Каталог курсов
Каталог курсов

Включает программу трудоустройства

Партнёр курса

Специалист по глубокому обучению

Старт в профессии с нуля и комплексные навыки создания, внедрения и поддержки нейросетевых моделей

Профильная специализация на выбор: компьютерное зрение (CV) или обработка естественного языка (NLP)

bgRegBlockImage
Акция
АКЦИЯ
-40%

Поможем подобрать обучение

Когда

7 июля 2026 — 17 декабря 2027

Программа

16 месяцев. Новая программа 2026 года

Практика

14 проектов, поддержка экспертов и менторские сессии

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

40%
с 24.06 по 26.06

Пусть это лето запомнится

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 26 июня, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

Профессия, которая учит ИИ видеть и слышать

Глубокое обучение помогает нейросетям понимать обстановку

Специалист по глубокому обучению (deep learning) создаёт модели, которые распознают лица и объекты, понимают речь, генерируют тексты и изображения.

Это помогает решать задачи, недоступные обычным алгоритмам, например, узнавание пешеходов на пути роботов-доставщиков или распознавание речи голосовым помощником.

Этот курс — для начинающих

Для учёбы на этой программе хватит школьных знаний и интереса к технологиям.

Если вы действующий аналитик, разработчик или data scientist, вам подойдёт курс «ML-инженер: курс для ИТ-специалистов»

Найдёте себя в том, что больше нравится

Весь цикл разработки или дополнительная профильная ниша в одной из сфер глубокого обучения — решать вам

Обработка естественного языка (NLP)

Чат-боты, голосовые ассистенты, поиск по смыслу, автоматизация работы с текстами. Нужна в банках, медицине, коммерции и госсекторе

<font color="#ffffff">Обработка естественного языка (NLP)</font>

Компьютерное зрение (CV, computer vision)

Распознавание лиц и объектов, видеоаналитика, диагностика по снимкам, зрение для роботов. Востребовано в промышленности, медицине и транспорте

<font color="#ffffff">Компьютерное зрение (CV,</font> <font color="#ffffff">computer vision)</font>

Разработка ML-моделей на любом этапе

Осваиваете весь путь модели — от данных до внедрения — и откликаетесь почти на любую вакансию в машинном обучении

<font color="#ffffff">Разработка ML-моделей на любом этапе</font>

Медианные зарплаты специалистов по глубокому обучению

265 000 ₽ 

в месяц

Уровень, который у вас будет через 1−2 года. Специалист ведёт модель через весь цикл: выбирает архитектуру, обучает под конкретную задачу и внедряет в продукт. На этом этапе обычно есть узкая специализация — компьютерное зрение или обработка речи

161 000 ₽

Начинающий

265 000 ₽

Опытный

398 000 ₽

Ведущий

Источники данных: Индекс ИИ МФТИ, Хабр.Карьера

Учим тому, что работает

Специалист по глубокому обучению / Deep learning

  • Создание готовых ML-моделей — от данных до продакшна

  • Применение линейной алгебры и теории вероятностей в ML

  • Решение задач классификации, регрессии и кластеризации

  • Создание нейросетей, применение Transfer Learning и глубокого обучения (Deep Learning)

  • Контейнеризация проектов, настройка CI/CD-пайплайнов

  • Работа с  базовыми архитектурами нейросетей, сборка моделей с помощью Keras/TensorFlow

  • Снижение размерности в векторной модели

  • Сборка ETL-пайплайнов для обработки больших данных

    В специализациях

  • Работа с языковыми моделями

  • Применение нейронных сетей, рекуррентных сетей и механизмов внимания для задач NLP

  • Использование свёрточных нейронных сетей

  • Решение задач детекции объектов

Python

Python

Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.

PyTorch

PyTorch

Фреймворк на Python для машинного и глубокого обучения с открытым исходным кодом .

Keras

Keras

Открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python

Scikit-learn

Scikit-learn

Бесплатная библиотека с открытым исходным кодом на Python для машинного обучения, которая включает в себя множество инструментов для задач классификации, регрессии, кластеризации и предварительной обработки данных

MLflow

MLflow

Фреймворк для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

Docker

Docker

Популярная программа для автоматизации, развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации.

FastAPI

FastAPI

Python-фреймворк для создания веб-API

SQL

SQL

Язык запросов к реляционным базам данных, который позволяет выполнять операции с данными: добавлять, изменять или извлекать информацию из таблиц.

PostgreSQL

PostgreSQL

Cвободная объектно-реляционная система управления базами данных (СУБД) с открытым исходным кодом

Ваши навыки подтвердит диплом о профессиональной переподготовке

Мы обучаем по государственной лицензии

При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.

Пример документа

10+ проектов в портфолио усилят резюме

Тематическое моделирование

Классифицируете отзывы на банки по тональности (NLP)

Научим использовать ИИ
как помощника

GPT-4, YandexGPT, Perplexity — ваши рабочие инструменты

100+ готовых промптов, шаблоны и чек-листы — всегда под рукой

<p><font color="#ffffff">GPT-4, YandexGPT, Perplexity — ваши рабочие инструменты</font></p>

Внедряем ИИ в образование с 2023 года

Победители премии «Лидеры цифровизации» 2026*

Лидеры в ИИ-трансформации 2026*

<p><font color="#ffffff">Внедряем ИИ в <span>образование с 2023 года</span></font></p>

Работа с готовыми решениями — поддержка для ваших разработок

Популярные ИИ упростят создание и обучение ваших нейросетей и агентов

<font color="#ffffff">Работа с готовыми решениями — поддержка для ваших разработок</font>

Формулируйте задачи так, чтобы получать точный результат

Быстро готовьте отчёты, ТЗ и рабочую документацию

Используйте ИИ для продвинутой аналитики и сегментации данных

Пишите код и SQL-запросы без погружения в программирование

Используйте ИИ для поиска работы, оформления резюме и портфолио

Создавайте ассистентов и ИИ-наставников, экономьте время на рутине

Подход, нацеленный на ваш профессиональный рост

38 вебинаров, вопрос-ответ встречи, до 10 консультаций с экспертами

Будете учиться с постоянной поддержкой экспертов, а команда курса ответит на любые вопросы в течение 24 часов

38 вебинаров, вопрос-ответ встречи, до 10 консультаций с экспертами

Актуальная программа по текущим требованиям рынка

Более 100 экспертов и оркестратор ИИ-агентов постоянно анализируют контент курса. Обновляем в среднем за 2 недели

Актуальная программа по текущим требованиям рынка

Специализация на выбор для карьерного преимущества

Даём возможность стать более востребованным специалистом, научиться решать сложные и узкопрофильные задачи

Специализация на выбор для карьерного преимущества

Партнёры курса помогут освоиться в профессии

Получите реальный опыт работы и рекомендации для трудоустройства

Задачи партнёров будут доступны в личном кабинете — они не обязательные, но будут бонусом для вашего портфолио и дополнительной прокачкой навыков

Программа обучения —
16 месяцев

Программа профессиональной переподготовки

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований

Работа с признаками и построение моделей

Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и Pandas, как сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Научитесь строить деревья решений и модели логистической, линейной и полиномиальной регрессии. Узнаете, как использовать Random Forest в задачах классификации.

42 часа теории

37 часов практики

Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия

Классификация: логистическая регрессия и SVM

Функции потерь и оптимизация

Оценка точности модели, переобучение, регуляризация

Проблема качества данных

Работа с пропусками и переменными

Разработка и обучение нейросетей

Дополнительно

Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования нейросетей в блоках CV и NLP.

10 часов теории

6 часов практики

Введение в нейронные сети и библиотеку Keras

Углубление в нейронные сети и библиотеку Keras

Введение в свёрточные нейронные сети

Введение в рекуррентные сети

Автокодировщики

Введение в генеративно-состязательные сети

Разбор тестовых заданий

Дополнительно

На трёх воркшопах вместе с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера попрактикуетесь в решении тестовых заданий из актуальных вакансий. На вебинарах с экспертами мы предложим вам аналоги тестовых заданий для соискателей на позиции в аналитике данных и Data Science. Сначала вы попробуете решить задание самостоятельно, а потом разберёте его с экспертом.

Поймёте, как не теряться при работе с абсолютно незнакомыми данными

Подготовитесь психологически к решению тестовых заданий на собеседовании

Научитесь выбирать и использовать инструменты в соответствии с поставленной задачей

Работа с потоковыми данными

Поймёте особенности работы с потоковыми данными. Разберётесь в логике работы брокеров сообщений.

12 часов теории

9 часов практики

Устройство Clickhouse и загрузка данных в корпоративное хранилище

Устройство Kafka и работа с кластером

Конфигурация Kafka Streams

Kafka Streams Interactive Queries, Kafka Streams Processor API, Kafka Connect

Spark Streaming: характеристики и особенности использования

Создание простого приложения на Spark Structure Streaming + Kafka

Data Lake & Hadoop

Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.

14 часов теории

15 часов практики

Основы Hadoop: архитектура

Разница Data Lake (озеро данных) и Data Warehouse (хранилище данных)

DFS: логика работы, Namenode и Datanode

MapReduce: алгоритм и решение задач

Yarn, Pig & Hive

HBase & Cassandra: возможности и основные характеристики

Управление и администрирование кластера

Обзор Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Atlas

Проектирование DWH

Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.

17 часов теории

32 часа практики

Понятие БД, СУБД, хранилища данных

Архитектура DWH и принципы построения

Виды заказчиков в процессе разработки DWH

Data Quality и Data Governance

Обзор инструментов для работы с хранилищами данных

MLOps

Узнаете, зачем нужен DevOps. Разберётесь в пайплайне разработки ML-моделей.

8 часов теории

25 часов практики

Что такое DevOps и MLOps

Docker и микросервисная архитектура

Технологии контейнеризации, k8s

Оркестраторы

CI/CD

Мониторинг

Инструменты DevOps для обучения ML-моделей

Специализация

Выберете одну из специализаций, получите специфичные для направления навыки и станете специалистом узкого профиля

Компьютерное зрение

CV-инженер

Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов. Такие навыки востребованы для видеонаблюдения, автопилотируемой техники, медицинской диагностики, генерации контента.

21 час теории

12 часов практики

Выделение признаков и поиск похожих изображений

Задачи детекции и сегментации

Сегментация и детекция объектов

Рекуррентные нейронные сети в задачах компьютерного зрения (Image Captioning)

Свёрточные нейронные сети

Порождающие модели

Обучение свёрточной сети на практике

Обработка естественного языка

NLP-разработчик

Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты. Это востребовано для перевода, виртуальных ассистентов, онлайн-ботов поддержки, транскрибации видео.

21 час теории

12 часов практики

Введение в автоматическую обработку текста

Тематическое моделирование

Структура слова. Морфология

Информационный поиск

Синтаксический анализ

Классификация в АОТ

Дистрибутивная семантика

Языковые модели

Извлечение ключевых слов

Извлечение информации

Словари. Подкрепление знаний

Deep learning. Общий модуль специализаций

16 часов теории

16 часов практики

Для компьютерного зрения

— Основы нейронных сетей

— Многослойная нейронная сеть

— Свёрточные сети

— Архитектуры свёрточных сетей

— Улучшение качества обучения нейросети

— Компьютерное зрение

— Механизм внимания

Для обработки естественного языка

— Основы нейронных сетей

— Многослойная нейронная сеть

— Рекуррентные сети

— Механизм внимания

— Работа с текстом

— Улучшение качества обучения нейросети

Бонусные темы

Математика для анализа данных

Изучите основные операции с векторами, матричными операциями. Рассмотрите генетические алгоритмы, алгоритм дифференциальной эволюции. Узнаете, что такое математическое ожидание, дисперсия и моменты старших порядков. Изучите закон больших чисел.

Линейная алгебра. Векторы

Продвинутая линейная алгебра

Производная функции нескольких аргументов

Теория вероятностей. Дискретные и непрерывные случайные величины

Линейная алгебра. Матрицы

Математический анализ. Производная

Теория оптимизации

Центральная предельная теорема и закон больших чисел

Нейросети для технических задач

New

Научитесь решать задачи разработки и аналитики с помощью генеративного искусственного интеллекта. Сможете писать SQL запросы и код с помощью ИИ, даже если вы новичок в этой теме.

2,2 часа теории

1,5 часа практики

Изучите возможности ChatGPT в работе с таблицами в Excel и Google Sheets

Узнаете, какие возможности для продвинутой работы с данными предоставляет GPT-4

Поиск работы с помощью генеративного ИИ

New

Узнаете, как с помощью генеративных нейросетей оформить резюме и портфолио, эффективно подготовиться к собеседованию.

Этот курс проходит в формате видеолекций и не привязан к строгому графику, вы можете изучить материалы в своём темпе.

1,4 часа теории

1,5 часа практики

Распознавание и генерация звука

Дополнительный бонусный модуль, доступный при выборе двух специализаций. 

Познакомитесь с базовыми библиотеками для работы со звуком: pydub и librosa. Узнаете, как речь извлекается из аудио, как работает биометрия голоса и распознавание естественной речи. Изучите платформы для создания диалоговых систем и голосовых ИИ-помощников.

14 часов теории

24 часа практики

Работа со звуком: специфика данных и актуальные фреймворки

Транскрибация звука

Распознавание аудио

Синтез речи

Обработка и очистка звуковых сигналов

Извлечение текста из аудио

Поиск аудиоинформации

Диалоговые системы

Дипломный проект

ML-модель для решения профессиональных задач

Тему выбираете самостоятельно: свою, учебную или на основе данных с Kaggle.

В работе над проектом вам будет помогать дипломный руководитель. Для каждого студента предусмотрены от 10 консультаций по дипломной работе.

Преподаватели

Практикующие эксперты из Яндекса, Сбера, Работы.ру, Amazon и других ведущих компаний

Учим гибко и эффективно

Изучаете материалы в личном кабинете

В нём хранятся видеолекции, записи вебинаров, практические задания, тесты и квизы.

Вы занимаетесь по расписанию, но всегда можете вернуться к нужной теме. Записи занятий хранятся в личном кабинете 3 года.

1/4

Легко совмещать с работой

Онлайн-занятия проходят по расписанию до 2 раз в неделю после 19:00 мск

Гибкая нагрузка

В среднем на учёбу нужно до 10 часов в неделю, но вы можете ускорить или замедлить курс

Можно взять паузу

Если нужно — есть возможность приостановить курс на срок до 6 месяцев на любом этапе курса

Все уроки есть в мобильном приложении

  • Скачивайте лекции и занимайтесь без интернета
  • Получайте напоминания о вебинарах и дедлайнах домашних работ
  • Загружайте задания с телефона
Телефон

Помогаем найти работу шаг за шагом

Фоновое изображение заголовка

01

Даём практику на реальных задачах от партнёров

Решите кейсы от Т-Банка, METRO, и других компаний — познакомитесь с работой и наполните портфолио проектами

02

Помогаем поставить цели и подготовить резюме

Вместе с экспертом составите карьерный план и получите шаблоны, примеры тестовых и ссылки на каналы с вакансиями

03

Проводим интенсивы по поиску работы

С карьерным экспертом подготовитесь к собеседованиям, начнёте откликаться на вакансии и разберёте причины отказов

04

Устраиваем эфиры с HR‑экспертами

Узнаете о процессе найма сотрудников изнутри — на индивидуальных и групповых консультациях

05

Поддерживаем во время и ещё 12 месяцев после учёбы

Мы на связи по любым вопросам — получите советы и рекомендации по поиску работы от карьерных экспертов

84% выпускников

добиваются карьерных целей за 3 месяца

Фоновое изображение карточки

Наши выпускники работают в ведущих компаниях

skyeng1Clamodaramblerraiffeisenvkozonagimakasperskyalfa2gisgettaic

Обучение за счёт компании

Для HR и руководителей

Для сотрудников

Развивайте сотрудников под задачи вашего бизнеса

● Адаптируем программу, оформим договор и предоставим отчётность
 по обучению

● Предложим выгодные условия для группы сотрудников

Запросите курс у работодателя — поможем согласовать оплату

● Подготовим аргументы и шаблон письма для HR или руководителя

● Оформим оплату от компании — договор, счёт и документы на стороне Нетологии

Нетология на вашей стороне

Поэтому мы создали гибкую систему поддержки студентов

Вернём деньги

В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого —рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Читать условия

Вернём деньги

Поможем оформить налоговый вычет — 13%

Чтобы получить вычет в течение трёх лет после даты оплаты обучения, нужно официально работать и уплачивать подоходный налог

Поможем оформить налоговый вычет — 13%

Поменяем программу обучения

Если вы сомневаетесь или вам не подошла профессия, вы можете выбрать другую. Сменить курс можно один раз в процессе обучения

Поменяем программу обучения
40%
с 24.06 по 26.06

Пусть это лето запомнится

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 26 июня, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

17 месяцев обучения, старт 7 июля
Запишитесь или получите консультацию

Частями без переплат

5 104 ₽/месяц

8 506 ₽ на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

165 400

 ₽

306 240 ₽

-40%
акция действует
до 26 июня
4962
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

17 месяцев обучения, старт 7 июля

Специалист по глубокому обучению

Частями без переплат

5 104 ₽/месяц

8 506 ₽ на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

165 400

 ₽

306 240 ₽

-40%
акция действует
до 26 июня
4962
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

Запишитесь или получите консультацию

Отвечаем на вопросы

  • У меня нет опыта работы с данными и машинным обучением. Подходит ли мне этот курс?

    Да, курс создан специально для новичков. Мы начинаем с основ программирования на Python, анализа данных и статистики, постепенно переходя к машинному обучению и построению моделей. Все темы подаются последовательно — от простого к сложному, с большим количеством практики, разборов и обратной связи от экспертов.

    Если у вас есть базовые компьютерные навыки и желание разобраться в технологиях ИИ, вы сможете успешно пройти обучение, собрать своё первое портфолио проектов и попробовать свои силы на стажировке у наших партнеров.

  • Сколько времени нужно уделять учёбе, чтобы справиться с нагрузкой?

    В среднем достаточно от 6 до 10 часов в неделю. Курс построен гибко — вы можете заниматься в удобное время, а все материалы и практики остаются доступны после окончания. Главное — регулярность: даже небольшие, но системные занятия дают лучший результат, чем редкие «забеги» по выходным.

    Кроме того, вы можете взять паузу, если не успеваете проходить курс вместе с группой. Можно заморозить обучение на срок до полугода и вернуться к нему в удобный момент.

  • Какие программы и оборудование нужны для обучения?

    Лекции можно смотреть с любого устройства, в том числе с мобильного приложения Нетологии. Для написания кода нужен компьютер или ноутбук. До старта обучения какие-то программы устанавливать не нужно — все инструкции и доступы к окружению для практики вы получите на курсе.

  • Есть ли поддержка и обратная связь от преподавателей?

    Да, вы не учитесь в одиночку. Каждую неделю проходят живые разборы и вебинары с экспертами. Эксперты проверяют домашние работы и подсказывают, как улучшить решения. Можно задавать вопросы экспертам, получать фидбек по коду и проектам, участвовать в командных задачах. Эксперты помогают разобраться со сложными темами.

  • Можно ли совмещать курс с работой?

    Да, большинство студентов совмещают обучение с полной занятостью. Материалы доступны в записи, а задания можно выполнять в удобном темпе. Вы сможете планировать нагрузку так, чтобы учеба не мешала текущей работе.

  • В чём отличие этой программы от курсов по Data Science?

    Data Science больше фокусируется на анализе данных, визуализации и статистике. Если вам интересно это направление, можете познакомиться с нашим курсом по Data Science.

    ML-инженер или инженер глубокого обучение — это про создание, оптимизацию и внедрение моделей в реальную инфраструктуру. Если вы уже знакомы с аналитикой и хотите перейти к разработке решений на базе ML и MLOps — этот курс даст следующий шаг в карьере.

  • Какие есть способы оплаты?

    У нас можно оплатить курс:

    — единоразово со скидкой 5% картой, СБП или через электронный кошелёк ЮMoney

    — единоразово со скидкой 5% картами иностранных банков

    — в рассрочку через Сбербанк, Т-Банк и другие банки-партнёры

    — частями через Яндекс Сплит

  • Как оформить рассрочку, какие условия предоставления рассрочки?

    Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

все вопросы

Учитесь из любой точки
в любое время

Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате

Москва
Санкт-Петербург
Новосибирск
Екатеринбург
Казань
Нижний Новгород
Красноярск
Челябинск
Самара
Уфа
Ростов-на-Дону
Краснодар
Омск
Воронеж
Пермь
Волгоград
Саратов
Тюмень
Тольятти
Барнаул
Махачкала
Ижевск
Хабаровск
Ульяновск
Иркутск
Владивосток
Ярославль
Томск
Ставрополь
Кемерово
Набережные Челны
Оренбург
Новокузнецк
Балашиха
Рязань
Чебоксары
Пенза
Липецк
Калининград
Ташкент
Баку
Минск
Алматы
Ереван
Бишкек