AI+ ResearcherTM
AP-430
Empower Discoveries with Artificial Intelligence- Investigación Evolución: Aprender herramientas de IA para investigación de mercado, análisis y escritura académica
- Mastería de datos: Obtención de habilidades en el manejo de conjuntos de datos, ética y información mejorada por IA
- Motor de innovación: Conducir avances académicos y científicos utilizando AI
- Domain Leadership: Prepárate para liderar la investigación en campos avanzados con IA ética
¿Por qué IA+ ResearcherTM? 10X AI Research & Innovation Impact
En un Glance: Curso + Vista general
- Instrucciones: 1 día (en vivo o virtual)
- Auto-Pagado: 8 horas de contenido
¿Quién debería inscribirse?
Scholars " Researchers: Mejorar sus capacidades de investigación integrando herramientas de IA para análisis de datos y generación de información.
Market Research Analysts: Leverage AI to optimización estrategias de investigación de mercado, extraer ideas significativas y mejorar la toma de decisiones.
Científicos de datos: Aplicar metodologías de IA a grandes conjuntos de datos para un análisis y avances más eficientes en la investigación científica.
Líderes académicos: Conduzca la innovación en su institución académica o de investigación adoptando tecnologías de inteligencia artificial para aumentar la productividad y eficiencia de la investigación.
Estudiantes & Nuevos Graduados: Obtenga una ventaja competitiva en el campo de investigación dominando las herramientas y metodologías impulsadas por AI para la investigación avanzada.
Funciones de empleo e industria Outlook
AI Researcher
Realiza investigación de IA fundamental y aplicada, desarrollando nuevos algoritmos, modelos y técnicas para avanzar en el campo de la inteligencia artificial.
AI Academic Investigator
Participa en la investigación académica, la publicación de documentos y la contribución al entendimiento teórico y al avance de la IA en entornos educativos.
AI Experimental Research Specialist
Diseña y realiza experimentos para probar y validar modelos y algoritmos de IA, garantizando robustez y eficacia en diversos escenarios.
AI Researcher
Realiza investigación de IA fundamental y aplicada, desarrollando nuevos algoritmos, modelos y técnicas para avanzar en el campo de la inteligencia artificial.
AI Academic Investigator
Participa en la investigación académica, la publicación de documentos y la contribución al entendimiento teórico y al avance de la IA en entornos educativos.
Crecimiento de la industria: Acelerar el descubrimiento a través de la investigación académica y corporativa
- Se espera que el mercado de investigación de IA crezca en una CAGR de 38,1% para 2026, impulsada por la creciente demanda de soluciones impulsadas por IA en diversos sectores (Fuente: Mercados y Mercados).
- Diseñando algoritmos avanzados de IA para aplicaciones reales, mejorando la eficiencia y eficacia en industrias como la salud y las finanzas.
- Garantizar la IA se desarrolla con transparencia, equidad y rendición de cuentas, fomentando la confianza en las tecnologías de IA.
- Utilizando AI para innovaciones innovadoras en descubrimiento de drogas, investigación climática y estudios genómicos, promoviendo la salud y la ciencia ambiental.
- Aplicar IA a previsiones de mercado, evaluación de riesgos e inteligencia empresarial, impulsando una toma de decisiones más inteligente en todas las industrias.
Habilidades que ganarás
- Preprocesamiento y gestión de datos
- Machine Learning Model Development
- Análisis estadístico avanzado
- Publishing Scholarly
Lo que aprenderás
- Curso Introducción
- 1.1 Entender la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- 1.2 Vista general de las herramientas y tecnologías de inteligencia artificial
- 1.3 Impacto de AI en la investigación
- 2.1 Introducción a la IA en Investigación de Mercados
- 2.2 Audience Analysis and Persona Creation Usando AI
- 2.3 Utilizando AI para Marcar y Marketing Insights
- 3.1 AI en ciencia y análisis de datos
- 3.2 Modelos de aprendizaje automático en investigación científica
- 3.3 AI para descubrimiento de drogas e investigación avanzada
- 4.1 Integración de la IA en los flujos de trabajo académicos
- 4.2 Consideraciones éticas en el uso académico de la IA
- 4.3 Herramientas AI para mejorar la investigación y la escritura académicas
- 5.1 AI para investigación cualitativa y cuantitativa
- 5.2 Herramientas AI para Visualización y Análisis de Datos
- 5.3 Case Studies of AI in Research
- 6.1 Diseño innovador de investigación con AI
- 6.2 AI en diseño e implementación de encuestas
- 6.3 Eficiencia operacional y AI
- 7.1 Consideraciones éticas en investigación de AI
- 7.2 Privacidad de datos y AI
- 7.3 Elaboración y aplicación de directrices éticas de inteligencia artificial
- 8.1 Emerging Trends in AI Research
- 8.2 Preparación para el Futuro de Investigación IA
- 1. ¿Qué son los agentes de inteligencia artificial?
- 2. Capacidades clave de los agentes de IA en investigación
- 3. Aplicaciones y tendencias para agentes de IA en investigación
- 4. Beneficios de los agentes de inteligencia artificial en investigación
- 5. ¿Cómo funciona un agente de inteligencia artificial?
- 6. Características básicas de los agentes de IA
- 7. Tipos de agentes de inteligencia artificial
Herramientas Te Maestro
TensorFlow
Scikit-learn
AI Fairness 360
Zotero
Prerrequisitos
- Una comprensión fundamental de los conceptos de IA, no se requieren habilidades técnicas.
- Openness to explore unconventional approaches to problem-solving within the context of AI and research.
- Entusiástico sobre descubrir nuevas ideas e instrumentos que surgen de combinar tecnologías de IA con principios de investigación.
- Voluntad de participar críticamente con dilemas éticos y consideraciones relacionadas con la tecnología AI en las prácticas de investigación
Detalles del examen
Duración
90 minutos
Resultado de paso
70% (35/50)
Formato
50 preguntas de selección múltiple / respuesta múltiple
Método de entrega
Online a través de la plataforma de examen proctorado (planificación flexible)
Exam Blueprint:
- Introducción a la Inteligencia Artificial (AI) en Investigación – 12%
- Comienzo con AI para la recogida de datos – 12%
- Técnicas avanzadas de investigación de AI – 14%
- AI en Diseño y Metodología de Investigación – 14%
- Monetizing AI Research Skills – 12%
- Mastering AI for Data Analysis – 14%
- AI para las prácticas de investigación ética – 12%
- El futuro de la IA en Investigación – 10%
Elija el formato que ajuste su agenda
Lo que se incluye (Subscripción de un año + todas las actualizaciones):
- Videos de alta calidad, E-book (PDF & Audio) y Podcasts
- AI Mentor for Personalized Guidance
- Quizzes, valoraciones y recursos del curso
- Pruebas en línea con una recuperación gratuita
- Guía general de estudio del examen
Instructor-Led (Live Virtual/Classroom)
- 1 días de entrenamiento intensivo con demos en vivo
- Programa en tiempo real y colaboración entre pares
- Dirigido por instructores certificados de AI y entregados a través de socios autorizados de capacitación
Auto-pagado en línea
- 8 horas de lecciones de vídeo a pedido, libros electrónicos y podcasts
- Aprende en cualquier lugar, en cualquier momento, con cuestionarios modulares para seguir el progreso
Descubra sus certificaciones y programas basados en el papel ideal!
¿No está seguro para qué certificaciones? Tome nuestra evaluación rápida para descubrir las certificaciones y programas perfectos basados en roles adaptados sólo para usted.
CertificadoPreguntas frecuentes
La certificación AI+ ResearcherTM es un programa integral de un día diseñado para equipar a académicos e investigadores con las herramientas y conocimientos para aprovechar eficazmente la inteligencia artificial (AI) en sus campos de investigación. El curso abarca conceptos, herramientas y aplicaciones fundamentales de IA específicos para la investigación.
Este curso es ideal para académicos, investigadores y académicos que quieren integrar la IA en sus procesos de investigación. Es adecuado para los individuos con una comprensión fundamental de los conceptos de IA, aunque no se requieren habilidades técnicas.
El curso introduce varias herramientas y tecnologías de IA, incluyendo ChatGPT, IA en recopilación y análisis de datos, y otras herramientas de IA como Bard, software de análisis de datos y plataformas de aprendizaje automático.
Al finalizar, los participantes tendrán una sólida comprensión de los fundamentos de la IA y su aplicación en la investigación, permitiéndoles aprovechar las herramientas de la IA para mejorar las metodologías de investigación, la productividad y los resultados.
El curso explora cómo se puede utilizar AI en la recopilación y análisis de datos, revisión de literatura, generación de hipótesis, reconocimiento de patrones, modelado predictivo y mejora de metodologías de investigación.
