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Temario del curso
Introducción a la inteligencia artificial en la investigación científica
- Panorama general sobre el uso de la IA en procesos de estudio y descubrimiento
- Papel desempeñado por DeepSeek en la automatización investigativa
- Consideraciones éticas vinculadas al empleo responsable de la tecnología en ciencia
Revisión bibliográfica impulsada por IA y síntesis cognitiva
- Mecanismos para analizar textos académicos e identificar hallazgos relevantes mediante DeepSeek
- Aplicación automatizada de sistemas basados en inteligencia artificial al control de referencias bibliográficas
- Detección de brechas investigativas y construcción teórica a través del soporte algorítmico
Extracción informática y validación hipotética
- Procesamiento de datos tanto organizados como no estructurados mediante el uso de esta plataforma tecnológica
- Ejecución automatizada de tareas estadísticas y reconocimiento de patrones basados en redes neuronales
- Comprobación empírica de supuestos científicos mediante el uso de modelos predictivos avanzados
Predicción analítica e implementación simulada a través del soporte computacional
- Aplicación práctica del software para anticipar trayectorias investigativas y resultados potenciales
- Integración de la IA con herramientas de modelado matemático computacional
- Ejemplos reales: uso tecnológico en descubrimiento farmacéutico, diseño climático o estudio físico teórico
Automatización escritora para publicaciones científicas
- Técnicas útiles para producir contenidos estructurados respaldados por asistencia algorítmica
- Generación automática de resúmenes ejecutivos, abstracts y textos completos basándose en datos previos
- Métodos para asegurar veracidad e integridad terminológica en documentación asistida por tecnología
Integración avanzada de plataformas inteligentes dentro de flujos laborales investigativos
- Sincronización entre este sistema y programas complementarios habituales (p. ej., Jupyter, Zotero)
- Refuerzo en procesos académicos tales como corrección por pares o gestión editorial mediante apoyo algorítmico
- Tendencias tecnológicas emergentes ligadas a aplicación investigadora de plataformas inteligentes
Balance final y direcciones futuras para el participante
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia previa en metodologías de investigación científica
- Dominio de herramientas para análisis de datos (p. ej., Python, R o MATLAB)
Público objetivo
- Investigadores
- Científicos
- Analistas de datos
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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