تولید مقالات علمی با هوش مصنوعی

توضیحات

دوره تخصصی تولید مقالات علمی با کمک ابزارهای هوش مصنوعی

(Generating Scientific Articles Using Artificial Intelligence)

امروزه هوش مصنوعی به یک ابزار کاربردی در پژوهش‌های علمی تبدیل شده است. در دوره تخصصی «تولید مقالات علمی با کمک ابزارهای هوش مصنوعی» که به صورت حضوری و مهارت‌محور در مجتمع فنی تهران نمایندگی رشت برگزار می‌شود، شرکت‌کنندگان با تکنیک‌ها و ابزارهای کاربردی برای بهبود فرآیند پژوهش آشنا می‌شوند.

مهم‌ترین مهارت‌هایی که در این دوره می‌آموزید:

• جستجوی هوشمند منابع علمی و مدیریت ارجاعات با ابزارهایی مثل Semantic Scholar و Zotero
• خلاصه‌سازی، تحلیل انتقادی و ویرایش متون علمی با ابزارهای هوشمند مانند ChatGPT و Grammarly
• مصورسازی داده‌ها و طراحی ارائه‌های حرفه‌ای با Tableau، Power BI و ابزارهای طراحی هوشمند
• نگارش پروپوزال و مقاله مطابق با استانداردهای بین‌المللی با کمک ابزارهایی مثل Jasper.ai و EndNote
• آشنایی با روند انتشار مقالات علمی در ژورنال‌های معتبر و نحوه پاسخ‌دهی به نظرات داوران

ویژگی‌های این دوره:

• برگزاری به صورت حضوری
• آموزش عملی و پروژه‌محور
• مدت زمان دوره: 8 ساعت
• مناسب برای پژوهشگران، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و علاقه‌مندان به پژوهش علمی

شرایط شرکت در دوره:

• آشنایی مقدماتی با روش‌های پژوهش
• دانش پایه در حوزه کامپیوتر و اینترنت
• تسلط نسبی به زبان انگلیسی

سرفصل دوره

• جمع آوری و سازماندهی منابع پژوهشی با AI

  • جستجوی هوشمند: ابزارهایی مانند Consensus.app با استفاده از NLP (پردازش زبان طبیعی) مقالات را براساس سوالات پژوهشی کاربر فیلتر میکند Semantic Scholar با الگوریتم های شبکه عصبی، مقالات مرتبط را پیشنهاد میدهد.
  • استخراج داده ها: استفاده از وب اسکرپینگ هوشمند مثلاً ترکیب Scrapy با ChatGPT برای استخراج داده های ساختاریافته از صفحات وب.
  • مدیریت منابع: ابزارهای Zotero و Mendeley با قابلیت های AI مانند پیشنهاد خودکار رفرنس ها یا سازماندهی کتابخانه براساس موضوع.
  • تمرین عملی: شرکت کنندگان یک موضوع پژوهشی را انتخاب کرده و با استفاده از Semantic Scholar و Zotero، یک کتابخانه دیجیتال سازماندهی شده ایجاد می کنند.

• تحلیل، خلاصه سازی و اصلاح متون علمی با AI

  • خلاصه سازی: ابزارهایی مانند TLDRthis با الگوریتم های extractive summarization  (استخراج جملات کلیدی) و ابزارهای پیشرفته تر مانند ChatPDF که از تکنیک های abstractive  ummarization (بازنویسی مفهوم) استفاده می کنند.
  • اصلاح متون : Grammarly نه تنها خطاهای دستوری را اصلاح می کند، بلکه با تحلیل سبک نگارش آکادمیک، پیشنهادهایی برای بهبود وضوح متن ارائه می دهد.
  • تحلیل انتقادی: استفاده از GPT-4 برای شناسایی شکاف های منطقی در مقاله یا پیشنهاد ساختار بهتر.
  • تمرین عملی: شرکت کنندگان یک مقاله پیچیده را با TLDRthis  خلاصه می کنند و سپس با Grammarly آن را از نظر نگارشی بهینه سازی می کنند.

• مصورسازی داده ها و ارائه نتایج

  • ابزارهای مبتنی بر AI: Tableau با قابلیت پیشنهاد خودکار نوع نمودار براساس داده ها، یا Power BI که با الگوریتم های پیش بینی کننده، روندهای آینده را نمایش میدهد.
  • کدنویسی ساده: استفاده از کتابخانه های پایتون مانند Matplotlib  و Seaborn برای ایجاد نمودارهای سفارشی با کمک کدهای تولیدشده توسط ChatGPT
  • طراحی ارائه: ابزارهایی مانند Beautiful.ai با الگوریتم های طراحی خودکار، اسلایدها را براساس محتوا بهینه می کنند.
  • تمرین عملی: تبدیل یک مجموعه داده خام به یک داشبورد تعاملی در Tableau با استفاده از پیشنهادهای هوشمند ابزار.

• نگارش پروپوزال و مقاله علمی با AI

  • ساختار استاندارد: مرور بخش های ضروری پروپوزال (بیان مسئله، روش شناسی، نوآوری) و مقاله (چکیده، روش، نتایج) براساس فرمت های رایج.
  • تولید پیش نویس: ابزارهایی مانند Jasper.ai برای ایجاد پیش نویس اولیه براساس کلیدواژه ها یا Copy.ai برای تولید عنوان های جذاب.
  • مدیریت ارجاعات: استفاده از EndNote برای یکپارچه سازی رفرنس ها با قالب های ژورنال های مختلف.
  • تمرین عملی: شرکت کنندگان با کمک GPT-4 بخش مقدمه یک مقاله را می نویسند و آن را با استاندارد IEEE تطبیق می دهند.

• انتشار پژوهش و ارائه نتایج با AI

  • انتخاب ژورنال: ابزار Jane ژورنال/Author Name Estimator  که با تحلیل متن مقاله، ژورنال های مرتبط را پیشنهاد می دهد.
  • پاسخ به داوری: استفاده از Paperpal برای بهبود پاسخ به نظرات داوران با پیشنهادهای زبانی حرفه ای.
  • ارائه کنفرانسی: طراحی اسلایدها با Slidebean که از AI برای تعادل بصری متن و تصویر استفاده میکند.
  • نمونه مطالعه: بررسی موردی یک مقاله که با کمک ابزارهای AI در Nature منتشر شده است.

• پروژه پایانی

  • مراحل: جستجوی منابع با ResearchRabbit، تحلیل داده با Python، نگارش با Grammarly، و طراحی ارائه با Canva
  • ارائه و بازخورد: هر شرکت کننده نتایج را در ۵ دقیقه ارائه میدهد و بازخوردهای سازنده از مربی دریافت می کند.

اهداف این دوره به دو دسته کلی تقسیم می شود:

اهداف مهارتی:

آموزش استفاده از ابزارهای AI برای خودکار سازی فرآیندهای پژوهشی، از جمله جستجوی هوشمند منابع، مدیریت ارجاعات، نگارش استاندارد مقالات و طراحی ارائه های حرفه ای

اهداف دانشی:

آشنایی با استانداردهای بین المللی پژوهش مانند APA، IEEE، روش های علمی معتبر و چگونگی ادغام AI در این فرآیندها بدون نقض اصول اخلاقی. برای مثال انتظار می رود پس از دوره، پژوهشگران بتوانند با استفاده از ابزارهایی مانند ResearchRabbit، شبکه های معنایی مقالات را کشف کنند یا با کمک Grammarly نگارش خود را بهبود بخشند. همچنین آشنایی با محدویت های AI (مانند خطا در تحلیل های مفهومی یا سوگیری های داده) به عنوان بخشی از اهداف انتقادی دوره مطرح می شود.

ظرفیت کلاس‌های آموزش تولید مقالات علمی با هوش مصنوعی در مجتمع فنی تهران شعبه رشت، محدود است. لطفا جهت رزرو جای خود و بهره‌مندی از آموزش پروژه‌محور در محیطی حرفه‌ای با شماره 01334310000 داخلی 107 تماس حاصل فرمایید.