ИИ для науки: как эффективнее работать с данными
Искусственный интеллект уже меняет то, как ученые работают с литературой, данными и выводами. Согласно обзору Nature1, 45% исследователей используют ИИ в своей работе прямо сейчас и большинство из них уверены, что в ближайшие годы он станет центральным элементом научных исследований и публикаций. Но вместе с этим растет и разрыв: одни исследователи начинают работать быстрее и точнее, другие – сталкиваются с недоверием к результатам, ошибками и рисками для репутации.
Вопрос уже не в том, стоит ли использовать инструменты ИИ в исследовательской работе. Вопрос в том, как делать это корректно и при этом эффективно.
Центр научной интеграции НИУ ВШЭ запускает новую программу ДПО «ИИ для науки: как эффективнее работать с данными» для исследователей, преподавателей, аналитиков и специалистов, которые хотят перейти от случайного использования ИИ к системной работе с научной информацией и данными.
Что это за программа?
Шесть недель, три модуля, реальные исследовательские задачи.
Онлайн-обучение в синхронном режиме.
Курс охватывает полный цикл исследовательской работы, где ИИ уже может существенно помочь:
-
от поиска и анализа научной литературы
-
до сбора, обработки и интерпретации данных
-
с учетом этических и правовых ограничений
Участники будут работать со своей исследовательской темой, что позволяет сразу применять инструменты ИИ к реальным задачам, а не учебным примерам. Еще эксперты курса научат корректно описывать использование ИИ в публикациях и отчетах, чтобы это соответствовало требованиям издательств и научного сообщества.
Чем этот курс отличается от типичных программ по ИИ?
Программа логически продолжает курс «Научная публикация: открытый доступ, выбор журнала и инструменты ИИ». Если на первом этапе важно понять возможности ИИ и научиться использовать его в работе с публикациями, то здесь акцент смещается на более сложные задачи: анализ данных, исследовательскую аналитику и поиск баланса между скоростью работы и научной строгостью.
Особенность программы – это фокус не на инструментах как таковых, а на реальных исследовательских задачах и принципах работы с ИИ, которые позволяют адаптироваться к быстро меняющейся технологической среде.
Курс ведут исследователи, которые сами работают на пересечении науки и ИИ.
Иван Стерлигов – эксперт в наукометрии и научной аналитике, более 10 лет возглавлял наукометрический центр НИУ ВШЭ и автор открытого онлайн-руководства по наукометрии.
Екатерина Кирсанова – доцент НИУ ВШЭ, кандидат юридических наук, эксперт по правовому регулированию ИИ и интеллектуальной собственности.
Вместе они закрывают и практическую, и правовую сторону работы с ИИ в науке – это редкое сочетание для программ по ИИ.
После обучения на программе Вы:
четко понимаете, какие задачи можно делегировать ИИ, а какие требуют экспертного контроля
ускоряете предварительный анализ данных в 2–3 раза
преобразуете сырые данные в таблицы и графики, готовые для публикации
обосновываете использование ИИ перед коллегами и рецензентами
уверенно описываете применение ИИ в статьях и отчетах
Приглашение на открытый вебинар про ИИ для науки
В рамках первого запуска программы пройдет открытый вебинар "В чем польза от ИИ в науке для исследователя?" с одним из авторов курса Иваном Стерлиговым. На вебинаре Вы увидите, как ИИ применяется в реальных исследовательских задачах и разберете примеры, с которыми сталкивается практически каждый исследователь.
Хороший способ понять, насколько возможности ИИ в науке шире, чем кажется, и оценить, подходит ли программа именно Вам.
Регистрация на вебинар 15 апреля
1. Naddaf M. How are researchers using AI? Survey reveals pros and cons for science //Nature. – 2025.
