Прикладное применение генеративных нейросетей в креативных индустриях и промпт-дизайн

Бакалавриат 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Современное искусство)

Направление: 50.03.02. Изящные искусства

Кто читает: Школа дизайна

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 84

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Булгаков Вадим Александрович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 16

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс знакомит студентов с генеративными нейросетями как инструментами креативной практики и вводит в основы алгоритмической графики. В первом модуле рассматриваются принципы работы генеративных моделей, актуальные нейросетевые сервисы, основы промпт-дизайна, этические аспекты и построение рабочих пайплайнов с использованием нейросетевых утилит. Во втором модуле студенты осваивают базовые конструкции программирования на Python, работу с массивами данных (NumPy, Pandas), а также язык Processing для создания генеративной и интерактивной графики, фракталов и инфографики. На выходе курс связывает нейросетевую генерацию и алгоритмическое мышление в единую творческую практику.

Цель освоения дисциплины

Дать представление о принципах работы генеративных нейросетей и сценариях их применения в креативных индустриях. Научить использовать нейросетевые инструменты для генерации изображений, иллюстраций и вспомогательных утилит в рабочем процессе. Сформировать основы алгоритмического мышления и программирования на Python для работы с данными и визуальными структурами. Познакомить с инструментами алгоритмической графики (Processing) и связать код, данные и нейросети в целостный творческий пайплайн.

Планируемые результаты обучения

Студенты изучат принципы работы генеративных нейросетевых инструментов для форматов взаимодействия: текст–текст, текст–изображение, изображение–изображение.
Студенты изучат тему объектно-ориентированного проектирования.
Студенты изучают что такое нейросетевые модели, токены, промпты, пайплайны производства в креативной индустрии. Принципы интерпретации моделей машинного обучения и методики составления задач-подсказок для генеративных нейронный сетей.
Студенты изучат основы программирования, понятия и принципы, используемые языки программирования и их роль в создании программных решений, познакомятся с основными конструкциями языка Python.
Студенты изучат применение ИИ для продвижения себя или своих проектов, а также иные возможности применения нейросетей в маркетинге.
Понимать принципы работы генеративных нейросетей.
Подбирать инструменты под задачи креативных индустрий
Формулировать эффективные промпты.

Содержание учебной дисциплины

Генеративные нейросетевые инструменты/
Генерация простых изображений и основы промпт-дизайна
Объектно-ориентированное проектирование
Генерация иллюстраций
Нейросеть как инструмент художника
Нейросетевые утилиты
Построение пайплайна
Что такое программирование
Введение в конструкции Python: функции, циклы и др. Фракталы
Списки и матрицы. Библиотека Numpy
Обработка данных и визуализация. Библиотека Pandas. Инфографика
Processing и генеративное искусство
Введение в нейросети. Что такое PyTorch/TensorFlow
Компьютерное зрение
Нейросети для генерации текста
Генеративные сети для изображений. Stable Diffusion. Стилизуем видео
Дообучаем Stable Diffusion. Используем пред-обученные стилизованные сети
Применение ИИ для создания профессиональной биографии
Построение личного бренда с помощью нейросетей
Медиапланирование с ИИ и инструментами анализа
Основы контент-маркетинга и использование нейронных сетей для эффективного взаимодействия с онлайн-сообществами
Создание SEO-контента и его дистрибуция через авторитетные для поисковых систем площадки
Разработка контента с учетом актуальных новостей и трендов. Обзор инструментов тренд-анализа
Применение холодных продаж в контексте интернет-маркетинга: использование ИИ для формирования эффективных диалоговых сценариев
Продвижение визуального контента: анализ визуально-ориентированных социальных сетей и стратегий продвижения с использованием ИИ для оптимизации подходов
Продвижение видеоконтента: анализ стратегий продвижения, обзор сервисов для анализа трендов и SEO-контента
Создание и продвижение саммари видео: использование плагинов для ускорения транскрибации видео и стратегии продвижения саммари

Элементы контроля

Домашние задания (1 модуль)
Итоговый проект (1 модуль)
Тест (2 модуль)
Домашние задания (2 модуль)
Итоговый проект (2 модуль)

Промежуточная аттестация

2023/2024 4th module
0.25 * Домашние задания (1 модуль) + 0.2 * Домашние задания (2 модуль) + 0.25 * Итоговый проект (1 модуль) + 0.15 * Итоговый проект (2 модуль) + 0.15 * Тест (2 модуль)

Список литературы

Авторы

Ву Тху Ча -

Программа дисциплины