Kompletne szkolenie prowadzące przez cały cykl badawczy z naciskiem na zastosowanie AI
Termin szkolenia: 14.01.2025 - ONLINE (platforma clickmeeting)
Godziny szkolenia: 10.00-15.00
Cena szkolenia za jedną osobę: 597,00 zł + VAT 23%
(zw. z podatku VAT w przypadku gdy szkolenie finansowane będzie ze środków publicznych)
Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie:
- Naukowcy i badacze – osoby prowadzące badania naukowe, które chcą zautomatyzować i usprawnić procesy badawcze na każdym etapie.
- Doktoranci i studenci – osoby na etapie realizacji prac dyplomowych i doktorskich, które chcą poznać zastosowanie AI w planowaniu i prowadzeniu badań.
- Pracownicy zespołów badawczo-rozwojowych – osoby zajmujące się wdrażaniem innowacji, które mogą skorzystać z AI do optymalizacji badań.
- Każdy, kto chce kompleksowo zrozumieć proces badawczy – szkolenie dostępne również dla osób bez wcześniejszego doświadczenia w pracy z AI.
Opis szkolenia:
Współczesne badania wymagają precyzji, szybkości i dostępu do zaawansowanych technologii. Sztuczna inteligencja wspiera badaczy na każdym etapie cyklu badawczego – od formułowania hipotezy, przez projektowanie badania i zbieranie danych, aż po ich analizę i interpretację wyników. Szkolenie to w sposób kompleksowy prowadzi przez cały proces badawczy, wskazując narzędzia AI, które usprawniają pracę i pomagają osiągać lepsze rezultaty.
Dlaczego warto:
1. Szkolenie prowadzone przez eksperta w dziedzinie planowania badań i zastosowania AI w procesie badawczym.
2. Konkretne przykłady i case studies pokazujące zastosowanie AI na różnych etapach badań.
3. Praktyczne ćwiczenia umożliwiające uczestnikom natychmiastowe wdrożenie zdobytej wiedzy w swoich projektach badawczych.
Korzyści ze szkolenia dla uczestników:
1. Kompleksowa wiedza na temat wykorzystania AI w całym cyklu badawczym.
2. Umiejętność formułowania hipotez badawczych, projektowania badań i analizy wyników z użyciem AI.
3. Zautomatyzowanie czasochłonnych procesów, takich jak analiza danych czy raportowanie.
Metody szkoleniowe:
- Prezentacja i wykład teoretyczny
- Praktyczne warsztaty z wykorzystaniem narzędzi AI
- Sesja Q&A
Program szkolenia:
1. Wprowadzenie do cyklu badawczego przy wsparciu AI
- Co to jest cykl badawczy i jak AI wspiera jego etapy?
- Przegląd narzędzi AI do badań naukowych
- Etyczne uwarunkowania pracy z AI
2. Formułowanie problemu badawczego i hipotez
- Jak AI pomaga w identyfikacji problemów badawczych i luk w literaturze?
- Generowanie precyzyjnych hipotez badawczych z pomocą narzędzi AI
3. Projektowanie badań i dobór metod
- Wybór odpowiednich metod badawczych wspierany przez AI
- Tworzenie planów badań z wykorzystaniem automatyzacji
4. Zbieranie i organizacja danych
- Narzędzia AI do automatycznego gromadzenia danych (ankiety, dane online, teksty)
- Organizacja danych z pomocą technologii AI
5. Analiza danych
- Analiza ilościowa i jakościowa z wykorzystaniem AI
- Wizualizacja wyników badań w intuicyjny sposób
6. Interpretacja wyników i tworzenie raportów
- Automatyzacja interpretacji wyników badawczych
- Tworzenie raportów i publikacji naukowych z pomocą AI
7. Podsumowanie i sesja Q&A
- Omówienie najważniejszych punktów szkolenia
- Dyskusja i pytania uczestników dotyczące zastosowania AI w ich badaniach
Prelegent:
Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu, obronił swój doktorat w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie w 2015 roku. Obecnie pełni funkcję adiunkta w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego. Wykładał gościnnie w ESCP Europe w Paryżu oraz Politechnice Warszawskiej i Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Specjalizuje się w roli sztucznej inteligencji w pisarstwie naukowym oraz automatyzacji procesów badawczych. Prowadził także badania w obszarze zarządzania wartością klienta oraz analizie portfela klientów, co zaowocowało licznymi publikacjami naukowymi w renomowanych czasopismach. Beneficjent grantu Narodowego Centrum Nauki.
Oprócz działalności naukowej, dr. Tomczyk prowadzi kanał na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI” https://www.youtube.com/@drprzemek, gdzie dzieli się wiedzą na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w pisarstwie naukowym. Jego misją jest uczyć, jak pisać szybciej i efektywniej, wykorzystując nowoczesne technologie. Kanał zdobywa coraz większe uznanie, stając się źródłem inspiracji dla wielu naukowców i studentów.
Dr. Tomczyk jest również cenionym wykładowcą, prowadzącym zajęcia zarówno w języku polskim, jak i angielskim, na studiach licencjackich, magisterskich oraz podyplomowych. Jego kursy obejmują wykorzystanie sztucznej inteligencji w pracy badawczej, zarządzanie wartością klienta, analizę marketingową oraz strategiczne zarządzanie marketingowe. Dzięki swojej bogatej wiedzy i praktycznemu podejściu, dr. Tomczyk skutecznie łączy teorię z praktyką, przygotowując swoich studentów do wyzwań współczesnego rynku.
Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:
•Tomczyk, P., Brüggemann, P., & Paul, J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9
https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/s41270-024-00336-9.pdf
•Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing & eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham.
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-62135-2_15
•Tomczyk, P., Bruggemann, P., & Doligalski, T. (2024). The automation of science?
Possibilities and boundaries of AI applications for conducting systematic literature reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 33(06), 2450023..
https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218213024500234?srsltid=AfmBOopO
•Tomczyk, P., Brüggeman, P., & Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print).
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EMJB-03-2024-0055/full/html?utm_source=smc_email_onboarding&utm_medium=email&utm_campaign=apa_author_journals_access_2024-10-23&fbclid=IwY2xjawGF7kFleHRuA2FlbQIxMQABHRMpJ5qXEZUJXVif_5IAB5k8j5KFsVthbC6XdV6JMG7Vnub-pv7zO10adQ_aem_V6JR8prQqGccSx_vSwphtg&sfnsn=mo
•Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., & Petrescu, M. (2024). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 09610006241295802
https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/09610006241295802?casa_token=ApcNFdiVk5UAAAAA:_NchyQxiIlBgMQeZiIgdmtiz7jDoPb2iYsI_gy2I4Yr-SPEzCrxFIpDh5F21JHqrhYcMKhEmF_Mu
Co zapewniamy:
- materiały szkoleniowe
- wyspecjalizowaną kadrę
- liczebność grupy dostosowaną do specyfiki tematu szkolenia
- laminowane certyfikaty przesłane pocztą tradycyjną
WYPEŁNIJ FORMULARZ ZGŁOSZENIOWY