Введение в промпт-инжиниринг

2026/2027

Статус: Маго-лего

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 1 модуль

Онлайн-часы: 40

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Серегин Геннадий Евгеньевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 8

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс будет полезен самому широкому кругу слушателей, но в особенности тем, кому приходится писать тексты и/или создавать изображения. Мы не только научим вас основным приёмам взаимодействия с инструментами генеративного ИИ (диалоговые инструменты семейства GPT, генераторы изображений Midjourney, Kandinsky и др.), но и расскажем, как устроены генеративные нейросети, и покажем несколько примеров эффективного совместного творчества человека и ИИ.

Цель освоения дисциплины

Основная цель данного курса заключается в обучении специалистов творческих профессий эффективному применению генеративного искусственного интеллекта в их профессиональной деятельности.

Планируемые результаты обучения

Идентифицирует возможности применения генеративного ИИ в практических задачах.
Учитывает внутреннее устройство нейросетей при формулировке запросов к разным типам моделей.
Применяет базовые знания об ограничениях моделей для получения предсказуемого результата.
Создает эффективные запросы для диалоговых генеративных сетей типа ChatGPT, используя правильную структуру промпта и различные приёмы.
Идентифицирует основные задачи, в которых эффективно использование генеративных текстовых сетей, такие как перефразирование, извлечение данных, суммаризация и др.
Использует различные техники диалога, такие как реверсивный диалог или Chain-of-Thought.
Подбирает соответствующие задаче инструменты ИИ для генерации изображений.
Эффективно составляет промпты для генерации изображений в соответствии с требуемыми параметрами.
Использует сложные техники для создания больших текстов и консистентных иллюстраций совместно с ИИ.
Оценивает этические аспекты применения генеративного ИИ и принимает обоснованные решения о границах допустимого использования.
Владеет навыками создания эффективных промптов под разные типы коммуникационных задач: от написания постов и сценариев до генерации визуальных концепций и подбора референсов.
Отличает фактические данные от гипотетических и оценочных суждений в выдаче LLM, применяя техники верификации
Планирует кабинетное исследование: определять перечень необходимых источников, формулировать поисковые запросы для ИИ-поисковиков, оценивать полноту и достоверность собранных данных.
Разрабатывает дизайн синтетического исследования (сценарий, роли, ограничения).
Аргументирует необходимость создания витрины данных под конкретную коммуникационную задачу: выбирать источники, определять поля загрузки, согласовывать частоту обновления
Проводит обогащение собранных данных внешними метаданными через ИИ
Настраивать автоматическую загрузку данных из внешних источников через сервисы-посредники.