Наименование компетенции ФГОС ВО	Планируемые результаты освоения образовательной программы
Универсальные компетенции

Способен определять и реализовывать приоритеты собственной деятельности и способы ее совершенствования на основе самооценки (УК-6)	сущность личности и индивидуальности, структуру личности и движущие силы ее развития закономерности целеполагания и пути достижения поставленной цели правовые нормы достижения поставленной цели в сфере реализации проекта (деятельности, исследования) обеспечивать условия безопасной и комфортной среды, способствующей сохранению жизни и здоровья человека рассматривать различные варианты решения задачи, оценивать их преимущества и риски грамотно, логично, аргументированно формировать собственные суждения и оценки оценивать результаты (последствия) личных действий и планировать последовательность шагов для достижения заданного результата методикой применения системного подхода при приятии решений в социальной и профессиональной деятельности технологией применения системного подхода при принятии решений в социальной и профессиональной деятельности с учетом действующих правовых норм, имеющихся ресурсов и ограничений навыками аргументированного изложения собственной точки зрения, ведения дискуссии и полемики

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
2
Контактная работа (всего)	4	4
Лекционные занятия	4	4
Самостоятельная работа	68	68
Всего, часов/зачетных единиц	72 / 2	72 / 2

Показаны записи 1-3 из 3.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	Лек	СР
Обзор российских нейросетевых сервисов и базовые проблемы ИИ	Классы сервисов: работа с текстом; генерация и обработка изображений/мультимедиа; речь↔текст (распознавание, синтез); Сценарии применения: подготовка черновиков текстов, планов и конспектов; визуализация и подготовка слайдов/иллюстраций; транскрибация и перевод; быстрый обзор источников; извлечение данных из документов и подготовка сводок; прототипирование идей и поддержка рутинных операций и анализа. Критерии выбора сервиса: соответствие цели и требованиям к качеству (в т.ч. для русскоязычного контента); политика обработки и хранения данных; стоимость и лимиты тарифа; наличие API и интеграций; стабильность сервиса и качество поддержки. Базовые проблемы ИИ: галлюцинации и ошибки; предвзятость данных и репрезентативность; персональные и конфиденциальные данные; авторские права и лицензии на входные и выходные материалы; Правила ответственного использования: проверять важные факты и ссылки; не загружать чувствительные данные; отмечать, где и как использовался ИИ; хранить исходники и итерации (версионирование); применять чек-листы качества и этики.	22	2	20
Практика использования нейросетей: промпты и создание контента	Базовые принципы промпта: цель и адресат; формат ожидаемого результата; критерии качества; ограничения и исходные данные; задание «по роли»; контекст; стиль. Шаблоны промптов для образования: план урока; конспект/пояснительный текст; задания с ключами; тестовые материалы; кейсы/проекты; рубрики оценивания. Техники улучшения результатов: few-shot; уточняющие вопросы; итеративная редактура; изменение уровня сложности; адаптация под возраст и языковой уровень. Создание контента разных типов: текст; визуальные материалы; аудио/видео; таблицы и чек-листы. Качество и добросовестность: факт-чекинг и верификация источников; маркировка вклада ИИ; предупреждение галлюцинаций; нейтральность и инклюзивность; понятность языка. Право и данные: авторские права и лицензии; недопустимость передачи персональных/чувствительных данных; хранение версий и источников.	22	2	20
Проектное применение и будущее нейросетей	Проектные сценарии: учебные ассистенты и чат-боты для курса; адаптивные тренажёры и генераторы заданий; аналитика учебных данных и диагностика прогресса; студенческие контент-студии для текста, изображений, видео; виртуальные лаборатории и симуляторы; поддержка проектной и исследовательской работы. Дизайн проекта: формулировка цели и измеримых критериев успеха; карта заинтересованных сторон и распределение ролей; требования к данным и источникам; архитектура решения и выбор сервисов; ограничения, допущения и условия эксплуатации. План внедрения: пилот на ограничённой группе; итерационное улучшение по отзывам; интеграция с учебными платформами и административными системами; обучение преподавателей и студентов; регламенты сопровождения и поддержки. Управление качеством: подготовка и разметка данных; выбор метрик качества и полезности; валидация и контроль ошибок; экспериментирование и сравнение решений; журналирование версий и решений; мониторинг деградации и план обновлений. Безопасность и право: минимизация и анонимизация данных; разграничение доступа и хранение артефактов; лицензирование материалов и права на результаты; маркировка вклада нейросетей; политика академической добросовестности. Эффект и экономика: целевые эффекты для обучения и преподавания; оценка трудозатрат и выгоды; риски и меры снижения; показатели устойчивости и масштабируемости; отчёт о достигнутых результатах. Управление изменениями: коммуникация с участниками; методические рекомендации и шаблоны; наставничество и поддержка экспертов; сбор обратной связи и доработка; сообщество практики и обмен опытом. Будущее нейросетей: мультимодальные решения и генерация разнородного контента; агентные системы и автоматизация цепочек задач; персональные и локальные модели; синтетические данные для обучения; интерпретируемость и прозрачность; стандарты маркировки и регуляторные тенденции; интеграция в образовательные экосистемы	28	0	28

1) Андрейчиков, Александр Валентинович. Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учебник / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. – Москва : ИНФРА-М, 2024. – (Высшее образование – Магистратура). – Добавлено: 28.07.2025. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – DOI 10.12737/1009595. – ISBN 978-5-16-014883-0. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=439338.
2) Гасанов, Эльяр Эльдарович. Интеллектуальные системы. Теория хранения и поиска информации [Электронный ресурс] : учеб. для вузов / Э. Э. Гасанов, В. Б. Кудрявцев. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 19.04.2024. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-08684-3. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-teoriya-hraneniya-i-poiska-informacii-537938.
3) Ростовцев, Владимир Сергеевич. Искусственные нейронные сети [Электронный ресурс] : учебник / В. С. Ростовцев. – Санкт-Петербург ; Москва ; Краснодар : Лань, 2024. – Добавлено: 14.05.2024. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-507-46446-3. - URL: https://e.lanbook.com/book/364517.

1) Бессмертный, Игорь Александрович. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / И. А. Бессмертный. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-18416-7. - URL: https://urait.ru/book/sistemy-iskusstvennogo-intellekta-534963.
2) Новиков, Федор Александрович. Символический искусственный интеллект: математические основы представления знаний [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / Ф. А. Новиков. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 26.07.2024. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-00734-3. - URL: https://urait.ru/book/simvolicheskiy-iskusstvennyy-intellekt-matematicheskie-osnovy-predstavleniya-znaniy-537348.
3) Одинцов, Борис Ефимович. Модели и проблемы интеллектуальных систем [Электронный ресурс] : монография / Б. Е. Одинцов. – Москва : ИНФРА-М, 2024. – (Научная мысль). – Добавлено: 21.05.2025. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – DOI 10.12737/1060845. – ISBN 978-5-16-015839-6. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=432181.
4) Воронов, Михаил Владимирович. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. – Москва : Юрайт, 2025. – (Высшее образование). – Добавлено: 01.09.2025. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-17032-0. - URL: https://urait.ru/book/sistemy-iskusstvennogo-intellekta-567794.
5) Ясницкий, Леонид Нахимович. Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : учебник / Л. Н. Ясницкий. – Москва : Лаборатория знаний, 2020. – (Учебник для высшей школы). – Добавлено: 29.05.2024. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-00101-897-1. - URL: https://e.lanbook.com/book/151510.
6) Баюк, Дмитрий Александрович. Правовые и этические проблемы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. для магистратуры / Д. А. Баюк, А. В. Попова. – Москва : Прометей, 2022. – (Высшее образование – Магистратура). – Добавлено: 31.03.2025. – Проверено: 26.09.2025. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – ISBN 978-5-00172-253-3. - URL: https://znanium.com/catalog/document?pid=2124861.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для проведения занятий лекционного типа	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», проектор, интерактивная доска, доска классная 3-элементная, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Помещение для самостоятельной работы	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», проектор, интерактивная доска, доска классная 3-элементная, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация