Применение генеративного искусственного интеллекта (GPT) в интеллектуальной деятельности. Базовый курс

Приём заявок: ведётся

Начало обучения: 2026 г.

Цель программы – качественное изменение профессиональных компетенций, необходимых для выполнения профессиональной деятельности в рамках имеющейся квалификации: 

Учебно-тематический план

 №Название темы
1Базовые принципы функционирования больших языковых моделей (LLM)
1.1Большие языковые модели, принципы функционирования
1.2Основные параметры и настройки LLM
1.3Разновидности больших языковых моделей. LLM c с расширенным рассуждением (reasoning models).
1.4Способы подключения к LLM в России в настоящее время
2Понятие промптов, их назначение и основные приемы формирования
2.1Промпт без примеров
2.2.Промпт с примерами
2.3Вопросно-ответные промпты
2.4Промпты с самосогласованностью
2.5Автоматическая генерация промптов
3.Некоторые основные приемы работы с большими языковыми моделями
3.1Метод RAG (Retrieve and Generate — Извлекать и Генерировать).
3.2.Галлюцинации в LLM и способы борьбы с ними
3.3.Суммаризация текстов с помощью LLM
3.4Извлечение знаний и генерация текстов на этой основе. Элементы аналитики
3.5Интеллектуальное реферирование и генерация текстов на его основе
4Применение больших языковых моделей при поиске информации в интернете. Детекторы текстов, созданных с использованием больших языковых моделей
4.1Обзор принципов использования больших языковых моделей при поиске в интернете
4.2Наиболее распространенные приложения, использующие большие языковые модели, применяемые при поиске информации в интернете
4.3Разбор практического кейса на примере системы perplexity
4.4Детекторы текстов, созданных с помощью искусственного интеллекта
4.5Методы улучшения (гуманизации) сгенерированных текстов
5.Использование больших языковых моделей для создания презентаций и иных демонстрационных материалов
5.1Методология создания презентаций
5.2Способы создания презентаций с помощью GPT
5.3Нейросеть для создания презентаций gamma.app
5.4Рекомендации по созданию презентаций с помощью LLM
6Применение больших языковых моделей на практике
6.1Некоторые типичные ошибки при работе с большими лингвистическими моделями и примеры типовых промптов
6.2Фактчекинг –способы проверки возможных галлюцинаций LLM
6.4Модели для генерации изображений
6.5Некоторые практические советы, полезные при создании изображений с помощью LLM
7ИИ ассистенты и ИИ агенты в LLM
7.1Определение понятий ИИ ассистентов и агентов, их назначение и возможности
7.2Различия между ИИ-ассистентами и ИИ-агентами и сферы их применения
7.3Встроенные ассистенты российской LLM GIGA.CHAT и их использование
7.4Встроенные агенты российской LLM GIGA.CHAT и их использование
7.5Российский программный продукт GIGA.CODE
8Применение генеративного ИИ в высшем образовании
8.1Персонализированное и адаптивное обучение. Развитие навыков и интерактивного обучения
8.2Общие сведения о системе управления обучением Moodle
8.3Формы взаимодействия с LLM и когнитивная поддержка образовательного процесса
8.4Методика подготовки тестовых и экзаменационных материалов с использованием моделей GPT

Форма обучения – очно-заочная

Требования к слушателям – слушатели всех специализаций, не имеющие фундаментальных знаний в области искусственного интеллекта и работы с данными (анализа данных)

Продолжительность обучения: 2 месяца

Трудоёмкость программы с учетом итоговой аттестации: 42 часа 

Стоимость обучения: 60 000 рублей

Выдаваемый документ: удостоверение о повышении квалификации 


КОНТАКТЫ


Заместитель декана по второму высшему и дополнительному образованию
Богданов Сергей Викторович
E-mail: Bogdanov@spa.msu.ru
Каб. Е-802

Руководитель программы
Дудихин Виктор Владимирович
E-mail: dudikhin@spa.msu.ru
Каб. Б-327

Менеджер программ дополнительного образования
Кущенко Злата Геннадьевна

E-mail: KushchenkoZG@spa.msu.ru
Кабинет А-817

Инспекторы отдела дополнительного образования
Алисултанова Заира Магомедовна

Тел.: +7 (495) 930-85-69
E-mail: DPO@spa.msu.ru
Кабинет Г-720

Тимчак Ксения Николаевна
E-mail: TimchakKN@spa.msu.ru
Кабинет Г-720