В работе представлен анализ современных методов искусственного интеллекта, применяемых в разработке рекомендательных сервисов для поддержки выбора студентами учебных дисциплин. Рассматриваются классические подходы (коллаборативная и контентная фильтрация), гибридные модели, а также перспективные нейросетевые архитектуры, включая графовые нейронные сети и глубокие гибридные модели (DeepFM). Особое внимание уделяется применению больших языковых моделей (LLM) в сочетании с RAG-архитектурами и мультимодальными подходами для повышения точности и интерпретируемости рекомендаций. Сделан вывод о необходимости разработки семантически ориентированных систем, интегрированных с учебными планами.

Летенков И.А., Лаврецкая Е.Р. (науч. рук. Терещенко В.В.) Анализ современных методов искусственного интеллекта в разработке рекомендательных сервисов поддержки выбора учебных дисциплин // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16541