2022/2023
Искусственный интеллект в маркетинге и коммуникациях
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Школа коммуникаций
Когда читается:
4 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Попов Марк Раилевич
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
36
Программа дисциплины
Аннотация
В результате успешного освоения курса студенты будут: знать основные элементы теории глубокого обучения, архитектуры актуальных моделей и современные тренды развития искусственного интеллекта в медиа и коммуникациях; понимать устройство чат ботов и их роль в маркетинговых коммуникациях; владеть основными инструментами ИИ для извлечения знаний из текстов, аудио и визуального контента; знать ключевые принципы работы рекомендательных сервисов; владеть навыками анализа применимости тех или иных алгоритмов для решения задач формирования персональных рекомендаций; знать возможности применения и ограничения Генеративного AI при создании и анализе медиа-контента.
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины является получение знаний в области искусственного интеллекта и навыков использования современных инструментов и технологий на базе ИИ в индустрии медиа и коммуникаций.
Планируемые результаты обучения
- Анализирует возможности применимости алгоритмов на базе искусственного интеллекта в области медиа и коммуникаций.
- Использует актуальные архитектуры глубокого обучения с учетом их возможностей и ограничений.
- Использует инструменты AI для обработки текстов, видео и аудио контента.
- Формулирует основные принципы работы рекомендательных сервисов, анализирует возможности и ограничения применимости тех или иных алгоритмов для решения задач формирования персональных рекомендаций.
- Формулирует основные принципы работы Генеративного AI и оценивает области его возможного применения в маркетинге и коммуникациях.
- Применяет чат-ботов для задач маркетинговых коммуникаций.
Содержание учебной дисциплины
- Введение в теоретическую часть и базовые определения ИИ
- Чат-боты и их роль в коммуникациях
- Инструменты обработки и анализа текстов, видео и аудио контента
- Рекомендательные системы и прогнозирование потребления
- Генеративный AI
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 4 модуль0.25 * Домашнее задание № 1 + 0.25 * Домашнее задание № 2 + 0.25 * Аудиторная работа + 0.25 * Групповой проект
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Ростовцев, В. С. Искусственные нейронные сети : учебник для вузов / В. С. Ростовцев. — 2-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2021. — 216 с. — ISBN 978-5-8114-7462-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/160142 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Фальк, К. Рекомендательные системы на практике : руководство / К. Фальк , перевод с английского Д. М. Павлова. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 448 с. — ISBN 978-5-97060-774-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/179458 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.