ИНТехнО • Повышение квалификации
ИИ для науки, исследований и патентной аналитики
Освойте современные инструменты искусственного интеллекта для планирования научных исследований, анализа публикаций и данных, проведения патентного поиска, выявления технологических трендов и подготовки профессиональных аналитических материалов.
Актуальность программы
Искусственный интеллект становится важным инструментом научной, исследовательской и аналитической деятельности. ИИ-технологии позволяют ускорять поиск и обработку информации, систематизировать научную литературу, анализировать количественные и качественные данные, формировать гипотезы, проводить патентный поиск и выявлять перспективные технологические направления.
Эффективное применение ИИ требует понимания принципов работы моделей, умения правильно ставить задачи, оценивать качество результатов, проверять источники и учитывать правовые, этические и информационные риски.
Программа помогает применять ИИ на всех этапах исследовательского цикла — от постановки научной проблемы до подготовки комплексного научно-патентного аналитического проекта.
Цель программы
Сформировать у слушателей системные знания и практические навыки применения технологий искусственного интеллекта в научной, исследовательской, аналитической и патентно-информационной деятельности.
Обучение направлено на освоение ИИ для планирования исследований, работы с научной литературой, обработки и интерпретации данных, патентного поиска, анализа технологических решений и подготовки научно-патентной аналитики.
Задачи программы
- Изучить принципы работы современных систем искусственного интеллекта.
- Освоить постановку задач, подготовку запросов и управление контекстом взаимодействия с ИИ.
- Научиться применять ИИ при работе с текстами, таблицами, изображениями, аудиоматериалами и презентациями.
- Освоить ИИ-ассистентов, агентные системы и выявление процессов, пригодных для автоматизации.
- Научиться формулировать исследовательские вопросы, гипотезы, дизайн и паспорт исследования.
- Освоить анализ научной литературы, количественных и качественных данных, патентный поиск и технологическую аналитику.
- Подготовить комплексный научно-патентный аналитический проект.
Целевая аудитория
- Научные работники, исследователи и преподаватели.
- Аспиранты, магистранты и соискатели учёных степеней.
- Специалисты научно-исследовательских подразделений, университетов, научных центров и лабораторий.
- Инженеры и разработчики технологических решений.
- Специалисты по интеллектуальной собственности, патентные аналитики и патентоведы.
- Информационные, бизнес- и технологические аналитики, руководители исследовательских и инновационных проектов.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
Для обучения не требуется углублённая подготовка в программировании или разработке ИИ-систем. Профессиональная, научная, инженерная или аналитическая задача станет преимуществом: её можно проработать во время практических занятий.
Итог обучения
Каждый слушатель разработает итоговый научно-патентный аналитический проект по выбранной профессиональной теме.
В проект войдут обзор научной и доказательной базы, результаты патентного поиска, характеристика патентного ландшафта, профили ключевых участников, анализ трендов, исследовательские пробелы и практические рекомендации.
После обучения вы будете знать
- Основные этапы развития технологий искусственного интеллекта.
- Принципы работы машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Возможности, ограничения и причины возможной неточности результатов ИИ.
- Критерии выбора ИИ-инструмента и принципы построения качественных запросов.
- Методы проверки информации, оценки качества результатов и проектирования ИИ-ассистентов.
- Принципы организации научного и патентного поиска.
- Подходы к анализу научной литературы, исследовательских данных, патентной и научно-технологической аналитике.
После обучения вы сможете
- Формулировать исследовательские проблемы, вопросы и гипотезы, разрабатывать дизайн и паспорт исследования.
- Готовить планы сбора данных, анкеты, формы наблюдения, протоколы интервью и карточки эксперимента.
- Разрабатывать стратегии научного и патентного поиска, вести систематизированный обзор литературы.
- Формировать карточки публикаций, сравнительные матрицы доказательств и выявлять исследовательские пробелы.
- Очищать, нормализовать, категоризировать и кодировать количественные и качественные данные.
- Проводить анализ исследовательских материалов, проверять устойчивость и воспроизводимость выводов.
- Анализировать патентные семейства, статусы, приоритеты, признаки решений и строить технологические карты.
Практическая направленность
В ходе обучения слушатели выполняют задания, связанные с реальными научными, исследовательскими и аналитическими задачами.
- Паспорт научного исследования.
- Стратегию научного и патентного поиска.
- Аналитический обзор научной литературы.
- Анализ учебного или собственного набора данных.
- Аналитическую записку по исследовательским данным.
- Отчёт о патентном поиске.
- Карты научных и технологических направлений.
- Анализ участников технологического рынка.
- Выявленные исследовательские пробелы и перспективные технологические ниши.
- Итоговый научно-патентный аналитический проект.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Полученные знания и навыки применимы в научных организациях, образовательных учреждениях, исследовательских центрах, инжиниринговых компаниях, инновационных предприятиях, патентных подразделениях, консалтинговых и аналитических организациях.
- Научный сотрудник или исследователь.
- Преподаватель и методист.
- Аналитик научно-технической информации.
- Специалист исследовательского подразделения.
- Специалист по интеллектуальной собственности.
- Патентный аналитик или специалист по патентному поиску.
- Технологический аналитик или аналитик данных.
- Специалист по научно-технологическому прогнозированию.
- Координатор исследовательских проектов.
- Руководитель научного или инновационного проекта.
- Специалист по внедрению ИИ-инструментов.
- Консультант по цифровой трансформации исследовательских процессов.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны ИИ, существующие ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Многообразие ИИ-инструментов и выбор подходящего решения для конкретной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Разделение сложной задачи на этапы и формулирование конкретного ожидаемого результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, позволяющие получать более точные и полезные ответы от ИИ.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения различных профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки и улучшения текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Использование ИИ для поиска данных, выделения главного и проверки достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности ИИ при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Анализ рабочих процессов и выявление операций, которые могут быть автоматизированы.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Основные компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка эффективности и организация контроля со стороны человека.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки ИИ и риски использования его результатов в профессиональной деятельности.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила безопасной работы с персональными и закрытыми данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Авторские права и ответственность при создании и использовании ИИ-контента.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов, организация человеческого контроля и разработка внутренних правил применения ИИ.
12 часов
- 6.1. Формирование исследовательской проблемы и системы научных вопросов — 2 часа.Преобразование профессиональной или научной проблемы в вопросы, гипотезы и проверяемые предположения. Уточнение объекта, предмета и границ исследования.
- 6.2. Построение дизайна исследования с использованием ИИ — 3 часа.Разработка целей, задач, этапов, методов, показателей и ожидаемых результатов. Сопоставление исследовательских дизайнов и ограничений.
- 6.3. Подготовка плана сбора научных данных — 2 часа.Проектирование состава данных, источников, выборки, переменных и критериев включения. Подготовка анкет, форм наблюдения, протоколов интервью и карточек эксперимента.
- 6.4. Организация исследовательского проекта и контроль его выполнения — 2 часа.Создание календарного плана, распределение задач, определение контрольных точек. Использование ИИ для исследовательского журнала и контроля отклонений.
- 6.5. Практикум: разработка паспорта научного исследования — 3 часа.Подготовка паспорта исследования: проблема, гипотезы, методология, источники данных, этапы, ограничения и критерии успешности.
12 часов
- 7.1. Разработка стратегии научного и патентного поиска — 2 часа.Формирование поискового тезауруса, ключевых слов, синонимов, классификационных признаков и поисковых конструкций.
- 7.2. Проведение систематизированного обзора литературы — 3 часа.Организация поиска, отбора и группировки публикаций; критерии включения и исключения, реестр источников и схема отбора материалов.
- 7.3. Извлечение научных фактов и результатов из публикаций — 2 часа.Выделение целей, методов, выборок, результатов, ограничений и выводов из статей. Подготовка карточек публикаций и матриц доказательств.
- 7.4. Синтез научных позиций и выявление исследовательских пробелов — 3 часа.Сопоставление результатов исследований, определение противоречий и недостаточно изученных вопросов, построение тематических кластеров.
- 7.5. Практикум: подготовка аналитического обзора по теме исследования — 2 часа.Создание научно-аналитического обзора на основе публикаций с проверкой полноты доказательной базы, корректности интерпретаций и ссылок.
12 часов
- 8.1. Подготовка исследовательских данных к анализу — 2 часа.Очистка, нормализация, категоризация и кодирование количественных и качественных данных. Выявление пропусков, дубликатов, выбросов и ошибок структуры.
- 8.2. Анализ количественных данных с поддержкой ИИ — 3 часа.Подбор статистических методов, подготовка расчётов и интерпретация распределений, различий, взаимосвязей и динамики показателей.
- 8.3. Анализ качественных исследовательских материалов — 2 часа.Тематическое кодирование интервью, экспертных заключений, открытых ответов, наблюдений и текстовых документов.
- 8.4. Проверка устойчивости и воспроизводимости аналитических выводов — 2 часа.Сопоставление результатов разных методов и параметров анализа, оценка чувствительности выводов к выборке и аналитическим предпосылкам.
- 8.5. Практикум: подготовка аналитической записки по исследовательским данным — 3 часа.Полный цикл анализа учебного или собственного набора данных: таблицы, результаты, интерпретации, ограничения и рекомендации.
12 часов
- 9.1. Формализация технического решения для патентного поиска — 2 часа.Описание решения через проблему, назначение, признаки, функции, компоненты и результат. Подготовка поискового профиля объекта.
- 9.2. Поиск патентных документов по ключевым словам и классификациям — 3 часа.Работа с запросами, патентными классификациями, именами заявителей, изобретателей и правообладателей. Расширение и сужение выборки.
- 9.3. Анализ патентных семейств, правового статуса и приоритетов — 2 часа.Группировка документов по семействам, определение приоритетных заявок, юрисдикций и этапов жизненного цикла документов.
- 9.4. Сопоставление существенных признаков технических решений — 3 часа.Разбор формул изобретений, создание таблиц признаков, выявление совпадающих и отличительных характеристик без подмены экспертного заключения.
- 9.5. Практикум: подготовка отчёта о патентном поиске — 2 часа.Отчёт с предметом поиска, запросами, классификациями, релевантными документами, таблицей сопоставления, ограничениями и выводами.
14 часов
- 10.1. Построение карт научных и технологических направлений — 3 часа.Группировка публикаций, патентов, организаций, авторов и технологий; выявление зрелых, растущих, смежных и зарождающихся областей.
- 10.2. Библиометрический и патентно-ландшафтный анализ — 3 часа.Анализ публикационной и патентной активности, структуры заявителей, географии разработок, цитирования, кооперации и специализации участников.
- 10.3. Анализ конкурентов, научных коллективов и владельцев технологий — 3 часа.Формирование профилей организаций, групп, разработчиков и патентообладателей; оценка портфелей, активности, партнёрств и направлений конкуренции.
- 10.4. Выявление технологических трендов и перспективных исследовательских ниш — 3 часа.Анализ динамики, терминологических сдвигов, новых комбинаций технологий и изменений состава участников. Формирование гипотез дальнейшей работы.
- 10.5. Итоговый практикум: комплексный научно-патентный аналитический проект — 2 часа.Подготовка отчёта, объединяющего обзор научной базы, патентный ландшафт, профили участников, тренды, пробелы и практические рекомендации.
Результат обучения
Результатом обучения станет комплексное понимание возможностей искусственного интеллекта и готовность применять ИИ-инструменты в научной, исследовательской и патентно-аналитической деятельности.
Каждый слушатель подготовит комплексный научно-патентный аналитический проект с обзором доказательной базы, патентным поиском, технологическим ландшафтом, анализом участников, трендов, исследовательских пробелов и рекомендаций.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации.
- Сведения о выпускниках и выданных удостоверениях вносятся в ФИС ФРДО.
