• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2026/2027

Поведенческий искусственный интеллект

Статус: Курс по выбору (Вычислительные социальные науки)
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 4
Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

Развитие больших языковых моделей открыло новые горизонты для исследователей социальных процессов. Данный курс посвящён трём темам: а) как исследовательский инструментарий социальных наук может помочь в анализе поведения больших языковых моделей, б) как социальные науки могут помочь в обучении больших языковых моделей, в) какие исследовательские задачи в социальных науках могут решаться с помощью больших языковых моделей.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Знать основные подходы к изучению работы больших языковых моделей с помощью методов социальных наук
  • Знать основные подходы к когнитивно-информированному обучению больших языковых моделей
  • Знать основные сферы применения больших языковых моделей как инструмента обработки данных в социальных науках (разметка, генерация данных и т.д.)
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает, как использование социальных наук может помочь в обучении генеративных моделей
  • Знает основные принципы использования больших языковых моделей в задачах обработки данных, в том числе в задачах разметки
  • Умеет использовать исследовательские подходы социальных наук для анализа поведения генеративных моделей
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Социальные науки в обучении генеративных моделей
  • Генеративные модели в задачах обработки данных
  • Исследования генеративных моделей с помощью методов социальных наук
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние работы
  • неблокирующий Финальный проект
  • неблокирующий Семинарская активность
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 4th module
    0.15 * Домашние работы + 0.1 * Семинарская активность + 0.5 * Финальный проект
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Causal inference in statistics, social, and biomedical sciences : an introduction, Imbens, G. W., 2020

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Foundations of machine learning, Mohri, M., 2012

Авторы

  • Седашов Евгений Александрович