Серия факультативов и курсов: «Основы ИИ для анализа текстов», «Большие языковые модели (LLM) с нуля», «Быстрое MVP в Data science»

В 2025 году команда проекта Data Culture организовала факультативы и курсы для студентов с целью повышения компетенций в области ИИ и технологий.

«Основы ИИ для анализа текстов»

Никулин Тимофей Русланович — руководитель проекта Data Culture 

«Когда мы разрабатывали курсы по Data Culture, для нас было принципиально важно, чтобы они были не абстрактно-техническими, а практикоориентированными — отвечали реальным запросам разных направлений подготовки. Мы понимали: универсального подхода быть не может. Поэтому одной из ключевых задач стало выстраивание содержательного диалога с преподавателями и студентами конкретных факультетов. Особое внимание в этом году мы уделили взаимодействию с коллегами с Факультета гуманитарных наук. Наши эксперты не просто консультировались, но и сами прошли повышение квалификации по программе Digital Humanities. Это стало важным шагом — не только в понимании специфики гуманитарной аналитики, но и в поиске подходов к интеграции инструментов искусственного интеллекта в гуманитарные исследования. Результатом стал курс по применению ИИ для работы с текстами — курс, в котором студенты получают не только знания о современных цифровых инструментах, но и реальные навыки работы с количественными методами анализа в гуманитарном контексте. Мы уверены, что это поможет им по-новому подойти к учебным и исследовательским задачам. Очень надеемся, что этот курс станет устойчивой частью линейки Data Culture и будет востребован у студентов гуманитарных направлений как альтернатива классическому курсу по анализу данных»

Александр Климов Антонович — руководитель образовательной программы: Цифровые методы в гуманитарных науках

«На мой взгляд, после защит стало видно, насколько студенты и студентки сделали шаг вперед (или даже шаг через себя): это видно и по качеству материалов и анализа, и по их коду. Мы предложили многим студентам выступить на конференциях — кажется, это хороший признак того, что слушатели справились. И вообще было приятно получить фидбек, что один из слушателей с трудом мог даже открыть файлы через Пайтон в начале курса, а в конце (а ведь у нас совсем не большой курс!) смог представить весьма комплексный анализ корпуса текстов, который мог бы вполне стать хорошей курсовой или базой для дипломной работы»

«Большие языковые модели (LLM) с нуля»

Никулин Тимофей Русланович — руководитель проекта Data Culture 

«Бурное развитие LLM — это не просто тренд, а целый спектр новых возможностей для самых разных сфер. Именно поэтому мы решили предложить студентам НИУ ВШЭ факультатив «Большие языковые модели (LLM) с нуля». Наша цель была не просто рассказать об архитектуре и принципах работы языковых моделей, но и показать, как с их помощью можно создавать AI-агентов и RAG-ассистентов — уже на уровне простых, но рабочих прототипов.Особенно важно, что студенты не ограничивались теорией. В рамках курса они разрабатывали проекты, связанные со своими направлениями подготовки — от анализа книг до рекомендательной системы фильмов. Это делает факультатив не только актуальным, но и по-настоящему практикоориентированным: студенты видят, как могут применить LLM в своей профессиональной области. И мы уверены, что такие форматы — именно то, что помогает сделать цифровую культуру живой частью образования»

Косакин Даниил Юрьевич — приглашенный преподаватель

«Для многих студентов слово «данные» раньше ассоциировалось со скучными таблицами и сложной статистикой. Курс помог им совершить настоящее открытие: оказалось, что данные — это не только цифры, но и то, с чем они работают каждый день — тексты, идеи, смыслы. Они на собственном опыте поняли, что хороший промпт для нейросети — это не магия, а умение четко структурировать свой запрос и подать информацию на вход. Теперь LLM для студентов - не просто абстрактная магия, а конкретный инструмент, которым они умеют пользоваться. Теперь они могут прийти в любую компанию и сказать: «Я могу быстро проанализировать сотни страниц текста, помочь с брейнштормом или адаптировать ваш контент для новой аудитории с помощью LLM»

«Быстрое MVP в Data science»

Никулин Тимофей Русланович — руководитель проекта Data Culture 

«После прохождения курсов из линейки Data Culture у студентов уже есть хорошая база — они знакомы с основами Python и анализа данных. Но на этом этапе очень важно не останавливаться. Знания — это только половина пути. Следующий шаг — научиться быстро воплощать идеи в работающие цифровые решения.Так появилась идея запустить факультатив «Быстрое MVP в Data Science» — курс, где студентов учат превращать свои проекты в полноценные веб-сервисы, которые можно показать, протестировать и использовать. Идея оказалась очень востребованной: на первый запуск мы получили более 220 заявок, и это подтвердило, насколько важна такая практика для студентов.Мы внимательно проанализировали обратную связь и опыт проведения факультатива и обязательно учтём это при его обновлении. В следующем году мы планируем снова предложить этот курс — он точно нужен, и мы видим в нем большой потенциал для развития проектной составляющей обучения»

Паточенко Евгений Анатольевич — старший преподаватель факультета компьютерных наук

«Участники факультатива получили целостное представление об основных этапах в проектах по анализу данных. Студенты научились создавать быстрые прототипы решений в области Data Science, реализовывать сервисы и приложения»