Nowe szkolenie AI w R&D – praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji od badań po patenty

Poznaj nowe szkolenie AI w R&D – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs Sztuczna inteligencja w działalności badawczo-rozwojowej (R&D) – od publikacji naukowych do patentów, symulacji i prezentacji technicznych pokazuje, jak wykorzystać AI w codziennej pracy badawczej i inżynierskiej w sposób praktyczny, odpowiedzialny i zgodny z wymaganiami jakości. To szkolenie jest przydatne dla osób tworzących publikacje, analizujących literaturę, przygotowujących dokumentację techniczną, opisy wynalazków, prezentacje oraz wyniki symulacji. Kurs pomaga rozwiązać realny problem nadmiaru informacji, czasochłonnej analizy danych i ryzyka błędów przy pracy z generatywną AI. Uczy nie tylko korzystania z narzędzi, ale też weryfikacji wyników oraz uwzględniania aspektów etycznych i prawnych.

Dlaczego sztuczna inteligencja stała się ważnym wsparciem w działalności badawczo-rozwojowej

Sztuczna inteligencja stała się ważnym wsparciem w R&D, bo zespoły badawcze i inżynierskie pracują dziś na coraz większej liczbie danych, publikacji, dokumentów technicznych i analiz. Dobrze użyta AI pomaga przyspieszyć pracę, uporządkować informacje i lepiej przygotować materiały naukowe oraz techniczne, ale wymaga też świadomej weryfikacji wyników i znajomości ograniczeń narzędzi.

• Przyspiesza przegląd literatury naukowej, wyszukiwanie publikacji oraz wychwytywanie trendów i luk badawczych.
• Ułatwia analizę dużej liczby źródeł, streszczanie artykułów i porównywanie cytowań bez ręcznego przeglądania wszystkiego od początku.
• Wspiera przygotowanie publikacji naukowych i artykułów technicznych, pomagając w budowie struktury tekstu, redakcji, abstraktach i podsumowaniach.
• Pomaga zachować większą spójność dokumentacji, co ma znaczenie przy raportach badawczych, opisach technicznych i materiałach projektowych.
• Zwiększa efektywność pracy nad patentami przez analizę istniejących rozwiązań, wyszukiwanie podobnych technologii i wstępne porządkowanie opisu wynalazku.
• Wspiera analizę danych badawczych, wykrywanie zależności i anomalii oraz przygotowanie czytelnych raportów z wyników.
• Ułatwia tworzenie wykresów, infografik, diagramów i prezentacji technicznych, dzięki czemu wyniki badań można szybciej komunikować różnym odbiorcom.
• Jest coraz ważniejsza w modelowaniu, symulacjach i optymalizacji parametrów, szczególnie tam, gdzie liczy się szybkość porównywania wielu wariantów.
• Pomaga ograniczać część powtarzalnych zadań, ale nie zastępuje eksperckiej oceny, dlatego kluczowe są zasady sprawdzania poprawności treści generowanych przez AI.
• W praktyce R&D rośnie też znaczenie aspektów etycznych i prawnych, bo wykorzystanie AI musi być zgodne z wymaganiami dotyczącymi jakości, autorstwa i odpowiedzialności za wynik.

Korzyści z nauki AI na praktycznych przykładach z badań, analiz i dokumentacji technicznej

Najwięcej daje nauka AI wtedy, gdy od razu pracujesz na zadaniach podobnych do tych, które pojawiają się w projektach badawczo rozwojowych. Właśnie dlatego kurs pokazuje nie tylko możliwości narzędzi, ale też sposób ich bezpiecznego i sensownego użycia w analizie literatury, przygotowaniu publikacji, dokumentacji technicznej, patentach, wizualizacjach i symulacjach.

• Uczestnik szybciej przenosi wiedzę do codziennej pracy, bo ćwiczy na przykładach związanych z wyszukiwaniem publikacji, streszczaniem raportów i porządkowaniem stanu wiedzy.
• Łatwiej zrozumie, gdzie generatywna AI realnie pomaga, a gdzie wymaga ostrożności, weryfikacji źródeł i kontroli jakości wyników.
• Zdobywa praktyczny sposób tworzenia konspektów artykułów, abstraktów, podsumowań i tłumaczeń technicznych, co skraca czas przygotowania materiałów naukowych.
• Uczy się analizować patenty i podobne rozwiązania technologiczne, dzięki czemu sprawniej ocenia nowość pomysłu oraz ryzyko kolizji z istniejącymi rozwiązaniami.
• Na konkretnych zadaniach poznaje, jak przygotować opisy techniczne wynalazków i wspierać tworzenie zastrzeżeń patentowych przy użyciu AI.
• Praca na przykładach z prezentacji i dokumentacji pokazuje, jak budować czytelne slajdy, wykresy, infografiki oraz diagramy procesów i architektury systemów.
• Ćwiczenia z analizy danych i wyników symulacji pomagają szybciej wychwytywać zależności, anomalie i wnioski przydatne w pracy badawczej oraz inżynierskiej.
• Warsztatowa forma szkolenia ułatwia wdrożenie nowych umiejętności zaraz po kursie, bo uczestnik przechodzi przez komplet typowych zadań od publikacji naukowych po prezentacje techniczne.

Program szkolenia AI w R&D – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do AI w działalności badawczej i inżynierskiej

• przegląd narzędzi AI wspierających badania naukowe i prace inżynierskie,
• możliwości i ograniczenia generatywnej AI,
• zasady weryfikacji wyników generowanych przez AI,
• aspekty etyczne i prawne wykorzystania AI w działalności badawczej.

2.AI w wyszukiwaniu i analizie literatury naukowej

• wykorzystanie AI do przeglądu stanu wiedzy,
• wyszukiwanie publikacji naukowych,
• automatyczne streszczanie artykułów i raportów,
• identyfikacja trendów badawczych i luk badawczych,
• analiza cytowań i źródeł.

3.Przygotowywanie publikacji naukowych i artykułów technicznych

• wykorzystanie AI podczas tworzenia artykułów naukowych,
• generowanie konspektów i struktury publikacji,
• redakcja i poprawa jakości tekstu,
• przygotowanie abstraktów i podsumowań,
• wsparcie tłumaczeń technicznych i naukowych,
• kontrola spójności i jakości dokumentacji.

4.AI w przygotowywaniu dokumentacji patentowej i wynalazków

• analiza istniejących patentów,
• wyszukiwanie podobnych rozwiązań technologicznych,
• identyfikacja nowości i poziomu wynalazczego,
• tworzenie opisów technicznych wynalazków,
• przygotowanie zastrzeżeń patentowych przy wsparciu AI,
• ocena ryzyka naruszenia istniejących patentów.

5.Tworzenie prezentacji naukowych i inżynierskich z wykorzystaniem AI

• automatyczne generowanie prezentacji,
• budowanie narracji dla wyników badań,
• tworzenie slajdów technicznych i naukowych,
• dostosowanie prezentacji do różnych grup odbiorców,
• przygotowanie wystąpień konferencyjnych.

6.Tworzenie wykresów, infografik i diagramów

• generowanie wykresów na podstawie danych badawczych,
• tworzenie infografik naukowych,
• wizualizacja procesów technologicznych,
• diagramy przepływu, architektury systemów i procesów badawczych,
• wykorzystanie AI do poprawy czytelności wizualizacji.

7.AI w analizie danych badawczych

• przygotowanie danych do analizy,
• automatyczne wykrywanie zależności i anomalii,
• interpretacja wyników badań,
• generowanie raportów i podsumowań.

8.AI w symulacjach komputerowych i pracach inżynierskich

• zastosowanie AI do wspomagania modelowania i symulacji,
• generowanie i optymalizacja parametrów symulacji,
• analiza wyników symulacji,
• wykorzystanie AI do predykcji i optymalizacji procesów,
• przykłady zastosowań w środowiskach CAD/CAE/CFD i Digital Twin.

9.Warsztaty praktyczne

• przygotowanie publikacji naukowej z wykorzystaniem AI,
• opracowanie opisu wynalazku i wstępnego zgłoszenia patentowego,
• stworzenie prezentacji badawczej,
• wykonanie infografiki i diagramu technicznego,
• analiza przykładowych wyników symulacji przy wsparciu AI.

Zapisy na szkolenie AI w R&D – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

01-02 kwi

16 godzin lekcyjnych

7300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

15-16 kwi

16 godzin lekcyjnych

7300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

26-27 kwi

16 godzin lekcyjnych

7300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

06-07 maj

16 godzin lekcyjnych

7300 zł netto + VAT

Zapisz się

Jak wykorzystać AI po szkoleniu w publikacjach, patentach, symulacjach i prezentacjach technicznych

Po ukończeniu szkolenia uczestnik może od razu wykorzystać AI w codziennej pracy badawczej i inżynierskiej nie tylko do szybszego przygotowania materiałów lecz także do lepszej analizy danych i sprawniejszego porządkowania wiedzy. Kurs pokazuje jak przełożyć możliwości narzędzi AI na konkretne zadania w R&D z zachowaniem zasad weryfikacji jakości oraz świadomości ograniczeń technologii.

• sprawniejsze wyszukiwanie publikacji naukowych oraz tworzenie przeglądu stanu wiedzy z pomocą automatycznego streszczania i analizy źródeł
• przygotowywanie artykułów naukowych i technicznych od konspektu przez redakcję tekstu po abstrakty podsumowania i kontrolę spójności dokumentacji
• wsparcie pracy nad wynalazkami poprzez analizę istniejących patentów wyszukiwanie podobnych rozwiązań oraz tworzenie opisów technicznych i wstępnych zastrzeżeń
• lepsze wykorzystanie AI w analizie danych badawczych dzięki wykrywaniu zależności anomalii i tworzeniu czytelnych raportów z wynikami
• przyspieszenie prac nad symulacjami komputerowymi przez dobór parametrów analizę rezultatów oraz wsparcie modelowania i optymalizacji procesów
• tworzenie prezentacji naukowych i inżynierskich dopasowanych do różnych odbiorców z bardziej klarowną narracją wyników badań
• opracowywanie wykresów infografik diagramów przepływu i wizualizacji procesów technicznych tak aby były bardziej czytelne i użyteczne w komunikacji projektowej

Najczęstsze błędy w korzystaniu z AI w pracy badawczo-rozwojowej i jak szkolenie pomaga ich unikać

W pracy badawczo-rozwojowej AI potrafi wyraźnie przyspieszyć analizę, pisanie i przygotowanie dokumentacji, ale bez właściwego podejścia łatwo o błędy, które obniżają jakość wyników. Kurs Sztuczna inteligencja w działalności badawczo-rozwojowej (R&D) – od publikacji naukowych do patentów, symulacji i prezentacji technicznych pokazuje, jak korzystać z narzędzi AI świadomie, z kontrolą nad źródłami, danymi i końcowym efektem pracy.

• Bezkrytyczne przyjmowanie odpowiedzi AI – częsty błąd to traktowanie wygenerowanych treści jak gotowych faktów. Szkolenie uczy zasad weryfikacji wyników, sprawdzania źródeł i wychwytywania nieścisłości.
• Zbyt ogólne zapytania do narzędzi – nieprecyzyjne polecenia dają powierzchowne lub mało użyteczne odpowiedzi. Podczas kursu uczestnicy uczą się formułować prompty tak, by otrzymywać wyniki dopasowane do celu badawczego lub technicznego.
• Skracanie przeglądu literatury kosztem jakości – AI może pomóc w wyszukiwaniu i streszczaniu publikacji, ale nie zastąpi oceny merytorycznej. Szkolenie pokazuje, jak łączyć automatyzację z rzetelną analizą stanu wiedzy, cytowań i luk badawczych.
• Tworzenie tekstów naukowych bez kontroli spójności – generowanie fragmentów artykułu bez jednolitej struktury prowadzi do niespójnych publikacji. Kurs pokazuje, jak używać AI do budowy konspektu, redakcji i poprawy jakości tekstu bez utraty logiki wywodu.
• Nadmierne zaufanie do AI w patentach – w dokumentacji patentowej szczególnie ryzykowne jest kopiowanie gotowych sformułowań bez analizy nowości i podobnych rozwiązań. Szkolenie pomaga zrozumieć, jak wspierać się AI przy opisie wynalazku i zastrzeżeniach, ale z zachowaniem kontroli nad poziomem wynalazczym i ryzykiem naruszeń.
• Błędna interpretacja wyników danych i symulacji – AI może wskazać zależności lub anomalie, ale nie zawsze poprawnie je wyjaśnia. Na kursie uczestnicy ćwiczą analizę wyników badań i symulacji tak, by odróżniać użyteczne wnioski od pozornie przekonujących interpretacji.
• Nieczytelne wizualizacje i prezentacje – automatycznie wygenerowane wykresy, diagramy czy slajdy bywają przeładowane albo niedostosowane do odbiorcy. Szkolenie pokazuje, jak poprawiać czytelność wizualizacji i budować techniczną narrację prezentacji.
• Pomijanie aspektów etycznych i prawnych – w pracy R&D ważne są nie tylko efekty, ale też sposób użycia narzędzi. Kurs porządkuje kwestie odpowiedzialnego wykorzystania AI w działalności badawczej, co pomaga unikać błędów proceduralnych i dokumentacyjnych.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu kursu uczestnik nie tylko lepiej zrozumie możliwości sztucznej inteligencji w pracy badawczo rozwojowej, ale przede wszystkim będzie umiał samodzielnie wykorzystywać ją w codziennych zadaniach. Szkolenie pomaga przejść od ogólnej znajomości narzędzi do świadomej pracy z AI w analizie literatury, przygotowaniu publikacji, dokumentacji patentowej, wizualizacji, analizie danych oraz interpretacji wyników symulacji.

• samodzielnie wyszukiwać publikacje naukowe, porządkować źródła i szybciej przygotowywać przegląd stanu wiedzy
• korzystać z AI do streszczania artykułów, identyfikowania trendów badawczych oraz wskazywania luk badawczych
• tworzyć konspekty publikacji naukowych i artykułów technicznych oraz poprawiać spójność i jakość tekstu
• przygotowywać abstrakty, podsumowania i materiały techniczne z większą precyzją oraz w krótszym czasie
• analizować istniejące patenty, wyszukiwać podobne rozwiązania i wspierać przygotowanie opisu wynalazku oraz zastrzeżeń patentowych
• oceniać wyniki generowane przez AI, weryfikować ich poprawność i uwzględniać aspekty etyczne oraz prawne
• tworzyć czytelne prezentacje badawcze, slajdy techniczne, wykresy, infografiki i diagramy dopasowane do odbiorcy
• wykorzystywać AI w analizie danych badawczych, wykrywaniu zależności i anomalii oraz przygotowaniu raportów
• wspierać modelowanie, analizę wyników symulacji i optymalizację parametrów w pracach inżynierskich oraz środowiskach CAD CAE CFD i Digital Twin