Курсы по deep learning (глубокому обучению ИИ): каталог лучших онлайн-школ

Глубокое обучение — востребованный навык в эпоху искусственного интеллекта

Инвестиции в Deep Learning растут

Объём мирового рынка технологий глубокого обучения, согласно исследованию MarketsandMarkets, увеличится более чем в 7 раз к 2027 году.

Дефицит специалистов по DL ведёт к рекордным зарплатам

Опытный Deep Learning Engineer в 2026 году в среднем зарабатывает от 350 000 до 600 000 рублей и выше, приводит данные сайт Monorabota.

Deep Learning даёт бизнесу конкурентное преимущество

Отчёт McKinsey свидетельствует, что компании, активно внедрившие решения на основе глубокого обучения повысили свою операционную эффективность в среднем на 15-25%.

Технологии DL стали основой для главных ИТ-прорывов последних лет

По данным Stanford AI Index, более 80% всех инноваций в области ИИ, включая генеративные модели, такие как GPT, и системы автономного вождения, были созданы с использованием архитектур и методов глубокого обучения.

Чем занимается специалист по глубокому обучению (Deep Learning)

Специалист по глубокому обучению (Deep Learning Engineer) проектирует и обучает искусственные нейронные сети — сложные математические модели, которые умеют самостоятельно находить закономерности в данных. Для этого он готовит большие массивы информации, например, тысячи фотографий, текстов или аудиозаписей, выбирает подходящую архитектуру нейросети, настраивает её параметры и проводит процесс обучения.

В своей работе специалист постоянно экспериментирует, тестирует разные подходы и анализирует результаты, чтобы улучшить точность и эффективность модели. Когда модель готова, специалист внедряет её в конечный продукт или сервис — например, в мобильное приложение, медицинский диагностический комплекс или голосового помощника — и обеспечивает её стабильную работу. По сути, он выступает в роли архитектора и тренера для искусственного интеллекта, превращая сырые данные в работающие умные решения.

Обучение подойдёт

Начинающим ИТ-специалистам

На курсе дадут фундаментальное понимание принципов работы нейросетей и практические навыки в Python.

Data Scientists и ML-инженерам, желающих углубить экспертизу

Обучение поможет освоить продвинутые архитектуры нейросетей Transformer, GAN, Diffusion и методы их тренировки, чтобы решать более сложные задачи.

Разработчикам, которые хотят добавить ИИ в свои приложения

На курсе расскажут, как использовать готовые и дообучать специализированные модели Deep Learning для реальных проектов — от мобильных приложений до веб-сервисов.

Аналитикам и исследователям

Специалисты научатся применять нейросети для обработки изображений, текстов и временных рядов, что позволит делать более точные и глубокие выводы из данных.

Чему научитесь

Понимать и строить архитектуры нейронных сетей

Разбираться в устройстве и применении различных типов нейросетей: от базовых полносвязных до сложных сверточных CNN, рекуррентных RNN и трансформеров.

Создавать и обучать модели с нуля

Практически работать с основными фреймворками TensorFlow/PyTorch: готовить данные, проектировать архитектуру модели, управлять процессом обучения и корректно оценивать её результаты.

Решать практические задачи Computer Vision

Обрабатывать и классифицировать изображения, обнаруживать объекты на фото и видео, а также применять технологии генерации и стилизации изображений.

Решать практические задачи Natural Language Processing NLP

Работать с текстом: от классификации и анализа тональности до создания чат-ботов, машинного перевода и генерации осмысленного текста нейросетью.

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

Инженер по глубокому обучению / Deep Learning Engineer / Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Specialist

Инструменты

GitHub/Git

Навыки

Проектирование нейросетей

Разбираться в архитектурах и принципах работы нейронных сетей: от простых до сложных, таких как свёрточные и трансформеры.
Правильно выбирать и комбинировать типы нейросетей для решения конкретных задач.

Программирование и создание моделей

Создавать, обучать и оценивать модели глубокого обучения с помощью Python и фреймворков PyTorch или TensorFlow.
Готовить данные, настраивать процесс обучения и исправлять ошибки в моделях.

Решение прикладных задач с помощью ИИ

Обрабатывать изображения для распознавания объектов, классификации и сегментации.
Работать с текстом: анализировать смысл, тональность, создавать чат-боты и выполнять перевод.

Подготовка модели к работе

Оптимизировать обученные модели для быстрой работы и развертывать их как готовые сервисы, например, веб-API.
Управлять версиями кода и моделей, отслеживать эксперименты для воспроизводимости результатов.

Практическое применение и карьерные навыки

Создать портфолио из завершенных проектов для демонстрации навыков работодателю.
Правильно ставить задачу, подбирать методы и анализировать результат для решения бизнес-проблем.

Работы студентов онлайн-курсов

Бизнес-план ресторана

Курс: «Нейросети для бизнеса и управленцев»

Многомерная свёртка и определитель знаков дорожного движения

Курс: «Deep Learning»

Предсказание совершения целевого действия на сайте «СберАвтоподписка»

Курс: «Профессия Machine Learning Engineer»

Программа обучения

Чаще всего программа курса по глубокому обучению состоит из следующих разделов:

Фундамент: пишем код и понимаем математику ИИ

Синтаксис, структуры данных, основные библиотеки.
Работа с NumPy — массивы и Pandas — таблицы.

Ключевые разделы математики

Линейная алгебра: векторы, матрицы, операции.
Математический анализ: функции, производные, градиент.
Теория вероятностей и статистика: распределения, проверка гипотез.

Визуализация данных

Построение графиков с помощью Matplotlib и Seaborn для анализа.

Введение в машинное обучение

Основные понятия и типы задач.
Классические алгоритмы ML.
Линейная и логистическая регрессия, дерево решений.
Работа с библиотекой Scikit-learn для предсказательного моделирования.

Основы нейронных сетей и фреймворки

Устройство искусственного нейрона и простейшей сети.
Знакомство с фреймворками.
Обучение первой нейросети.

Свёрточные нейронные сети: CNN, Computer Vision

Принципы работы CNN.
Сверточные и пулинговые слои, их назначение.
Популярные архитектуры. Изучение и применение готовых моделей: VGG, ResNet, EfficientNet.
Практические задачи компьютерного зрения.

Обработка последовательностей и NLP

Рекуррентные нейронные сети RNN и их модификации.
Современные языковые модели. Применение BERT, GPT и их аналогов для решения задач.
Практика с библиотекой Hugging Face Transformers.

Подготовка модели к работе MLOps