Практика использования генеративных моделей в создании медиа контента

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Медиакоммуникации)

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 2-й курс, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Генеративные модели находят всё более широкое применение в медиа и маркетинге, создавая реалистичные изображения, тексты и креативные концепции. Однако их использование требует глубокого понимания особенностей работы с такими моделями, а также решения этических, юридических и технических вопросов. В ходе курса студенты узнают, как генеративные модели могут помочь решать задачи в маркетинге и СМИ, какие типы моделей существуют и какие навыки востребованы на рынке труда для работы с ними. Мы разберём примеры успешного создания контента с использованием генеративных технологий, изучим механику их работы, а также узнаем, как происходит обучение моделей для достижения бизнес-результатов. Практическая часть курса включает создание текстового и графического контента с использованием популярных программ, что позволит студентам приобрести практические навыки. Важное внимание уделяется вопросам этики, чувствительности к данным, а также соблюдению авторского права при работе с генеративными моделями. Курс поможет не только овладеть инструментами создания контента с помощью ИИ, но и научит использовать их корректно и юридически грамотно в профессиональной деятельности.

Цель освоения дисциплины

Сформировать представление о генеративных моделях: изучить, какие модели существуют, какие у них структуры, а также какие задачи они могут решать.
Овладение практическими навыками: научиться создавать текстовый и визуальный контент с помощью генеративных моделей в различных программных средах.
Изучение этических аспектов: усвоить этические и правовые нормы при создании контента с использованием ИИ, включая работу с чувствительной информацией и вопросы достоверности данных.
Получить представление о роли моделей в экономике и бизнесе: получить знания о принципах обучения и использования генеративных моделей для достижения бизнес-целей и анализа их роли на рынке труда.

Планируемые результаты обучения

называет типы генеративных моделей: может объяснить, что такое генеративные модели и какие они бывают, какие у них принципы работы;
подбирает модель под задачу: понимает, к какой модели для решения каких задач необходимо обращаться.
работает с инструментами: может самостоятельно создавать текстовый и графический контент.
называет этические и правовые аспекты: учащиеся разбираются в этических и юридических вопросах, связанных с созданием генеративного контента. Могут давать заключения по результатам создания материалов и предупреждать о возможных рисках проекта с созданием генеративных моделей.
Анализирует рынок труда и текущие тенденции: студент знает о востребованных навыках и профессиях, связанных с работой с генеративными моделями и понимает экономические и инвестиционные тенденциях развития рынка.

Содержание учебной дисциплины

Введение в генеративные нейросети
Промпт-инжиниринг: искусство взаимодействия с AI
Правовые рамки и интеллектуальная собственность в AI-медиа
Этика и чувство юмора медиатехнологий: предвзятости, ошибки и социальные последствия.
Экономика нейросетей: инвестиции, игроки, новые бизнес-модели
Цифровой маркетинг с AI
AI в музыке: Творчество или имитация?
AI в киноиндустрии, видеопродакшене и коротком метре
Обработка данных и презентация результатов

Элементы контроля

Активность
Элемент контроля предполагает учёт вклада студента (в виде вербальной активности, интеллектуальной деятельности) в проведение занятий. Оценивается только на семинарах, не распространяется на лекционные занятия.
Практическое задание
Групповое выступление по результатам выполнения аудиторного задания / индивидуальное выступление / выполнение письменного / устного задания преподавателя.
Тестирование
Предполагает выполнение тестов, заранее сформированных в цифровой форме преподавателем. Оценивание тестов производится автоматически.
Защита финальных работ
Демонстрация работ в портфолио с детальным описанием и применением теоретических знаний. Количество работ равняется не менее 3, и не превышает 5. Каждая работа является уникальной по своей форме и не повторяет заданий, созданных на семинаре. Финальные работы носят практический и творческий характер.

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.2 * Активность + 0.4 * Защита финальных работ + 0.1 * Практическое задание + 0.3 * Тестирование

Список литературы

Авторы

Уваров Федор Максимович

Программа дисциплины