Искусственный интеллект и генеративные модели

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Управление бизнесом)

Кто читает: Департамент менеджмента

Где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Когда читается: 3-й курс, 1 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Терников Андрей Александрович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 12

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс знакомит студентов с основами искусственного интеллекта (ИИ) и генеративных моделей, их возможностями и ограничениями. В ходе курса студенты освоят базовые принципы работы с запросами, критической оценки и верификации результатов, а также ответственного использования ИИ.

Цель освоения дисциплины

Узнать о ключевых концепциях, определяющих успех технологий искусственного интеллекта.
Получить представление о генеративных моделях ИИ, создающих оригинальный контент.

Планируемые результаты обучения

ОПК-5-УБ: Способен использовать при решении профессиональных задач современные информационные технологии и программные средства, включая управление крупными массивами данных и их интеллектуальный анализ
ОПК-6-УБ: Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности
ПК-15-УБ: Способен определять источники данных, влияющие на показатели деятельности компании, осуществлять сбор и подготовку данных для анализа, выбирать методы анализа данных, интерпретировать результаты расчетов и предлагать решения, основываясь на результатах анализа.
ПК-16-УБ: Способен обосновывать выбор технологического стека для поддержки принятия управленческих решений и автоматизации ведения маркетинговой деятельности
ОПК-2-АВЭ: Способен осуществлять сбор, обработку и статистический анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач.
ОПК-3-АВЭ: Способен анализировать и содержательно объяснять природу экономических процессов на микро- и макроуровне.
ПК-1-АВЭ: Способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов.
ПК-2-АВЭ: Способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты.

Содержание учебной дисциплины

1️⃣ Введение в искусственный интеллект (ИИ) и генеративный ИИ: возможности и риски
2️⃣ Промпты и структурирование идей
3️⃣ Аргументация, дебаты и синтез
4️⃣ Декларирование использования ИИ
5️⃣ Проверка и верификация результатов ИИ
6️⃣ Итоговый проект и защита

Элементы контроля

1️⃣
Аудиторная активность на Неделе № 1. Пересдача и/или повторная сдача не предусмотрены.
2️⃣
Аудиторная активность на Неделе № 2. Пересдача и/или повторная сдача не предусмотрены.
3️⃣
Аудиторная активность на Неделе № 3. Пересдача и/или повторная сдача не предусмотрены.
4️⃣
Аудиторная активность на Неделе № 4. Пересдача и/или повторная сдача не предусмотрены.
5️⃣
Аудиторная активность на Неделе № 5. Пересдача и/или повторная сдача не предусмотрены.
6️⃣
Аудиторная активность на Неделе № 6. Пересдача и/или повторная сдача не предусмотрены.
🤖2️⃣
Сдача группового проекта (группы назначаются преподавателем) на Неделе №2. Дополнительная информация уточняется в системе ЭИОС и на занятии.
🤖3️⃣
Сдача группового проекта (группы назначаются преподавателем) на Неделе №3. Дополнительная информация уточняется в системе ЭИОС и на занятии.
🤖4️⃣
Сдача группового проекта (группы назначаются преподавателем) на Неделе №4. Дополнительная информация уточняется в системе ЭИОС и на занятии.
🤖5️⃣
Сдача группового проекта (группы назначаются преподавателем) на Неделе №5. Дополнительная информация уточняется в системе ЭИОС и на занятии.
🤖6️⃣
Сдача и защита группового проекта. Загрузка групповой работы («жесткий» и «мягкий» дедлайны для загрузки устанавливаются до проведения аудиторного занятия на Неделе №6) с указанием распределения индивидуального вклада каждого участника, а также задекларированным использованием ИИ, в систему ЭИОС со встроенной автоматической проверкой в системе антиплагиат. Выявленный высокий процент заимствований (более 20%) и/или выявленное и незадекларированное использование ИИ - являются основанием для выставления оценки 0 («ноль») за данный элемент контроля. Групповая защита и обсуждение загруженной групповой работы происходит на семинаре на Неделе №6.

Промежуточная аттестация

2026/2027 1st module
0.05 * (1️⃣ + 2️⃣ + 3️⃣ + 4️⃣ + 5️⃣ + 6️⃣) + 0.1 * (🤖2️⃣ + 🤖3️⃣ + 🤖4️⃣) + 0.15 * 🤖5️⃣ + 0.25 * 🤖6️⃣

Список литературы

Авторы

Терников Андрей Александрович

Программа дисциплины