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. Брэдшоу Шеннон, Брэзил Йон, Ходоров Кристина. MongoDB: полное руководство. - Москва: ДМК Пресс, 2020. - 540 с.
2. Фальк Ким. Рекомендательные системы на практике. Практическое пособие. - Москва: ДМК Пресс, 2020. - 448 с.
3. Конвински Энди, Венделл Патрик, Захария Матей, Карау Холден. Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных. - Москва: ДМК Пресс, 2015. - 304 с.
4. Алекс Петров. Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации. − СПб: Питер, 2021. − 336 с.
5. Цзэн Мин. Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе: Сетевое взаимодействие и анализ данных. - Москва: Альпина Паблишер, 2022. - 360 с.
6. Бураков, М.В. Системы искусственного интеллекта – 2019.
7. Бычков А.Г. Сборник задач по теории вероятностей, математической статистике и методам оптимизации. Учебное пособие. - Москва: Издательство ФОРУМ, 2022. - 192 с.
8. Гарипова, Э.А.; Лысанов, Д.М. Технология проектирования и разработки экспертных систем – 2022.
9. Карпова И.П. Базы данных. Учебное пособие. - Санкт-Петербург: Питер, 2021. - 240 с.
10. Кузнецов В.А., Черепахин А.А. Системный анализ, оптимизация и принятие решений. - Москва: КУРС, 2018. - 256 с.
11. Поляков В.М., Агаларов З.С. Методы оптимизации. Учебное пособие. - Москва: Дашков и К., 2022. - 86 с.
12. Нагродская, В.Б. и др. Новые технологии (блокчейн/искусственный интеллект) на службе права // Научно-методическое пособие. – Издательство «Проспект», 2020.
13. Цифровая экономика от теории к практике: как российский бизнес использует искусственный интеллект / исслед. РАЭК / НИУ ВШЭ при поддержке Microsoft. – 2019. – 66 с. - URL: http://raec.ru/upload/files/190715-ii.pdf.
14. Расставить нейросети. / РБК+. Инновации. #1 Искусственный интеллект, 5 декабря 2022. Режим доступа: https://plus.rbc.ru/news/638ce67f7a8aa9e27b22f26e
15. «Технологии позволяют учитывать специфику каждой отрасли». / РБК+. От первого лица. #1 Искусственный интеллект, 5 декабря 2022. Режим доступа: https://plus.rbc.ru/news/638ced6c7a8aa9e28f7bf148
16. Безгачев Ф.В. Особенности обеспечения кибербезопасности посредством технологий искусственного интеллекта / В сборнике: Актуальные проблемы борьбы с преступностью: вопросы теории и практики. Материалы XХV международной научно-практической конференции. В 2-х частях. - Красноярск, 2022. - С. 43-44.
17. Доржиева В.В. Цифровизация промышленности: роль искусственного интеллекта и возможности для России // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Т. 12. № 4. – С. 2383-2394.
18. Коженков А.О., Середа А.М., Поливаев О.И. Искусственный интеллект в современном автомобилестроении. / В сборнике: Теория и практика инновационных технологий в АПК. Материалы национальной научно-практической конференции. - Воронеж, 2022. - С. 210-216.
19. Красов А.В., Штеренберг С.И., Фахрутдинов Р.М., Рыжаков Д.В., Пестов И.Е. Анализ информационной безопасности предприятия на основе сбора данных пользователей с открытых ресурсов и мониторинга информационных ресурсов с использованием машинного обучения // T-Comm. 2018. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-informatsionnoy-bezopasnosti-predpriyatiya-na-osnove-sbora-dannyh-polzovateley-s-otkrytyh-resursov-i-monitoringa
20. Машошин А.И. Применение искусственного интеллекта при создании систем управления силами ВМФ // Морская радиоэлектроника. - 2022. - № 2 (80). - С. 22-25.
21. Нарушения при работе с информационными системами россельхознадзора будет выявлять искусственный интеллект // Пищевая промышленность. - 2022. - № 3. - С. 76.
22. Пиляй И.В. Применение систем искусственного интеллекта для оценки времени и стоимости строительного проекта // Строительство и архитектура. - 2023. - Т. 11. - № 1. - С. 19.
23. Субботин, А.В.; Тагирова, Л.Ф. Математическое моделирование информационных процессов проектирования интеллектуальных систем на основе использования метода Мамдани // Информационные технологии как основа прогрессивных научных исследований. – 2020. – С. 95-99.