StepwisePlus
Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı
Yeni

Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı

YZ asistanları, otomatik literatür taraması ve akıllı veri analizi ile bilimsel çıktılarınızı artırın.

1 günBaşlangıç6 ders
Tüm eğitimler
100+ Mezun%96 Memnuniyet4.8Genel Ortalama Puan
Crossfield Society
Eğitmen
Crossfield Society
Disiplinlerarası Bilim ve İnovasyon Topluluğu
01

Lisans/lisansüstü, doktora ve doktora sonrası araştırmacılar

02

Araştırma gruplarında YZ araçlarını uygulamak isteyen PI’lar

Bu Kursta Öğrenecekleriniz

Bu kurstan kazanacağınız beceri ve bilgiler.

Bilimsel sorgular ve veri çıkarma için özel prompt engineering tekniklerinde uzmanlaşmak
Özelleşmiş YZ araştırma asistanlarını kullanarak literatür taramalarını otomatize etmek
Veri analizini hızlandırmak ve yüksek kaliteli bilimsel görselleştirmeler oluşturmak için YZ kullanmak
Deneysel 'wet-lab' çalışmalarını tamamlamak için pratik 'dry-lab' tahmin araçlarını entegre etmek
Makale ve not yönetimi için verimli, YZ odaklı pipeline'lar kurmak

Katılım bilgileri

Bu kursa ait takvim, konum ve erişim bilgileri.

Eğitim takvimi

Haz20
1. Oturum
20 Haziran 202620:00 – 22:00TR Saati
Konum & Erişim
Online

Kurs Hakkında

Bu kursun sunduklarına kapsamlı bir bakış.

Modern YZ araçlarını iş akışınıza entegre ederek araştırma verimliliğinizi artırın. Bu kurs; literatür sentezi için Büyük Dil Modellerinden (LLM) yararlanmaya, YZ destekli veri analizi araçlarını kullanmaya ve bilimsel keşifleri kolaylaştırmak için pratik 'dry-lab' tekniklerini uygulamaya odaklanır.

Müfredat

Bu kursta ele alınan her şeyin detaylı bir dökümü.

2 bölüm · 6 konu

1
Bilimde LLM Kullanımına Giriş: Araştırmacılar için Prompt Engineering
20 dk
2
Ortam Kurulumu: YZ'yi Günlük İş Akışlarına Entegre Etmek
25 dk
3
Akıllı Literatür Taraması: Consensus, Elicit ve Connected Papers Kullanımı
35 dk
1
YZ ile Bilimsel Yazım ve Makale Geliştirme
40 dk
2
Bilimsel Görselleştirme için YZ: Ham Veriden Yayına Hazır Şekillere
35 dk
3
Dry-Lab Temellerine Giriş: Laboratuvar Bilimcileri için Tahmin Araçları
30 dk

Ön Koşullar

Bu kursa başlamadan önce ihtiyacınız olanlar.

  • Bilimsel araştırma metodolojilerine temel aşinalık
  • İleri düzey kodlama bilgisi gerekmez; temel bilgisayar okuryazarlığı yeterlidir
  • Herhangi bir bilim dalında akademik altyapı

Kimler İçin

Bu kurs tam size göre eğer...

  • Lisans/lisansüstü, doktora ve doktora sonrası araştırmacılar
  • Araştırma gruplarında YZ araçlarını uygulamak isteyen PI’lar
  • Temel dry-lab ve hesaplamalı kestirme yollarla ilgilenen wet-lab bilimcileri

Eğitmen

Bu kurs boyunca rehberiniz.

Crossfield Society

Crossfield Society

Disiplinlerarası Bilim ve İnovasyon Topluluğu

Crossfield Society, yapay zeka algoritmaları ile temel bilimsel keşifler arasındaki köprüyü kurmaya adanmış, seçkin YZ araştırmacıları ve veri bilimcilerinden oluşan uzman bir topluluktur.

Kurs Detayları

Bu kursa dair temel bilgilere hızlı bir bakış.

SeviyeBaşlangıç
Toplam Süre1 gün
Eğitim TürüCanlı Eğitim
DilTürkçe
SertifikaDahil
Son Güncelleme2026-05

Sıkça Sorulan Sorular

Bu kursla ilgili en sık sorulan sorulara yanıt bulun.

Platformumuzda hem canlı hem de kayıtlı eğitimler bulunmaktadır; ilgilendiğiniz kursun türünü sayfanın üst kısmındaki 'Eğitim Türü' bölümünden görebilirsiniz. Canlı eğitimlerimiz ise tamamen etkileşimli olarak, eğitmenle eş zamanlı gerçekleştirilmektedir.

Pek çok canlı dersimiz kaydedilmekle birlikte, bu durum eğitime göre değişiklik gösterebilir. Eğer eğitim kaydediliyorsa, ders kayıtlarına profiliniz üzerinden erişebilirsiniz. Kesin bilgi için ilgilendiğiniz kursun açıklama metnini inceleyebilirsiniz.

Sorularınızı canlı ders esnasında veya platform üzerindeki tartışma alanından doğrudan eğitmene iletebilirsiniz. Ayrıca kursa özel iletişim gruplarından (WhatsApp vb.) diğer katılımcılarla etkileşimde kalabilirsiniz.

Sertifika programına dahil olan eğitimleri başarıyla tamamladığınızda size özel, doğrulanabilir bir bitirme sertifikası düzenlenmektedir. Bu sertifikayı özgeçmişinize ve LinkedIn profilinize tek tuşla ekleyebilirsiniz.

Kursa bağlı olarak gerekli yazılımların kurulumları genellikle eğitimin ilk aşamasında adım adım gösterilmektedir. Özel bir sistem gereksinimi olan kurslarda bu durum kurs sayfasındaki 'Ön Koşullar' bölümünde belirtilmektedir.

Öğrenilen teorik bilgilerin pratiğe dökülmesi için kurs süresince veya modül bitiminde uygulamalı projeler ("hands-on" görevler) verilmektedir. Bu görevleri tamamlayarak eğitmen geri bildirimi alırsınız.

Öğrenci Yorumları

Eğitimlerimizden mezun olanların deneyimleri

Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı

Çok açıklayıcı örnek ağırlıklı bir eğitimdi emeği geçen herkese teşekkür ederim.

5

Selin G.

Biyoloji Öğrencisi

Biyoinformatik Araçlarla Uygulamalı Genomik Veri Analizi

Pipeline kurulumunu baştan sona gördük. Gerçek veri setleriyle çalışmak teorinin ötesine geçmemi sağladı.

5

Mert K.

Sektör Profesyoneli

Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı

Eğitimi temel düzeyde bilgilerimi geliştirmek amacıyla aldım ve çok memnunum. Bilgilendiriciydi, sıkıcı değildi, interaktif kısımların olması güzeldi. Çoğu araştırmacının kullandığı yapay zeka araçlarının basit ve hızlı bir şekilde anlatılması hoştu.

4

Lane Ö.

Lisans Öğrencisi

Biyoinformatiğe Giriş ve Omics Veri Yapıları

Temel kavramlar mantıklı bir sırayla işleniyor. Omics veri yapılarını ilk kez bu kadar net gördüm. Örneklerle pekiştirmek çok işime yaradı.

5

Zeynep A.

Yüksek Lisans Öğrencisi

Biyoinformatik Araçlarla Uygulamalı Genomik Veri Analizi

Sahadan gelen örnekler genomik veri analizini ilk kez bu kadar net gösterdi. Pratik oturumlarda ürettiğim çıktıları iş akışıma taşıyabildim.

5

Ahmet D.

Sektör Profesyoneli

Biyoinformatiğe Giriş ve Omics Veri Yapıları

Eğitmen gayet anlaşılır bir biçimde konuyu anlattı. Derste karışık olarak anlatılan bilgileri bu eğitimde daha da iyi anladım.

5

Yiğit Ç.

Biyoinformatik Öğrencisi

Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı

Yoğun bir tempo ama içerik iyi kurgulanmış. Her bölümde somut bir araç veya yöntem öğreniyorsun, bu yüzden kaybolmadan ilerleyebiliyorsun.

4

Deniz T.

Moleküler Biyoloji Öğrencisi

Biyoinformatik Araçlarla Uygulamalı Genomik Veri Analizi

Hangi aracı ne zaman kullanacağım artık çok daha net. Genomik analizde adım adım ilerleyen yapı tam aradığım şeydi.

5

Ece Y.

Veri Analisti

Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı

Ben ilk defa öğrendiğim için sunum haricindeki kısımları anlamakta epey zorlandım. Ama hocamız gayet anlaşılır bir dille anlattı. Konuya dair bilgimin az olması sebebiyle öneri de veremeyeceğim.

4

Hilal D.

FTR Öğrencisi

Biyoinformatiğe Giriş ve Omics Veri Yapıları

Dersler açık ve faydalıydı. Daha iyi anlamak için oturumlarda birlikte daha fazla örnek çözülmesini öneririm.

5

Arden A.

Biyoloji Öğrencisi

1 / 10
Ücretsiz

Kariyerini bir adım öteye taşı. Hemen kaydol, fırsatı kaçırma.