Применение искусственного интеллекта в научной и исследовательской деятельности

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.

Практикум
Разработка набора промптов для анализа литературы в вашей области.
Создание шаблонов для генерации разделов научного текста.
Сравнительный анализ ответов разных LLM на одинаковые запросы.
Практикум по выявлению и исправлению галлюцинаций ИИ.

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.

Практикум
Автоматическая классификация 50+ статей по заданным критериям.
Построение карты исследовательского поля с помощью нейросервисов.

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).

Практикум
Создание систематического обзора литературы по вашей теме с использованием ИИ-инструментов.

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.

Практикум
Полный цикл анализа исследовательского датасета: от загрузки до визуализации.
Сравнение результатов традиционного и ИИ-анализа данных.
Разработка интерактивного дашборда для визуализации результатов.

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.

Практикум
Написание и редактирование раздела научной статьи с помощью ИИ.
Создание аннотации статьи на двух языках.
Разработка научной презентации с использованием ИИ-инструментов.
Сравнительный анализ: текст до и после редактирования 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

Практикум
Анализ кейс-стади: этические дилеммы при использовании ИИ.
Разработка протокола использования ИИ для вашего исследования.
Создание чек-листа проверки результатов ИИ.

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.