Курсы по искусственному интеллекту (AI): каталог лучших школ для онлайн-обучения

Знание ИИ влияет на продуктивность и карьерные возможности

Навыки работы с искусственным интеллектом напрямую повышают шансы устроиться на хорошую работу и войти в перспективную сферу.

Инвестиции в генеративный ИИ растут

Из-за высокого спроса крупных компаний на искусственный интеллект его рынок вырос в пять раз, до 58 млрд рублей, сообщает «Коммерсант».

Работодатели ищут сотрудников со знаниями в области ИИ

В 2025 году число вакансий, требующих навыков работы с нейросетями, выросло более чем на 50% за 10 месяцев, отмечает Russian business.

Знание ИИ ускоряет работу

Исследование Google показало, что использование ИИ-ассистентов позволило разработчикам выполнять корпоративные задачи в среднем на 21% быстрее.

Использование ИИ растёт с каждым днём

В этом году глобальный уровень использования искусственного интеллекта в бизнесе вырос с 55 до 72%, сообщает «Коммерсант».

Обучение подойдёт

Для тех, кто только начинает знакомиться с ИИ

Курсы помогут освоить азы работы с искусственным интеллектом всем, кто хочет оставаться востребованным специалистом, независимо от сферы деятельности.

Для тех, кто стремится применять ИИ в своей практике

На курсах покажут, где применение искусственного интеллекта будет максимально эффективным и как внедрить его в рабочие или учебные процессы.

Для тех, кто хочет привести свои знания в систему

Программа подойдёт тем, у кого уже есть разрозненный опыт, но необходимо выстроить чёткое и структурированное понимание темы.

Чем занимается специалист по искусственному интеллекту

Специалист по ИИ разрабатывает, обучает и внедряет математические модели и алгоритмы, способные выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта.

Его основная работа сосредоточена вокруг данных: он собирает и очищает их, выбирает подходящие архитектуры нейронных сетей или классические модели машинного обучения, а затем проводит многочисленные эксперименты по их обучению. Это глубоко техническая роль, требующая знания программирования, чаще всего на Python, математики и статистики.

Помимо чисто исследовательской и инженерной работы, этот специалист занимается применением созданных интеллектуальных моделей. Он тесно сотрудничает с другими командами — продуктовыми менеджерами, аналитиками и инженерами — чтобы понять бизнес-задачу, перевести её на язык технических требований и в итоге обеспечить работоспособное и полезное ИИ-решение. Например, специалист по ИИ может создать чат-бот, систему рекомендаций, алгоритм автономного вождения или инструмент для прогнозирования.

Чему научитесь

Понимать фундаментальные принципы ИИ

Разбираться в основных понятиях: машинное обучение, нейронные сети, генеративный ИИ.

Эффективно взаимодействовать с ИИ-системами

Применять техники промпт-инжиниринга для получения точных и полезных ответов от языковых моделей, например, ChatGPT.

Использовать ИИ для решения повседневных задач

Анализировать и структурировать информацию: обрабатывать данные, суммировать документы, извлекать ключевые тезисы. Генерировать и редактировать изображения и тексты.

Внедрять ИИ в рабочие и учебные процессы

Автоматизировать операции. Использовать ИИ как ассистента для исследований, обучения и анализа.

Подбор курса со скидкой

Наш консультант подберет подходящее обучение и ответит на все вопросы

Скидки

до 60%

Оставьте заявку — отправим вам список промокодов, которые не публикуются открыто

Заполните форму, чтобы купить курс выгоднее

Ваши навыки после обучения

Должность

Специалист по работе с ИИ

Инструменты

GigaChat

ChatGPT

Claude

Gemini

YandexGPT

Midjourney

Stable Diffusion

Notion

Google Docs

Google Sheets

n8n

DALL·E

Canva

Python

Zapier

Make

Visual Studio Code

TensorFlow

PyTorch

Keras

Pandas

NumPy

SQL

Apache Spark

Notion AI

Coda AI

OpenAI API

Hugging Face

Yandex Cloud AI

Навыки

Основы ИИ

Понимать базовые принципы работы искусственного интеллекта и осознавать его ограничения.
Различать типы ИИ-моделей и сферы их применения.
Определять сферы использования ИИ для решения конкретных практических задач.

Выбор ИИ-сервиса

Подбирать оптимальный ИИ-инструмент в зависимости от поставленной цели.
Гибко переключаться между разными моделями для достижения наилучшего результата.

Понимание основ машинного обучения

Различать основные типы задач и моделей.
Работать с данными для машинного обучения.

Создание и обработка запросов

Формулировать чёткие запросы и уточнять условия для модели.
Анализировать ответы на предмет точности, полноты и соответствия задаче.
Проводить финальную доработку и адаптацию результата перед его использованием.

Внедрение в практику

Применять нейросети для создания и обработки текстов, изображений и генерации идей.
Внедрять ИИ-инструменты в рутинные рабочие и учебные процессы.
Следовать основным правилам работы с данными, авторским правом и контентом.

Работы студентов онлайн-курсов

Прототип приложения

Курс: «Нейросети для решения творческих задач»

Исследование аудитории в Claude

Курс: «Нейросети. Практический курс»

Бизнес-план ресторана

Курс: «Нейросети для бизнеса и управленцев»

Чат-бот для Telegram

Курс: «Нейросети. Практический курс»

Программа обучения

Чаще всего программа курса по ИИ состоит из следующих разделов:

Начало: знакомство с ИИ

Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети — как они связаны.
Как развивался ИИ: от идей до современных чат-ботов.
Главные термины, которые нужно знать.
Почему важно думать об этике и знать ограничения ИИ.

Как работает машинное обучение

Какие бывают задачи: когда модель учится на готовых примерах, ищет закономерности сама или учится на своих ошибках.
Знакомство с простыми алгоритмами для предсказаний, сортировки по группам и поиска похожих данных.
Пошаговый план создания ML-проекта: от поиска данных до проверки.
Практика на несложных примерах.

Язык программирования и данные

Основы языка Python: как писать простой код для работы с информацией.
Полезные инструменты: Pandas для таблиц, NumPy для вычислений.
Основы SQL для получения нужной информации из баз данных.

Глубокое обучение и нейросети

Как устроена и работает искусственная нейронная сеть.
Знакомство с популярными платформами для создания нейросетей: TensorFlow и PyTorch.
Создание и обучение своей первой простой нейросети, которая может, например, отличать кошек от собак на фото или анализировать текст.
Специальные архитектуры сетей для работы с изображениями и последовательностями, например, текстом.

Главные области применения ИИ

NLP — обработка языка: как ИИ понимает, переводит и пишет тексты, как работают чат-боты.
CV — компьютерное зрение: как ИИ распознаёт объекты, лица на фото и видео.
Генеративный ИИ: как нейросети создают картинки, тексты и музыку по запросу, например, DALL-E, Stable Diffusion, ChatGPT.

Практика: работа с готовыми ИИ-сервисами

Как эффективно пользоваться ChatGPT, Midjourney, Claude и другими популярными сервисами.
Искусство задавать правильные запросы — промпты генеративному ИИ, чтобы получить нужный результат.
Автоматизация рутины: как с помощью ИИ анализировать таблицы, писать письма, делать презентации.

Завершение: применение в реальной жизни

Основы MLOps: что нужно сделать, чтобы ваша учебная модель стала полезным онлайн-сервисом.
Создание собственного проекта для портфолио на реальных данных.
Обзор профессий в ИИ и план, куда двигаться дальше для углубления знаний.

Преподаватели

Екатерина Маяцкая

Преподаватель школы Zerocoder

Научный сотрудник в Уральском федеральном университете. Data Scientist в «Сбере» — направление NLP.

Антон Шадрин

Спикер вебинара от GDEKURS.

Директор AI-агентства, специалист по внедрению ИИ. Сократил время на производство контента в агентстве в 8 раз.

Вера Абросимова

Преподаватель школы Skillbox

Преподаватель курса по автоматизациям в Make, AI-эксперт и специалист по low-code-решениям. Создаёт AI-ботов, RAG-системы и автоматизации бизнес-процессов на платформах