Когда я начинала изучать Deep Learning с целью повышения своей квалификации и дохода, огромное количество онлайн-курсов на рынке просто сбивало с толку. Главной проблемой для меня было опасение выбрать курс, который не даст нужных знаний и практических навыков, необходимых для успешного трудоустройства и карьерного роста в такой перспективной сфере. В итоге, моя цель заключалась в том, чтобы выбрать курс, который даст уверенность в получении актуальных знаний и практических навыков в области Deep Learning, помогая мне масштабировать карьеру и достигать высокого дохода.
Мой опыт может помочь вам избежать ошибок, поэтому я делюсь своими первыми рекомендациями:
Мой опыт выбора курсов по Deep Learning 2025
Когда я искала подходящий курс, то погружалась в детали каждой программы, чтобы понять, что мне действительно нужно. Вот мой подробный обзор тех, которые привлекли мое внимание и показались наиболее перспективными.
ТОП 1. Курс Deep Learning Engineer - Карпов Курсы
Мне показалось, что "Карпов Курсы" предлагает очень основательный подход к Deep Learning, что для меня как для ML-специалиста было крайне важно. Здесь сразу виден фокус на практику и реальные кейсы, а авторский состав внушает доверие.
- Длительность курса: 4-5 месяцев
- Формат обучения: Онлайн
- Начало обучения: Сразу после покупки
- Карьерная помощь: Да
- Авторы курса: Эксперты индустрии, Алексей Кожарин (База DL), Александр Шабалин (NLP), Анастасия Белозерова (Computer Vision)
- Целевая аудитория: Владеющие Python и ML, ML-специалисты, специалисты из других направлений, аналитики и инженеры данных
- Структура курса: База DL (8 недель), Трек NLP (8 недель), Трек Computer Vision (12 недель), Трек Audio Analysis (в разработке)
- Финальный проект (NLP): Создание чат-бота с дообученной генеративной моделью
- Финальный проект (CV): Построение системы распознавания автомобильных номеров
- Потенциальная зарплата (Россия): От 100 000 до 400 000+ рублей в месяц
- Инструменты (NLP): Python, PyTorch, Transformer, Pymorphy, Sklearn, Fasttext, Nltk, Gensim, Huggingface
- Инструменты (CV): W&B, ONNX, SAM, Torchvision, Ultralytics, CLIP, InsightFace, OpenCV, PyTorch
- Инфраструктура: Предоставляется крупнейшим независимым провайдером сервисов IT-инфраструктуры в России.
Посмотреть подробнее о курсе на сайте Карпов Курсы.Кстати, для меня приятным бонусом стала возможность получить дополнительную скидку 5% по промокоду – promokodinet.
ТОП 2. Курс Глубокое обучение (Deep Learning) - Нетология
Нетология всегда славилась своей структурированностью и доступностью, и этот курс не исключение. Мне понравилось, что здесь сразу обозначены необходимые навыки и есть фокус на практические задания.
- Цена: Частями без переплат: 3 125 ₽/месяц (6 250 ₽ на 12 месяцев); Одним платежом со скидкой 5%: 35 600 ₽ (полная цена 75 000 ₽) по акции до 24 июня.
- Длительность: 2,5 месяца
- Формат: Вебинары, практические задания
- Проекты в портфолио: 8 проектов
- Программа повышения квалификации: Да
- График занятий: Не чаще 2 раз в неделю после 19:00 МСК
- Необходимые навыки: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), основы и типы задач машинного обучения, основные метрики машинного обучения (accuracy, precision, recall, MSE)
- Сертификат: Удостоверение о повышении квалификации
- Возврат денег: В течение первых трёх занятий полная сумма, далее расчёт по факту
- Оплата: Рассрочка/частями, одним платежом
- Налоговый вычет: 13%
- Мобильное приложение: Да
- Кому подойдёт: Программистам; Аналитикам и дата-сайентистам
Узнать больше о курсе Глубокое обучение в Нетологии.Мне удалось воспользоваться их акцией и получить скидку 5% на все онлайн-курсы по промокоду WELCOME.
ТОП 3. Инженер по глубокому обучению нейросетей - Яндекс Практикум
Яндекс Практикум часто предлагает очень практико-ориентированные курсы, и этот не стал исключением. Для меня, как для человека с опытом, важно было увидеть курс, который не начинается с самых азов, а сразу погружает в тему.
- Цена: от 2 449 ₽/мес или сразу 60 000 ₽
- Длительность: 2 месяца
- Уровень: С опытом
- Сфера: Анализ данных
- Статус: Новый
Изучить программу курса Инженер по глубокому обучению нейросетей на сайте Яндекс Практикум.При оплате мне удалось сэкономить до -20%, следуя их инструкции по клику.
ТОП 4. Профессия Machine Learning Engineer - Skillbox
Skillbox всегда предлагает масштабные программы, и эта профессия Machine Learning Engineer выглядит очень всеобъемлющей. Мне особенно понравился акцент на реальные проекты и пожизненный доступ к материалам, что очень удобно для постоянного развития.
- Длительность: 12 месяцев
- Проекты: 8 реальных проектов в профессии
- Доступ: навсегда
- Обновлена: в 2024 году
- Программа обучения: Deep learning (углубление в области NLP и CV), работа с нейросетями (устройство, предобученные модели, подготовка и передача данных, построение и тестирование архитектур, настройка параметров, обучение на GPU), Включает Python, Pandas, NumPy.
Подробнее о профессии Machine Learning Engineer на Skillbox.Кстати, при записи я узнала, что можно получить скидку -60% на все профессии и -50% на все курсы по промокоду promokong60.
ТОП 5. Профессия Разработчик искусственного интеллекта - GeekBrains
GeekBrains известен своими долгими и комплексными программами, и эта профессия разработчика ИИ выглядит весьма солидно. Особенно меня привлекло обещание помощи в трудоустройстве и актуальность программы.
- Цена: 198 700 ₽ / от 4 370 ₽/мес. (в рассрочку на 36 месяцев)
- Актуальность программы: 2024 год
- Помощь в трудоустройстве: Да
- Включает задания и проекты: Да
- Длительность: до 12 месяцев
- Навыки: Программирование на Python, структурирование кода, Linux, виртуализация, NLP, создание GAN-моделей, ETL, математические методы анализа данных, Deep Learning в компьютерном зрении, Git, SQL, Apache Spark, Transfer Learning
- Выдача сертификата: Да
Узнать больше о профессии Разработчик искусственного интеллекта в GeekBrains.Мне повезло найти скидку 9% на все курсы по промокоду GBSUMMER.
6. Machine Learning и Deep Learning - SkillFactory
Этот курс от SkillFactory показался мне хорошим вариантом для тех, кто уже немного знаком с Python и математикой, но хочет углубиться в ML и DL. Понравилась идея хакатонов и соревнований, это всегда добавляет практического опыта.
- Цена: 69 480 ₽ / от 5790 ₽/мес.
- Длительность: 5 месяцев
- Для кого: Новички (с Python, математикой), Программисты (с Python), Аналитики (со знанием Python)
- Включает хакатоны и in class соревнования на Kaggle: Да
- Сертификат о прохождении курса: Да
- Помощь с трудоустройством и стажировкой: Да
- Самостоятельно реализованные проекты: Да
- Преподаватели: Дмитрий Коробченко (NVIDIA), Андрей Зимовнов (Яндекс.Дзен).
Посмотреть курс Machine Learning и Deep Learning от SkillFactory.А еще я узнала о возможности получить -45% на обучение по промокоду promokodi45.
7. Deep Learning. Basic - OTUS
OTUS всегда предлагает курсы для специалистов, и этот "Deep Learning. Basic" отлично подходит для тех, кто хочет систематизировать знания или подготовиться к более продвинутым курсам. Особо ценно повторение математической базы.
- Цена: 45 000 ₽
- Повторение математики (теория информации, вероятность, линейная алгебра, анализ): Да
- Изучение библиотек и фреймворков (NumPy до TensorFlow): Да
- Решение задач глубокого обучения (Компьютерное зрение, NLP, Обучение с подкреплением, Генеративные сети): Да
- Навыки: Собеседование на Junior Deep Learning Engineer, решение задач ML с нейросетями, Знание теории для продвинутых курсов
- Использование PyTorch, Tensorflow, Keras: Да
- Современный материал: Да
- Программа подготовлена признанным экспертом: Да
- 4 академических часа в неделю: Да
Изучить курс Deep Learning. Basic на сайте OTUS.Нашла там дополнительную скидку 5% на любой курс по промокоду smart.
8. Специалист по Machine Learning - Eduson Academy
Eduson Academy предлагает довольно комплексную программу, которая охватывает широкий спектр тем — от основ до Deep Learning и облачных вычислений. Мне кажется, это хороший выбор для тех, кто хочет получить диплом о переподготовке и ценит помощь с трудоустройством.
- Цена: 119 800 ₽ / от 5 990 ₽/мес.
- Длительность: 9 месяцев
- Формат: Онлайн
- Для кого: Новички, разработчики, аналитики
- Программа: Введение в ML, Python для ML, Математика для ML, Классические алгоритмы ML, Обучение без учителя, Работа с данными, Нейронные сети и Deep Learning, Компьютерное зрение, NLP, Облачные вычисления
- Выдача диплома о профессиональной переподготовке: Да
- Помощь с трудоустройством: Да
Посмотреть программу курса Специалист по Machine Learning на Eduson Academy.Кстати, мне стало известно, что можно приобрести любой курс от Академии Eduson со скидкой 65% по промокоду ЛИТРЕС.
9. Специалист по Data Science и AI - ProductStar
ProductStar привлек меня фокусом на Data Science и AI в целом, что важно для широкого понимания сферы. Особенно ценным показался карьерный центр и возможность создания портфолио, ведь это напрямую влияет на дальнейшее трудоустройство.
- Цена: от 5 917 ₽/мес. (в рассрочку)
- Длительность: 10 месяцев
- Формат: онлайн
- Включает: Python, SQL, ML, Deep Learning, Big Data
- Помощь с трудоустройством: Карьерный центр
- Проекты для портфолио: Да
- Общение с экспертами-практиками: Да
Узнать больше о курсе Специалист по Data Science и AI от ProductStar.Кстати, я выяснила, что можно получить скидку -62% на обучение по промокоду GDEPS.
10. Онлайн-курс "Data Scientist с нуля" - Бруноям
Курс от Бруноям позиционируется как "с нуля", что может быть интересно тем, кто только начинает свой путь в Data Science, но при этом включает и Deep Learning. Меня порадовал их карьерный центр и помощь с резюме, это важно для новичков.
- Цена: 154 800 ₽ (единовременно) / от 4 300 ₽/мес. (в рассрочку на 36 месяцев)
- Длительность: 12 месяцев
- Формат: онлайн
- Для кого: Новички
- Включает: Python, SQL, Data Analysis, ML, Deep Learning
- Трудоустройство: Карьерный центр, помощь с резюме и портфолио
- Проекты для портфолио: Да
- Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Посмотреть детали онлайн-курса "Data Scientist с нуля" от Бруноям.Если вы ощущаете тягу к знаниям, как и я, то есть возможность получить дополнительную скидку 15% по коду promokodus.
11. Создание нейронных сетей на Python - Фоксфорд
Курс от Фоксфорд показался мне очень компактным и доступным по цене, что идеально для быстрого погружения в основы нейронных сетей, особенно для школьников или студентов. Мне нравится, что за такой короткий срок обещают реальные проекты.
- Цена: 4 990 ₽ (единовременно)
- Для кого: Ученики 9-11 классов, студенты, начинающие
- Dлительность: 1 месяц (8 занятий)
- Формат: видеолекции, практические задания
- Чему научитесь: Основы нейронных сетей, Python, библиотеки (NumPy, Keras, TensorFlow)
- Проекты: Распознавание рукописных цифр, классификация изображений.
Изучить курс Создание нейронных сетей на Python от Фоксфорд.Для тех, кто готов попробовать, есть приятный бонус — скидка 20% на первую покупку курса по промокоду ADMFUN20.
12. Нейросети для жизни и карьеры - ZeroCoder
Курс "Нейросети для жизни и карьеры" от ZeroCoder заинтересовал меня своим прикладным характером и фокусом на использование готовых инструментов, таких как ChatGPT и Midjourney. Это хороший вариант для тех, кто хочет быстро освоить практическое применение ИИ без глубокого погружения в программирование.
- Цена: 22 900 ₽ (единовременно) / от 2 544 ₽/мес. (в рассрочку на 10 месяцев)
- Длительность: 1 месяц
- Формат: Онлайн
- Для кого: Новички, предприниматели, специалисты
- Чему научитесь: Использовать ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, ElevenLabs, RunwayML, GigaChat, Kandinsky, Автоматизация задач, создание контента (текст, изображения, видео, аудио)
- Бонусы: доступ к закрытому чату, записи уроков.
Познакомиться с курсом Нейросети для жизни и карьеры от ZeroCoder.Кстати, для всех IT-курсов у них действует скидка 5% по промокоду promokodus.
13. Deep Learning (семестр 1, весна 2025) - Stepik
Курс от Stepik, да еще и бесплатный, сразу привлек мое внимание, особенно учитывая, что он создан на базе МФТИ. Это отличная возможность для тех, кто уже имеет опыт программирования и хочет систематизировать знания по Deep Learning на очень высоком уровне, без финансовых вложений.
- Цена: Бесплатно
- Уровень: Средний
- Нагрузка: 6-9 часов в неделю
- Чему научитесь: Применять ML-алгоритмы на Python, строить полносвязные и сверточные нейросети для CV с PyTorch, решать современные задачи CV, встраивать модели в tg-боты/web-демо
- Для кого: Имеющие опыт программирования на Python, знающие школьную и вузовскую математику
- Выдаётся сертификат об окончании школы (Школа глубокого обучения Deep Learning School на базе МФТИ)
- Преподаватели: Ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний, научные сотрудники, выпускники и студенты МФТИ
- Включает лекции, семинары, домашние задания, итоговый практический проект.
Начать обучение на курсе Deep Learning (семестр 1, весна 2025) на Stepik.
Почему я выбрала курс Deep Learning Engineer от Карпов Курсы
Кстати, для читателей моего блога действует дополнительная скидка 5% на все курсы Карпов Курсы по промокоду - promokodinet. Подробнее
Моя главная цель заключалась в том, чтобы уверенно выбрать наиболее эффективный курс, получить востребованные знания и практические навыки в области Deep Learning, которые помогут мне успешно начать или развить карьеру, став высококвалифицированным специалистом с хорошим доходом. Я чувствовала растерянность из-за большого количества предложений на рынке, боясь выбрать курс, который не даст нужных знаний и практического опыта для дальнейшего трудоустройства и карьерного роста в такой перспективной сфере.
После тщательного анализа я остановилась на Курсе Deep Learning Engineer от Карпов Курсы. При выборе я ориентировалась на несколько ключевых факторов: содержание программы, ее актуальность, практическую направленность, квалификацию преподавателей и перспективы карьерного роста.
Многие другие курсы, такие как Курс Глубокое обучение (Deep Learning) от Нетологии или Инженер по глубокому обучению нейросетей от Яндекс Практикума, предлагали более сжатые сроки обучения. На мой взгляд, это означало менее глубокое погружение в материал и меньший объем практики, что было критично для меня. Даже более широкие "профессии", такие как Профессия Machine Learning Engineer, не предлагали такой специализации, которая мне была необходима.
Бесплатный курс от Stepik был полезен, но не обеспечивал той структуры карьерной поддержки, которой я ожидала. Именно Курс Deep Learning Engineer от Карпов Курсы полностью отвечал моим требованиям.
Что мне понравилось в этом курсе:
- Модульная структура с основным курсом (8 недель), после которого можно выбрать специализированные треки: NLP (8 недель), Computer Vision (12 недель), а также новый трек Audio Analysis. Это позволило бы мне не только освоить базовые концепции, но и углубиться в более востребованные и интересные для меня области.
- Преподаватели — известные эксперты в области Deep Learning, такие как Алексей Кожарин, Александр Шабалин и Анастасия Белозерова. Их практический опыт был для меня важным фактором.
- Практическая направленность программы: реальные проекты, такие как создание чат-бота для NLP и система распознавания автомобильных номеров для Computer Vision. Это было ключевым моментом для меня как специалиста в области Python, потому что я искала курс с реальными, применимыми навыками.
- Упоминание потенциальной зарплаты от 100 000 до 400 000 рублей в месяц и поддержка в поиске работы подтверждали, что курс ориентирован на реальный результат.
- Современные инструменты, такие как PyTorch, Transformer, Huggingface, OpenCV, и инфраструктура от крупнейшего независимого провайдера в России убедили меня в актуальности и технологичности обучения.
- Длительность курса (4-5 месяцев) мне показалась оптимальной для глубокой проработки материала без излишнего затягивания процесса.
Глубокое обучение
Для меня, как для ML-специалиста, глубокое обучение (Deep Learning, DL) — это захватывающая область машинного обучения, в которой многослойные нейронные сети учат распознавать сложнейшие закономерности в огромных объемах данных, имитируя работу человеческого мозга. Именно благодаря DL мы имеем голосовых помощников, такие как Алиса, эффективные системы рекомендаций, беспилотные автомобили, а также передовые решения в распознавании речи, изображений и машинном переводе. Эти технологии уже активно внедряются в медицину, финансы, ритейл и автомобильную промышленность, показывая свою огромную практическую ценность.
Инженер по глубокому обучению — ключевая фигура в этом процессе. Он проектирует, обучает, оптимизирует и развертывает нейронные сети, превращая исследовательские прототипы в рабочий код. Эта профессия сегодня одна из самых востребованных и высокооплачиваемых в IT из-за дефицита квалифицированных специалистов. Компании, такие как Сбер, Яндекс, T-Банк, VK и Kaspersky, активно ищут таких специалистов. Начальная зарплата инженера по глубокому обучению в России варьируется от 100 000 до 150 000 рублей в месяц, а опытные специалисты могут зарабатывать от 250 000 до 750 000 рублей и выше.
Учитывая стремительное развитие Deep Learning, постоянное обучение и адаптация к новым технологиям становятся жизненно важными для поддержания актуальности навыков в этой динамичной и перспективной сфере.
Как начать изучать нейросети
Если вы только начинаете погружение в Deep Learning, то, основываясь на своем опыте, могу сказать: начинать нужно с прочной базы. Прежде всего, вам понадобятся уверенные знания Python — это основной язык для машинного обучения. Важно освоить такие библиотеки, как NumPy, Pandas и Matplotlib, для работы с данными. Также необходимо понимать основы математики: линейную алгебру, статистику и методы оптимизации, а также базовый математический анализ — это фундамент, на котором строятся нейронные сети.
Не менее важным является знание классического машинного обучения, включая регрессию, классификацию и метрики оценки моделей, ведь Deep Learning — это шаг вперед в этой области.
На начальных этапах большинства курсов по Deep Learning, включая те, которые я рассматривала, обычно предлагается введение в нейронные сети, знакомство с типами слоев, функциями активации и методами оптимизации. Вы будете работать с популярными фреймворками, такими как TensorFlow, PyTorch и Keras, и изучать основные архитектуры нейросетей: сверточные сети (CNN) для компьютерного зрения и рекуррентные сети (RNN, LSTM, Transformers) для обработки естественного языка.
Но главное — это практика: построение, обучение, оценка и развертывание моделей. Создание собственных проектов для портфолио — лучший способ закрепить полученные знания и продемонстрировать свои навыки будущим работодателям. Не бойтесь начать — путь увлекательный и обещает множество возможностей!
Как выбрать идеальный курс
Прежде чем начать искать курс, важно честно определить свои цели: хотите ли вы сменить профессию, повысить квалификацию на текущем месте работы или просто углубить знания в конкретной области Deep Learning. Оцените свой текущий уровень подготовки — это поможет избежать выбора курсов, которые окажутся либо слишком сложными, либо слишком базовыми.
В моем опыте выбора курса ключевыми критериями были:
- Содержание и актуальность программы: Важно, чтобы курс включал современные фреймворки и архитектуры, которые востребованы на рынке.
- Квалификация преподавателей: Мне всегда было важно, чтобы курс проводили практики, а не только теоретики.
- Практическая направленность: Курс должен предлагать реальную практику, такую как создание проектов для портфолио. Например, на курсе «Deep Learning Engineer» от Карпов Курсы я смогла создать собственный чат-бот.
- Стоимость и условия оплаты: Стоимость курса должна быть доступной, особенно если обучение — это значительная инвестиция.
- Формат обучения: Онлайн-вебинары, записи или очные занятия требуют разных уровней самодисциплины, поэтому важно выбрать подходящий формат.
- Качество поддержки: Хорошая поддержка студентов и оперативная обратная связь по заданиям — важные составляющие качественного обучения.
- Помощь в трудоустройстве: Для тех, кто ищет новую работу, важно, чтобы курс предоставлял карьерную помощь, включая помощь в составлении резюме и подготовку к собеседованиям.
Не забудьте также изучить репутацию образовательной платформы и отзывы выпускников. Это поможет понять реальные результаты обучения. И обязательно уточните, какой документ об окончании вы получите и насколько он будет цениться на рынке труда.
Сделайте осознанный выбор, и ваше образование станет надежной основой для карьеры в Deep Learning.