Публикаций больше, чем времени
Статей выходит больше, чем реально прочитать и осмыслить.
Практический курсДоступ сразу после оплаты
ИИ для научных исследований: от поиска литературы до анализа данных и выводов
Практический курс о том, как использовать ИИ в исследовательской работе: искать и анализировать научную литературу, работать с данными, проверять результаты и готовить научные материалы.
Для исследователей, преподавателей, аспирантов и авторов научных публикаций.
- Первое прохождение: 2–3 часа
- 5 модулей
- Обновления включены
Почему работа с ИИ в научных исследованиях требует особого подхода?
Непонятно, чему доверять
ИИ отвечает уверенно даже там, где ошибается и выдает недостоверные сведения.
Ручной разбор занимает много времени
Сотни статей, таблиц и интервью приходится обрабатывать вручную, строка за строкой.
Ошибку дешевле найти до подачи
Недостоверная ссылка или ошибка в анализе влияет на качество исследования и репутацию автора, вплоть до отклоненной статьи или заявки на грант.
Это не курс по «волшебным промптам». Вы получите методику, которая помогает использовать ИИ быстрее и при этом сохранять контроль над источниками, данными и выводами.
Что вы сможете делать после курса
Пять результатов, которые вы сможете получить в ближайшем исследовательском проекте.
- 01
Быстро ориентироваться в новой теме
Составлять карту исследовательского поля: ключевые направления, авторов и предмет научной дискуссии вместо хаотичного чтения случайных статей.
- 02
Находить исследовательские пробелы
Отличать реальное «белое пятно» от пробела, который возник из-за неполной выборки источников.
- 03
Ускорять подготовку обзора литературы в 3–5 раз
Сократить время на первичный обзор литературы: собрать черновую карту источников, затем проверить и доработать ее самостоятельно.
- 04
Сводить публикации в единую матрицу
Получить готовую таблицу: автор, вопрос, выборка, метод, результаты, ограничения и применимость для вашей работы.
- 05
Анализировать интервью и анкеты без программирования
Провести первичное кодирование интервью, обработать анкетные данные и проверить выводы без программирования.
Почему этот курс не сводится к обзору сервисов и набору промптов
| Возможность | Этот курс | В большинстве курсов по ИИ |
|---|---|---|
| Полный исследовательский цикл | Да | Часто только обзор литературы |
| Проверка фактов и источников | Да, отдельный протокол | Часто только отдельный урок об ошибках ИИ |
| Альтернативные сценарии без обязательной зарубежной подписки | Да | Часто требуется подписка на отдельные сервисы |
| Конфиденциальность и локальные модели | Разбираются отдельно в модуле 2 | Часто упоминаются кратко |
| Интерпретация результатов | Да | Встречается редко |
| Российские и международные научные базы | Да | Часто акцент только на западных ресурсах |
| Анализ данных без программирования | Да | Встречается реже |
| Расчет выборки и планирование дизайна | Да, с ориентирами по методам | Встречается редко |
| Формат | Текст: можно читать за вечер, искать по ключевым словам и получать обновления | Видео и занятия по расписанию |
Главное преимущество курса не набор сервисов, а методология
Сервисы регулярно меняются, обновляются и иногда становятся недоступными. Поэтому курс сосредоточен не только на конкретных инструментах, а на принципах работы с источниками, данными и результатами ИИ.
Программа курса
Курс охватывает основные этапы исследовательского цикла, от постановки задачи до интерпретации и проверки научных выводов.
Нажмите на модуль, чтобы увидеть содержание.
- Разбираемся, где ИИ помогает экономить время исследователя, а где результат обязательно проверять.
- Осваиваем пять быстрых сценариев: от погружения в новую тему до поиска исследовательского пробела.
- Разбираемся, почему ИИ ошибается и выдает убедительные, но недостоверные ответы.
- Выбираем подходящие инструменты и учимся работать в режиме глубокого исследования (Deep Research).
- Определяем границу между задачами для ИИ и зоной ответственности исследователя.
- Учимся составлять точные запросы и ставить ИИ понятные задачи.
- Осваиваем управление контекстом и приемы, которые помогают получать более точные и воспроизводимые результаты.
- Разбираем практический протокол проверки фактов, источников и ответов ИИ.
- Распознаем выдуманные источники, ошибки и склонность ИИ соглашаться с ошибочными предположениями пользователя.
- Определяем, какие научные и персональные данные нельзя загружать в ИИ и как работать с конфиденциальной информацией.
- Учимся превращать широкую тему в конкретную проблему, вопрос и гипотезу.
- Выстраиваем стратегию поиска научных источников и выбираем нужные инструменты.
- Ищем и отбираем качественные источники в российских и международных научных базах.
- Быстро анализируем публикации, работаем со сложными PDF, систематизируем большие массивы литературы.
- Создаем матрицу синтеза, находим противоречия и пробелы. Переходим от пересказа литературы к собственному научному аргументу.
- Подбираем дизайн и методы под сформулированный научный вопрос.
- Работаем с количественными и качественными данными без программирования.
- Очищаем данные, находим закономерности, кодируем тексты и выделяем темы.
- Разбираем работу с большими массивами текстов, корпусами и архивными материалами.
- Осваиваем обратную проверку результатов анализа и учимся находить ошибки до того, как они попадут в работу.
- Интерпретируем результаты и смотрим на них с разных исследовательских позиций.
- Разбираем границу между статистической связью и ошибочной причинностью.
- Проверка собственной аргументации на слабые места до рецензирования.
- Работаем с отрицательными результатами и ограничениями исследования.
- Собираем результаты, интерпретацию и ограничения в обоснованный вывод, готовый к критической проверке.
Ознакомиться с курсом вы можете прямо сейчас на примере одного из разделов, перейдя по кнопке.
Посмотреть пример раздела «Протокол фактчекинга»Формат обучения
Большинство курсов об ИИ построены в видеоформате: видеолекции, вебинары и занятия по расписанию. Этот курс сознательно сделан иначе, в текстовом формате.
01
Первое прохождение: 2–3 часа
За это время можно познакомиться с основными подходами и начать применять их в работе.
02
Возврат к любому фрагменту
Нужный раздел находится по ключевому слову, не нужно пересматривать видео целиком.
03
Готовые промпты и чек-листы
В соответствующих разделах есть готовые формулировки, которые можно сразу использовать в работе с ИИ.
04
Обновления без доплаты
Текстовый формат позволяет обновлять курс без пересъемки. Доступ ко всем обновлениям входит в стоимость курса.
Что вы получаете вместе с курсом
Три справочных материала открываются сразу после оплаты вместе с основным курсом.
01
Справочник «Инструменты ИИ для научных исследований»
116 инструментов, 17 разделов: ссылки, функции и условия доступа. Отдельно отмечено, какие инструменты доступны из России без VPN и какие сервисы можно устанавливать локально.
02
Каталог «Специализированные платформы для науки»
Профессиональные платформы для научной работы и академического поиска.
03
Библиотека «Промпты для Deep Research»
Сценарии и запросы для анализа источников, систематизации информации и научной аргументации.
Отзывы участников
Увидела в описании 116 нейросетей для преподавателей и подумала: столько всего… как раз то, что ищу. Модули выстроены логично: от базы по созданию запросов до дизайна исследования и аналитики. Теперь трачу на рутину в разы меньше времени.
Я уже чувствовал себя уверенно с использованием искусственного интеллекта до курса, но он открыл новые возможности. Спасибо.
В работе накопился хаос по нейросетям: что-то пробовал, что-то слышал, но системы не было. Разбираться толком некогда. А в курсе все разложено по полочкам. Плюс, его еще и регулярно обновляют, информация не устареет.
Прохожу курс по ИИ в науке. Программой доволен, курс интересный. Радует, что можно будет выбрать вторую программу.
Скажу честно: курс подойдет не всем
Если вам нужен сервис, который полностью выполнит исследование или напишет статью вместо вас, здесь вы этого не найдете. Если вы считаете использование ИИ в научной работе недопустимым в принципе, нам тоже не по пути. Курс создан для исследователей, которые ценят авторство, академическую этику и контроль над собственной работой и хотят ускорить с помощью ИИ отдельные этапы исследования.
Татьяна Дериковаавтор курсаЧастые вопросы
Нет. Все задачи формулируются без кода: ИИ помогает с расчетами и предварительной обработкой данных, а результаты вы проверяете сами.
Да. Курс рассчитан на тех, кто уже занимается научной работой или только начинает. Вы освоите применение ИИ для поиска литературы, анализа данных и подготовки научных материалов.
Да. В курсе есть готовая связка инструментов, сценарии без обязательной зарубежной подписки и три справочника: 116 инструментов ИИ, специализированные научные платформы и библиотека промптов.
Первое прохождение: 2–3 часа. Дальше курс работает как справочник: к нужному разделу можно вернуться в любой момент работы над исследованием.
Да, если речь о типичных исследовательских массивах: статьях, таблицах, интервью, открытых источниках. Разбираются сбор, очистка, анализ и визуализация без программирования. Это не курс по промышленным платформам для больших данных.
Системный протокол работы с ИИ: поиск и анализ литературы, формулирование запросов, работа с данными, проверка результатов и подготовка материалов для статьи, гранта и отчета. Статья «в один клик» в результат не входит.
По завершении курса вы получаете сертификат, подтверждающий его прохождение.
Цена: 3 490 ₽
Доступ открывается сразу после оплаты. Вы получаете:
- доступ ко всем 5 модулям курса;
- справочник «Инструменты ИИ для научных исследований»;
- каталог «Специализированные платформы для науки»;
- библиотеку «Промпты для Deep Research»;
- доступ ко всем последующим обновлениям курса без доплаты.
Подписки на сторонние ИИ-сервисы и специализированные платформы в стоимость не входят и при необходимости оплачиваются отдельно.
Ваш следующий исследовательский проект можно сделать быстрее.
Начните использовать ИИ не только как генератор текста, а как инструмент исследовательской работы.
Купить курс: 3 490 ₽Доступ сразу после оплаты и навсегда • Разовый платеж
