Генеративные модели ИИ в маркетинге и IT-продуктах

2025/2026

Статус: Маго-лего

Кто читает: Базовая кафедра Яндекс

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс «Генеративные модели ИИ в маркетинге и IT-продуктах» посвящён изучению генеративных моделей в современном маркетинге и управлении продуктами, раскрывает технологический ландшафт GenAI и его влияние на стратегию, контент, аналитику, персонализацию и разработку продуктов. Студенты осваивают работу с актуальными инструментами генеративного ИИ, учатся строить стратегию внедрения GenAI, анализировать бизнес-кейсы, разрабатывать мультимодальный контент и персонализированные кампании, использовать синтетические данные для прогнозов, оптимизации маркетинга и product discovery. Практические занятия и воркшопы направлены на формирование компетенций в проектировании, аналитике и внедрении AI-функционала для решения прикладных задач бизнеса и продукта, подготовку дорожной карты интеграции GenAI с учётом рисков, бюджета и команды.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов практическое понимание того, как генеративные модели искусственного интеллекта трансформируют маркетинг и продуктовую разработку, влияя на контент, персонализацию, аналитику и структуру затрат.
Обучить анализу возможностей и ограничений GenAI для брендов и цифровых продуктов, а также разработке реалистичной стратегии внедрения генеративного ИИ в маркетинговые процессы и продуктовые экосистемы.

Планируемые результаты обучения

Выявлять наиболее выгодные области применения генеративного ИИ в маркетинговой воронке;
Создавать мультимодальный контент (текст, изображение, видео), соответствующий бренд-гайдам и стилю компании;
Строить AI-сегментации и реализовывать персонализированные маркетинговые кампании на основе анализа данных о поведении и предпочтениях клиентов;
Использовать синтетические данные для быстрого тестирования маркетинговых гипотез, минимизируя издержки на real-life эксперименты;
Прогнозировать спрос, оптимизировать медиамикс, определять лучшие каналы и механики взаимодействия с помощью генеративной аналитики и автоматизированных моделей;
Составлять дорожную карту внедрения GenAI в маркетинг и продукт, учитывая риски, бюджетные ограничения и организационную специфику.

Содержание учебной дисциплины

Введение в курс. Ландшафт генеративного ИИ.
Генерация контента в маркетинге
Стратегия внедрения GenAI в бизнес
GenAI в маркетинге: Контент и персонализация
GenAI в маркетинге: Аналитика и оптимизация
GenAI в управлении продуктом: Discovery и Исследования
AI-продукты и AI-функционал
Консультация перед экзаменом

Элементы контроля

Домашнее задание 1
Выдается после второго семинара
Домашнее задание 2
Выдается после четвертого семинара
Домашнее задание 3
Выдается после шестого семинара
Экзамен
Выдается после шестого семинара

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
Итог = Округление(0.7 * ДЗ + 0.3 * Э), где ДЗ — средняя оценка за все домашние задания, Э — оценка за экзамен. ср. ДЗ рассчитывается без округления; итоговая оценка округляется арифметически (0.5 вверх). Для того, чтобы получить оценку «отлично» вам нужно набрать 8 – 10 баллов, «хорошо» 6 – 8 баллов, «удовлетворительно» 4-6 баллов.

Список литературы

Авторы

Ахмедова Гюнай Интигам кызы

Программа дисциплины