Кто читает:: Департамент организационного развития

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 1-й курс, 1 модуль

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс предназначен для менеджеров и руководителей, которым предстоит внедрять решения на основе технологий искусственного интеллекта. Программа включает знакомство с принципами работы ИИ и генеративных моделей, знакомство с кейсами и существующими решениями. В результате освоения курса студенты будут обладать знаниями о типичных подходах к сбору данных и критериями качества данных, основными способами приёмки ИИ-систем и типичных проблемах, связанных с онлайн-экспериментами.

Цель освоения дисциплины

Целью курса является познакомить студентов с основными принципами работы нейросетей, GPT - систем, нетекстовыми генеративными моделями, а также научить разрабатывать промты для оптимизация работы с данными (таблицы, аудио/видео).

Планируемые результаты обучения

Описывает структуру эффективного запроса по формуле роль - контекст - задача.
Сравнивает подходы к созданию документов вручную и с использованием итеративной доработки в ИИ-редакторах.
Объясняет принципы построения интерактивных дашбордов и графиков по текстовым запросам.
Объясняет выбор конкретного набора инструментов для оптимизации работы своего отдела или бизнеса.
Выделяет ключевые функциональные требования к создаваемому ИИ-приложению или сайту.

Содержание учебной дисциплины

Поиск информации в Интернете
Генерация текстовых материалов
Генерация визуального контента (инструменты, нейросети, практика)
Аналитика и обработка больших массивов данных
Автоматизация коммуникаций и основы RAG-систем
Вайбкодинг и разработка продукта
Сценарии применения ИИ и защита проектов

Элементы контроля

Домашнее задание 1. Разработка интерактивного HTML-дашборда на основе отчета
Изучите предоставленный файл аналитического отчета и выгрузку данных компании. Используя изученные на курсе ИИ-инструменты для аналитики и визуализации, спроектируйте и соберите интерактивный дашборд в формате веб-страницы. Полученный результат должен наглядно отображать ключевые показатели бизнеса, выявлять скрытые закономерности и аномалии, а также содержать обоснованные управленческие рекомендации для руководства.
Домашнее задания №2: разработка и настройка персонального RAG-помощника в системе Алиса.Про
Соберите базу знаний вашей компании или отдела, состоящую из регламентов, рабочих инструкций, стандартов или ответов на часто задаваемые вопросы. Используя систему Алиса.Про в режиме персонального архива знаний, спроектируйте умного ассистента для сотрудников или клиентов. Настройте системный промпт, определив его роль, тональность общения и жесткие рамки работы с информацией. Бот должен отвечать строго по контексту загруженных файлов, давать точные ссылки на первоисточники и корректно отказывать в ответе, если нужных данных нет в базе знаний.
Итоговый тест
итоговое тестирование проводится в дистанционном формате и направлено на экспресс-проверку теоретических знаний, а также базового понимания алгоритмов работы с искусственным интеллектом.
Разработка и презентация концепции продукта с помощью ИИ
Командная работа в группах до трех человек или индивидуальный проект на выбор слушателя.

Промежуточная аттестация

2026/2027 1st module
0.2 * Итоговый тест + 0.25 * Домашнее задания №2: разработка и настройка персонального RAG-помощника в системе Алиса.Про + 0.25 * Домашнее задание 1. Разработка интерактивного HTML-дашборда на основе отчета + 0.3 * Разработка и презентация концепции продукта с помощью ИИ

Список литературы

Авторы

Маркушев Иван Валерьевич
Чилипенок Юлия Юрьевна

Магистерская программа «Управление организациями и проектами»

Контакты:

Искусственный интеллект для руководителей

Программа дисциплины