Практика использования генеративных моделей в создании медиаконтента

Бакалавриат 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Журналистика)

Направление: 42.03.02. Журналистика

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 3-й курс, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Смирнова Виктория Александровна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Генеративные модели находят всё более широкое применение в медиа и маркетинге, создавая реалистичные изображения, тексты и креативные концепции. Однако их использование требует глубокого понимания особенностей работы с такими моделями, а также решения этических, юридических и технических вопросов. В ходе курса студенты узнают, как генеративные модели могут помочь решать задачи в маркетинге и СМИ, какие типы моделей существуют и какие навыки востребованы на рынке труда для работы с ними. Мы разберём примеры успешного создания контента с использованием генеративных технологий, изучим механику их работы, а также узнаем, как происходит обучение моделей для достижения бизнес-результатов. Практическая часть курса включает создание текстового и графического контента с использованием популярных программ, что позволит студентам приобрести практические навыки. Важное внимание уделяется вопросам этики, чувствительности к данным, а также соблюдению авторского права при работе с генеративными моделями. Курс поможет не только овладеть инструментами создания контента с помощью ИИ, но и научит использовать их корректно и юридически грамотно в профессиональной деятельности.

Цель освоения дисциплины

Сформировать представление о генеративных моделях: изучить, какие модели существуют, какие у них структуры, а также какие задачи они могут решать.
Овладение практическими навыками: научиться создавать текстовый и визуальный контент с помощью генеративных моделей в различных программных средах.
Изучение этических аспектов: усвоить этические и правовые нормы при создании контента с использованием ИИ, включая работу с чувствительной информацией и вопросы достоверности данных.
Получить представление о роли моделей в экономике и бизнесе: получить знания о принципах обучения и использования генеративных моделей для достижения бизнес-целей и анализа их роли на рынке труда.

Планируемые результаты обучения

Различает типы генеративных моделей: объясняет, что такое генеративные модели и какие они бывают, какие у них принципы работы.
Подбирает модель под задачу: различает, к какой модели для решения каких задач необходимо обращаться.
Имеет навыки работы с инструментами: может самостоятельно создавать текстовый и графический контент.
Объясняет этические и правовые аспекты: учащиеся разбираются в этических и юридических вопросах, связанных с созданием генеративного контента. Могут давать заключения по результатам создания материалов и предупреждать о возможных рисках проекта с созданием генеративных моделей.
Анализирует рынок труда и текущие тенденции: студент выделяет востребованные навыки и профессии, связанные с работой с генеративными моделями и оценивает экономические и инвестиционные тенденциях развития рынка.

Содержание учебной дисциплины

Мозг человека и воссозданные нейронные сети
Обучение генеративной сети: задачи и ошибки
Промпты и коммуникация с нейросетью
Правовые вопросы генеративных моделей
Этика и чувство юмора искусственного интеллекта
Экономика нейросетей: инвестиции, игроки, профессии
Цифровой маркетинг и генеративный ИИ
Метавселенная и искусственный интеллект

Элементы контроля

Защита финальных работ
Демонстрация работ в портфолио с детальным описанием и применением теоретических знаний. Количество работ равняется не менее 3, и не превышает 5. Каждая работа является уникальной по своей форме и не повторяет заданий, созданных на семинаре. Финальные работы носят практический и творческий характер.
Практическое задание
Групповое выступление по результатам выполнения аудиторного задания / индивидуальное выступление / выполнение письменного / устного задания преподавателя.
Тестирование
Предполагает выполнение тестов, заранее сформированных в цифровой форме преподавателем. Оценивание тестов производится автоматически.
Выполнение индивидуальных/групповых заданий
Выполнение домашних заданий или выполнение заданий, которые студенты не успели выполнить в рамках семинара. Проводится в письменной форме и вкладываются в индивидуальную папку на Яндекс Диск.
Активность
Элемент контроля предполагает учёт вклада студента (в виде вербальной активности, интеллектуальной деятельности) в проведение занятий. Оценивается только на семинарах, не распространяется на лекционные занятия.

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.1 * Активность + 0.1 * Выполнение индивидуальных/групповых заданий + 0.4 * Защита финальных работ + 0.2 * Практическое задание + 0.2 * Тестирование

Список литературы

Авторы

Смирнова Виктория Александровна
Панасенко Юлия Владимировна

Программа дисциплины