Обучение Нейросетям для Разработчиков в 2025: [ТОП-9] лучших курсов с получением диплома и сертификата
Нейросети представляют собой систему алгоритмов машинного обучения, способную обрабатывать данные и автоматизировать программирование через глубокий анализ. Эти модели искусственного интеллекта используют численные методы для классификации, регрессии и кластеризации, применяя фреймворки с оптимизацией производительности. Наш рейтинг включает лучшие курсы, где разработчики освоят токенизацию, эмбеддинги и настройку гиперпараметров для создания робустных систем распознавания.
🎓 Хотите узнать обо всех возможностях для онлайн-обучения? Подписывайтесь на наш телеграм канал Mystudy | Онлайн Курсы и получайте эксклюзивные промокоды, бесплатные курсы и советы по профессиям! 🎓
✅ Лучшие курсы по Нейросетям для Разработчиков с выдачей диплома и сертификата
- 🏆 Курс по нейронным сетям – Skillfactory - 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- 🏆 Курс "Специалист по нейронным сетям" – SkillFactory - 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- 🏆 Нейросети на практике: для себя, работы и бизнеса – Академия Eduson - 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "mystudy"
- Machine Learning и Deep Learning – Skillfactory - 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- Нейросети. Практический курс – Skillbox - 🎁 Скидка до 60% на профессии и до 50% на курсы Skillbox по промокоду "mystudy"
- Нейросети для каждого – Нетология - 🎁 Скидка в 7 % по промокоду "MYSTUDY"
- Deep Learning Engineer – KARPOV.COURSES
- Магистратура «Аналитика больших данных» – НИУ ВШЭ и karpov.courses
- Специалист по Data Science – АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса»
🔷 Краткие отличительные преимущества каждого курса
Skillfactory – Обучение построено на практике: каждый модуль – это решение реальной задачи с применением алгоритмов deep learning.
SkillFactory – Комплексная программа обучения Data Science с нуля до профессионального уровня.
Академия Eduson – Курс построен на практическом применении технологий искусственного интеллекта в повседневных задачах.
Skillfactory – Программа сочетает machine learning и глубокое обучение, делая упор на практику, а не на сложную математику.
Skillbox – Программа охватывает более 38 актуальных нейросетей, включая ChatGPT, Midjourney, Sora, Runway, Suno и другие.
Нетология – Программа создана для новичков и специалистов, желающих научиться применять нейросети в повседневной работе.
KARPOV.COURSES – Программа подходит тем, кто уже владеет Python и основами машинного обучения и хочет погрузиться в создание и обучение нейронных сетей.
НИУ ВШЭ и karpov.courses – Программа сочетает фундаментальную научную базу НИУ ВШЭ и практическую направленность от одного из лидеров в образовании по Data Science.
АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса» – Обучение построено по принципу «от простого к сложному» – вы начинаете с основ Python и SQL, постепенно осваивая машинное обучение, нейросети и внедрение моделей в продакшн.
* Обратите внимание: цены, указанные в статье, актуальны на момент публикации статьи. Для получения актуальной информации о стоимости курсов, действующих скидках и акциях рекомендуем переходить по ссылкам на официальные сайты онлайн-школ, и при необходимости уточнять детали у менеджеров образовательных платформ. Мы формируем рейтинг курсов, сравнивая их между собой на основе информации с официальных сайтов онлайн-школ.
🔍 При этом рейтинг отражает исключительно наше субъективное мнение и не претендует на статус официального или универсального стандарта. Мы никого не принуждаем соглашаться с нашей оценкой и всегда рекомендуем самостоятельно знакомиться с информацией и делать собственные выводы.
🏆 Курс по нейронным сетям — Skillfactory
⭐ Рейтинг: 5.0
- Сайт: skillfactory.ru/nejronnye-seti-deep-learning
- Полная стоимость: 1 189 ₽/мес при оплате в рассрочку на 36 месяцев (со скидкой до 55%). Возможен налоговый вычет за обучение. Грант на обучение не предоставляется. 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- Рассрочка: от 1 189 ₽/мес на 36 месяцев без переплат.
- Длительность: 10 недель (2,5 месяца), онлайн-формат.
- Документ: сертификат об окончании курса от Skillfactory, возможен на английском языке. Образовательная деятельность ведется по государственной лицензии.
- Трудоустройство: поддержка при трудоустройстве, помощь в создании портфолио, развитие карьерных навыков, участие в хакатонах и командных соревнованиях на Kaggle.
Особенности курса:
Обучение построено на практике: каждый модуль — это решение реальной задачи с применением алгоритмов deep learning. Участники освоят технологии, востребованные в бизнесе и ИТ-индустрии, такие как компьютерное зрение, NLP и reinforcement learning. Курс разработан при поддержке NVIDIA, что гарантирует актуальность знаний. Применяется подход «одна лекция — одна задача», благодаря чему слушатели быстро накапливают практический опыт. Доступна работа с GPU-серверами и современными фреймворками вроде TensorFlow и Keras.
Преподаватели курса:
- Андрей Зимовнов — старший разработчик в Яндекс.Дзен, опыт в построении масштабируемых ML-систем и реализации решений в реальных бизнес-процессах.
- Дмитрий Коробченко — Deep Learning R&D Engineer в NVIDIA, специалист по разработке и оптимизации нейросетевых решений для высоконагруженных систем.
Кратко о программе курса:
- Введение в искусственные нейронные сети — создание модели для распознавания рукописных цифр на Python.
- Работа с фреймворками глубокого обучения, включая TensorFlow и Keras, на примере FashionMNIST.
- Сверточные нейросети для анализа изображений, обучение на CIFAR-10.
- Оптимизация сети: повышение скорости и точности на практических кейсах.
- Transfer learning и fine-tuning — дообучение ImageNet для классификации объектов.
- Обработка естественного языка (NLP), создание моделей текстового анализа.
- Сегментация и детектирование объектов — разработка архитектуры для выделения объектов.
- Обучение с подкреплением — создание агента для игры Pong на базе DQN.
- Знакомство с продвинутыми темами, включая GAN для генерации изображений.
Чему научитесь:
Вы освоите применение моделей deep learning для решения бизнес-задач, научитесь работать с большими данными, создавать и настраивать нейронные сети, а также подготовите реальные кейсы для портфолио и собеседований. Выходите на уровень middle-специалиста в Data Science.
Преимущества и особенности:
- Работа с GPU-серверами и реальными датасетами, готовые проекты для резюме.
- Практическая направленность: каждый урок — задача из реального бизнеса.
- Поддержка встраивания в индустрию: портфолио, сертификат, помощь в карьере.
- Партнерство с NVIDIA и подготовка к участникам соревнований на Kaggle.
- Гибкий онлайн-формат, подойдет разработчикам и data science-аналитикам.
- Скидки до 55% и подарочные курсы (по нейросетям, английского и soft skills).
- Подходит тем, кто хочет использовать ML для повышения эффективности в IT и бизнесе.
Читайте отзывы учеников:
Студенты часто отмечают, что курс помог им «найти точки входа» в сложные темы deep learning без излишней теории. Многие подчеркивают четкую структуру, полезные задания, близкие к рабочим, и оперативную поддержку кураторов. Учащиеся ценят фокус на практику, возможность заглянуть «под капот» нейросетей и использовать готовые решения в проектах. Нередко отмечают, что именно реализованные кейсы помогли пройти собеседования в IT-компаниях.
🏆 Курс "Специалист по нейронным сетям" — SkillFactory
⭐ Рейтинг: 5.0
- Сайт: skillfactory.ru/kurs-po-nejronnim-setyam
- Полная стоимость: от 5 546 ₽/мес при оплате в рассрочку на 36 месяцев (со скидкой до 55%). Возможен налоговый вычет за обучение. Гарантия возврата денег при отсутствии трудоустройства. 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- Рассрочка: от 5 546 ₽/мес на 36 месяцев без переплат.
- Длительность: 24 месяца, онлайн-формат с гибким графиком обучения.
- Документ: сертификат об окончании курса от SkillFactory, возможен на английском языке. Образовательная деятельность ведется по государственной лицензии №Л035-01298-77/00180625.
- Трудоустройство: полное сопровождение трудоустройства с гарантией возврата денег, помощь в создании резюме, тренировка собеседований, доступ к базе работодателей, карьерные консультации.
Особенности курса:
Комплексная программа обучения Data Science с нуля до профессионального уровня. Курс включает изучение Python, SQL, математики, статистики и машинного обучения. Обучение построено на 80% практики с реальными проектами и кейсами компаний. Доступны три бонусных курса: по нейросетям, английскому для IT и soft skills. Программа разработана с учетом требований работодателей и включает специализацию по ML, CV или NLP.
Преподаватели курса:
- Алек Леков — Senior ML Engineer в МТС, эксперт по временным рядам, Deep Learning и нейронным сетям, консультант в сфере искусственного интеллекта.
- Маргарита Бурова — эксперт по Data Science, специалист по Python, машинному обучению, статистике и анализу данных.
- Юлия Мочалова — эксперт по Data Science с компетенциями в DS, ML, DE и Big Data.
Кратко о программе курса:
- Базовый блок: основы Python, работа с данными, SQL, статистический анализ (36 недель).
- Основной блок: математика для ML, машинное обучение, ML в бизнесе (20 недель).
- Продвинутый уровень: Deep Learning, нейронные сети, специализация по выбору (29+ недель).
- Практические проекты: модели кредитного скоринга, классификация спама, рекомендательные системы.
- Бонусные модули: Data Engineering, продвинутый SQL, NLP без менторской поддержки.
Чему научитесь:
Вы освоите полный стек технологий Data Science: программирование на Python, работу с базами данных, создание и обучение нейронных сетей, анализ временных рядов, построение рекомендательных систем. Научитесь переводить бизнес-задачи в технические решения и внедрять модели в продакшен. Получите опыт работы с реальными проектами и подготовите сильное портфолио.
Преимущества и особенности:
- Гарантия трудоустройства с возвратом денег при неудаче в течение 6 месяцев.
- Персональная поддержка менторов-практиков из IT-индустрии (оценка 9,1/10).
- Гибкий график обучения без отрыва от работы (15 минут - 2 часа в день).
- Реальные проекты для команд и стажировки в компаниях-партнерах.
- Центр карьеры с полным сопровождением поиска работы.
- Доступ к материалам навсегда, скидки до 55% и три подарочных курса.
- Подходит для новичков, программистов и аналитиков всех возрастов.
Читайте отзывы учеников:
Выпускники отмечают высокое качество менторской поддержки и практическую направленность курса. Многие подчеркивают эффективность программы трудоустройства - 90% выпускников работают по новой специальности. Студенты ценят возможность обучаться в своем темпе и получать обратную связь от опытных практиков. Часто отмечают, что курс помог кардинально изменить карьеру и получить работу в IT с зарплатой от 180 000 рублей.
🏆 Нейросети на практике: для себя, работы и бизнеса – Академия Eduson
⭐ Рейтинг: 5.0
- Сайт: eduson.academy/ai
- Полная стоимость: 4 368 руб./мес. при рассрочке на 12 месяцев (без скидки — 10 920 руб./мес). Общая стоимость курса — 43 680 руб. с возможностью налогового вычета 13%. Грант на обучение не предоставляется. 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "mystudy"
- Рассрочка: 4 368 руб./мес. на 12 месяцев без переплат и первого взноса.
- Длительность: 2 месяца.
- Документ: Официальный диплом о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации, верифицированные Академией Eduson.
- Трудоустройство: Обучение направлено на повышение конкурентоспособности на рынке труда, выделение среди кандидатов, возможность получить повышение или сменить профессию. Прямое трудоустройство не гарантируется, но курс готовит к реальным бизнес-задачам.
Особенности курса:
Курс построен на практическом применении технологий искусственного интеллекта в повседневных задачах. Вы получите доступ к более чем 125 нейросетевым инструментам, которые помогут автоматизировать рутину, анализировать данные, создавать тексты, дизайн и бизнес-процессы. Обучение подходит с нуля — не требуется предварительное знание программирования. Учащиеся получают пожизненный доступ к материалам, обновлениям и поддержке куратора в течение года. Включён ИИ-навигатор, который поможет быстро находить подходящие AI-сервисы под любую задачу.
Кратко о программе курса:
- Введение в нейросети: основы и актуальные примеры применения
- Принципы промпт-инжиниринга для эффективного взаимодействия с искусственным интеллектом
- Работа с популярными платформами: ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot и другими
- Использование нейросетей для оптимизации бизнес-процессов
- Работа с Excel и Google Таблицами с помощью ИИ
- Применение AI в профессиональной деятельности: маркетинг, продажи, аналитика, HR
- Персональное использование нейросетей для личной эффективности
- Создание и настройка чат-ботов и AI-агентов
- Доступ к навигатору с базой из 160+ проверенных нейросервисов
Чему научитесь:
Научитесь использовать нейросети для автоматизации работы, создания контента, анализа данных и оптимизации бизнеса. Освоите промпт-инжиниринг, научитесь управлять задачами через AI и повысите личную продуктивность.
Преимущества и особенности:
- Практическая польза: сокращение времени на задачи с 8 часов до 1 — маркетинг, отчёты, презентации, подбор работы
- Доступно с нуля: не нужно знать Python, TensorFlow или OpenAI, курс объясняет всё с основ
- Пожизненный доступ: вы всегда сможете вернуться к материалам и использовать обновления
- 125+ инструментов ИИ: готовые решения под конкретные задачи — от текстов и дизайна до анализа рынка
- Официальный диплом: документ, подтверждающий квалификацию, ценится при поиске работы
- Поддержка куратора: 1 год сопровождения после старта курса
- ИИ-навигатор: мгновенный подбор подходящих сервисов под ваш запрос
Читайте отзывы учеников:
Студенты высоко оценивают практическую направленность, простоту подачи материала и скорость результата. Подчеркивают, что после прохождения курса быстро начали использовать нейросети на работе и в бизнесе. Часто отмечают поддержку кураторов, удобный формат и реальное сокращение времени на рутинные задачи. На платформах вроде Яндекс, Skillbox и других пользователи хвалят курс за актуальность и востребованность навыков в 2025 году.
Machine Learning и Deep Learning – Skillfactory
⭐ Рейтинг: 4.9
- Сайт: skillfactory.ru/machine-learning-i-deep-learning
- Полная стоимость: 63 700 ₽ при единовременной оплате, 115 800 ₽ при рассрочке. Доступен налоговый вычет (13%). Грант на обучение не предоставляется. 🎁 Скидка в 5 % по промокоду "MYSTUDY"
- Рассрочка: 2 654 ₽/мес на 24 месяца, первый платеж через месяц, переплата — 45%.
- Длительность: 12 месяцев.
- Документ: Сертификат об окончании курса от Skillfactory.
- Трудоустройство: Поддержка Центра карьеры, помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям, практика и стажировка в компании EORA для лучших студентов.
Особенности курса:
Программа сочетает machine learning и глубокое обучение, делая упор на практику, а не на сложную математику. Слушатели получают навыки уровня middle в Data Science, работают с реальными кейсами и датасетами. Обучение включает работу с Python, библиотеками, фреймворками TensorFlow и Keras. Курс идеально подходит для тех, кто хочет освоить технологии искусственного интеллекта и применять модели для решения бизнес-задач. Упор сделан на создание, обучение и оптимизацию нейросетей, включая NLP, computer vision и reinforcement learning.
Кратко о программе курса:
- Введение в машинное обучение: задачи, методы, кейсы, первый проект
- Предобработка данных: очистка, визуализация, feature engineering
- Регрессия: линейная и логистическая модели, регуляризация
- Кластеризация и методы обучения без учителя
- Решающие деревья и их применение в задачах
- Ансамбли: бустинг, применение в логистической регрессии
- Оценка качества моделей: метрики, визуализация обучения
- Временные ряды: XGBoost, кросс-валидация, прогнозирование
- Рекомендательные системы: SVD, оценка качества рекомендаций
- Финальный хакатон на платформе Kaggle
- Введение в нейронные сети: создание модели на Python
- Работа с TensorFlow и Keras на примере FashionMNIST
- Свёрточные сети для распознавания изображений (CIFAR-10)
- Оптимизация производительности нейросетей
- Transfer learning и fine-tuning на базе ImageNet
- Сегментация объектов на изображениях (COCO)
- Детектирование объектов на примере бренд-логотипов
- Обработка естественного языка (NLP), word embeddings
- Рекуррентные сети: построение чат-бота
- Обучение с подкреплением: агент в игре Pong на DQN
- Другие направления: GAN, генерация изображений
Чему научитесь:
Научитесь создавать и обучать модели машинного и глубокого обучения, работать с данными из разных источников, применять нейросети для анализа, прогнозирования и автоматизации задач. Получите практические навыки в Python, TensorFlow, Keras и решении бизнес-кейсов.
Преимущества и особенности:
- Практический подход: более 50 задач в каждом модуле
- Работа с реальными датасетами и участие в Kaggle-соревнованиях
- Доступ к фреймворкам TensorFlow, Keras, PyTorch и другим инструментам
- Возможность пройти стажировку в компании EORA
- Поддержка кураторов, вебинары, обучающие материалы и сообщество
- Курс входит в профессию Data Scientist, что позволяет продолжить обучение
- Фокус на применении моделей в бизнесе: продажи, финансы, рекомендации
Читайте отзывы учеников:
Студенты отмечают высокое качество материалов, понятное объяснение сложных тем и большое количество практики. Многие подчёркивают интерактивность курса, помощь кураторов и удобный темп обучения. Особенно ценят возможность применить знания на реальных задачах, создать портфолио и начать выполнять фриланс-проекты уже во время обучения. Поступление на курс оценивают как ключевой шаг к трудоустройству в IT и Data Science.
Нейросети. Практический курс – Skillbox
⭐ Рейтинг: 4.8
- Сайт: skillbox.ru/course/neural-networks/
- Полная стоимость: 11 633 ₽/мес, со скидкой до 6 398 ₽/мес. Возможность получить налоговый вычет 13%. Грант на обучение не предоставляется. 🎁 Скидка до 60% на профессии и до 50% на курсы Skillbox по промокоду "mystudy"
- Рассрочка: 6 398 ₽ в месяц на 12 месяцев без переплат.
- Длительность: 3 месяца при нагрузке около 7 часов в неделю.
- Документ: Сертификат установленного образца по завершении обучения. Обучение проходит по государственной лицензии.
- Трудоустройство: Поддержка по трудоустройству в рамках акции «Поможем найти работу или вернем деньги». Предоставляется помощь в построении карьеры с использованием навыков ИИ.
Особенности курса:
Программа охватывает более 38 актуальных нейросетей, включая ChatGPT, Midjourney, Sora, Runway, Suno и другие. Вы получите доступ к 190+ готовым промптам, которые помогут быстро решать задачи в тексте, графике, видео, аудио и коде. Обучение построено на реальных кейсах из IT, маркетинга, дизайна и бизнеса. Все материалы обновляются ежемесячно — последнее обновление запланировано на сентябрь 2025 года. После оплаты вы получаете бессрочный доступ к курсу и всем будущим дополнениям. В закрытом комьюнити вы сможете напрямую общаться со спикерами, получать свежие инструкции и разбирать задания на примерах других участников.
Преподаватели курса:
- Александр Доброкотов — независимый креативный директор, автор Telegram-канала Ai molodca с 36 000+ подписчиков. Работал с Яндекс, Т-Банком, Билайном. Основатель продакшен-студии, специализирующейся на ИИ-решениях.
- Александр Жадан — продакт-менеджер ИИ-проектов, опыт в компаниях М.Видео, Match Group, Белая дача. Провел более 100 выступлений и консультаций по применению нейросетей в бизнесе и личной жизни.
- Артёмий Калинин — дизайнер в команде разработки нейросети Phygital+, эксперт в визуальном ИИ.
- Глеб Михеев — лидер команды AI-ассистентов в Сбере, специалист по внедрению искусственного интеллекта в корпоративные процессы.
Кратко о программе курса:
- Введение: чему вы научитесь, как использовать нейросети в профессии и личной эффективности
- Монетизация навыков ИИ: способы заработка с помощью нейросетей
- Работа с текстом: использование ChatGPT, написание промптов, создание контента, аналитика и автоматизация процессов
- Программирование: работа с Cursor, рефакторинг кода, генерация автотестов, перевод на другие языки
- Графика: работа с DALL·E 3, Midjourney, Phygital+, Flux, Stable Diffusion для создания 2D и 3D-изображений
- Видео и аудио: использование Luma, Kling, Runway, Suno, ElevenLabs для генерации видео и аудио по текстовому запросу
- Промптинг: техники создания эффективных запросов для визуальных и звуковых моделей
- Итоговый проект: подтверждение навыков и получение сертификата
Чему научитесь:
Вы освоите 38+ современных ИИ-инструментов, научитесь генерировать контент, создавать графику и видео, работать с данными, писать код и автоматизировать задачи. Научитесь правильно формулировать запросы, анализировать результат и использовать нейросети в своей профессии для повышения производительности и заработка.
Преимущества и особенности:
- Доступ к обновлениям навсегда — курс актуализируется каждый месяц
- Практические задания из реальных сфер: дизайн, IT, маркетинг, бизнес
- Закрытое комьюнити со спикерами и экспертами
- 190+ готовых промптов под разные задачи
- Поддержка при трудоустройстве и возможность вернуть 13% через налоговый вычет
- Программа адаптируется под ваши цели — можно запросить индивидуальную дорожную карту
Читайте отзывы учеников:
Студенты Skillbox часто отмечают высокое качество материалов, реальную применимость навыков и поддержку кураторов. Многие подчёркивают, что курс помог им начать использовать нейросети в работе уже на первых неделях. Отзывы на платформах вроде Яндекс, Otzovik и TutorTop указывают на понятную подачу, актуальные инструменты и быструю реакцию поддержки. Учащиеся особенно ценят закрытое комьюнити и практические кейсы, которые сразу можно внедрить в проекты.
Нейросети для каждого – Нетология
⭐ Рейтинг: 4.7
- Сайт: netology.ru/programs/chat-gpt
- Полная стоимость: от 68 421 ₽ при единовременной оплате. Возможен возврат 13% через налоговый вычет при официальном трудоустройстве. Грант на обучение не предоставляется. 🎁 Скидка в 7 % по промокоду "MYSTUDY"
- Рассрочка: от 3 801 ₽ в месяц на 24 месяца без переплат через популярные платёжные сервисы.
- Длительность: 4 недели (базовый курс), до 3 месяцев при выборе комбинированного формата с дополнительной специализацией.
- Документ: Удостоверение о повышении квалификации установленного образца с возможностью прикрепить к резюме.
- Трудоустройство: Помощь в построении портфолио, практика на реальных задачах, бонусы для старта фриланса с использованием ИИ. Трудоустройство напрямую не гарантируется, но навыки повышают конкурентоспособность на рынке.
Особенности курса:
Программа создана для новичков и специалистов, желающих научиться применять нейросети в повседневной работе. Обучение включает практику по направлениям: текст, визуал, анализ, автоматизация. Все материалы доступны в личном кабинете и в мобильном приложении — можно учиться в дороге или офлайн. Программа обновляется каждые три месяца, чтобы быть в тренде. Вы получите пакет готовых промптов, гайд по безопасности и обзор актуальных AI-инструментов, что помогает быстрее внедрять ИИ в работу.
Кратко о программе курса:
- Генеративный ИИ и основы промпт-инжиниринга
- Обзор ключевых инструментов ИИ: преимущества, ограничения, применение
- Работа с текстовыми моделями: создание и редактирование контента
- Генерация дизайна: прототипы, макеты, визуальные концепции
- Анализ данных с помощью нейросетей
- Использование ИИ как личного ассистента для управления задачами
- Автоматизация рутинных процессов: отчёты, презентации, обработка файлов
- Тренды и безопасность в сфере искусственного интеллекта
- Специализации по отраслям: бизнес, маркетинг, видео/аудио
- Практика с проверкой через тесты и итоговую аттестацию
Чему научитесь:
Освоите 14 нейросетей для генерации текста, изображений, анализа данных. Научитесь писать эффективные промпты, автоматизировать задачи и применять ИИ в профессиональной деятельности. Сможете экономить несколько часов в день и повысить свою ценность на рынке труда.
Преимущества и особенности:
- Подходит для новичков — не требует технического бэкграунда
- Мобильное приложение с офлайн-доступом и уведомлениями о дедлайнах
- Бонус: пакет проверенных промптов на русском и английском языках
- Гибкий выбор: базовый курс или с усилением под задачи бизнеса, маркетинга, видео
- Преподаватели-практики отвечают на вопросы даже после завершения курса
- Возможность вернуть деньги в первые три занятия при несоответствии ожиданиям
- Обучение по расписанию — не чаще двух раз в неделю после 19:00
- Практические задания с самопроверкой и эталонными решениями
Читайте отзывы учеников:
Выпускники отмечают насыщенную программу, актуальные материалы и высокую вовлечённость экспертов. На платформах вроде TutorTop и Яндекс Картах студенты хвалят подбор тем, возможность выбора нужных модулей и гибкость формата. Особенно ценят поддержку кураторов, удобство мобильного приложения и бонусы — такие как библиотека промптов и гайды по промптам. Многие отмечают, что курс помог им начать использовать нейросети в работе уже на старте обучения и ускорить выполнение задач.
Deep Learning Engineer – KARPOV.COURSES
⭐ Рейтинг: 4.6
- Сайт: karpov.courses/deep-learning
- Полная стоимость: 85 000 ₽ (со скидкой при единовременной оплате). Доступен налоговый вычет — можно вернуть до 13% от стоимости. Обучение может оплатить работодатель.
- Рассрочка: от 4 971 ₽/мес. на срок от 4 до 24 месяцев, без переплат.
- Длительность: 4–5 месяцев в зависимости от выбранного направления.
- Документ: Сертификат выпускника на русском и английском языках.
- Трудоустройство: 80% студентов находят работу с помощью карьерного сопровождения. Средний срок трудоустройства — 3 месяца. Включены помощь в составлении резюме, сопроводительного письма, портфолио, доступ к закрытому чату с вакансиями и HR-специалистами. Поддержка бессрочная.
Особенности курса:
Программа подходит тем, кто уже владеет Python и основами машинного обучения и хочет погрузиться в создание и обучение нейронных сетей. Вы освоите Deep Learning с практики — от базовых моделей до современных архитектур в NLP, Computer Vision и Audio Analysis. Обучение проходит онлайн с моментальным стартом. Студенты получают доступ к инфраструктуре от ведущего IT-провайдера России, выполняют практические задания и финальный проект. Каждый этап проверяется ревьюерами, которые дают детальную обратную связь. Кураторы и чат-бот Ева помогают на всех этапах. Также доступен карьерный курс и пожизненный доступ к сообществу в Telegram.
Преподаватели курса:
- Алексей Кожарин — Senior ML Engineer, работал в R&D Яндекса, преподаватель курса Start ML, выпускник ШАД 2024.
- Анастасия Белозерова — Head of Research Projects в VisionLabs, 6 лет опыта в Computer Vision, работала в Samsung и Huawei, читала курс по CV в ВШЭ.
- Александр Шабалин — исследователь в Bayes Group, преподаватель NLP на ВШЭ, ML-инженер в Predicto.
- Нерсес Багиян — Head of Data Science в Raiffeisen CIB, руководит data-трансформацией, эксперт по ML и Deep Learning.
- Алексей Биршерт — TechLead в Raiffeisen CIB, специализируется на NLP и CV, преподаватель на ПМИ ФКН ВШЭ.
Эксперты индустрии передают актуальные знания, которые применяются в крупных компаниях: от Сбера и Яндекса до JetBrains и Ростелекома.
Кратко о программе курса:
- Первые 8 недель — база Deep Learning: обзор, построение нейросетей, оптимизация, работа с картинками, NLP, реальные кейсы.
- Следующие 8–12 недель — выбор одного из треков:
- NLP-трек: токенизация, языковые модели (BERT, GPT), Seq2Seq, механизм внимания, трансформеры, fine-tuning, prompt engineering, работа с длинным контекстом.
- Computer Vision: классические методы, CNN, ViT, CLIP, детекция (YOLO, two-stage), сегментация, OCR, распознавание лиц, трекинг, генерация изображений.
- Audio Analysis: направление в разработке.
- Финальный проект: создание чат-бота с дообученной моделью (NLP) или системы распознавания автомобильных номеров (CV).
Чему научитесь:
Научитесь создавать, обучать и оптимизировать нейронные сети, применять современные архитектуры в NLP и CV, работать с PyTorch, Transformers, Huggingface, решать реальные задачи из практики. Сможете строить рекомендательные системы, распознавать речь и объекты, генерировать текст и изображения.
Преимущества и особенности:
- Практическая программа от экспертов из Сбера, Яндекса, Raiffeisen и других топовых компаний
- Финальный проект с рецензией — часть портфолио для трудоустройства
- Пожизненный доступ к карьерному чату и обновлениям курса
- Поддержка: кураторы, ревьюеры, чат-бот по программированию и данным
- Практика на реальных задачах: от распознавания номеров до создания генеративных моделей
- Возможность оплаты частями до 24 месяцев без переплат
- Помощь в трудоустройстве: резюме, сопроводительные письма, GitHub, собеседования
- Доступ к мощной IT-инфраструктуре для запуска моделей
Читайте отзывы учеников:
Студенты отмечают высокую практическую ценность программы, актуальность материала и уровень преподавателей. Многие подчёркивают, что благодаря курсу смогли перейти в сферу Deep Learning, повысить зарплату или начать карьеру с нуля. Особо хвалят обратную связь от ревьюеров, поддержку кураторов и эффективное карьерное сопровождение. На внешних платформах появляются положительные отзывы о трудоустройстве в компаниях уровня Сбера, VK и Avito после прохождения обучения.
Магистратура «Аналитика больших данных» – НИУ ВШЭ и karpov.courses
⭐ Рейтинг: 4.5
- Сайт: karpov.courses/big-data-analytics
- Полная стоимость: 245 000 ₽ за семестр (всего 4 семестра). Возможен налоговый вычет до 13% от стоимости. Образовательный кредит под 3% годовых от Сбера с государственной поддержкой.
- Рассрочка: От 300 ₽ в месяц в первый год обучения. Полная выплата — до 15 лет после завершения программы.
- Длительность: 2 года (4 семестра), полностью в онлайн-формате.
- Документ: Диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» с приложением на английском языке и сертификат от karpov.courses.
- Трудоустройство: 96% студентов находят работу по специальности во время или сразу после обучения. Программа ориентирована на трудоустройство в ведущие компании: Сбер, Яндекс, VK, OZON, Альфа-Банк, Т-Банк, Kaspersky и другие.
Особенности курса:
Программа сочетает фундаментальную научную базу НИУ ВШЭ и практическую направленность от одного из лидеров в образовании по Data Science. Обучение построено вокруг реальных бизнес-задач, включает работу с действующими инструментами и кейсами из индустрии. Уделяется особое внимание аналитике, машинному обучению и инфраструктуре данных. Подходит как новичкам, так и специалистам, желающим повысить квалификацию. Доступ к онлайн-ресурсам, постоянные вебинары, индивидуальная траектория и гибкий график позволяют совмещать учёбу с работой. Присутствует практико-ориентированная методика, помогающая освоить python, SQL, A/B-тестирование, построение моделей и работу с BI-системами.
Преподаватели курса:
- Анатолий Карпов — основатель karpov.courses, бывший руководитель команды аналитики в рекламном отделе VK, один из самых востребованных экспертов по Data Science в России.
- Нерсес Багиян — Head of DS в Raiffeisen CIB, преподаватель ФКН ВШЭ, прошёл путь от стажёра до senior-специалиста в Яндекс.Маркете, эксперт по машинному обучению.
- Роман Бунин — кандидат технических наук, Head of Data в Nebius Group, сертифицированный специалист по Tableau, автор канала о визуализации данных.
- Евгений Ермаков — руководитель платформы данных toloka.ai, эксперт по архитектуре DWH, участник создания систем анализа в Яндекс и VK.
- Никита Табакаев — аналитик Raiffeisen CIB, занимается ML-моделями и продуктовой аналитикой в корпоративно-инвестиционном блоке.
- Александр Волынских — технический менеджер ML-сервисов в VK Cloud, специалист по Big Data, участвовал в проектах X5, Платформа ОФД, VK.
Кратко о программе курса:
- 1 семестр: Основы математического анализа, линейная алгебра, статистика, введение в Python и SQL
- 2 семестр: A/B-тестирование, проектирование экспериментов, анализ продуктовых метрик, работа с базами данных
- 3 семестр: Машинное обучение, построение ML-моделей, оптимизация Spark-запросов, инженерия данных
- 4 семестр: Разработка дашбордов, BI-системы, применение знаний в смежных областях, финальный проект
- Специализации: Superset, ClickHouse, System Design, ML System Design
Чему научитесь:
Научитесь анализировать большие объёмы информации, строить ML-модели, проводить A/B-тесты, проектировать BI-системы. Освоите Python, SQL, научитесь оптимизировать запросы, разрабатывать отчёты и автоматизировать процессы. Получите навыки data science, необходимые для быстрого старта в профессии и роста до уровня middle-специалиста.
Преимущества и особенности:
- Практико-ориентированная магистратура с упором на реальные задачи бизнеса и реальные данные
- Доступ к экспертам рынка и преподавателям ведущего вуза России — практикам из VK, Сбера, Яндекса
- Гибкий онлайн-формат: можно учиться из любой точки мира, совмещать с работой и ритмом жизни
- Сертификат и диплом магистра от НИУ ВШЭ — официальное подтверждение квалификации
- Поддержка трудоустройства и 96% трудоустройство выпускников — высокие шансы начать карьеру
- Образовательный кредит под 3% и возможность вернуть часть средств через налоговый вычет
Читайте отзывы учеников:
Бывшие и текущие студенты отмечают высокое качество преподавания, простоту подачи сложных тем и актуальность материалов. Особенно часто хвалят преподавателей, реальные кейсы и поддержку на протяжении обучения. Многие подчёркивают, что программа помогла перейти в IT без технического прошлого, а также повысить доход и уровень экспертизы. На платформах вроде Telegram-каналов, Отзовик и Яндекс.Маркет студенты отмечают: хорошую структуру курса, постоянный доступ к записям, полезные симуляторы (A/B-тестов, Data Science, SQL) и сильную вовлечённость сообщества.
Специалист по Data Science – АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса»
⭐ Рейтинг: 4.4
- Сайт: practicum.yandex.ru/data-scientist
- Полная стоимость: 154 000 ₽ (базовый тариф) или 202 000 ₽ (расширенный тариф) одним платежом. Возможна оплата в рассрочку без переплат. Доступен налоговый вычет до 19 500 ₽. Обучение может оплатить работодатель.
- Рассрочка: от 6 287 ₽ в месяц на 36 месяцев для базового тарифа, от 8 246 ₽ в месяц для расширенного.
- Длительность: 13 месяцев (базовый), 17 месяцев (расширенный).
- Документ: Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца от АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса».
- Трудоустройство: Поддержка в поиске работы, подготовка резюме, тренировки собеседований, доступ к платформе Карьера с 4 000+ партнёрами, включая Яндекс Маркет, Кинопоиск и hh.ru.
Особенности курса:
Обучение построено по принципу «от простого к сложному» — вы начинаете с основ Python и SQL, постепенно осваивая машинное обучение, нейросети и внедрение моделей в продакшн. Программа актуальна в 2025 году и учитывает реальные требования компаний. Упор сделан на практику: вы выполняете 17–22 проекта на реальных данных, решаете бизнес-задачи и получаете индивидуальную обратную связь от экспертов. Включены модули по работе с ИИ: вы научитесь использовать нейросети эффективно, не как замену, а как инструмент в работе. Все студенты получают доступ к Мастерской — агентству внутри платформы, где можно получить реальный опыт на заказах от бизнеса и НКО.
Кратко о программе курса:
- Основы Python: переменные, типы данных, работа с ошибками
- SQL: извлечение, обработка и анализ данных, ad-hoc-запросы
- Исследовательский анализ данных (EDA) и визуализация (Matplotlib, Seaborn)
- Работа в Jupyter Notebook, Git, Airflow
- Машинное обучение: линейная и логистическая регрессии, SVM, деревья решений, случайный лес, бустинг (XGBoost, LightGBM)
- Кластеризация и обучение без учителя
- Тестирование гипотез и A/B-тесты с применением Python
- Внедрение моделей в продакшн, мониторинг, MLflow
- Нейросети: для изображений и текстов (с использованием OpenAI, DeepSeek, Claude и других)
- Рекомендательные системы
- Работа с большими данными
- Итоговые проекты: комплексное ML-решение, витрина данных, A/B-тестирование
Чему научитесь:
Вы освоите весь путь специалиста по данным: от анализа и визуализации до разработки и внедрения ML-моделей. Научитесь работать с Python, SQL, использовать нейросети для ускорения задач, создадите портфолио из 17+ проектов и будете готовы к позиции junior Data Scientist.
Преимущества и особенности:
- Практика на реальных кейсах от лидеров индустрии — Яндекс Маркет, Кинопоиск, hh.ru и другие
- Обучение работе с нейросетями: научитесь писать промпты, оценивать результаты и применять ИИ в профессиональной деятельности
- Поддержка на каждом этапе — наставники, ревьюеры и кураторы помогают в чате и на вебинарах
- Доступ к Мастерской: получите настоящий опыт, выполняя заказы для бизнеса и НКО
- Помощь в трудоустройстве: адаптация резюме, тренировка интервью, доступ к базе вакансий
- Гибкий график: учитесь по спринтам 2–3 недели, уделяя около 15 часов в неделю
- Работа с востребованными инструментами: Python, Pandas, Scikit-learn, NumPy, Optuna, Shap и другие
Читайте отзывы учеников:
Выпускники отмечают высокое качество практических заданий, поддержку команды и эффективную помощь в трудоустройстве. На Отзовике, TutorTop, Яндексе и других платформах студенты пишут, что курс помог сменить профессию даже без опыта в IT. Многие устраиваются на удалённую работу в финтех, стартапы и крупные компании уже через несколько месяцев после обучения. Особенно ценят работу с настоящими данными, проекты в Мастерской и возможность прокачать навыки работы с ИИ.
Какие практические навыки получают программисты при изучении искусственного интеллекта с нуля?
При изучении ИИ программисты получают комплекс практических навыков, включающих владение Python и SQL, работу с библиотеками TensorFlow и PyTorch. Специалисты осваивают извлечение данных из различных источников, проведение EDA и визуализацию результатов, очистку и нормализацию данных для обучения моделей.
Существуют ли специализированные AI-курсы для создателей мобильных приложений и веб-платформ?
Да, существуют курсы по разработке с ИИ для веб-разработчиков, включая создание сайтов, веб-сервисов и Telegram-ботов с помощью нейронных сетей. Программы охватывают работу с API, авторизацию, безопасность и создание No-code ИИ-агентов, позволяя разработчикам интегрировать AI-технологии в существующие проекты без глубоких знаний математики.
Какие лучшие нейросети для разработчиков помогают автоматизировать процесс написания кода?
GitHub Copilot считается одной из наиболее эффективных нейросетей для автоматизации кодирования, позволяя ускорить разработку на 55%. OpenAI Codex обладает способностью понимать естественный язык и генерировать код на различных языках программирования. Tabnine предоставляет контекстуально зависимое завершение кода и может обучаться новым языкам и фреймворкам.
На каких платформах можно освоить машинное обучение программистам без математического бэкграунда?
Google AutoML полностью автоматизирует процесс создания моделей, требуя только загрузки данных и выбора цели. Teachable Machine позволяет создавать модели через визуальный интерфейс без программирования. KNIME предоставляет работу через визуальный интерфейс, где блоки соединяются как в конструкторе. Coursera, edX и Stepik предлагают структурированные курсы для изучения основ без глубокого погружения в математику.
Как интегрировать полученные знания по ИИ в существующие проекты разработки ПО?
Интеграция начинается с малого - внедрения одного-двух инструментов для конкретных задач, таких как генерация кода или автоматизированное тестирование. Важно выбирать инструменты в соответствии с задачами команды, оценивая совместимость с текущим технологическим стеком. ИИ можно применять на этапах сбора требований, быстрого прототипирования, кодирования и анализа ошибок.
Какие инструменты машинного обучения наиболее востребованы в современной IT-индустрии?
TensorFlow и PyTorch остаются наиболее популярными фреймворками для глубокого обучения в индустрии. Microsoft Azure ML предоставляет облачную инфраструктуру для построения ML-решений с удобным интерфейсом. Scikit-learn считается одной из самых популярных библиотек для работы с данными и построения базовых ML-моделей. Dataiku предлагает комплексную среду для совместной работы над проектами ИИ.
Стоит ли изучать нейросети для разработчиков игр отдельно от общих AI-технологий?
Специализированное изучение ИИ для игровой индустрии имеет смысл, поскольку игровая разработка требует специфических знаний в области компьютерного зрения, обработки звука и создания интеллектуального поведения персонажей. Однако базовые принципы машинного обучения остаются универсальными, поэтому рекомендуется начинать с общих AI-технологий, а затем специализироваться на игровых применениях.
Какие практические проекты помогают закрепить теоретические знания по искусственному интеллекту?
Эффективными проектами являются создание рекомендательных систем, работа с временными рядами для прогнозирования, построение систем обработки естественного языка и компьютерного зрения. Полезно создавать собственные Telegram-ботов с ИИ-функционалом, веб-сервисы с машинным обучением и системы анализа данных. Участие в соревнованиях на платформах типа Kaggle также способствует практическому освоению навыков.
Как измерить прогресс в освоении технологий машинного обучения для программистов?
Прогресс измеряется через практическую имплементацию гипотез - способность переводить идеи в дизайн и код. Важными метриками являются умение читать и понимать научные статьи, владение DL-фреймворками и способность проводить ML system design. Оценка качества работы алгоритмов с помощью модельных метрик и проведение A/B тестирования также служат показателями профессионального роста.
Какие специализации в области ИИ открывают больше карьерных возможностей для кодеров?
ML-инженер остается наиболее востребованной специализацией, объединяющей навыки программирования с пониманием алгоритмов машинного обучения. Data Scientist с навыками программирования имеет высокий спрос на рынке. Специалисты по NLP и компьютерному зрению также высоко ценятся в индустрии. AI-разработчики, способные создавать полноценные продукты с интеграцией ИИ, становятся особенно востребованными.
Нужно ли изучать математические основы перед началом практического курса по искусственному интеллекту?
Современные инструменты позволяют начать работу с машинным обучением без глубоких математических знаний благодаря высокоуровневым библиотекам и AutoML платформам. PyTorch и TensorFlow скрывают сложные математические операции за интуитивным интерфейсом. Однако базовое понимание статистики и линейной алгебры поможет лучше понимать работу алгоритмов и принимать обоснованные решения при выборе методов.
Какие ошибки чаще всего допускают новички при изучении алгоритмов машинного обучения?
Частые ошибки включают попытку сразу изучать сложные алгоритмы без понимания базовых принципов и недостаточное внимание к подготовке и очистке данных. Новички часто пренебрегают важностью feature engineering и не уделяют достаточно времени оценке качества моделей. Еще одна ошибка - фокус только на точности модели без учета бизнес-метрик и практической применимости решения.
Как совмещать основную работу программиста с получением знаний в сфере нейронных сетей?
Эффективным подходом является постепенное внедрение ИИ-инструментов в рабочий процесс, начиная с простых помощников для генерации кода. Можно использовать GitHub Copilot или Tabnine прямо в ежедневной разработке, получая практический опыт. Онлайн-курсы с гибким графиком и практическими заданиями позволяют учиться в свободное время. Участие в хакатонах и создание pet-проектов с использованием ML также помогает совмещать обучение с работой.
Какие индустриальные стандарты важно знать при работе с AI-технологиями в коммерческих проектах?
Важными являются принципы CI/CD для автоматизации процессов разработки и развертывания ML-моделей. Знание контейнеризации с Docker и оркестрации с Kubernetes необходимо для масштабирования решений. Понимание облачных платформ AWS, Google Cloud и Azure критично для промышленного применения. MLOps практики включают мониторинг моделей в продакшене, версионирование и автоматизированное тестирование.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье