• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site
Contacts

3 Bolshoi Tryokhsviatitelsky Pereulok, room 417, 419, 420

Phone: 8 (495) 772 95 90 ext. 22842; 23033

E-mail: techlaw@hse.ru

Administration
Deputy Head Aleksei Volos
Manager Tamara Robertovna Arutyunova

tarutyunova@hse.ru
(495) 772 95 90 ext. 22842

Teaching and Learning Specialist Natalya Shipina

nshipina@hse.ru
(495) 772 95 90 ext. 22755

Book chapter
The 4th Industrial Revolution and its impact on the individual employment relationship: General considerations and the regulatory context in Russia

Chernyaeva D.

In bk.: Labour Law and the Gig Economy: Challenges posed by the digitalisation of labour processes. NY: Routledge, 2020. Ch. 2. P. 66-78.

Introduction to Key Technologies

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
4
ECTS credits
Type:
Elective course
When:
1 year, 3 module

Instructor

Зайцев Владимир Сергеевич

Зайцев Владимир Сергеевич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс представляет собой погружение в основные технологии, на которых базируются все LegalTech-проекты: от работы программ и сетей до нейронных сетей и технологий распределённых реестров. В рамках курса рассматриваются следующие вопросы: — Что такое технология — Как работают сети, интернет, ПО — Этапы разработки ПО — Что такое открытый код — Особенности функционирования сайтов и мобильных приложений — Сбор данных — Хранение — Криптография: методы шифрования — Метчинг: подбор товаров и услуг — Работа и использование нейросетей — Распределённые реестры
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Знать: как работают ключевые IT-решения, в том числе в области LegalTech; понимать, какие решения возможно и невозможно реализовать при текущем развитии науки и техники.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать, как работают ключевые IT-решения, в том числе в области LegalTech; понимать, какие решения возможно и невозможно реализовать при текущем развитии науки и техники
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Нейронные сети.
  • Раздел 2. Логическое программирование.
  • Раздел 3. Обработка естественного языка.
  • Раздел 4. Основы анализа данных.
  • Раздел 5. Криптография и блокчейн.
  • Раздел 6. Реализация legal tech - решений.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Посещаемость
  • неблокирующий Реферат
  • неблокирующий Проект № 1
  • неблокирующий Проект № 2
  • неблокирующий Устный экзамен
    Экзамен проходит в устной форме в виде беседы с преподавателем. Студент заранее получает билет для подготовки. Ответ каждого студента и подготовка является индивидуальными. Пользование телефонами и иными электронными устройствами запрещено. При подготовке можно использовать бумагу и ручку (карандаш). Каждый билет состоит из 3-х вопросов. Вес ответа на первый вопрос составляет 60% от общей экзаменационной оценки, второго и третьего вопросов — по 20%. Если первый вопрос раскрыт менее чем на половину, экзамен не засчитывается, а ответы на второй и третий вопрос не проверяются.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.1 * Проект № 1 + 0.6 * Устный экзамен + 0.05 * Посещаемость + 0.15 * Проект № 2 + 0.1 * Реферат
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Введение в статистическое обучение с примерами на языке R, Джеймс, Г., 2016

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Minh-Thu Tran-Nguyen, Le-Diem Bui, & Thanh-Nghi Do. (2019). Decision trees using local support vector regression models for large datasets. Journal of Information and Telecommunication, (0), 1. https://doi.org/10.1080/24751839.2019.1686682