Programa del Curso

Introducción a la IA en la investigación y el conocimiento Management

  • Descripción general de las capacidades de Claude AI para la investigación
  • Cómo la IA está transformando la gestión del conocimiento
  • Consideraciones éticas al usar IA en investigación

Análisis de documentos impulsado por IA

  • Cargar y procesar artículos de investigación, informes y conjuntos de datos
  • Identificación de conceptos clave, temas y relaciones
  • Comparar múltiples fuentes para análisis cruzados

Resumir y sintetizar información

  • Generar resúmenes concisos a partir de documentos extensos
  • Extraer conocimientos clave y puntos de acción
  • Personalizar resúmenes para diferentes audiencias

Extracción de información de fuentes de datos grandes

  • Utilizando IA para identificar tendencias y patrones en conjuntos de datos
  • Analizando datos cualitativos y cuantitativos con Claude AI
  • Automatizando la generación de informes y la visualización de datos

IA para revisiones de literatura e informes de investigación

  • Agilizando las revisiones de literatura con Claude AI
  • Organizando y categorizando los hallazgos de la investigación
  • Generando informes estructurados a partir de múltiples fuentes

Aumentar el conocimiento Management con IA

  • Integrar Claude AI con herramientas de toma de notas e investigación
  • Automatizar la organización y recuperación del conocimiento
  • Optimizar flujos de trabajo para el aprendizaje y la investigación continuos

Consejos avanzados y tendencias futuras

  • Optimizar las ideas generadas por IA para que sean precisas y relevantes
  • Explorar el futuro de la IA en la investigación y la academia
  • Pasos siguientes para dominar las herramientas de investigación potenciadas por IA

Resumen y pasos siguientes

Requerimientos

  • Experiencia básica en investigación o análisis de datos
  • Familiaridad con herramientas de gestión del conocimiento digital
  • No se requiere experiencia previa con herramientas de IA

Audiencia

  • Investigadores que buscan optimizar las revisiones de literatura y la síntesis de datos
  • Analistas que buscan información impulsada por IA de grandes conjuntos de datos
  • Trabajadores del conocimiento que buscan mejorar la recuperación y organización de la información
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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