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Collège Doctoral Université de Montpellier

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5.12 GenAI and Prompt engineering for scientific Research [Participation : Hybride]

Contact : de l'Université de Montpellier Collège Doctoral
formations-college@umontpellier.fr

Catégorie : Outils transverses

Langue de l'intervention : anglais

Nombre d'heures : 4

Min participants : 10

Max participants : 20

Nbre d'inscrits : 22

Nombre de places disponibles : 0

Public prioritaire : Aucun

Public concerné :
Doctorant(e)s

Proposé par : Collège Doctoral Université de Montpellier


Lieu : Salle du Collège Doctoral Campus Triolet Bat 3 et en ligne
Observations : Intermediate level : Basic understanding of AI and machine learning concepts, No programming experience required.
Mots clés : Generative AI, Large Language Models, Prompt Engineering, Scientific Research
Début de la formation : 10 juin 2024
Fin de la formation : 10 juin 2024
Date ouverture des inscriptions :
Date fermeture des inscriptions : 6 juin 2024

Objectifs :
This course equips PhD students with the knowledge and skills to leverage Generative AI for their scientific research. You'll learn how these powerful AI models work, explore the art of prompt engineering, and discover practical tools to accelerate your research process.

Programme :
Module 1: Demystifying Generative AI
Introduction to Generative AI and Large Language Models (LLMs)
Understanding how LLMs work: Unveiling the black box
Applications of Generative AI in scientific research (e.g., hypothesis generation, literature review)
Ethical considerations, risks and limitations of AI for research
Live demonstration: Using LLMs for text generation

Module 2: Mastering Prompt Engineering
The art of crafting effective prompts: Guiding the AI towards your research goals
Strategies for prompt design and optimization
Hands-on practice: Using Generative AI tools for your specific research needs. Designing prompts and using AI tools to craft research papers and literature reviews.

Pré-requis :
Basic understanding of AI and machine learning concepts
Familiarity with using software tools and online platforms

Méthode pédagogique :
A blend of theory and practice: lectures followed by hands-on exercises using real-world research scenarios.
Interactive learning: Group discussions and Q&A sessions to encourage active participation.

Participants are encouraged to bring a laptop and open an account from any LLM (chatGPT, perplexity, Gemini, LLama2…) for the hands-on exercises.
Participants are encouraged to bring specific research problems or datasets to the course for practical sessions.

Compétences acquises à l'issue de la formation :
Explain the basic principles of Generative AI and LLMs
Craft effective prompts to leverage Generative AI for scientific research
Utilize practical AI tools to enhance your research workflow and productivity


La formation participe à l'objectif suivant :être directement utile pour la réalisation des travaux personnels de recherche

Calendrier :

Séance n° 1
Date : 10-06-2024
Horaire : 10h00 à 12h00
Intervenant : Maria Claudia ANGEL FERRERO
Lieu : Salle du Collège Doctoral Campus Triolet Bat 3 & online

Séance n° 2
Date : 10-06-2024
Horaire : 14h00 - 16h00
Intervenant : Maria Claudia ANGEL FERRERO
Lieu : Salle du Collège Doctoral Campus Triolet Bat 3 & online



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