Цифровая грамотность 2021-2022 (Юриспруденция)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Программа курса

Молодым юристам предстоит решать множество задач: поддержка бизнесов по новым технологиям, разработка правового регулирования беспилотных автомобилей, использование криптовалют, замена реестров технологией блокчейн. Эта работа требует не только исключительной юридической грамотности, но и глубокого понимания, как работают технологии. В рамках курса мы изучим основы основ машинного обучения, посмотрим, какое влияние Data Science оказывает на правовую сферу и подготовим к работе в реальности, где большая часть рутинных юридических задач будет решаться компьютером, но правовых вопросов и вызовов станет еще больше.

Критерии оценки и рабочие ведомости

0.3*Тесты + 0.4*Проект + 0.3*Эссе

  • Тесты: 3 небольших теста для проверки, поняты ли основные термины и задачи.
  • Проект: небольшое творческое задание; сдается в на 7 или 8 семинаре
  • Эссе: небольшое творческое задание; сдается в декабре (конец курса)

Материалы занятий

Занятие 0. Организационное
Занятие 1. Введение
Занятие 2. Статистики и визуализация
Занятие 3. Практика по статистикам и визуализации
Занятие 4. Задачи машинного обучения
Занятие 5. Практика
Занятие 6. Введение в нейронные сети и блокчейн

Проекты

Содержательное

Ваша задача заключается в том, чтобы найти некую обоснованную проблему в области юриспруденции, предложить ее решение (т.е. как можно решить эту проблему?), продумать механику (т.е. что понадобится, какая цепочка действий, какие методы и алгоритмы можно/нужно задействовать, какой итог?) и формализовать ваше предложение (что понадобится датасайентисту и программисту, чтобы решить эту задачу?). Если подходы к решению проблемы уже существуют, можно провести их анализ (описать принципы работы, задействованные методы и алгоритмы) и предложить конструктивную критику (что можно улучшить, как? какие проблемы не учтены в том или ином решении?).

Организационное

1) Группы по три человека (меньше - исключительно если не хватает людей в группе, все уже разделились). Записаться в табличку, ссылка на которую будет на здесь.

2) Выступление: 3 минуты + 3 минуты на обсуждение;

3) Презентации подготовить заранее и выложить по адресу, который будет на здесь.

Критерии

При оценивании будет учитываться следующее:

1) Реалистичность идеи;

2) Обоснованность проблемы;

3) Соответствие содержания поставленному заданию;

4) Оформление, качество визуализации;

5) Презентация (выступление + ответы на вопросы).

Литература

  • Уилан, Ч. Голая статистика/ Ч.Уилан. — 2-ое изд., — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. — 352
  • Элленберг, Дж. Как не ошибаться: сила математического мышления/ Дж.Элленберг — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. — 576 с.

Юридическая литература:

  • Савельев А. И. Электронная коммерция в России и за рубежом: Законодательство и практика. 2-издание. Переработанное и дополненное. М.: Статут, 2016. (рекомендуем ознакомиться с первой главой книги)
  • Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2015. №1. С. 43–66. https://law-journal.hse.ru/2015--1/148644342.html
  • Савельев А. И. Некоторые правовые аспекты использования Смарт-контрактов и Блокчейн-технологий по российскому праву // Закон. 2017. Т. 5. № 5. С. 94-117.
  • Булгакова Е.В. Методы анализа и принципы систематизации данных, используемых при подготовке и принятии юридических решений // Информационное право. 2016. N 4. С. 29 - 33.


Интернет-ресурсы:

Видео-материалы

Занятие 1: Видео Яндекса об истории искусственного интеллекта


Рекомендуем также посмотреть на досуге:

Преподаватели

Татьяна Бражник

  • e-mail: tbrazhnik@hse.ru
  • Telegram: 89295363253 (в случае крайней необходимости)

Марат Ахматнуров

Элен Теванян

Михаил Журавлев

  • email: mzhuravlev@hse.ru (основной канал связи)
  • Telegram/Whatsapp: +79168069736 (экстренный канал связи)

Полина Попенова

  • popenova.ps@gmail.com
  • telegram: @polyhex