Открыто

Применение искусственного интеллекта в научной и исследовательской деятельности [Тариф Слушатель] [Директ-Академия] [Сергей Пихтовников]

Тема в разделе "Нейросети и искусственный интеллект", создана пользователем Топикстартер, 15 янв 2026.

Основной список: 25 участников

Резервный список: 1 участников

  1. 15 янв 2026
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: Применение искусственного интеллекта в научной и исследовательской деятельности [Тариф Слушатель] [Директ-Академия] [Сергей Пихтовников]

    IMG_20260115_121942_173.jpg

    Почему вам стоит выбрать этот курс?
    • Актуальность
      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.
    Курс предназначен для студентов, магистрантов, аспирантов, преподавателей и научных работников, стремящихся эффективно интегрировать инструменты искусственного интеллекта в свою исследовательскую деятельность. Программа охватывает как фундаментальные концепции ИИ, так и практические навыки работы с современными инструментами для повышения качества и производительности научных исследований.

    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.
    Программа курса:
    • Тема 1. Введение в ИИ и его роль в научных исследованиях
    • Тема 2. Промпт-инжиниринг и работа с большими языковыми моделями
    • Тема 3. Автоматизация сбора и обработки научных данных
    • Тема 4. Составление библиографических описаний с применением ИИ-сервисов
    • Тема 5. ИИ для работы с данными
    • Тема 6. Академическое письмо и работа с научными текстами
    • Тема 7. Этика, воспроизводимость и ответственное использование ИИ
    • Тема 8. Интеграция ИИ в исследовательский workflow и итоговый проект
    Тема 1. Введение в ИИ и его роль в научных исследованиях
    1.1. Основы искусственного интеллекта для науки
    Что такое ИИ: узкий vs общий ИИ, машинное обучение, глубокое обучение.
    Типы задач, решаемых с помощью ИИ в научном контексте.
    Как ИИ преобразует различные области науки: от медицины до гуманитарных исследований.
    1.2. Классификация ИИ-инструментов
    Обзор алгоритмов машинного обучения (контролируемое, неконтролируемое, обучение с подкреплением).
    Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM).
    Специализированные ИИ для науки (AlphaFold, предиктивное моделирование).
    1.3. Платформы и экосистема ИИ-инструментов
    Обзор основных платформ: ChatGPT, Claude, Google Gemini, Grok.
    Специализированные научные платформы.
    Результаты обучения:
    Понимание основных концепций и типов ИИ.
    Способность классифицировать исследовательские задачи по типу применимых ИИ-решений.
    Ориентация в экосистеме современных ИИ-инструментов.

    Тема 2. Промпт-инжиниринг и работа с большими языковыми моделями
    2.1. Основы эффективного взаимодействия с LLM
    Принципы создания качественных промптов.
    Техники промпт-инжиниринга: zero-shot, few-shot, chain-of-thought.
    Работа с контекстом и длинными документами.
    2.2. LLM для научных задач
    Анализ и суммаризация научной литературы.
    Генерация исследовательских вопросов и гипотез.
    Помощь в структурировании аргументации.
    Критический анализ результатов: галлюцинации и проверка фактов.
    2.3. Продвинутые техники работы с LLM
    Создание систем промптов для повторяющихся задач.
    Сравнение возможностей разных моделей (ChatGPT vs Claude vs Gemini).
    Результаты обучения:
    Владение техниками промпт-инжиниринга для научных задач.
    Умение критически оценивать результаты работы LLM.
    Навыки автоматизации рутинных задач с помощью LLM.

    Тема 3. Автоматизация сбора и обработки научных данных
    3.1. ИИ-сервисы для поиска научных материалов
    Эффективный поиск научной информации с ИИ-сервисами.
    Автоматизация систематического поиска литературы.
    Извлечение ключевых идей и метаданных из статей.
    3.2. Классификация и структурирование данных
    Автоматическая классификация научных публикаций.
    Кластеризация исследований по тематикам.
    3.3. Специализированные ИИ-инструменты по областям науки
    Обзор сервисов ИИ для решения научных задач в различных областях науки.
    Результаты обучения:
    Навыки эффективного поиска и систематизации научной литературы.
    Умение использовать ИИ для создания обзоров литературы.
    Опыт работы с инструментами управления знаниями.

    Тема 4. Составление библиографических описаний с применением ИИ-сервисов
    4.1. Основы библиографического описания и роль ИИ
    Обзор стандартов библиографического описания (ГОСТ Р 7.0.100–2018, APA, MLA, Chicago). Рассматриваются традиционные трудности: ручной ввод данных, ошибки форматирования, несоответствие стилей. Вводится роль ИИ как автоматизатора: распознавание источников по DOI/URL, извлечение метаданных, генерация записей в нужном формате. Примеры сервисов.
    4.2. ИИ-сервисы для автоматического извлечения и форматирования метаданных
    Анализ инструментов на базе NLP. Механизмы парсинга PDF, распознавания ссылок в тексте (AnyStyle), генерации BibTeX/ RIS. Сравнение точности, скорости и поддержки языков.
    4.3. Генеративные ИИ для создания и верификации библиографических записей
    Применение LLM моделей для доработки неполных записей, перевода описаний, унификации стилей. Обсуждаются риски галлюцинаций и методы верификации (сверка с DOI, Crossref).
    Результаты обучения:
    Умение использовать ИИ для создания обзоров литературы.
    Умение конвертировать списки различные форматы.
    Умение верифицировать ИИ-сгенерированных описаний.
    Навыки распознавания и исправления типичных ошибок ИИ (галлюцинации авторов, неправильные тома/страницы).
    Навыки настройки промптов для LLM при доработке неполных записей.
    Навыки создания единого стиля цитирования для многоязычных источников (русский + английский).

    Тема 5. ИИ для работы с данными
    5.1. ИИ-инструменты для анализа данных
    Обзор инструментов и возможностей в аналитике данных.
    5.2. Визуализация и интерпретация результатов
    Автоматическая генерация графиков и диаграмм.
    ИИ для создания интерактивных визуализаций.
    Результаты обучения:
    Владение ИИ-инструментами для анализа данных.
    Навыки визуализации и интерпретации результатов анализа.

    Тема 6. Академическое письмо и работа с научными текстами
    6.1. ИИ-ассистенты для научного письма
    Grammarly, DeepL Write, Wordtune для улучшения стиля.
    LLM для структурирования аргументации.
    Генерация черновиков разделов статей.
    6.2. Работа с научным текстом
    Автоматическое перефразирование и улучшение ясности.
    Перевод научных текстов с сохранением терминологии.
    Создание аннотаций и резюме.
    Генерация титулов и ключевых слов.
    6.3. Критически важные аспекты
    Как избежать плагиата при использовании ИИ.
    Сохранение авторского голоса и стиля.
    Проверка фактической точности сгенерированного текста.
    Редактирование и финализация текста.
    6.4. Создание презентаций и визуального контента
    ИИ для создания слайдов (Gamma, Beautiful.ai).
    Генерация научных иллюстраций и диаграмм.
    Инфографика для научной коммуникации.
    Результаты обучения:
    Владение ИИ-инструментами для улучшения научных текстов.
    Понимание границ использования ИИ в академическом письме.
    Навыки редактирования и финализации ИИ-сгенерированного контента.

    Тема 7. Этика, воспроизводимость и ответственное использование ИИ
    7.1. Этические принципы использования ИИ в науке
    Честность и прозрачность в исследованиях
    Авторство и интеллектуальная собственность при использовании ИИ
    Приватность и защита данных участников исследований
    7.2. Правила и регуляции
    Требования научных журналов к раскрытию использования ИИ
    Политики исследовательских фондов (EU, NIH, РНФ)
    GDPR и другие регуляции защиты данных
    Этические комитеты и одобрение исследований с ИИ
    7.3. Воспроизводимость и надежность
    Документирование использования ИИ в методологии
    Версионирование моделей и данных
    Проверка результатов ИИ: валидация и cross-checking
    Открытая наука и sharing ИИ-инструментов
    7.4. Ограничения и риски ИИ
    Критическая оценка возможностей ИИ
    Потенциальные источники ошибок
    Когда НЕ стоит использовать ИИ
    Ответственность исследователя за результаты
    Результаты обучения:
    Понимание этических аспектов использования ИИ в науке
    Знание требований журналов и фондов
    Навыки документирования и валидации результатов ИИ
    Способность критически оценивать ограничения ИИ-инструментов

    Тема 8. Интеграция ИИ в исследовательский workflow и итоговый проект
    8.1. Планирование исследования с ИИ
    Оценка применимости ИИ к вашему проекту.
    Выбор подходящих инструментов и методов.
    Разработка workflow: от идеи до публикации.
    Оценка рисков и планирование альтернатив.
    8.2. Интеграция ИИ на разных этапах исследования
    Формулирование исследовательских вопросов.
    Обзор литературы и анализ существующих работ.
    Сбор и анализ данных.
    Интерпретация результатов и написание статьи.
    Подготовка к публикации и рецензированию.
    8.3. Будущее ИИ в науке
    Тренды и перспективные направления.
    Развивающиеся инструменты и платформы.
    Подготовка к будущим изменениям в исследовательской практике.
    Результаты обучения:
    Умение планировать и реализовывать исследования с использованием ИИ.
    Опыт интеграции ИИ-инструментов в реальный проект.
    Навыки презентации и документирования работы с ИИ.
    Критическое понимание возможностей и ограничений ИИ в науке.

    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.

    Цена: 10000 руб. (до 17.01.2026)
    Скрытая ссылка
     
    Последнее редактирование модератором: 16 янв 2026
    3 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. Феечка Ю
      Феечка Ю участвует в складчине.
      29 мар 2026
    2. montero
      montero не участвует в складчине.
      14 мар 2026
    3. Include
      Include участвует в складчине.
      25 фев 2026
    4. Ksana1234
      Ksana1234 участвует в складчине.
      24 фев 2026

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Нужен организатор складчины.
      23 фев 2026
    2. skladchik.com
      montero организатор складчины.
      3 фев 2026
    3. skladchik.com
      Нужен организатор складчины.
      30 янв 2026
    4. skladchik.com
      Назначен организатор складчины.
      15 янв 2026
  3. Обсуждение
  4. 3 фев 2026
    #2
    alexandra8090
    alexandra8090 ЧКЧлен клуба
    Благодарю, курс не просто нужный, а очень нужный!!! Хотелось бы поскорее стартануть)))