Курс знакомит студентов с ключевыми технологиями искусственного интеллекта и их ролью в трансформации современной медиаиндустрии и коммуникационных практик. Программа охватывает фундаментальные принципы работы машинного обучения и глубокого обучения, большие языковые модели (LLM) и технологии обработки естественного языка (NLP), векторные представления данных и механизмы контекстного поиска (embeddings, RAG), компьютерное зрение и генерацию изображений, а также технологии распознавания и синтеза речи. Отдельное внимание уделяется вопросам качества ИИ-контента, методам его детекции, а также этическим и правовым аспектам применения искусственного интеллекта.
Курс сочетает теоретические основы и практическую работу с современными инструментами искусственного интеллекта, что позволяет студентам не только понять устройство и возможности различных технологий, но и на практике освоить их базовые сценарии применения в профессиональной деятельности.
Цель освоения дисциплины
Познакомить студентов с основными понятиями и инструментами digital-коммуникаций, рассмотреть особенности сайтов и посадочных страниц, изучить основные принципы разных видов рекламы, освоить базовые инструменты аналитики рекламных кампаний.
Сформировать у студентов базовые знания о технологиях искусственного интеллекта и навыки их осознанного применения в коммуникационных и медиа-задачах.
Планируемые результаты обучения
Понимает базовые принципы работы технологий искусственного интеллекта.
Ориентируется в основных сценариях применения ИИ в медиа и коммуникациях.
Интерпретирует результаты работы моделей машинного обучения.
Формулирует корректные запросы (промпты) для работы с большими языковыми моделями.
Учитывает этические и правовые ограничения применения ИИ в профессиональной деятельности.
Содержание учебной дисциплины
Основы искусственного интеллекта в коммуникациях и медиа
1. Введение в искусственный интеллект в медиа и коммуникациях
2. Машинное обучение и предиктивная аналитика
3. Обработка естественного языка и большие языковые модели
4. Компьютерное зрение
5. Речевые технологии (Speech AI)
6. Generative AI
7. Этика и регуляция применения ИИ
Элементы контроля
Активность на лекциях
Активность на лекционных занятиях оценивается на основе кратких письменных опросов, проводимых в ходе лекций.
В рамках каждого контрольного мероприятия студентам предлагается несколько вопросов, размещённых преподавателем на доске. Студенты в течение отведённого времени письменно фиксируют ответы на вопросы на отдельных листах.
Контрольная работа
Контрольная работа проводится по всем темам тематического блока
«Основы искусственного интеллекта в коммуникациях и медиа» и направлена на комплексную проверку усвоения студентами ключевых понятий, принципов работы и сценариев применения технологий искусственного интеллекта в медиа и коммуникациях.
Форма проведения — контрольная работа в формате электронного тестирования с заданиями закрытого и открытого типа, выполняемая через SmartLMS.
Linne, L. G., & Sitkins, P. (2014). Brand Aid : Taking Control of Your Reputation——Before Everyone Else Does. Paramus, NJ: Prentice Hall Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1123875
Акулич М.В. - Интернет-маркетинг - 978-5-394-04250-8 - Дашков и К - 2021 - https://znanium.ru/catalog/product/2082690 - 2082690 - ZNANIUM
Преподаватели
Егоров Артем Александрович
Колесникова Ксения Максимовна
Латышев Евгений Сергеевич
Программа дисциплины
Аннотация
Цель освоения дисциплины
Планируемые результаты обучения
Содержание учебной дисциплины
Элементы контроля
Промежуточная аттестация
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
Рекомендуемая дополнительная литература
Авторы