Delivered at:: School of Communication

Course type:: Compulsory course

When:: 1 year, 3 module

Instructors

Гавриленко Ксения Юрьевна

Ган Зарема Ахмедовна

Егоров Артем Александрович

Колесникова Ксения Максимовна

Латышев Евгений Сергеевич

Макарова Елена Сергеевна

Непомнящая Наталья Михайловна

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина состоит из двух тематических блоков. Тематический блок 1 "Введение в диджитал коммуникации" направлен на обучение студентов основам digital-коммуникаций, ориентированных на продвижение товаров и услуг брендов, мероприятий, вакансий. Тематический блок 2 "Основы искусственного интеллекта в коммуникациях и медиа" знакомит студентов с ключевыми технологиями искусственного интеллекта и их ролью в трансформации современной медиаиндустрии и коммуникационных практик. Программа блока 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 вопросам качества ИИ-контента, методам его детекции, а также этическим и правовым аспектам применения искусственного интеллекта. Темы блока 2 сочетают 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

Познакомить студентов с основными понятиями и инструментами digital-коммуникаций, рассмотреть особенности сайтов и посадочных страниц, изучить основные принципы разных видов рекламы, освоить базовые инструменты аналитики рекламных кампаний. Сформировать у студентов базовые знания о технологиях искусственного интеллекта и навыки их осознанного применения в коммуникационных и медиа-задачах.

Планируемые результаты обучения

Определяет базовые понятия и термины digital-коммуникации. Описывает основные этапы и динамику развития рынка digital. Формулирует современные тренды;
Распознает типы рекламных кампаний. Корректно подбирает примеры использования рекламных инструментов российскими брендами. Разрабатывает прототип веб-сайта и УТП для бренда;
Знает базовые характеристики и особенности работы с основными инструментами digital-коммуникаций;
Формулирует базовые принципы разработки лендинга. Описывает структуру и технические особенности работы с сайтами и посадочными страницами;
Аргументирует выбор площадок для размещения таргетированной и контекстной рекламы, на основе знаний о механизме и принципах работы базовых рекламных систем;
Знает особенности применения, преимущества и недостатки различных инструментов performance-маркетинга;
Интерпретирует данные аналитики рекламных кампаний и полученные после анализа выводы;
Тематический блок 2. Понимает базовые принципы работы технологий искусственного интеллекта.
Тематический блок 2. Ориентируется в основных сценариях применения ИИ в медиа и коммуникациях.
Тематический блок 2. Интерпретирует результаты работы моделей машинного обучения.
Тематический блок 2. Формулирует корректные запросы (промпты) для работы с большими языковыми моделями.
Тематический блок 2. Учитывает этические и правовые ограничения применения ИИ в профессиональной деятельности.

Содержание учебной дисциплины

Тематический Блок 1. Введение в диджитал коммуникации
1.1.1. Общий блок: Введение в digital-коммуникации
1.1.2. Общий блок: Продвижение в интернет-каналах. Бренд в Digital.
1.2.1. Инструменты digital-коммуникаций: Общий обзор инструментов: понятие, особенности и основные термины. Основные виды Performance и Media
1.2.2. Инструменты digital-коммуникаций: Сайты и посадочные страницы
1.2.3. Инструменты digital-коммуникаций: Performance-маркетинг: таргетированная и контекстная реклама. Как продвигаться в Digital
1.2.4. Инструменты digital-коммуникаций: Performance-маркетинг: другие инструменты. Роль креатива
1.3. Введение в аналитику
Тематический Блок 2. Основы искусственного интеллекта в коммуникациях и медиа
2.1. Введение в искусственный интеллект в медиа и коммуникациях
2.2. Машинное обучение и предиктивная аналитика
2.3. Обработка естественного языка и большие языковые модели
2.4. Компьютерное зрение
2.5. Речевые технологии (Speech AI)
2.6. Generative AI
2.7. Этика и регуляция применения ИИ

Элементы контроля

Групповой проект (Тематический блок 1)
Итоговый контроль (групповая проектная работа) проводится на последнем семинаре "Тематического блока 1" в формате презентации проекта. Проект готовится по группам и предполагает создание digital-стратегии для выбранного продукта. Результат представляется в виде презентации.
Оценка за работу на семинарах (Тематический блок 1)
Рассчитывается как среднее арифметическое значение. Оцениваемых семинаров- 8. Каждый семинар оценивается по 10-балльной шкале.
Активность на лекциях (Тематический блок 2)
Активность на лекционных занятиях оценивается на основе кратких письменных опросов, проводимых в ходе лекций. В рамках каждого контрольного мероприятия студентам предлагается несколько вопросов, размещённых преподавателем на доске. Студенты в течение отведённого времени письменно фиксируют ответы на вопросы на отдельных листах.
Контрольная работа (Тематический блок 2)
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 SmartLMS.
Домашнее задание 1 (Тематический блок 2)
индивидуальный проект (домашнее задание)
Домашнее задание 2 (Тематический блок 2)
Форма контроля: индивидуальное домашнее задание.

Промежуточная аттестация

2025/2026 3rd module
Oценка за "Тематический блок 1" = Групповой проект * 0.4 + Оценка за работу на семинарах * 0.6. Оценка за "Тематический блок 2" = 0,2*Домашнее задание 1 + 0,2*Домашнее задание 2 + 0,5*Контрольная работа + 0,1*Оценка за активность на лекциях. Итоговая оценка по дисциплине формируется на основе оценок, полученных за каждый из 2-х тематических блоков ("Тематический блок 1", "Тематический блок 2") по следующему принципу: высшая оценка за тематический блок имеет низший коэффициент (0,4), низшая оценка за тематический блок имеет высший коэффициент (0,6).

Список литературы

Авторы

Гавриленко Ксения Юрьевна
Добромыслова Ксения Олеговна

Bachelor’s Programme 'Advertising and Public Relations'

Introduction to Digital Communications

Instructors

Программа дисциплины