Прикладное применение генеративных нейросетей в креативных индустриях и промпт-дизайн

Бакалавриат 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Мода)

Направление: 54.03.01. Дизайн

Кто читает: Школа дизайна

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 2-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Булгаков Вадим Александрович, Сошников Дмитрий Валерьевич

Язык: русский

Кредиты: 3

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

Элементы контроля

Домашние задания
Проекты
Тест

Промежуточная аттестация

2024/2025 3rd module
a — оценка за выполненные домашние задания в 3 модуле, b — оценка за проект в 3 модуле, c — оценка за выполненные домашние задания в 4 модуле, d — оценка за тест в 4 модуле, e — оценка за проект в 4 модуле, x — итоговая оценка за дисциплину: (((a + b)*0.5) + (c*0.4 + (d+e)*0.3))*0.5 = x

Список литературы

Авторы

Ву Тху Ча -
Булгаков Вадим Александрович

Программа дисциплины