Обучать нейросети
Строить полносвязные модели на PyTorch и настраивать обучение.
Основы глубокого обучения нейросетей
Курс для специалистов с опытом в машинном обучении: построение нейросетей, работа с последовательностями, изображениями и мультимодальными данными.
Курс в деталях
- Школа
- Яндекс Практикум
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 2 месяцаСрок по карточке и каталогу школы.
- Уровень входа
- Практикам, Опытным
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Специалистам Data Science | Освоить архитектуры нейросетей и применять их в рабочих задачах. |
| ML-инженерам | Научиться строить модели глубокого обучения и готовить данные для них. |
| Разработчикам с опытом ML | Разобраться в устройстве нейросетей и применении PyTorch. |
Чему вы научитесь
Работать с текстами и изображениями
Применять рекуррентные и свёрточные сети, механизмы внимания и трансформеры.
Готовить данные
Предобрабатывать текст, изображения и аудио для моделей глубокого обучения.
Что входит в курс
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Четыре проекта и работа с облачной инфраструктурой и GPU.
Консультации
Разбор вопросов по обучению и изучаемым темам со специалистом. Наставники помогают на воркшопах и в чате, ревьюеры проверяют работы.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Интерактивная платформа и учебные материалы.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Нейросетевые решения на практике
Бесплатное знакомство с нейросетями и применением предобученных моделей.
02Фундаментальные основы Deep Learning
Основы глубокого обучения, градиентный спуск и PyTorch; проект полносвязной нейросети.
03От рекуррентных нейронных сетей (RNN) к трансформерам
RNN, LSTM, внимание и трансформеры; проект автодополнения текста.
04Свёрточные нейронные сети (CNN)
Свёрточные сети, transfer learning и модель распознавания изображений.
05Предобработка данных для DL-моделей (NLP, CV и Audio Analysis)
Предобработка текстов, изображений и аудио; мультимодальный проект.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Четыре проекта
Нейросеть на PyTorch, автодополнение текста, распознавание изображений и мультимодальная модель.
Инфраструктура
Доступ к виртуальным машинам с GPU и облачной инфраструктуре для практики.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Эксперты программы
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Антон Моргунов
Автор. CV Engineer в IT‑компании
Даниил Вяжев
Автор. Мидл DL/ML-инженер в НБКИ
Кирилл Бобылев
Автор. Team Lead Data Scientist в Ozon Tech
Станислав Жбанников
Автор. NLP‑инженер в сфере GenAI
Яна Петрова
Автор. Преподаватель Deep Learning в МГТУ им. Баумана
Артур Мутолапов
Автор. ML-инженер в бигтехе
Павел Кройчук
Наставник. Senior ML-инженер в e‑commerce
Кирилл Талалаев
Наставник. Senior Data Scientist в бигтехе
Артём Носенко
Ревьюер. Тимлид в крупном банке
Документ об обучении
Удостоверение
Школа указывает этот вид документа.
После завершения курса и успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
Формат: electronic. После завершения курса и успешного итогового проекта без среднего профессионального или высшего образования; электронный формат.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 50 000 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 50 000 ₽ одним платежом или от 2 041 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
- Ежемесячный платёж
- от 2 041 ₽ / мес.Срок оплаты: 36 мес. Условия договора уточняйте в школе.
Частые вопросы
Какая подготовка нужна?
Опыт Python и ООП, анализа данных, классического ML и нейросетей, базовые знания математического анализа и линейной алгебры.
Сколько длится курс?
Два месяца.
Какая практика предусмотрена?
Четыре проекта; для выполнения заданий школа предоставляет облачную инфраструктуру и виртуальные машины с GPU.
Какие форматы обучения доступны?
Школа описывает обучение с дедлайнами и в собственном темпе.
Какой документ выдают?
После завершения курса и итогового проекта при среднем профессиональном или высшем образовании — удостоверение о повышении квалификации; без него — электронный сертификат.
Есть ли помощь с трудоустройством?
На курсе она не предусмотрена; вопросы о карьерном развитии можно задать поддержке школы.
Записаться на курс
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «Основы глубокого обучения нейросетей».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
GeekBrainsData Scientist
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Цена на сайте
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
KARPOV.COURSESDeep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Онлайн-курс по глубокому обучению для знакомых с Python и машинным обучением. Здесь представлены базовая программа и выбранный трек NLP для работы с текстом.
93 450 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о курсе «Основы глубокого обучения нейросетей»
Сверьте свой опыт Python, машинного обучения и математики с требованиями школы.
Оцените четыре проекта и доступ к GPU для практики.
Выберите удобный формат занятий и уточните актуальные условия у школы.
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