Искусственный интеллект в коммуникациях

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс обязательный (Реклама и связи с общественностью)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 4-й курс, 2 модуль

Онлайн-часы: 50

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Анисимова Ксения Михайловна, Еременко Дмитрий Игоревич, Камская Милена Александровна, Касьяненко Дарья Алексеевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс знакомит студентов с актуальными инструментами генеративного искусственного интеллекта и промпт-инжиниринга, позволяя овладеть навыками интеграции ИИ в профессиональные коммуникационные задачи и академические исследования. Программа сочетает практику работы с ведущими ИИ-сервисами, охватывая генерацию медиатекстов, сбор и анализ научной литературы, визуализацию данных, настройку RAG-пайплайнов, создание презентаций и видео. Особое внимание уделяется этическим стандартам, фактчекингу, профессиональной атрибуции и вопросам ответственности при использовании ИИ-контента.

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов целостного понимания основ искусственного интеллекта и его роли в современных коммуникациях
Развитие навыков практического применения инструментов ИИ для создания эффективных коммуникационных материалов
Освоение этических норм и правовых аспектов, связанных с использованием ИИ в сфере коммуникаций

Планируемые результаты обучения

Понимает, что такое данные, что такое большие данные
Объясняет основные принципы работы искусственного интеллекта
Воспроизводить основные этические нормы, связанные с использованием ИИ
Анализировать правовые аспекты авторского права в контексте генерации контента с помощью ИИ
Применяет продвинутые практики формирование промптов и цепочек запросов к LLM
Проектировать и разрабатывать актуальные RAG компоненты
Формулировать промпты и эффективно взаимодействовать с большими языковыми моделями
Эффективно осуществляет поиск научной литературы с применением ИИ
Составляет презентации с помощью ИИ
Создает визуализации с помощью ИИ
Создает изображения и видео с помощью ИИ

Содержание учебной дисциплины

Устройство искусственного интеллекта
Этика и авторские права при работе с инструментами ИИ
Промптинг для создания текстов
Сбор научной литературы и анализ с помощью ИИ-инструментов
Анализ больших данных средствами генеративного ИИ
RAG-пайплайны
Презентации и визуализация с помощью ИИ
Изображения и видео, созданные ИИ

Элементы контроля

Тест 1. Устройство искусственного интеллекта
Тест 2. Этические и юридические аспекты использования генеративного ИИ
Домашнее задание-1
Обязательные компоненты матрицы промптов: Промпты для генерации следующих разделов ВКР: Аннотация Введение Постановка гипотезы Формулировка исследовательских вопросов Определение объекта и предмета исследования
Домашнее задание-2
Создание обзора литературы для ВКР с помощью ИИ-инструментов
Итоговый проект
Итоговый проект Вариант 1. Комплексная коммуникационная стратегия для IT-стартапа Цель: Разработать полноценный медиакоммуникационный пакет для вымышленного IT-стартапа, используя ИИ-инструменты по всей цепочке работы. Структура работы: Краткое описание стартапа: Миссия, целевая аудитория, ценностное предложение (1–2 абзаца). Генерация медиатекстов с помощью ИИ: Статья для медиа о продукте или рынке (с разными промпт-методами). Серия постов для соцсетей под разные платформы (например, ВКонтакте, Telegram, YouTube) — с настройкой стилистики под ЦА. Пресс-релиз: что, для кого, зачем — варианты под оригинал и адаптацию для партнеров. Анализ рынка конкурентов: Сбор статистической, аналитической, исторической информации о рынке. Визуализации по наборам данных: Создание инфографики об аудитории, динамике рынка, собранной аналитике. RAG-пайплайн для чат-бота: Цепочка документоцентричного чат-бота (на основе документов о стартапе/FAQ) Сценарии обращений и обработок запросов. ИИ-презентация: Оформление ключевых идей, скриншоты с примерами материалов и визуализаций, структура коммуникационной стратегии. Вариант 2. Предзащита ВКР Цель: Подготовить базовые разделы ВКР с максимальной автоматизацией аналитики и поиска, используя ИИ-технологии. Структура работы: Аннотация: Сформулировать короткое описание темы и актуальности работы (5-8 предложений). Введение: Прописать цель, задачи, объект/предмет исследования; пояснить профессиональную и научную значимость. Постановка гипотезы и задач: Ясно обозначить гипотезу ВКР и минимум три исследовательские задачи. Подбор литературы с помощью ИИ: Поиск не менее 30 релевантных научных источников через Perplexity, Elicit, Connected Papers, Scite. Составление кратких аннотаций к 3-5 источникам, автоматизированная визуализация их цитирования. RAG-пайплайн для научной литературы: Сбор ключевых текстов в локальную базу, настройка пайплайна извлечения знаний: поиск по документам с помощью LM Studio/AI Studio. Создание обзора литературы. Анализ данных для ВКР: Пример автоматизированного анализа данных (текстового, медийного или статистики). Финальная презентация: Структурированная презентация ключевых этапов проделанной работы: формулировки, визуализации, пулы данных, примеры взаимодействия с ИИ.

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.15 * Домашнее задание-1 + 0.15 * Домашнее задание-2 + 0.5 * Итоговый проект + 0.1 * Тест 1. Устройство искусственного интеллекта + 0.1 * Тест 2. Этические и юридические аспекты использования генеративного ИИ

Список литературы

Авторы

Касьяненко Дарья Алексеевна
Коваленко Надежда Николаевна
Рословцева Кристина Олеговна
Королева Анастасия Романовна

Программа дисциплины