Основы ИИ в коммуникациях и медиа

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Глобальные цифровые коммуникации)

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 2-й курс, 1 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Колесникова Ксения Максимовна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 30

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

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 этическим и правовым вопросам 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

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов базовых знаний о технологиях искусственного интеллекта и навыков их осознанного применения в коммуникационных и медиа-задачах.

Планируемые результаты обучения

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.
Описывает базовые принципы работы технологий искусственного интеллекта.

Содержание учебной дисциплины

Тематический блок 1. Введение в искусственный интеллект в медиа и коммуникациях.
Тематический блок 2. Машинное обучение и предиктивная аналитика.
Тематический блок 3. Обработка естественного языка и большие языковые модели.
Тематический блок 4. Компьютерное зрение.
Тематический блок 5. Речевые технологии (Speech AI).
Тематический блок 6. Generative AI.
Тематический блок 7. Этика и регуляция применения ИИ.

Элементы контроля

Домашнее задание 1
Домашнее задание (проект) направлено на проверку навыков студентов в области прикладного использования генеративного ИИ для оптимизации административных и коммуникационных процессов. В рамках задания студенту предлагается эмулировать процесс консалтинга или внутреннего обучения для организаций трех типов: государственное ведомство, высшее учебное заведение или коммерческая компания. Студент должен проанализировать специфику рутинных задач организаций (например, работа с обращениями граждан, подготовка пресс-релизов, методическая работа) и разработать проект использования ИИ-инструментов. В работе необходимо определить, какие принципы промпт-инжиниринга и методы работы с большими языковыми моделями (LLM) будут наиболее эффективны для решения выявленных задач. Студент должен продемонстрировать понимание того, где требуется итеративная сборка документов, где — работа с контекстом и регламентами, а где — глубокий поиск и валидация данных. Работа должна содержать обоснование выбранных методов и примеры промптов, адаптированных под специфику организации (тональность, формат, ограничения).
Домашнее задание 2
Домашнее задание №2 направлено на проверку понимания студентами принципов работы ключевых ИИ-технологий, включая машинное обучение, компьютерное зрение, NLP и речевые технологии, а также возможностей их применения в задачах медиа и коммуникаций. В рамках задания студенту предлагается решить предложенный бизнес-кейс, описывающий коммуникационную или медиа-задачу. Студент должен проанализировать условия кейса, решить его и обосновать возможные сценарии применения ИИ технологий, а также указать потенциальные ограничения и риски использования данных технологий в заданном контексте. Домашнее задание выполняется в письменной форме и загружается через LMS в установленные сроки. Допускается использование материалов лекций и рекомендованных источников.
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 Smart LMS в строго отведенное время в течении 25 минут Контрольная работа включает 20 заданий.

Промежуточная аттестация

2026/2027 1st module
0.29 * Домашнее задание 1 + 0.42 * Контрольная работа + 0.29 * Домашнее задание 2

Список литературы

Авторы

Колесникова Ксения Максимовна

Программа дисциплины