Планировать применение ИИ
Выбирать задачи, формировать техническое задание и оценивать стоимость решения.
Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта
Девятимесячная программа о применении ИИ в рабочих задачах, работе с данными и обучении моделей машинного и глубокого обучения.
Курс в деталях
- Школа
- Яндекс Практикум
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 9 месяцевДва этапа, всего 308 академических часов, включая итоговое тестирование.
- Уровень входа
- Новичкам
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Начинающим | Освоить основы Python, запросы к языковым моделям и машинное обучение. |
| Специалистам, применяющим ИИ | Находить рабочие задачи, оценивать затраты и собирать решения в Yandex AI Studio. |
Чему вы научитесь
Исследовать данные
Подготавливать таблицы, визуализировать данные и оценивать качество моделей.
Разбираться в нейросетях
Изучить основы глубокого обучения, языковые модели, RAG и ИИ-агентов.
Что входит в курс
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Практические и проектные работы с обратной связью экспертов; промежуточные и итоговое тестирование.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Онлайн-материалы и учебные задания.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Базовый Python
Раздел: Первый этап: базовая подготовка
Синтаксис, типы, циклы и функции Python для работы с данными.
02Введение в ИИ и LLM
Принципы языковых моделей, их ограничения и составление запросов.
03Создание плана по применению ИИ в работе
Аудит задач, приоритизация и планирование применения ИИ.
04Внедрение ИИ в бизнес-процессы
Техническое задание, бюджет, RAG и сборка решений в Yandex AI Studio.
05Промежуточное тестирование
Проверка знаний по Python, LLM и применению ИИ.
06Python для анализа данных
Раздел: Второй этап: профильная подготовка
Подготовка таблиц и обработка данных с pandas.
07Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python
Описательная статистика, связи признаков и визуализация.
08Инструменты разработки для ML и ООП
Терминал, окружения, контроль версий и основы ООП.
09Модель линейной регрессии
Линейная регрессия и оценка качества прогнозов.
10Логистическая регрессия
Классификация, метрики и кросс-валидация.
11Метод опорных векторов
SVM, нелинейные ядра и выбор признаков.
12Многоклассовая классификация
Метрики и подходы к классификации нескольких классов.
13Нелинейные модели
Ближайшие соседи и деревья решений.
14Метод случайного леса
Ансамбли, случайный лес и проверка качества моделей.
15Градиентный бустинг
Градиентный бустинг, стекинг и векторизация текста.
16Обучение без учителя
Кластеризация и снижение размерности; проектная работа.
17Промежуточное тестирование по машинному обучению
Проверка знаний о данных и машинном обучении.
18Фундаментальные основы Deep Learning
Устройство и обучение нейросетей, знакомство с PyTorch.
19Рекуррентные нейронные сети — от основ к трансформерам
Рекуррентные сети, последовательности и механизм внимания.
20Свёрточные нейронные сети — базовые принципы и продвинутые методы
Свёрточные сети и распознавание изображений.
21Предобработка данных для моделей глубокого обучения
Подготовка текстов, изображений и аудио для нейросетей.
22Современные NLP-модели: обучение и ключевые механизмы
Механизм внимания, BERT и обучение NLP-моделей.
23Большие языковые модели
Архитектуры и оптимизация больших языковых моделей.
24Путь генеративного NLP: от Seq2Seq к RAG
Генерация текста и подключение внешних источников через RAG.
25Современный NLP: поиск, агенты и мультимодальность
Поиск, ИИ-агенты и мультимодальные архитектуры.
26Итоговое тестирование
Итоговая проверка знаний о нейросетях и языковых моделях.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
ИИ в рабочих процессах
Анализ задач, план применения ИИ, техническое задание и учебное решение.
Машинное обучение
Подготовка данных, обучение и оценка модели; эксперты проверяют проектные работы.
Профессии, навыки и инструменты
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Документ об обучении
Диплом
Школа указывает этот вид документа.
После успешного освоения полной программы и итоговой аттестации при наличии среднего профессионального или высшего образования.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
При отсутствии среднего профессионального или высшего образования школа указывает сертификат и справку об обучении.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 208 492 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 208 492 ₽ за полную программу из двух этапов. Актуальные условия уточняйте у школы.
Частые вопросы
Нужен ли опыт?
Программа начинается с основ Python и знакомства с ИИ.
Сколько длится обучение?
Девять месяцев и 308 академических часов, включая итоговое тестирование.
Как устроена программа?
Сначала — Python и применение ИИ в работе, затем — данные, машинное обучение и нейросети.
Какая практика предусмотрена?
План применения ИИ, техническое задание, работа с данными и моделью; эксперты дают обратную связь по проектам.
Какую стоимость указывает школа?
Стоимость полной программы на 3 ноября 2026 года — 208 492 ₽. Актуальные условия уточняйте у школы.
Какой документ можно получить?
После полной программы и итоговой аттестации при наличии среднего профессионального или высшего образования выдают диплом о профессиональной переподготовке. Иначе школа указывает сертификат и справку об обучении.
Записаться на курс
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Яндекс ПрактикумСпециалист по Data Science
Курс Яндекс Практикума знакомит с Data Science с нуля: в программе SQL, Python, статистика и машинное обучение.
134 800 ₽
Стоимость курса
от 5 504 ₽ / мес. на 36 мес.
KARPOV.COURSESИнженер машинного обучения
Курс по машинному обучению с нуля: Python, классические модели, нейронные сети, статистика и A/B-тесты. В программе предусмотрены задания и работа над проектом.
124 950 ₽
Стоимость курса
GeekBrainsMachine Learning Engineer
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена машинному обучению, нейросетям, обработке текста и изображений. Два дополнительных медицинских раздела школа относит к индивидуальным тарифам.
Цена на сайте
Стоимость курса
Что важно знать о курсе «Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта»
Оцените возможность пройти оба этапа и выполнить практические задания за девять месяцев.
Сверьте программу с задачами применения ИИ и работы с моделями.
Перед записью уточните даты старта и актуальную стоимость.
Что посмотреть дальше
Яндекс Практикум
Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы Яндекс Практикум
Сравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть