Обучение по Нейросетям на Python: [ТОП-9] онлайн-курсов по ИИ

Лучшие курсы обучения по нейросетям на python

Изучая направления переподготовки, я остановился на теме обучения нейросетей на Python. Мне, как студенту с базовыми знаниями программирования, особенно интересны курсы, где можно научиться создавать нейросети с нуля, понять алгоритмы машинного обучения, освоить искусственные нейронные сети и научиться использовать библиотеку TensorFlow. Именно Python — язык, с которого проще всего начать, особенно с актуальными версиями Python. Лично мне важно, чтобы курс включал практические задачи, демонстрацию на простых нейросетях, а затем переход к созданию сложных моделей. Хорошо, когда используется библиотека Keras, позволяющая обучать нейронную сеть быстро и понятно. Отмечу: я считаю, что без понимания глубокого обучения, входных слоев, функции потерь и метода обратного распространения ошибок невозможно создавать эффективные модели. Среди курсов мне понравились те, где даются примеры кода, объясняется процесс обучения модели, разбираются архитектуры нейронных сетей и модели машинного обучения. Я уверен — такие знания подойдут не только новичкам, но и тем, кто хочет разобраться в применении нейросетей для классификации изображений, анализа данных и работы с искусственным интеллектом.

✅ Лучшие курсы обучения по нейросетям на python

1. 🏆 Специалист по нейронным сетям — SkillFactory
2. 🏆 Разработчик искусственного интеллекта — GeekBrains
3. 🏆 Профессия: Аналитик данных — ProductStar
4. Data Scientist с нуля — Школа Бруноям
5. Deep Learning Engineer — Karpov.Courses
6. Deep Learning — Нетология
7. Machine Learning Engineer — Skillbox
8. Специалист по Machine Learning — OTUS
9. Нейросети на практике — Академия Eduson

✅ Отличительные преимущества курсов по ии на python

• 🧠 SkillFactory: Длительное углублённое обучение с практикой на 80% и проектами от реальных заказчиков, диплом о профпереподготовке и карьерные треки.
• 🤖 GeekBrains: Быстрая программа (до 12 мес) с живыми занятиями, полноценной HR-поддержкой и акцентом на реальную разработку ИИ-проектов.
• 📊 ProductStar: Фокус на обучение с нуля, сильная практика и поддержка, упор на TensorFlow и портфолио с проектами под реальные задачи.
• 🔬 Бруноям: Поддержка наставника даже после окончания курса, максимум практики, обучение без начального опыта в IT и акцент на проекты.
• 📈 Karpov.Courses: Интенсивная специализация по NLP/CV/Audio, обучение на PyTorch, проекты, приближенные к индустрии, старт сразу после оплаты.
• 🧬 Нетология: Углубление в DL за 2,5 месяца, акцент на CNN, RNN и GAN, вечерний формат и итоговый проект в портфолио.
• ⚙️ Skillbox: Максимальная гибкость — обучение без дедлайнов, участие в Kaggle, бессрочный доступ и поддержка на всех этапах.
• 🧪 OTUS: Программа для тех, кто стартует с нуля, с живыми вебинарами, сильным акцентом на PyTorch и возможностью налогового вычета.
• 🔧 Eduson: Самый прикладной курс — минимум теории, максимум автоматизации и промпт-инжиниринга, обучение для непрофильных специалистов.

Рассмотрим курсы обучения по нейросетям на python подробнее.

*Цена на курсы указаны на момент публикации, актуальные цены вы можете узнать на официальных сайтах онлайн-ВУЗов по ссылкам в статье.

1. 🏆 Специалист по нейронным сетям — SkillFactory

Специалист по нейронным сетям — SkillFactory

✅ Официальный сайт: skillfactory.ru

• 💰 Цена: рассрочка от 5 546 руб/мес (с учетом скидки) в зависимости от тарифа.
• 🕰 Продолжительность: 24 месяца.
• 📋 Документ: диплом о профессиональной переподготовке.
• 🔵 Для кого подходит курс: новичкам, аналитикам, программистам, желающим изучить машинное обучение и нейросети.
• 🎓 Как проходит обучение: онлайн, в удобном темпе, с поддержкой менторов, карьерными консультациями и практическими проектами.

Особенности курса:

Обучение сосредоточено на применении машинного обучения и создании моделей нейронных сетей на языке программирования Python. Студенты начинают с базовых алгоритмов, изучают глубокое обучение и осваивают библиотеки TensorFlow и Keras. 80% времени уходит на практику: тренажёры, хакатоны, проекты с реальными заказчиками. Поддержка менторов помогает не бросить обучение на полпути. В программу включены карьерные треки, помощь в трудоустройстве и создание продающего резюме. А бонус — курс по нейросетям бесплатно при записи до 22 июля.

Краткая программа:

• Введение в профессию.
• Основы Python и SQL.
• Разведочный анализ данных.
• Статистика и теория вероятностей.
• Введение в машинное обучение.
• Математика для ML: линейная алгебра, дискретная математика.
• Глубокое обучение и архитектуры нейросетей.
• Работа с временными рядами.
• Создание рекомендательных систем.
• Специализация: NLP или Data Engineering (по выбору).
• Карьерный блок: собеседования, резюме, практика.

Чему можно научиться:

На курсе обучают создавать нейронные сети с нуля, использовать сложные алгоритмы машинного обучения, работать с библиотеками TensorFlow и Keras. Студенты осваивают написание кода на Python, учатся анализировать данные, применять методы оптимизации и строить модели для прогнозирования. Программа охватывает полный цикл: от подготовки данных до вывода модели в продакшн.

Преподаватели:

• Александр Рыжков — Kaggle Grandmaster, руководитель команды LightAutoML.
• Эмиль Магеррамов — BIOCAD, ML-решения в биоинженерии.
• Юлия Мочалова — эксперт по Big Data, Data Science и Data Engineering.
• Антон Киселев — Head of Marketing Analytics, Playrix, 15+ лет в аналитике.
• Маргарита Бурова — эксперт в Python, машинном обучении и статистике.
• Екатерина Трофимова — НИУ ВШЭ, исследователь в области GNN и PyTorch.

Плюсы, которые я вижу:

• Глубокая проработка тем от базового уровня до PRO.
• Реальные проекты с обратной связью от менторов.
• Карьерная поддержка, включая тренажёры собеседований и резюме.
• Бонусные курсы по Data Engineering, SQL и английскому для IT.
• Доступ к материалам курса остаётся навсегда.
• Гарантия возврата денег, если не найдете работу за 6 месяцев.

Отзывы:

В отзывах студенты чаще всего отмечают удобный формат обучения, насыщенную практику и отзывчивую поддержку от менторов. Многим удалось сменить профессию уже в середине курса. Также хвалят актуальность тем и реальную пользу от заданий — все ориентировано на задачи из индустрии. Особенно часто упоминают, что обучение помогает справиться с темами вроде глубокого обучения, даже если раньше был только школьный уровень математики.

2. 🏆 Разработчик искусственного интеллекта — GeekBrains

Разработчик искусственного интеллекта — GeekBrains

✅ Официальный сайт: gb.ru

• 💰 Цена: рассрочка от 4 807 руб/мес (с учетом скидки).
• 🕰 Продолжительность: до 12 месяцев.
• 📋 Документ: сертификат + диплом о профпереподготовке с лицензией.
• 🔵 Для кого подходит курс: новичкам, тем, кто хочет стартовать карьеру в AI и машинном обучении.
• 🎓 Как проходит обучение: дистанционно, с живыми занятиями, практикой в проектах и поддержкой куратора.

Особенности курса:

Обучение фокусируется на применении python и библиотек tensorflow и keras для решения практических задач. Студенты работают над созданием собственных моделей машинного обучения и нейросетей. Включена работа с реальными данными и проектами. Курс предлагает полную поддержку — от куратора до HR-консультанта. Есть живые встречи с преподавателями и возможность командной работы. Программа обновлена на 2024 год. Предусмотрены карьерные консультации и тестовые собеседования. При необходимости курс можно пройти в рассрочку без первого взноса.

Краткая программа:

• Введение в программирование.
• Контроль версий.
• Основы Python.
• Базы данных и SQL.
• Математика и статистика.
• Машинное обучение.
• Глубокое обучение и компьютерное зрение.
• Работа с библиотеками: TensorFlow, Keras, NumPy.
• Нейросетевые подходы к NLP.
• Big Data и Apache Spark.
• ETL-процессы и визуализация.
• Подготовка резюме и поиск вакансий.
• Дипломный проект и защита.

Чему можно научиться:

Студенты учатся создавать и обучать нейросети, используя библиотеку tensorflow и keras. Программа охватывает машинное обучение, построение архитектуры нейронных сетей и практическое применение python 3. В процессе обучения формируются навыки анализа данных, разработки сложных алгоритмов и оптимизации моделей. Также осваиваются инструменты для работы с Big Data и визуализации. После курса можно решать реальные задачи машинного обучения, от классификации изображений до работы с NLP.

Преподаватели:

• Ильнар Шафигуллин — кандидат физ.-мат. наук, IT-преподаватель.
• Александр Иванов — Head Of Project, Senior Data Scientist в Сбере.
• Евгений Абумов — инженер умных устройств.
• Антон Иоффе — Senior ML & Software Developer в SAP.
• Алексей Савватеев — доктор физ.-мат. наук.
• Юрий Новиков — начальник отдела защиты информации.
• Алексей Курицы — Solution NLP Engineer.
• Анастасия Тырышкина — Lead BI аналитик в ЦФТ.

Плюсы, которые я вижу:

• Изучение популярных библиотек: tensorflow, keras, numpy.
• Создание собственных нейросетей на реальных проектах.
• Гарантия трудоустройства или возврат средств.
• Полноценная поддержка: куратор, HR-специалист, служба заботы.
• Возможность учиться с нуля.
• Гибкий формат — видеолекции и живые сессии.

Отзывы:

Многие студенты отмечают сильную техническую базу и практикоориентированный подход. Хвалят преподавателей за понятное объяснение сложных тем и быструю обратную связь. Отдельно выделяют поддержку в трудоустройстве — помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям и реальные рекомендации от партнеров. Также в отзывах часто упоминают гибкий формат обучения и возможность совмещать курс с работой.

3. 🏆 Профессия: Аналитик данных — ProductStar

Профессия: Аналитик данных — ProductStar

✅ Официальный сайт: productstar.ru

• 💰 Цена: от 125 280 рублей (с учетом скидки) в зависимости от тарифа, рассрочка от 5 220 руб/мес.
• 🕰 Продолжительность: 8 месяцев.
• 📋 Документ: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
• 🔵 Для кого подходит курс: новичкам без опыта, специалистам с техническим образованием, тем, кто хочет перейти в аналитику из смежных сфер.
• 🎓 Как проходит обучение: онлайн-формат с практикой на реальных кейсах, домашние задания, проекты в портфолио, поддержка куратора, возможность обучения в удобное время.

Особенности курса:

Программа построена таким образом, чтобы слушатели смогли освоить машинное обучение и работу с нейронными сетями с полного нуля. Акцент сделан на практику: реальные задачи, анализ данных, создание моделей, обучение нейросетей с использованием библиотеки TensorFlow. Студенты учатся использовать версии Python 3, обрабатывать входные данные и работать с алгоритмами машинного обучения. В курс включены глубокое обучение, работа с библиотекой Keras, моделирование на основе сложных архитектур и обучение собственной нейросети. Обучение ведут эксперты из топовых IT-компаний, а результатом становится не только знание, но и готовое портфолио.

Краткая программа:

• Введение в Data Science и анализ данных.
• Основы Python и библиотек Pandas, NumPy.
• SQL и работа с базами данных.
• Анализ и визуализация данных.
• Статистика и вероятности для анализа.
• Машинное обучение: модели, метрики, задачи.
• Обучение нейросетей с использованием TensorFlow и Keras.
• Работа с моделями глубокого обучения и нейронными сетями.
• Создание собственного проекта и защита.

Чему можно научиться:

На курсе студенты обучаются создавать модели машинного обучения, разрабатывать и обучать нейросети, использовать библиотеку Keras и TensorFlow для решения задач анализа данных. Также разбираются алгоритмы машинного обучения, методы оптимизации, работа с входными слоями и классификацией изображений. Большое внимание уделяется практике — от построения модели до применения искусственного интеллекта для решения реальных задач.

Преподаватели:

• Роман Ефимов — Senior Data Scientist, OZON.
• Алексей Мартынов — ML-инженер, «Яндекс».
• Юлия Мещерякова — аналитик в Amazon, специалист по Data Science.
• Максим Шляпин — инженер по данным, Grow Food.
• Мария Латышева — практикующий Data Analyst, консультант.

Плюсы, которые я вижу:

• Фокус на практическом обучении с реальными кейсами.
• Доступ к обучающей платформе даже после окончания курса.
• Глубокое погружение в машинное обучение и создание нейросетей.
• Поддержка кураторов и экспертов в процессе обучения.
• Работа над собственным проектом в портфолио.
• Возможность пройти обучение с нуля до профессионального уровня.

Отзывы:

Большинство студентов в отзывах отмечают, что обучение в ProductStar помогло им с нуля войти в сферу анализа данных. Хвалят за доступность материалов, понятную подачу и большое количество практики. Многие выделяют поддержку кураторов, обратную связь от преподавателей и понятные объяснения сложных тем вроде алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Отмечают, что обучение реально помогает не только освоить теорию, но и уверенно применять её на практике — особенно в работе с библиотекой TensorFlow и создании нейросетей.

4. Data Scientist с нуля — Школа Бруноям

Data Scientist с нуля — Школа Бруноям

✅ Официальный сайт: brunoyam.com

• 💰 Цена: от 93 217 рублей (с учетом скидки) в зависимости от тарифа, рассрочка от 7 768 руб/мес.
• 🕰 Продолжительность: 8 месяцев.
• 📋 Документ: удостоверение о повышении квалификации + сертификат школы.
• 🔵 Для кого подходит курс: начинающим, желающим войти в сферу Data Science без опыта и знания программирования.
• 🎓 Как проходит обучение: онлайн, на платформе с видеоуроками, чатами с наставниками, проектами и личной поддержкой.

Особенности курса:

Учебный процесс выстроен без лишней теории — акцент сделан на практику. Каждый студент работает с наставником, который не просто даёт ответы, а помогает понять, как решать задачи самому. Доступ к материалам сохраняется навсегда, а поддержка от наставника продолжается даже после окончания обучения. В курс включены реальные проекты: от анализа игровых данных до создания рекомендательных моделей. Упор делается на Python, работу с алгоритмами машинного обучения, моделями нейронных сетей и применением библиотек вроде TensorFlow и Keras. Программа обновляется раз в 3 месяца, чтобы всегда соответствовать актуальным требованиям индустрии.

Краткая программа:

• Введение в Data Science.
• Основы программирования на Python.
• Анализ и визуализация данных (NumPy, pandas, matplotlib).
• SQL и работа с базами данных.
• Алгоритмы машинного обучения.
• Нейронные сети и глубокое обучение.
• Создание A/B-тестов.
• Проекты: анализ данных и создание рекомендательной системы.

Чему можно научиться:

На курсе студенты изучают основы программирования Python, работу с библиотеками NumPy и pandas, визуализацию с помощью matplotlib, создание и обучение нейронной сети с использованием TensorFlow и Keras, анализ данных, построение моделей машинного обучения, реализацию A/B-тестирования и создание рекомендательных систем. Полученные знания применяются на практике — в проектах, близких к реальным задачам компаний.

Преподаватели:

• Эмиль Шакиров — Data Science в Сбере.
• Святослав Ковалёв — разработчик-аналитик в Яндексе.
• Максим Эмбаухов — специалист по машинному обучению.

Плюсы, которые я вижу:

• Постоянная поддержка наставника без ограничений по вопросам.
• Много практики и реальные проекты в портфолио.
• Доступ ко всем материалам навсегда.
• Карьерная поддержка и помощь с трудоустройством.
• Качественная платформа с удобным интерфейсом.
• Обновление программы каждые 3 месяца.

Отзывы:

Часто в отзывах студенты выделяют сильную практическую часть, отзывчивость наставников и качественную обратную связь. Отмечают, что материал подаётся понятным языком, а обучение построено логично. Платформа получает высокие оценки за удобство и скорость отклика поддержки. Многие хвалят индивидуальную карьерную помощь после окончания курса и реальную возможность сменить профессию с нуля.

5. Deep Learning Engineer — Karpov.Courses

Deep Learning Engineer — Karpov.Courses

✅ Официальный сайт: karpov.courses

• 💰 Цена: 85 000 рублей (с учетом скидки), рассрочка от 4 971 руб/мес.
• 🕰 Продолжительность: от 4 до 5 месяцев (в зависимости от трека).
• 📋 Документ: сертификат о прохождении курса (на русском и английском языках).
• 🔵 Для кого подходит курс: специалистам, владеющим Python и ML, аналитикам, инженерам данных, разработчикам.
• 🎓 Как проходит обучение: дистанционно, с доступом сразу после оплаты, с поддержкой кураторов, ревьюеров и карьерного центра.

Особенности курса:

Программа обучения построена так, что даже при знании основ Python и машинного обучения можно шаг за шагом погрузиться в глубокие нейросети. Уделяется внимание и простым нейросетям, и созданию сложных архитектур. Поддержка в процессе обучения — одна из сильных сторон: есть ревью кода, менторы и карьерная помощь. Инфраструктура предоставляется на базе независимого провайдера, что обеспечивает стабильную и удобную работу. Финальные проекты дают реальный опыт применения моделей машинного обучения. Разработаны треки по NLP, Computer Vision и Audio, что позволяет сосредоточиться на конкретной области. Всё обучение построено на библиотеках PyTorch, TensorFlow, NumPy и других ключевых инструментах.

Краткая программа:

• Обзор Deep Learning.
• Построение нейросети и методы оптимизации.
• Продвинутые техники глубокого обучения.
• Работа с изображениями.
• Natural Language Processing (NLP).
• Computer Vision (CV).
• Audio Analysis (в разработке).
• Финальные проекты по выбранному направлению.

Чему можно научиться:

На курсе студенты учатся создавать собственные нейросети, обучать модели на больших наборах данных, применять архитектуры нейронных сетей для анализа изображений, текста и аудио. Также изучаются алгоритмы обратного распространения ошибок, методы оптимизации, использование библиотек PyTorch, TensorFlow и Keras. Особое внимание уделяется практическому применению моделей и интеграции их в реальные задачи машинного обучения. После обучения можно уверенно работать с нейросетями, даже в сложных проектах.

Преподаватели:

• Алексей Кожарин — Backend-разработчик в Яндекс.Диске, преподаватель StartML.
• Александр Шабалин — исследователь в Bayes Group, специалист по NLP.
• Анастасия Белозерова — Head of Research Projects в VisionLabs, 6 лет в CV.
• Алексей Биршерт — Senior ML Engineer, преподаватель ПМИ ФКН НИУ ВШЭ.
• Нерсес Багиян — Head of Data Science в Raiffeisen CIB.

Плюсы, которые я вижу:

• Можно обучаться в удобное время, начиная сразу после оплаты.
• Глубокая практика с проектами по распознаванию лиц, генерации текста и другим задачам.
• Поддержка карьерного центра и помощь в трудоустройстве.
• Универсальные треки: NLP, CV, Audio — на выбор.
• Реальные задачи, максимально приближенные к рабочим кейсам.
• Интенсивная практика с актуальными библиотеками: PyTorch, NumPy, sklearn, TensorFlow.

Отзывы:

По отзывам студентов, курс особенно ценен за практическую направленность и гибкость в обучении. Отмечают, что проекты реально помогают понять, как создавать и обучать нейросети, а кураторы и ревьюеры всегда на связи и дают подробную обратную связь. Также многие подчеркивают, что после курса смогли перейти на более высокие позиции или найти первую работу в AI. Хвалят платформу за удобство, современные инструменты и сильную команду преподавателей.

6. Deep Learning — Нетология

Deep Learning — Нетология

✅ Официальный сайт: netology.ru

• 💰 Цена: 49 990 рублей (с учетом скидки), рассрочка от 2 918 руб/мес.
• 🕰 Продолжительность: 2,5 месяца.
• 📋 Документ: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
• 🔵 Для кого подходит курс: программистам, аналитикам, дата-сайентистам с опытом в Python и пониманием машинного обучения.
• 🎓 Как проходит обучение: онлайн-вебинары и практические задания, 10 часов в неделю, записи и материалы доступны в личном кабинете.

Особенности курса:

Программа рассчитана на тех, кто уже знаком с языком программирования Python и хочет углубиться в построение и обучение нейросетей. Используются популярные библиотеки, такие как TensorFlow и Keras, что делает процесс обучения практикоориентированным. В течение курса студенты осваивают построение сложных архитектур и реализацию прикладных задач — от генерации текста до классификации изображений. Платформа доступна и в мобильной версии, так что можно учиться в любом месте. Занятия идут дважды в неделю по вечерам, что удобно для работающих. Финальным этапом станет собственный проект, который можно включить в портфолио.

Краткая программа:

• 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.

Чему можно научиться:

На курсе вы научитесь обучать нейросети с нуля, реализовывать архитектуры CNN, RNN и GAN, работать с библиотеками TensorFlow и Keras. Освоите алгоритмы машинного обучения, научитесь создавать модели машинного перевода, находить объекты на изображениях, строить языковые модели и применять нейросети к реальным задачам. Курс включает задания на генерацию изображений и текстов, а также проект по классификации данных.

Преподаватели:

• Преподаватели из ведущих компаний (точные ФИО не указаны на сайте).

Плюсы, которые я вижу:

• Практическая направленность — 65 часов практики на реальных задачах.
• Гибкий онлайн-формат — обучение вечером и в приложении.
• Доступ к видеоурокам и материалам сохраняется.
• Портфолио из 8 проектов, включая генерацию изображений и классификацию.
• Скидка 40% действует до 22 июля.
• Возможность вернуть деньги, если курс не подойдёт.

Отзывы:

Студенты чаще всего отмечают понятный формат обучения, подробные объяснения и практическую направленность. Хвалят удобство мобильного приложения и доступ к материалам в любое время. Отмечают, что курс помогает «разложить по полочкам» алгоритмы машинного обучения и научиться строить и обучать нейросети с использованием Python. Особенно нравится, что в финале можно собрать полноценный кейс в портфолио.

7. Machine Learning Engineer — Skillbox

Machine Learning Engineer — Skillbox

✅ Официальный сайт: skillbox.ru

• 💰 Цена: рассрочка от 5 882 руб/мес (с учетом скидки).
• 🕰 Продолжительность: 12 месяцев.
• 📋 Документ: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
• 🔵 Для кого подходит курс: новичкам, начинающим программистам, специалистам без опыта в математике и Data Science.
• 🎓 Как проходит обучение: онлайн, в удобное время, с доступом ко всем материалам навсегда, персональной обратной связью от кураторов.

Особенности курса:

Курс полностью построен на практике и решении реальных задач. Учебный план охватывает как основы программирования на Python, так и сложные алгоритмы машинного обучения и создания нейросетей. Можно обучить нейросеть с нуля без углублённого знания математики. Используются современные инструменты вроде библиотеки TensorFlow, Keras, PyTorch. Есть проекты в портфолио, хакатоны и соревнования на Kaggle. Поддержка куратора и карьерного консультанта работает на всех этапах — от начала до трудоустройства. Обучение идёт в темпе студента — без дедлайнов.

Краткая программа:

• Введение в Data Science.
• Основы программирования на Python.
• Основы математики для анализа данных.
• Основы статистики и теории вероятностей.
• Машинное обучение: уровень Junior.
• Проект: кредитный риск-менеджмент.
• Продвинутые алгоритмы машинного обучения.
• Deep Learning и нейросети.
• Финальный дипломный проект.
• Карьера разработчика и подготовка к трудоустройству.

Чему можно научиться:

На курсе обучают моделям машинного обучения, архитектурам нейронных сетей, созданию и обучению нейросетей на Python. Студенты осваивают библиотеку TensorFlow и Keras, изучают принципы построения сложных моделей, разбираются в задачах классификации изображений, работы с NLP, используют слои нейронов и методы оптимизации. Программа охватывает весь цикл работы с данными: от загрузки и подготовки до построения модели и внедрения в бизнес.

Преподаватели:

• Юлдуз Фаттахова — AI Product Manager, SberData.
• Владимир Васильев — Head of Product в VK.
• Пётр Емельянов — R&D Director, UBIC Tech.
• Василий Сизов — Team Lead, ВТБ.
• Светлана Габдуллина — ML-специалист, Samokat.tech.
• Алексей Подкидышев — ML Engineer, Microsoft.
• Маргарита Широбокова — Product Owner, ELMA.
• Андрей Мещеряков — Applied Scientist, Zalando.
• Владимир Ершов — Data Solutions Manager, VISA.
• Евгения Ракина — Data Engineer, Made.
• Николай Герасименко — Data Scientist, Сбербанк.

Плюсы, которые я вижу:

• Три проекта в портфолио — сильные и практически ориентированные.
• Возможность обучать нейросети даже без математической подготовки.
• Обратная связь и поддержка от опытных наставников и HR-консультанта.
• Участие в хакатонах и Kaggle-проектах.
• Бессрочный доступ к материалам и актуализация курса под рынок.
• Гарантия трудоустройства — или возврат средств.

Отзывы:

Судя по отзывам, студенты чаще всего хвалят гибкость формата обучения и насыщенность практикой. Платформу Skillbox отмечают за доступный материал, актуальные примеры, поддержку кураторов и возможность обучаться с нуля. Особенно много положительных комментариев по поводу проектов — их действительно можно показать работодателю. Отдельно выделяют помощь в трудоустройстве и качественную карьерную поддержку.

8. Специалист по Machine Learning — OTUS

Специалист по Machine Learning — OTUS

✅ Официальный сайт: otus.ru

• 💰 Цена: 209 000 рублей (с учетом скидки), рассрочка от 18 333 руб/мес.
• 🕰 Продолжительность: 11 месяцев + 1 месяц интенсива.
• 📋 Документ: диплом о профессиональной переподготовке при наличии среднего/высшего образования.
• 🔵 Для кого подходит курс: разработчикам, аналитикам, тестировщикам и новичкам, которые хотят войти в сферу машинного обучения.
• 🎓 Как проходит обучение: онлайн-вебинары 2 раза в неделю, доступ к материалам остаётся навсегда, есть менторская поддержка.

Особенности курса:

Программа охватывает всё необходимое для входа в профессию: от основ программирования на Python до создания моделей машинного обучения и нейронных сетей. Курс разбит на две ступени и завершается интенсивом и проектной работой. В процессе обучения используются библиотеки tensorflow, keras и numpy, а студенты учатся применять нейросети к реальным задачам. Есть живая обратная связь от менторов, а также ревью домашних заданий. Программа обновляется регулярно, поэтому всегда остаётся актуальной. Всё обучение идёт с нуля — даже если раньше вы не работали с глубокими архитектурами, вы научитесь создавать нейросети с нуля и обучать их на реальных данных.

Краткая программа:

• Python с нуля до уверенного уровня.
• ML-библиотеки: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn.
• Git и SQL.
• Анализ данных и A/B тестирование.
• Работа с моделями машинного обучения.
• Глубокое обучение с использованием PyTorch.
• Создание нейросетей: рекуррентные сети, CNN, NLP.
• Анализ временных рядов.
• Рекомендательные системы.
• Финальный проект на основе реального кейса.

Чему можно научиться:

На курсе студенты учатся программированию на Python, построению сложных моделей машинного обучения, применению нейросетей к задачам анализа изображений и текста, созданию собственных проектов с использованием tensorflow и keras. Также даются знания по математике, теории вероятностей и статистике, которые помогают понять, как работают алгоритмы машинного обучения. Студенты осваивают полные пайплайны — от предобработки входных данных до вывода готовой модели в production.

Преподаватели:

• Игорь Стурейко — эксперт по машинному обучению, преподаватель открытых вебинаров OTUS.
• Мария Тихонова — Senior Data Scientist, ведущая бесплатных уроков и мероприятий на платформе.

Плюсы, которые я вижу:

• Даётся хорошая база для старта в профессии без начальных знаний.
• Реальные проектные работы, которые можно показать работодателю.
• Постоянная поддержка менторов, чаты и вебинары.
• Актуальный стек технологий и библиотек.
• Удобный формат онлайн-занятий с доступом к материалам навсегда.
• Возможность рассрочки и возврат части стоимости через налоговый вычет.

Отзывы:

В отзывах чаще всего хвалят практический подход, качественную подачу материала и поддержку от преподавателей. Студенты отмечают, что после завершения курса значительно повысили уровень своих навыков и смогли подготовить сильное портфолио. Особенно ценят доступность программы для тех, кто только начинает путь в сфере машинного обучения, и структурированность подачи материала. Большой плюс — наличие менторов и живая поддержка на всех этапах.

9. Нейросети на практике — Академия Eduson

Нейросети на практике — Академия Eduson

✅ Официальный сайт: eduson.academy

• 💰 Цена: рассрочка от 4 368 руб/мес (с учетом скидки).
• 🕰 Продолжительность: 2 месяца.
• 📋 Документ: удостоверение о повышении квалификации и диплом о прохождении курса.
• 🔵 Для кого подходит курс: новичкам, предпринимателям, специалистам в маркетинге, аналитике, дизайне и тем, кто хочет повысить личную эффективность.
• 🎓 Как проходит обучение: онлайн, в удобное время, с доступом к платформе и обновлениям навсегда, поддержка куратора на год.

Особенности курса:

Курс даёт возможность быстро войти в тему искусственного интеллекта и машинного обучения без технической подготовки. В процессе изучения студенты учатся создавать нейросети, использовать библиотеку Keras и применять алгоритмы машинного обучения для автоматизации задач. Материалы подаются с упором на практику, что особенно важно, если хочется реально использовать полученные знания. Всего за 2 месяца можно научиться основам программирования на Python, научиться обучать нейронную сеть и работать с библиотекой TensorFlow. Платформа предоставляет навигатор с 160+ нейросетями, которые можно адаптировать под задачи в бизнесе или работе.

Краткая программа:

• Введение в нейросети.
• Принципы промпт-инжиниринга.
• Специфика популярных нейросетей (ChatGPT, MidJourney, Dall-E 3 и др.).
• Нейросети для бизнеса.
• Нейросети для Excel и Google-таблиц.
• Нейросети для работы.
• Нейросети для себя.
• Боты и AI-агенты PRO.
• ИИ-навигатор с 160+ нейросетями PRO.

Чему можно научиться:

На курсе студенты учатся использовать искусственные нейронные сети в повседневной жизни и на работе: от создания текстов и дизайна до анализа данных и автоматизации рутины. Осваиваются принципы машинного обучения, промпт-инжиниринг, основы программирования на Python, работа с библиотеками TensorFlow и Keras. В рамках практики студенты обучают собственные модели, применяют алгоритмы машинного обучения для реальных задач и получают навыки построения нейросетевых архитектур.

Преподаватели:

• Информация о ФИО преподавателей на официальном сайте не указана, но заявлены преподаватели-практики.

Плюсы, которые я вижу:

• Можно стартовать с нуля без технического образования.
• Фокус на практическом применении нейросетей.
• Поддержка куратора на протяжении всего курса и после.
• Доступ к 125+ нейросетям и ИИ-навигатору.
• Официальные документы после окончания.
• Подходит для работы, бизнеса и личных задач.

Отзывы:

В интернете студенты отмечают понятную подачу материалов и большое количество практических заданий. Многие хвалят курс за прикладную направленность и то, как он помогает сэкономить время на рутинных задачах. Также часто упоминаются инструменты, позволяющие быстро обучить нейросеть и применить её в своей профессиональной деятельности. Особенно отмечают, что даже без опыта в программировании Python или машинным обучением, курс понятен и полезен.

Что такое обучение нейросетям на Python?

Обучение нейросетей на Python — это процесс создания и настройки искусственных нейронных сетей с помощью языка программирования Python. Это направление связано с машинным обучением, алгоритмами обратного распространения ошибок, обработкой входных данных и использованием библиотек, таких как TensorFlow и Keras. Python 3 предоставляет богатый набор инструментов для моделирования, тестирования и оптимизации нейросетей.

Какие библиотеки Python популярны для обучения нейросетей?

Наиболее популярные библиотеки для обучения нейросетей на Python включают:

• TensorFlow — предоставляет мощные инструменты для создания сложных моделей машинного обучения и глубоких нейросетей.
• Keras — высокоуровневая обертка над TensorFlow, позволяющая быстро создавать и обучать нейронные сети.
• PyTorch — гибкий фреймворк для создания и отладки моделей машинного обучения.
• NumPy — библиотека для работы с массивами данных, важна при подготовке входных данных.

С чего начать изучение обучения нейросетей с нуля на Python?

Чтобы начать обучение нейросетей с нуля, важно освоить основы программирования на Python, затем изучить библиотеки машинного обучения (например, TensorFlow и Keras), научиться обрабатывать входные данные и понимать архитектуры нейронных сетей. Простыми примерами стоит изучать задачи классификации изображений и распознавания чисел.

Какие архитектуры нейронных сетей существуют?

Среди распространённых архитектур нейронных сетей можно выделить:

• Полносвязные сети (Dense) — простые нейросети, используемые для базовых задач.
• Сверточные нейронные сети (CNN) — применяются для классификации изображений и анализа изображений.
• Рекуррентные нейросети (RNN) — применимы в задачах обработки последовательностей (например, текста или речи).
• Глубокие нейросети (Deep Neural Networks) — сложные архитектуры, включающие множество слоев нейронов.

Как обучить нейросеть на Python?

Для обучения нейросети на Python нужно выполнить следующие шаги:

• Подготовить входные данные (данные для обучения и тестирования).
• Создать модель с помощью Keras или TensorFlow.
• Настроить параметры модели: количество слоев, количество нейронов, функция потерь, метод оптимизации.
• Запустить процесс обучения (обучить модель) с указанием количества эпох обучения.
• Оценить точность модели на тестовом наборе данных.

Что такое функция потерь в нейросети?

Функция потерь — это метрика, которая показывает, насколько предсказания нейросети отличаются от реальных значений. В процессе обучения функция потерь минимизируется методом обратного распространения ошибок с использованием оптимизаторов, таких как Adam или SGD.

Какие типы задач решаются с помощью нейросетей?

С помощью нейросетей можно решать:

• Задачи классификации изображений.
• Анализ текстов и распознавание речи.
• Прогнозирование временных рядов.
• Автоматическое переведение текста.
• Распознавание объектов на изображениях и видео.

Чем отличается глубокое обучение от машинного обучения?

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, использующее глубокие нейронные сети с большим количеством слоев. Глубокие нейросети способны извлекать сложные признаки из данных и решать задачи, которые трудно решить классическими алгоритмами машинного обучения.

Какова роль слоев нейронов в нейросетях?

Слои нейронов формируют структуру нейросети. Входные слои принимают данные, скрытые слои обрабатывают информацию с помощью сложных алгоритмов, а выходные слои выдают результат. Количество слоев и нейронов влияет на точность и способность модели обобщать данные.

Как оптимизируется скорость обучения нейросети?

Скорость обучения можно оптимизировать, регулируя параметр learning rate, выбирая подходящий оптимизатор, используя функции регуляризации и нормализации, а также применяя стратегии уменьшения learning rate при достижении плато в обучении.

Какие сложности могут возникнуть при обучении сложных моделей?

При обучении сложных моделей возможны такие проблемы, как переобучение, недостаток данных, медленная скорость обучения, трудности с подбором архитектуры и функций активации. Также может наблюдаться исчезновение или взрыв градиентов в глубоких нейронных сетях.

Какую роль играет библиотека TensorFlow при обучении нейросетей?

TensorFlow предоставляет широкий набор инструментов для создания, обучения и оптимизации моделей машинного обучения и глубокого обучения. Она используется как для создания простых нейросетей, так и для сложных архитектур, применяемых в реальных задачах анализа изображений и текста.

Можно ли обучать нейронные сети без глубоких знаний в программировании?

Да, возможно. Современные библиотеки, такие как Keras и TensorFlow, позволяют использовать уже готовые модели и шаблоны. С простыми примерами, полным кодом и доступной документацией можно обучить нейронную сеть, обладая только базовыми знаниями языка программирования Python.

Где применяются обученные нейросети на Python?

Обученные нейросети применяются в самых разных областях:

• Анализ изображений и видео.
• Обработка естественного языка.
• Медицинская диагностика на основе снимков.
• Финансовый анализ и прогнозирование.
• Управление роботами и системами искусственного интеллекта.

Какой набор данных использовать для обучения простой нейросети?

Для обучения простой нейросети часто используют:

• MNIST — набор рукописных цифр, используется для обучения моделей классификации изображений.
• CIFAR-10 — набор изображений для многоклассовой классификации.
• IMDB — датасет для анализа тональности текста.
• Fashion-MNIST — изображения одежды, аналогичные по формату MNIST.

Какие методы оптимизации используются при обучении нейросетей?

Наиболее распространенные методы оптимизации при обучении нейросетей включают:

• Adam — адаптивный метод, подходящий для большинства задач.
• SGD (Stochastic Gradient Descent) — стохастический градиентный спуск.
• RMSprop — работает лучше на задачах с шумными градиентами.

Можно ли создавать собственные нейросети с нуля на Python?

Да, можно. Создание нейросети с нуля включает реализацию функций активации, слоя нейронов, прямого и обратного распространения, оптимизации весов и функции потерь. Это полезно для понимания внутренней работы алгоритмов машинного обучения и искусственных нейронных сетей.

Мой выбор и впечатления после изучения курсов

После изучения всех этих курсов я понял, насколько сейчас рынок онлайн-обучения в области нейросетей и машинного обучения насыщен и разнообразен. Каждый курс имеет свои особенности, сильные стороны и целевую аудиторию. Вот мои личные выводы и мысли по итогам 👇

Что мне особенно понравилось:

• 🔥 Практика в фокусе: Почти все курсы делают ставку на реальные проекты, работу с заказчиками или финальные дипломные задания — это большой плюс, ведь просто лекциями сейчас никого не удивишь.
• 💼 Карьерная поддержка: SkillFactory, GeekBrains, OTUS и Skillbox предлагают карьерные консультации, помощь с резюме и даже гарантии трудоустройства — это весомый аргумент для тех, кто хочет сменить профессию.
• 📚 Глубина и структура: Курсы от Karpov.Courses и OTUS выглядят очень системно и подойдут тем, кто хочет копать глубоко и готов к серьёзной работе.
• 💸 Доступность и гибкость: У Eduson и Нетологии — короткие форматы и низкий порог входа, подойдут тем, кто хочет "пощупать" нейросети без серьёзных вложений.

Минусы, которые стоит учитывать:

• 📈 Некоторые курсы — "долгоиграющие": Например, SkillFactory — 24 месяца. Это хорошо для плавного освоения, но может затянуться, если хочется быстрых результатов.
• 📑 Не везде есть диплом: У Karpov.Courses, например, только сертификат — кому-то этого может быть недостаточно для формального подтверждения квалификации.
• 🎯 Требуется начальная база: Karpov и Нетология — не совсем для новичков. Если вы совсем с нуля, лучше выбрать Skillbox, ProductStar или Eduson.

Личное мнение 🤔

Если бы я выбирал прямо сейчас, то ориентировался бы на баланс между глубиной обучения и карьерной пользой. Для полного погружения — это, пожалуй, SkillFactory или OTUS: отличная проработка тем, реальные проекты, диплом, поддержка. Если хочется быстрее войти в профессию и начать применять знания, я бы присмотрелся к GeekBrains или Skillbox. А вот Brunoyam и Eduson — отличные стартовые курсы, чтобы понять, твоё ли это вообще.

Буду продолжать мониторить и сравнивать — рынок динамичный, новые форматы появляются регулярно. Надеюсь, мои заметки помогут кому-то определиться с направлением! 🚀

--------------------------------------------------------
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.