בינה מלאכותית לחוקרים – כלים חכמים לחיפוש, ניסוח ואימות מידע, ענבר יסעור, 11.9.25

כלי בינה מלאכותית זמינים היום בלחיצת כפתור – אבל כיצד באמת ניתן למנף אותם בעבודת המחקר האקדמית? הסדנה חשפה כלים וטכניקות שישפרו לאין שיעור את האופן שבו ניתן לחפש מאמרים ומידע אקדמי, לכתוב טקסטים, להצליב ולאמת מקורות – כל זאת במהירות, בזהירות ובמבט ביקורתי. שולבו בה תרגול מעשי מותאם למשתתפים. נושאי הסדנה:

1. כל מה שחשוב לדעת על Research Deep

2. חיפוש מידע חכם – כשגוגל כבר לא מספיק

   • הכרות מעמיקה עם כלי AI מובילים

   • הכרות מעמיקה עם כלי AI מובילים - הכרות עם שימוש בכלים ייעודים לצרכים אקדמיים מחקריים או בהנחית סמינרים (Perplexity, SciSpace, Connected Papers ,Consensus)

   • ניסוח שאילתות יעיל prompting כיצד לשאול באופן שיוביל לתשובות מועילות, מבוססות ומדויקות

   • שיקולים בבחירת מודל AI והתאמה לצרכים המידע

3. פרטיות ואבטחת מידע בשימוש בבינה מלאכותית

   • שיקולים בהזנת מידע רגיש לכלי בינה מלאכותית

   • סיכונים בשיתוף טיוטות מחקר, נתונים אישיים או תוצאות ניסוי עם מערכות צד שלישי

   • כללים לשימוש בטוח ושמירה על סודיות נתונים אקדמיים

   • בחירת פלטפורמות וכלים העומדים בתקני פרטיות ואבטחה

4. אימות והצלבת מידע - בין בינה לדיוק

   • הבנת מגבלות הבינה המלאכותית

   • זיהוי דיסאינפורמציה, טעויות והטיות

   • שימוש בכלים תומכי אמינות: תיעוד מקורות, בקשת ציטוטים, הפניה לבסיסי נתונים

5.  כלי AI ייעודיים למרצים - בניית שאלונים

   •  הכרות עם כלי האוטומציה של Gemini / Forms Google

6. שילוב AI במאגרים אקדמיים – מה קיים ברופין ולאן העולם הולך. צפו במצגת המלווה למפגש- כאן
   

צפו בהקלטת המפגש: