  • 예측 모델을 사용하여 과학적 가설 검증

예측 분석 및 시뮬레이션을 위한 AI

  • DeepSeek 과학적 추세 및 결과 예측을 위한 AI 적용
  • AI를 계산 시뮬레이션 및 모델링과 통합
  • 사례 연구: 약물 발견, 기후 모델링 및 물리학 연구의 AI

자동화된 과학 보고서 생성

  • 구조화된 과학적 글쓰기를 위한 AI 활용 DeepSeek
  • AI를 사용하여 초록, 요약 및 전체 보고서 생성
  • AI가 생성한 콘텐츠의 정확성과 신뢰성 보장

연구 워크플로우에서의 고급 AI 통합

  • DeepSeek AI를 다른 연구 도구(예: Jupyter, Zotero)와 결합
  • AI 강화된 동료 검토 및 학술 출판
  • AI 기반 연구 및 지식 발견의 미래 동향

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신 러닝 개념에 대한 기본적인 이해
  • 과학적 연구 방법론에 대한 경험
  • 데이터 분석 도구에 대한 익숙함(예: Python, R 또는 MATLAB)

청중

  • 연구원들
  • 과학자들
  • 데이터 분석가
 14 Hours

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