We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Creating a creative production infrastructure using artificial intelligence tools

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Course type:
Compulsory course
When:
3 year, 3, 4 module

Instructors


Андрияшкин Дмитрий Анатольевич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен применению искусственного интеллекта для креативного производства и разработки личного бренда. Первая половина курса фокусируется на изучении основ нейросетей, применении инструментов компьютерного зрения, генерации текстов и изображений с помощью ИИ, а также на работе с фреймворками PyTorch и TensorFlow. Во второй половине курса студенты осваивают использование ИИ для построения личного бренда и контент-маркетинга, создания и оптимизации контента для SEO, медиапланирования и анализа трендов. Завершает курс изучение стратегий продвижения визуального и видеоконтента. Курс доступен по ссылке: https://hsedesign.ru/teams/hsecourses-promtefd/?tab=66c486ea6723240e5dd1c0cc
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать у студентов комплексное понимание возможностей ИИ в креативном производстве, обучить их использованию нейросетей для генерации текстов и изображений, а также подготовить к эффективному применению ИИ для построения личного бренда, медиапланирования и создания контента для различных цифровых платформ.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знание основ нейросетей и работы с фреймворками PyTorch и TensorFlow.
  • Умение применять алгоритмы компьютерного зрения для анализа визуальных данных.
  • Навыки генерации текстов и изображений с помощью ИИ, включая использование генеративных сетей.
  • Понимание принципов и методов дообучения моделей на основе предварительно обученных сетей.
  • Навыки применения ИИ для построения личного бренда, создания резюме и профессионального портфолио.
  • Умение использовать ИИ для создания SEO-контента и его дистрибуции на авторитетных платформах.
  • Навыки разработки и продвижения визуального и видеоконтента, включая создание саммари и сценариев для холодных продаж.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в нейросети. Что такое PyTorch/TensorFlow
  • Облачные сервисы. Используем Yandex Cloud (OCR, ART, Yandex GPT API)
  • Нейросети для генерации текста
  • Генеративные сети для изображений. Stable Diffusion. Стилизуем видео
  • Дообучаем Stable Diffusion. Используем пред-обученные стилизованные сети
  • Применение ИИ для создания профессиональной биографии
  • Построение личного бренда с помощью нейросетей
  • Медиапланирование с ИИ и инструментами анализа
  • Основы контент-маркетинга и использование нейронных сетей для эффективного взаимодействия с онлайн-сообществами
  • Создание SEO-контента и его дистрибуция через авторитетные для поисковых систем площадки
  • Разработка контента с учетом актуальных новостей и трендов. Обзор инструментов тренд-анализа.
  • Применение холодных продаж в контексте интернет-маркетинга: использование ИИ для формирования эффективных диалоговых сценариев
  • Продвижение визуального контента: анализ визуально-ориентированных социальных сетей и стратегий продвижения с использованием ИИ для оптимизации подходов
  • Продвижение видеоконтента: анализ стратегий продвижения, обзор сервисов для анализа трендов и SEO-контента
  • Создание и продвижение саммари видео: использование плагинов для ускорения транскрибации видео и стратегии продвижения саммари
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Проект 3 модуль
  • неблокирующий Домашние задания 3 модуль
  • блокирующий Проект 4 модуль
  • неблокирующий Домашние задания 4 модуль
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 4th module
    0.25 * Домашние задания 3 модуль + 0.25 * Домашние задания 4 модуль + 0.25 * Проект 3 модуль + 0.25 * Проект 4 модуль
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Берджесс, Э. Искусственный интеллект - для вашего бизнеса : практическое руководство / Э. Берджесс. - Москва : Интеллектуальная Литература, 2021. - 232 с. - ISBN 9-785-907274-81-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1842395
  • Введение в искусственный интеллект : учеб. пособие для вузов, Ясницкий, Л. Н., 2005

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Барский, А. Б., Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления : монография / А. Б. Барский. — Москва : Русайнс, 2022. — 185 с. — ISBN 978-5-4365-8166-8. — URL: https://book.ru/book/943706 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
  • Искусственный интеллект, Уинстон, П., 1980

Авторы

  • Ву Тху Ча -
  • Булгаков Вадим Александрович