Analysis of the Role of Algorithms and Artificial Intelligence in Media

2023/2024

Учебный год

ENG

Обучение ведется на английском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент медиа

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

1-й курс, 3 модуль

Course Syllabus

Abstract

The course is devoted to critical analysis and problematization of the role of automation and artificial intelligence (AI) algorithms in the media of Russia and the world. The course explores the problems and opportunities that arise when new technologies are involved in the processes of creating and distributing media content; features of human-machine interaction in these processes; human agency in new technological realities; the role of digital platforms, their algorithms and Big Tech corporations in the dissemination of information. During the course, students will master analytical tools to understand and critically assess the impact of AI and algorithms on the dissemination of information and freedom of speech, the spread of dis- and misinformation, as well as on more general social and political processes.

Learning Objectives

• Развить навыки использования знаний о концепциях ИИ, алгоритмов и машинного обучения, и понятий об их применении в практике медиакоммуникаций и их исследования. Сформировать знания о новом мире медиа, созданных искусственным интеллектом.

Expected Learning Outcomes

• - понимание слушателями курса взаимосвязи искусственного интеллекта и медиа, знание определений терминов и историю развития;
• - знание места искусственного интеллекта и алгоритмов в цикле производства и потребления информации и современных информационных процессах;
• - знание основных понятий, методов и алгоритмов современных систем искусственного интеллекта, используемых в медиакоммуникационной индустрии;
• - умение выявлять и анализировать всевозможные последствия и вызовы (этические, экономические, организационные, культурные и другие) ИИ-автоматизации для медиакоммуникационной индустрии и журналистики.

Course Contents

• Раздел 1.
• Раздел 2.
• Раздел 3.

Assessment Elements

• Индивидуальный или групповой проект
  Магистранты готовят индивидуальный или групповой проект (деление на группы происходит по согласованию с преподавателем), результаты которого презентуют на открытой защите. По итогам защиты они получают индивидуальную или общую для группы оценку. Темы для проектов студенты выбирают самостоятельно, далее обсуждают и согласовывают с преподавателем на занятиях. Подготовленные проекты, как и сама презентация этих проектов должны отвечать критериям, которые преподаватель обозначает на занятии. Защита проекта должна состоять из устного доклада и визуализации полученных результатов (презентация). Студент самостоятельно определяет логику повествования и возможное количество слайдов в презентации. Время презентации не должно превышать 15 минут, отдельно 5 минут отводится для обсуждения проекта и для возможности задать дополнительные вопросы.
• Домашнее задание
  Магистранты самостоятельно подбирают научную статью из рецензируемого научного журнала, доклад на высокорейтинговой конференции либо главу из научной монографии, посвященной одной из затронутых в курсе тем, после чего производят ее всесторонний анализ, который включает в себя: 1) обозначение актуальности данного исследования, предмет и объект (критический анализ полученной информации, соотнесение ее с основной частью статьи); 2) описание контекста исследования (обзор релевантной литературы); 3) интерпретацию выводов автора (-ов) 4) потенциальные направления развития исследований и применения результатов статьи в дальнейшей научно-практической деятельности студента. Домашнее задание выполняется самостоятельно, отчет в письменном виде (без устной защиты) по нему представляется преподавателю к указанному сроку.
• Экзамен
  Тестирование проводится во внутренней системе smart-lms и состоит из вопросов, включающих в себя вопросы различного типа (выбор ответа из предложенных, ввод числа, верно/неверно, перетаскивание меток на изображение и т.п.). Задания в зависимости от сложности оцениваются в разное число баллов. Суммарный максимальный бал за тестирование составляет 10 баллов. Тест содержит в себе 20 вопросов.

Interim Assessment

• 2023/2024 3rd module
• 2023/2024 3rd module
  0.25 * Домашнее задание + 0.25 * Индивидуальный или групповой проект + 0.5 * Экзамен

Bibliography

Recommended Core Bibliography

• Введение в искусственный интеллект : учеб. пособие, Смолин, Д. В., 2007
• Введение в искусственный интеллект : учеб. пособие, Ясницкий Л.Н., 2010
• Никольский, С. Н. Автоматизация информационного поведения и искусственный интеллект : учебное пособие / С. Н. Никольский. — Москва : РТУ МИРЭА, 2020. — 95 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/163824 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Смолин, Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций : учебное пособие / Д. В. Смолин. — 2-е изд., перераб. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2007. — 264 с. — ISBN 978-5-9221-0862-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/2325 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Recommended Additional Bibliography

• Искусственный интеллект - надежды и опасения : сборник, , 2020