После прохождения курса я получил четкое представление о том, что ИИ - это не просто «умный чат-бот», а сложная экосистема инструментов.
Я открыл для себя специализированные сервисы для ученых: Paperpal и Wordvice AI для работы с текстом, Scispace для анализа литературы, HeyGen для визуализации данных.
Теперь я четко понимаю границы ответственности автора. Знание правил комитета COPE и требований издательств (например, Springer) позволяет мне использовать ИИ легально, не рискуя репутацией.
Курс не ограничивается теорией, а дает конкретные названия нейросетей (DeepSeek, Kandinsky, Шедеврум) и объясняет, для каких задач они подходят (от создания графических абстрактов до резюмирования длинных текстов через TLDR).
Приятно удивило наличие информации о последних событиях, таких как успех DeepSeek в начале 2025 года. Это показывает, что программа курса обновляется. Курс постоянно напоминает о проблеме «галлюцинаций» ИИ, приучая проверять каждый факт и ссылку.
В некоторых вопросах (например, о корректировке изображений) варианты ответов могут казаться неоднозначными, так как возможности нейросетей пересекаются. Хотелось бы видеть больше подробных разборов «серых зон» в использовании ИИ.
Можно было бы добавить небольшой блок о том, как правильно составлять промпты именно для научной деятельности (Prompt Engineering для исследователей).
Технологии меняются каждую неделю, поэтому к видеолекциям полезно было бы прилагать текстовые подборки со ссылками на новые модели, вышедшие «вчера».
Как исследователю, мне необходимо знать, как ускорить рутинные процессы (перевод, поиск литературы, оформление ссылок) без потери качества.
Я искал программу, которая объединяет в себе историю технологии, обзор инструментов и юридические/этические аспекты.
Решение пройти этот курс было продиктовано необходимостью оставаться конкурентоспособным в современной научной среде, где ИИ становится таким же обязательным инструментом, как в свое время интернет или текстовые редакторы.
