Бакалавриат
2025/2026





Технологии ИИ в создании коммуникационного контента
Статус:
Курс обязательный (Стратегия и продюсирование в коммуникациях)
Кто читает:
Школа коммуникаций
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Куликов Михаил Александрович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
48
Программа дисциплины
Аннотация
Курс знакомит студентов с современными технологиями генеративного искусственного интеллекта для создания видеоконтента и промо-материалов. Программа охватывает основы работы генеративных моделей (diffusion models, GANs, трансформеры для видео), технологии text-to-video и image-to-video генерации, управление визуальным стилем и композицией кадра через промпты, создание консистентных персонажей и сцен, генерацию и обработку звука (музыка, голос, звуковые эффекты), а также интеграцию различных генеративных технологий в единый производственный пайплайн.
Курс сочетает теоретические основы и практическую работу над собственным видеопроектом, что позволяет студентам освоить полный цикл создания видеоконтента с использованием генеративного ИИ — от идеи и раскадровки до финального видео и промо-материалов. В результате освоения дисциплины студенты будут знать принципы работы основных генеративных технологий для видеопроизводства
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины является формирование у студентов практических навыков использования генеративного искусственного интеллекта для создания видеоконтента и промо-материалов в медиаиндустрии.
Планируемые результаты обучения
- Знает принципы работы генеративных моделей для создания видео, изображений и аудио; этические и правовые аспекты использования генеративного ИИ в профессиональной деятельности
- Разрабатывает концепцию видеопроекта с учётом технологических возможностей генеративного ИИ
- Корректно формулирует эффективные промпты для управления визуальным стилем, композицией кадра и характеристиками персонажей
- Создаёт консистентный видеоконтент, управляя нарративом и визуальной непрерывностью
- Интегрирует различные генеративные технологии (видео, изображения, музыка, голос) в единый производственный процесс
- Разрабатывает промо-материалы для медиапроектов с использованием генеративного ИИ
Содержание учебной дисциплины
- Тематический блок 1. Основы генеративного ИИ для видеопроизводства
- 1.1. История и эволюция генеративных технологий
- 1.2. Принципы работы генеративных моделей
- 1.3. Применение генеративного ИИ в медиаиндустрии
- 1.4. Этика и право в генеративном видеопроизводстве
- Тематический блок 2. Визуальное управление: кадр, композиция, персонаж
- 2.1. Типы кадров и композиция в генеративном видео
- 2.2. Создание и управление персонажами
- 2.3. Визуальный стиль и референсы
- 2.4. Основы нарратива и сторителлинга для коротких форматов
- Тематический блок 3. Аудио и мультимодальные технологии
- 3.1. Генерация музыки и звуковых эффектов
- 3.2. Генерация и клонирование голоса
- 3.3. Синхронизация губ и анимация персонажей
- 3.4. Мультимодальные подходы: интеграция визуала и аудио
- Тематический блок 4. Продакшн и пост-продакшн с генеративным ИИ
- 4.1. Генерация видео: от кадра к последовательности
- 4.2. Монтаж и пост-продакшн с ИИ
- 4.3. Оптимизация и адаптация контента
- 4.4. Quality control и финализация проекта
- Тематический блок 5. Создание промо-материалов и визуальной айдентики
- 5.1. Дизайн постеров и ключевых кадров (key art)
- 5.2. Создание тизеров и трейлеров
- 5.3. Социальные медиа и дистрибуция
- Тематический блок 6. Финальная презентация проектов
Элементы контроля
- АктивностьУчастие в обсуждениях, выполнение мини-заданий на семинарах, качество обратной связи другим студентам
- Концепция и раскадровка проектаПредставление идеи проекта, разработка визуального стиля, создание character sheet и storyboard
- Work-in-Progress презентацияДемонстрация черновой версии видео и промо-материалов, получение обратной связи
- Финальный проектФинальный проект - выполняется индивидуально (является экзаменом) Включает: – Финальное видео (1-3 минуты) – 30% – Комплект промо-материалов (постер, тизер, соцмедиа) – 15% – Презентация процесса и защита проекта – 5%
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 3rd module0.2 * Work-in-Progress презентация + 0.1 * Активность + 0.2 * Концепция и раскадровка проекта + 0.5 * Финальный проект
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 9780262046824 - Kevin P. Murphy - Probabilistic Machine Learning - 2022 - MIT Press - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=2932689 - nlebk - 2932689
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, & Aaron Courville. (2016). Deep Learning. The MIT Press.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Эль, А. А. GPT-4. Руководство по использованию API Open AI : руководство / А. А. Эль , перевод с английского В. С. Яценкова. — Москва : ДМК Пресс, 2024. — 274 с. — ISBN 978-5-93700-299-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/456752 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.