Для достижения планируемых результатов обучение строится с использованием следующих:
методов: case-study, метод проектов, модульное обучение, проблемное обучение, контекстное обучение;
форм: лекции с использованием мультимедиа, практические занятия, самостоятельная работа, практика на базе привлекаемой организации.

Кроме того, обучение строится с применением технологий электронного обучения и дистанционных образовательных технологий.

Обучающие материалы дисциплины представлены в виде видеолекций, текстовых и графических материалов, размещенных на образовательной платформе sprint.1T.

Видеолекции
Текстовые материалы лекций
Инструкции для выполнения заданий
Обучающие задания с автоматизированной системой проверки и подсказками
Проверочные задания с автоматизированной системой проверки

1. Брокман Д. Что мы думаем о машинах, которые думают: Ведущие мировые учёные об искусственном интеллекте – Альпина Паблишер, 2017.
2. Бруссард М. Искусственный интеллект: Пределы возможного – Альпина Паблишер, 2020.
3. Томас Дэвенпорт. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. − Альпина Паблишер, 2021. – 316 с.
4. Мартин Клеппман. Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка. − СПб: Питер, 2018. − 740 с.
5. О’Коннелл М. Искусственный интеллект и будущее человечества – Litres, 2019.
6. Маркус Г., Дэвис Э. Искусственный интеллект: Перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять – Альпина Паблишер, 2021.
7. Мартин Ф. Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей – Издательский дом «Питер», 2019.
8. Нархид Ния, Шапира Гвен, Палино Тодд. Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных. - Санкт-Петербург: Питер, 2021 - 320 с.
9. Пиковер К. Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей. – Litres, 2022.
10. Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных – СПб.: Питер, 2017 – 336 с.: ил – (Серия «Библиотека программиста»).
11. Болотова Ю.А., Друки А.А., Спицын В.Г. Методы и алгоритмы интеллектуальной обработки цифровых изображений. - Томск: Томский политехнический университет, 2016. - 208 с.
12. Душкин Р. Искусственный интеллект. – Litres, 2022.
13. Мышев, А.В. Архитектура для интеллектуальных вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений – 2019.
14. Рязанов, С.И. Искусственный интеллект как множество – классификация искусственных интеллектов – 2020.
15. Сергеев, Л.И. Цифровая экономика: учебник для вузов / Л.И. Сергеев, Д.Л. Сергеев, А.Л. Юданова; под редакцией Л.И. Сергеева. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство «Юрайт», 2023. — 437 с.
16. Асанов, В.Л. Стратегическое управление территориальным развитием — архитектурный менеджмент, администрирование: монография / В. Л. Асанов. — Москва: Издательство «Юрайт», 2023. — 275 с.
17. Большие данные в социальных и гуманитарных науках: Сб. обзоров и рефератов / РАН. ИНИОН. Центр науч.-информ. исслед. по науке, образованию и технологиям; отв. ред. – Гребенщикова Е.Г. – М., 2019. – 193 с. – (Сер.: Наука, образование и технологии). ISBN 978-5-248-00912-1.
18. Загорулько Г., Загорулько Ю. Искусственный интеллект. Инженерия знаний / Учебное пособие для вузов. – Litres, 2022.
19. Бизнес переходит на искусственный интеллект. / РБК+. Решения. #1 Искусственный интеллект, 5 декабря 2022. Режим доступа: https://plus.rbc.ru/news/638ce98f7a8aa9f3126daaa2
20. Алейникова, Ю.В.; Матвеев, В.В. Цифровая экосистема. Анализ применения искусственного интеллекта // Здоровье – основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения. – 2020. – Т. 15. – № 3. – С. 1480-1487.
21. Городнова, Н.В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Том 11. – № 4. – С. 1473-1492. – doi: 10.18334/vinec.11.4.112249.
22. Дин Но., Афанасьев Г.И. Состояние и перспективы применения искусственного интеллекта в визуализирующей диагностике заболеваний легких // E-Scio. – 2022. – № 4 (67). – С. 653-664.
23. Куницкая О.М. Правовое регулирование искусственного интеллекта применительно к задачам развития экономики / В сборнике: Право и инновации: новые вызовы технологической революции. Материалы II Приволжского юридического конгресса. – Уфа, 2022. – С. 77-91.
24. Лазарева М.М., Калюкарин А.В. Преимущества искусственного интеллекта. Применение в банковской сфере. // Вопросы устойчивого развития общества. - 2022. - № 9. - С. 312-316.
25. Лазько Н.В. Применение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли // Мехатроника, автоматика и робототехника. – 2023. – № 11. – С. 155-158.
26. Львович, И.Я. Проблемы методологии проектирования интеллектуальных информационных систем // Информационные технологии в управлении, автоматизации и мехатронике. – 2020. – С. 120-123.
27. Шиллер, А.В. Место этической системы в архитектуре искусственного интеллекта // Вестник Томского государственного университета. – 2020. – №. 456. – С. 99-103.