Интеллектуальные технологии обработки научно-технической информации
Объем программы: 32 часа
Программа направлена на формирование компетенций в области применения методов искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных для обработки, структурирования и извлечения знаний из массивов научно-технической информации. Слушатели научатся автоматизировать подготовку аналитических обзоров с помощью генеративных нейросетей, использовать профильные ИИ-платформы и выстраивать исследовательский процесс с учетом правовых и этических норм Российской Федерации.
Целевая аудитория
-
Руководители лабораторий -
Аналитики -
Специалисты информационно-аналитических подразделений
Образовательный трек
- Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение
- Области применения ИИ в работе с НТИ
- Тренды развития: генеративные модели (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) в научных приложениях
- Обзор отечественных и зарубежных платформ ИИ для научных исследований
- Основные задачи NLP
- Методы извлечения фактов и построения семантических сетей из научных текстов
- Автоматическое реферирование и аннотирование научных публикаций
- Кластеризация и тематическое моделирование (LDA, BERTopic) для анализа научных направлений
- Работа с отечественными NLP-инструментариями
- Основы машинного обучения
- Применение методов ML для прогнозирования научных трендов и технологических направлений
- Оценка научной продуктивности с использованием ML-моделей
- Выявление аномалий и дублирующихся публикаций
- Обзор платформ: Semantic Scholar, Scite, Elicit, Consensus, ResearchRabbit
- Отечественные разработки: системы ИИ-поддержки научных исследований
- Генеративные нейросети (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT) в научной работе: возможности и ограничения
- Автоматизация подготовки обзоров, рефератов и аналитических справок
- Авторство и ответственность при использовании генеративных моделей
- Проблема «галлюцинаций» ИИ и верификация результатов
- Правовое регулирование ИИ в РФ (ФЗ № 123-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах», Кодекс этики ИИ)
- Конфиденциальность и защита данных при работе с облачными ИИ-сервисами
По окончании учебной программы вы будете:
-
Знать:
системное понимание проблем реализации компонентов и систем в целом, воспроизводящих процессы обработки информации, планирования, анализа результатов -
Уметь:
работать с инструментами искусственного интеллекта для работы с научными данными -
Владеть:аспектами применения искусственного интеллекта в науке - А также получите:удостоверение о повышении квалификации
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами!
Заполните форму обратной связи, и мы свяжемся с вами для предоставления полной информации