О курсе
Курс посвящён изучению и практическому применению генеративного искусственного интеллекта в двух параллельных треках — научном и бизнес-ориентированном. Он разработан для студентов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры, интересующихся современными подходами к созданию и использованию ИИ-моделей. Объединяя техническую глубину и прикладной фокус, курс помогает студентам как с техническим, так и с гуманитарным/менеджерским бэкграундом реализовать потенциал GenAI в реальных проектах.
Курс начинается с общей вводной лекции, а затем студенты продолжают обучение в выбранном треке. На завершающем этапе они формируют междисциплинарные команды для разработки финального проекта — MVP, исследовательского прототипа или стартап-концепции на базе генеративного ИИ
Цели курса
01
Сформировать целостное понимание возможностей и ограничений генеративного ИИ как технологического и бизнес-инструмента
02
Развить навыки проектной и командной работы в междисциплинарной среде
03
Подготовить студентов к запуску ИИ-продуктов, исследовательских инициатив или стартапов на основе GenAI
После завершения бизнес-трека слушатели:
1. Научатся применять GenAI для решения прикладных задач: маркетинг, клиентский сервис, персонализация, контент
2. Разовьют навыки управления командами ИИ-разработки, включая взаимодействие между тех- и бизнес-ролями.
3. Научатся проектировать и презентовать финансово обоснованные MVP-продукты, основанные на GenAI.
После завершения научного трека слушатели:
1. Получат глубокое понимание архитектур генеративных моделей (GAN, трансформеры, diffusion models)
2. Научатся разрабатывать и настраивать модели с использованием современных фреймворков (PyTorch, Hugging Face и др.).
3. Научатся выстраивать пайплайны ML-экспериментов и интерпретировать результаты
В программе будет 2 трека: бизнес и научный
Темы бизнес трека
Темы научного трека
Преподаватель
Степнов Михаил Игоревич
Школа коммуникаций: Приглашенный преподаватель
Для кого
Бизнес-трек
Для кого:
Студенты бакалавриата, магистратуры и аспирантуры, интересующиеся применением ИИ в бизнесе, предпринимательстве, управлении продуктами и инновациями.
Не требуется техническая подготовка — курс подойдёт гуманитариям, менеджерам, экономистам и другим студентам, которые хотят научиться формулировать задачи и использовать возможности GenAI для бизнес-целей.
Типичный профиль участника:
Хочет понять, как использовать ИИ в маркетинге, контенте, HR, аналитике и т.д.
Интересуется запуском стартапов, цифровой трансформацией, корпоративными инновациями.
Планирует карьеру в роли product-менеджера, бизнес-аналитика или предпринимателя.
Научный трек
Для кого:
Студенты старших курсов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры с техническим и аналитическим бэкграундом — в том числе направления прикладная математика, компьютерные науки, аналитика данных, экономика с уклоном в аналитику, и т.п.
Уверенное знание Python, опыт с ML-библиотеками.
Понимание базовых алгоритмов машинного обучения и математических основ (линейная алгебра, оптимизация, теория вероятностей).
Типичный профиль участника:
Хочет глубже понять, как устроены модели GenAI и как их модифицировать под задачи.
Пишет или планирует писать научную работу/курсовой проект по теме ИИ.
Интересуется разработкой ML-продуктов, open-source-контрибуцией, исследовательской карьерой или R&D в индустрии.
Документ об окончании
После успешного освоения материалов курса выдается сертификат установленного НИУ ВШЭ образца
Формат обучения
Лекции
Онлайн
Семинары
Онлайн
Промежуточный и итоговый контроль
Научный трек:
ДЗ по математике = макс. 20 баллов
ДЗ 2 = макс. 20 баллов
ДЗ 3-6 по семинарским занятиям = 5 баллов за каждое дз (= макс. 20 баллов)
Предзащита проекта и код ревью = макс. 20 баллов
Бизнес трек:
ДЗ 1 = макс. 20 баллов
ДЗ 2 = макс. 20 баллов
ДЗ 3 = макс. 20 баллов
Предзащита проекта = макс. 20 баллов
Презентация и защита командного проекта = макс. 20 баллов
Стоимость и условия
5 тыс. ₽
Полный доступ к материалам курса + сертификат
Бесплатно
Только лекции