Как освоить Deep Learning? Подборка лучших обучающих программ 2025 года.
Deep Learning (глубокое обучение) — это передовой раздел машинного обучения, основанный на многослойных нейронных сетях. Эта технология лежит в основе современных AI-решений: от распознавания изображений и речи до генерации текстов и прогнозной аналитики.
В этой подборке собраны лучшие курсы 2025 года, которые помогут:
- Начинающим — понять основы нейросетей и фреймворков (TensorFlow, PyTorch)
- Практикам — освоить продвинутые архитектуры (GAN, Transformer, RL)
- Всем специалистам — изучить кейсы из реальных проектов.
Программы включают как бесплатные вводные материалы, так и комплексное платное обучение с сертификатами.
1 место. Курс «Deep Learning» — Нетология
Стоимость: 49 900 ₽ или рассрочка на 18 месяцев — 2 916 ₽ / мес.
Углубите свои знания в работе с нейросетями. Отработаете навыки на практике: добавите 8 проектов в портфолио. Будете учиться при поддержке сообщества экспертов и менторов.
Чему вы научитесь:
- Работать с многомерными свёртками
- Генерировать тексты и изображения
- Реализовывать NLP с нуля
- Находить объекты на картинке
- Отличать дескриминатор от генератора
- Строить языковые модели.
Программа курса:
- Основы нейронных сетей
- Многослойная нейронная сеть
- Свёрточные сети
- Архитектуры свёрточных сетей
- Улучшение качества обучения нейросетей
- Рекуррентные сети
- Механизм внимания
- Компьютерное зрение
- Работа с текстом
- Генеративные состязательные сети (GAN)
- Итоговый проект.
2 место. Курс «Нейронные сети» — SkillFactory
Стоимость: 42 012 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - 1 297 ₽ / мес.
Научитесь применять алгоритмы deep learning для решения бизнес-задач. Углубите знания Data Science. Обучите 7 нейронных сетей. Поучаствуете в командных соревнованиях на Kaggle.
Программа курса:
- Введение в искусственные нейронные сети
- Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
- Сверточные нейронные сети
- Оптимизация нейронной сети
- Transfer learning & Fine-tuning
- Обработка естественного языка (NLP)
- Сегментация и Детектирование объектов
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
- What's next? Продвинутые нейронные сети.
3 место. Курс «Deep learning» — DL Course
Стоимость: нет информации
Курс предназначен для того, чтобы разобраться с современным deep learning с нуля, и не требует знаний ни нейросетей, ни machine learning вообще. Лекции стримами на Youtube, задания на Питоне, обсуждения и помощь в лучших русскоязычных ML-сообществах.
Содержание курса:
- Введение
- Python, numpy, notebooks
- Элементы машинного обучения
- Установка окружения для заданий
- K-nearest neighbor
- Нейронные сети
- Вычисление градиентов
- Линейный классификатор
- PyTorch и подробности
- Нейронные сети на практике
- Convolutional Neural Networks
- Segmentation и Object Detection (Владимир Игловиков)
- Hotdog or Not
- Metric Learning, Autoencoders, GANs
- и другие темы.
Курс «Глубокое обучение» — ПостНаука
Стоимость: бесплатно
Содержание курса:
- Глубокое обучение
- Глубокие нейросети с прямой связью
- Долгая краткосрочная память
- Искусственные нейронные сети: архитектуры и обучение
- Обучение нейронных сетей
- Машина Гёделя
- Скоростная вероятность
- Глубокая нейронная сеть
- Глубокие нейронные сети: пути применения
- Описание глубин неописуемых: тест о глубоком обучении.
Курс «Deep Learning» — НГУ
Стоимость: 8 000 рублей
Курс предназначен для тех, кто хочет получить практические навыки по созданию собственных проектов с использованием глубоких нейронных сетей.
За 20 часов Вы узнаете основы глубокого обучения и поймете, как строить простые нейронные сети. Узнаете о моделях YOLO и Mask-RCNN, познакомитесь с фреймворками MMDetection, Keras, научитесь размечать датасеты в Labelme и VGG Image Annotator, и многое другое. Вы овладеете не только теорией, но и поймете, как она применяется на практике.
Программа курса:
- Введение в глубокое машинное обучение
- OpenCV, Numpy, matplotlib и другие библиотеки Python
- GPU, структура нейронных сетей, популярные модели глубокого обучения
- Датасеты для сверточных нейронных сетей
- Локализация объектов на изображениях
- Обучение нейронной сети, метрики эффективности
- Фрэймворк Keras, оптимизация работы сети, transfer learning
- Фрэймворк MMDetection: локализация и сегментация
- Проектная работа.