2025/2026
Ключевые технологии в LegalTech
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Департамент права цифровых технологий и биоправа
Где читается:
Факультет права
Когда читается:
1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Лагутин Максим Дмитриевич
Язык:
русский
Контактные часы:
48
Программа дисциплины
Аннотация
Этот курс вводит студентов в основные технологии, на которых базируются все legal tech-проекты. Начиная от работы программ и сетей до нейронных сетей и технологий распределенных реестров.— Что такое технология— Как работают Сети, Интернет, ПО— Этапы разработки ПО — Что такое открытый код— Особенности функционирования сайтов и мобильных приложений— Сбор данных (перс. данные, обработка данных, хранение и использование и т.д.)— Хранение— Криптография (методы шифрования)— Подбор товаров и услуг - метчинг— Работа и использование нейросетей — Распределенные реестры
Цель освоения дисциплины
- Знакомство с ключевыми технологиями в LegalTech и углубленное погружение в технологии искусственного интеллекта, чтобы научиться выбирать технологии для LegalTech-решений и составлять корректные технические задания.
Планируемые результаты обучения
- знать принципы работы нейронных сетей, их основные виды и ограничения и применение нейронных сетей
- знать основы логического программирования и возможности его применения
- знает задачи, решаемые методами обработки естественного языка и методом анализа данных
- работает с промпт-инженерингом
- способен делать интеграции LLM в LegalTech-решения
- способен применять изученные технологии (нейтронные сети, блокчейн, смарт-контракты) к конкретной юридической области
- конструирует наборы данных, признаки, необходимые для реализации решений на основании изученных технологий
- составляет качественные промпты для решения различных задач, в том числе юридической направленности
- использует различные инструменты для обоснования необходимости внедрения технологий перед стейкхолдерами
- создает простейший MVP LegalTech-решения
- интегрирует LLM в LegalTech-решения
Содержание учебной дисциплины
- Раздел 1. Classic ML: основы машинного обучения
- Раздел 2. Обработка естественного языка и LLM
- Раздел 3. Промпт-инженеринг
- Раздел 4. ИИ-агенты и интеграция LLM в LegalTech-решения
- Раздел 5. Система распознавания текста OCR
- Раздел 6. Смарт-контракты и блокчейн
- Раздел 7. Автоматизация процессов с помощью RPA
- Раздел 8. Другие виды LegalTech-решений и их реализация
- Раздел 9. Создание MVP LegalTech-решения с помощью ИИ
- Раздел 10. Как обосновать внедрение технологий: аналитика данных и BI-инструменты
- Раздел 11. Составление ТЗ для LegalTech-решений
Элементы контроля
- Итоговое заданиеРезультатом выполнения задания является техническое задание на разработку LegalTech-решения, сданное студентом на платформе
- Активность на семинарах
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: http://biblio-online.ru/bcode/450166 (дата обращения: 31.08.2020).
- Васильева, И. Н. Криптографические методы защиты информации : учебник и практикум для вузов / И. Н. Васильева. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 310 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-02883-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/560977 (дата обращения: 04.07.2025).
- Иванов, В. М. Интеллектуальные системы : учебное пособие для среднего профессионального образования / В. М. Иванов ; под научной редакцией А. Н. Сесекина. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 88 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-20852-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/558866 (дата обращения: 04.07.2025).
- Криволапов С.Я. - Введение в анализ данных. Поиск структуры данных с применением языка Python - 978-5-16-019001-3 - НИЦ ИНФРА-М - 2024 - https://znanium.ru/catalog/product/2141600 - 2141600 - ZNANIUM
- Платонов, А. В. Машинное обучение : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 89 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20732-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/558662 (дата обращения: 04.07.2025).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Загорулько, Ю. А. Искусственный интеллект. Инженерия знаний : учебное пособие для вузов / Ю. А. Загорулько, Г. Б. Загорулько. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 93 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-07198-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/540987 (дата обращения: 04.07.2025).