Прикладное применение методов искусственного интеллекта

Магистратура 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Финансовые технологии и анализ данных)

Кто читает: Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Копин Артем Игоревич, Отоцкий Петр Леонидович, Разин Николай Алексеевич, Чухров Никита Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс «Прикладное применение ИИ» направлен на освоение практических и методологических аспектов создания и применения ИИ-моделей в продуктовой среде. Слушатели получат навыки интеграции ИИ-решений в бизнес-процессы и смогут оценить изменения, происходящие в организациях, активно внедряющих ИИ-технологии в промышленном режиме.

Цель освоения дисциплины

Формирование знаний о прикладных аспектах и методологических основах создания и применения ИИ-моделей в продуктовой среде, а также понимание тех изменений, которые происходят в организациях, применяющих ИИ-модели на регулярной основе в промышленном режиме.

Планируемые результаты обучения

Понимание процесса прикладного применения ИИ в компаниях. MLOps процесс в полном объеме от идеи до вывода из продуктовой среды. Понимание базовых концепций продуктивизации ML-моделей: понятия MLOps и ModelOps, жизненный цикл ML-моделей, роли и функции при обеспечении процесса MLOps, понятие модельного риска, доверие в человеко-машинных системах.
Понимание ключевых отличий промышленной реализации ИИ от экспериментальной.
Владение навыками построения MVP ИИ-системы, включающей элементы MLOps.
Владение принципами детектирования изменений в поступающих данных (data drift).
Владение принципами противодействия деградации моделей.
Понимание того, как реализованный прикладной ИИ меняет организации. На какие аспекты держит фокус компания, как только ее ИИ-зрелость растет.

Содержание учебной дисциплины

Вычислительный эксперимент и прикладной ИИ глазами экономиста
Риски применения ИИ в Финтехе
Подходы к построению ИИ-проектов, базовый MLOps
Прикладные аспекты обучения и внедрения мультимодальных нейросетевых систем в задачах компьютерного зрения
Прикладные аспекты обработки естественного языка и применения языковых моделей, включая LLM
Архитектура и инженерия LLM‑агентов, принципы их разработки в контексте финансово-экономических задач
Эволюция цифровизации государственного управления: от кибернетики к искусственному интеллекту
ИИ-агенты в управлении компанией и HRTech
ИИ-трансформация отраслей экономики: от массового производства к массовой персонализации
Смарт-контракты как способ снижения информационной асимметрии в производственном процессе
Современные проблемы применения ИИ в организациях: презентации ответов на вопросы по выбору

Элементы контроля

Обзор аспектов применения ИИ (вопрос по выбору)
Студенты (индивидуально) выполняют презентацию обзора по одному из аспектов технологий ИИ в рамках курса (вопросы на выбор предоставляются). Дедлайны для проведения презентаций назначаются на первой лекции. Дедлайн не может быть назначен ранее 4ой лекции и не может быть позже заключительной.
Демонстрация MLOps проекта (экзамен)
Презентация и демонстрация работы своего проекта. Оценка ставится по курсу ставятся на основе экспертной оценки преподавателей-экзаменаторов в соответствтии с критериями: новаторство, системность, наглядность, работоспособность. Проект выполняется в составе 3-4 человек. Демонстрация проектов происходит на 10ом занятии (заключительном).

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
0.4 * Обзор аспектов применения ИИ (вопрос по выбору) + 0.6 * Демонстрация MLOps проекта (экзамен)

Список литературы

Авторы

Емашева Валерия Анатольевна

Программа дисциплины