Генеративный ИИ и prompt-инжиниринг

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент маркетинга и предпринимательства

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Еременко Дмитрий Игоревич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящён изучению генеративного искусственного интеллекта и практик prompt-инжиниринга для решения прикладных задач в бизнесе, маркетинге и исследовательской деятельности. Студенты осваивают базовые принципы работы современных ИИ-моделей, учатся формулировать эффективные запросы, строить логики взаимодействия с моделями (цепочки промптов) и получать воспроизводимые результаты. В рамках курса рассматриваются сценарии применения ИИ в маркетинге, инструменты конкурентного анализа и методы проведения исследований, включая поиск, критическую оценку и корректное использование научных источников. Отдельный блок посвящен проектной работе: от формулирования проблемы и гипотез до создания MVP, прототипирования и вайб-кодинга с использованием ИИ-инструментов. Дополнительно изучаются подходы к автоматизации рутинных процессов и сборке простых ассистентов/воркфлоу, повышающих личную и командную продуктивность. Практическая часть построена на кейсах и проектных заданиях, позволяющих закрепить инструментарий и развить навыки аналитического мышления, постановки задач и аргументации решений

Цель освоения дисциплины

• научить студентов использовать генеративный ИИ и prompt-инжиниринг для рабочих задач
• применять ИИ в маркетинге, конкурентном анализе и исследованиях (включая работу с научными источниками)
• создавать и тестировать гипотезы, делать MVP и простые прототипы
• Автоматизировать рутинные процессы и собирать ИИ-воркфлоу
• Подготовить итоговый проект и план внедрения

Планируемые результаты обучения

• понимает базовые принципы работы генеративного ИИ, его возможности, ограничения и типовые риски применения
• применяет prompt-инжиниринг, формулирует запросы под задачу, уточняет требования к результату и добивается стабильного качества ответов
• использует генеративный ИИ в маркетинге; генерирует и проверяет гипотезы, готовит варианты контента и сообщений, помогает себе в анализе и подготовке материалов
• проводит конкурентный анализ с опорой на открытые данные и структурирует выводы в виде понятных инсайтов и рекомендаций
• выполняет исследования и работает с научными источниками; Ищет, отбирает, корректно цитирует и использует их для обоснования решений
• создаёт MVP и прототипы решений с применением ИИ-инструментов
• настраивает базовую автоматизацию и простые ИИ-воркфлоу

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Основы генеративного искусственного интеллекта (занятие 1).
• Раздел 2. Генеративный ИИ в цифровом маркетинге (занятие 2)
• Раздел 3. Prompt-инжиниринг (занятие 3)
• Раздел 4. Конкурентный анализ и исследования с использованием ИИ (занятия 4, 5)
• Раздел 5. Работа с научными и профессиональными источниками (занятие 6)
• Раздел 6. Проектирование, автоматизация и валидация MVP (занятия 7, 8, 9, 10)

Элементы контроля

• Homework
  Промежуточный контроль в виде домашних заданий во время прохождени курса
• Итоговое тестирование

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 3rd module
  0.4 * Итоговое тестирование + 0.6 * Homework

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 22855 - Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии - (HBR) Коллектив авторов - Альпина Паблишер - 9785961475180 - 2022 - https://hse.alpinadigital.ru/book/22855 - Alpina
• Osondu, O. (2021). A First Course in Artificial Intelligence. Bentham Science Publishers Ltd.
• Struhl, S. M. (2017). Artificial Intelligence Marketing and Predicting Consumer Choice : An Overview of Tools and Techniques. London: Kogan Page. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1494508

Рекомендуемая дополнительная литература

• Alexis Bogroff, & Dominique Guégan. (2019). Artificial Intelligence, Data, Ethics: An Holistic Approach for Risks and Regulation. Documents de Travail Du Centre d’Economie de La Sorbonne.

Авторы

• Белохлебова Наталья Александровна
• Еременко Дмитрий Игоревич