Name: Deep Learning
Price: 45500 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.5 (2 reviews)

Длительность3 мес.

ФорматОнлайн

УровеньПродвинутый

Стартс 14 сентября

ДокументУдостоверение о повышении квалификации

Глубокое обучение Компьютерное зрение Машинное обучение Нейронные сети Работа с нейросетями NumPy Pandas Python Scikit-learn

Мнение редакции

8.2/10

Это редкий на рынке случай, когда курс не притворяется входом в профессию. Требования вынесены отдельным блоком и написаны без обтекаемых слов: уметь программировать на Python и знать Pandas, NumPy и Scikit-learn; разбираться в основах и типах задач машинного обучения; владеть терминологией и понимать метрики accuracy, precision, recall, MSE. Адресаты названы там же: программисты, которые хотят зайти в новую сферу, и аналитики с дата-сайентистами, которым нужно углубление. Если вы не закрываете список требований, идти сюда нельзя, и школа этого не скрывает.

Содержание для 103 часов необычно широкое. Курс не останавливается на свёрточных сетях, как большинство коротких программ по нейросетям: после компьютерного зрения идёт полноценный NLP-блок с RNN, GRU, LSTM и эмбеддингами, затем encoder-decoder с механизмом внимания, затем генеративные состязательные сети и обучение с подкреплением. Такой охват за два с половиной месяца означает высокий темп и отсутствие права отстать.

Формат здесь принципиально другой, чем на коротких курсах Нетологии. Занятия идут по расписанию, вебинары не чаще двух раз в неделю после 19:00 по Москве, на лекции и практику нужно закладывать около 10 часов в неделю. Эксперты дают развёрнутую обратную связь по практическим работам, есть наставники и чат с одногруппниками, дедлайны можно двигать, а обучение приостанавливать на срок до полугода. Записи занятий хранятся три года. Это уже похоже на учебный процесс, а не на видеокурс.

Чего на странице нет, так это любого разговора о работе. Ни зарплат, ни карьерного центра, ни помощи с резюме, ни даже карьерного видеокурса, который встречается у соседних программ школы. Есть строка «Ваше резюме после обучения: Deep Learning Expert» и всё. Для курса повышения квалификации это логично: предполагается, что работа у вас уже есть, а курс нужен, чтобы решать на ней новые задачи.

Вердикт: плотный курс по глубокому обучению для тех, кто уже работает с данными: 103 часа, свёрточные сети, NLP, attention, GAN и обучение с подкреплением, вебинары по расписанию и защита диплома перед экспертом, но входной порог высокий, а помощи с трудоустройством нет вовсе.

Плюсы

входные требования перечислены поимённо: Python с Pandas, NumPy и Scikit-learn, основы машинного обучения и метрики accuracy, precision, recall, MSE
охват шире обычных курсов по нейросетям: кроме компьютерного зрения есть NLP, механизм внимания, GAN и обучение с подкреплением
живые вебинары по расписанию и развёрнутая обратная связь экспертов по практическим работам, а не задания в никуда
дипломный проект на свою тему с защитой перед экспертом, тему можно взять реальным кейсом партнёра Dodo Brands
дедлайны можно двигать, обучение приостановить на срок до 6 месяцев, а записи занятий хранятся три года
удостоверение о повышении квалификации установленного образца, школа обучает по государственной лицензии

Минусы

помощи с трудоустройством нет вовсе: ни карьерного центра, ни разбора резюме, ни карьерного видеокурса
зарплатных ориентиров на странице нет ни одного, оценить окупаемость по материалам школы невозможно
высокий входной порог отсекает новичков: без Python и машинного обучения первый же блок про регрессию и оптимизацию не читается
цифры на странице расходятся: 2,5 месяца в шапке против 3 месяцев в форме оплаты, 8 проектов в портфолио против 15 домашних заданий и итоговой работы в программе

Кому подходит

Программистам, которые заходят в машинное обучение

Школа адресует курс им прямо: разберётесь в инструментах машинного обучения, разовьёте системное мышление и сможете проявить себя в новой сфере.

Аналитикам и дата-сайентистам

Углубление уже имеющихся знаний, чтобы начать решать принципиально новые задачи и повысить свою ценность на рынке труда.

Тем, кто уже держит Python и классический ML

Требования названы поимённо: Pandas, NumPy, Scikit-learn, основы и типы задач машинного обучения, метрики accuracy, precision, recall, MSE.

Тем, кому нужен диплом с защитой

Итоговая работа на свою тему защищается перед экспертом, за курс выдают удостоверение о повышении квалификации по государственной лицензии.

Кому курс не подойдёт

новичкам в программировании и анализе данных: без Python и основ машинного обучения первый же блок с регрессией и оптимизацией окажется нечитаемым
тем, кто ищет профессию с трудоустройством: карьерной поддержки на этом курсе нет ни в каком виде
тем, у кого нет 10 часов в неделю и свободных вечеров: вебинары идут по расписанию после 19:00 по Москве

Чем отличается от других курсов направления

Прямой сосед в каталоге ровно один: «Deep Learning Engineer» от karpov.courses за 89 000 рублей и 4 месяца. Он почти вдвое дороже и длиннее, и это принципиально разные форматы: там инженерная программа с упором на вывод моделей в продакшн, здесь курс повышения квалификации на 103 часа с академическим охватом от персептрона до GAN и обучения с подкреплением. За 45 500 рублей вы получаете вебинары по расписанию, обратную связь экспертов и защиту диплома, но не получаете ни карьерной поддержки, ни зарплатных ориентиров, тогда как у более дорогих инженерных программ карьерный блок обычно есть. Если задача расширить компетенции внутри текущей работы, разница в цене в пользу этого курса. Если задача сменить позицию и вам нужна помощь с трудоустройством, смотрите в сторону программ с карьерным центром: здесь его нет.

Обзор курса

Для кого это сделано

Курс адресован двум группам, и обе названы на странице. Программистам: разобраться в инструментах машинного обучения, развить системное мышление и проявить себя в новой сфере. Аналитикам и дата-сайентистам: углубить знания и начать решать принципиально новые задачи. Никаких обещаний профессии с нуля здесь нет, документ соответствующий: удостоверение о повышении квалификации.

Что нужно уметь до старта

Блок «Что нужно для обучения» состоит из трёх пунктов. Первый: уметь программировать на Python и знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn. Второй: разбираться в основах и типах задач машинного обучения. Третий: владеть терминологией и понимать основные метрики машинного обучения, в тексте перечислены accuracy, precision, recall и MSE. Требований к образованию на странице нет.

Как устроена нагрузка

38 часов теории и 65 часов практики, всего 103 часа. Занятия проходят по расписанию не чаще двух раз в неделю после 19:00 по московскому времени, на лекции и практические задания школа просит закладывать около 10 часов в неделю. Поток идёт с 14 сентября по 30 ноября. Записи вебинаров, видеолекции и материалы хранятся в личном кабинете, к записям занятий доступ сохраняется три года. Если не успеваете, дедлайны по заданиям можно двигать, а обучение приостановить на срок до 6 месяцев.

Что входит в стоимость

За 45 500 рублей это программа целиком, 15 домашних заданий, вебинары с преподавателями, развёрнутая обратная связь экспертов по практическим работам, поддержка наставников и координаторов, дипломный проект с защитой перед экспертом и удостоверение о повышении квалификации по государственной лицензии. Тему диплома вы выбираете сами: классификация или генерация текстов, распознавание и сегментация объектов на фото и видео, машинный перевод. Можно взять реальный кейс партнёра школы, компании Dodo Brands, и работать над ним месяц под руководством экспертов программы. Доступны оплата частями, рассрочка без переплат, скидка 10 % при оплате одним платежом и налоговый вычет 13 %.

Где программа проседает

Первое: помощи с трудоустройством нет вообще, ни карьерного центра, ни видеокурса, ни разбора резюме. Второе: зарплат на странице нет ни одной цифры, поэтому оценить окупаемость по материалам школы не получится. Третье: длительность спорит сама с собой, школа пишет «2,5 месяца» в шапке и в заголовке программы, а форма оплаты и каталог показывают 3 месяца. Четвёртое: количество проектов тоже разное в разных местах страницы, в шапке обещают 8 проектов в портфолио, а в программе речь идёт о 15 домашних заданиях и итоговой работе. Пятое: курс идёт совместно с партнёром, но название партнёра на странице набрано логотипом и текстом не читается.

Что вы реально унесёте

Список проектов на странице конкретный, и по нему хорошо видно охват: классификатор для FashionMNIST, определитель дорожных знаков на многомерных свёртках, рекуррентная сеть с генератором строф «Евгения Онегина», Dense-Attention для encoder-decoder архитектуры в составе диалогового бота. Плюс дипломная работа на выбранную вами задачу с защитой. Для резюме это набор, который можно показывать: не одна модель на учебных данных, а разные классы задач.

Итог

Плотная программа по глубокому обучению, которая за 103 часа успевает пройти и компьютерное зрение, и NLP, и генеративные модели, и обучение с подкреплением, с живыми вебинарами, обратной связью экспертов и защитой диплома. За 45 500 рублей это сильное предложение для аналитика или разработчика, который уже держит Python и машинное обучение. Тем, кто ищет вход в профессию и помощь с работой, здесь не найдётся ни первого, ни второго.

Программа курса

1Основы нейронных сетей

Базовые элементы нейронной сети, линейная и логистическая регрессия, построение простой сети для задач регрессии и классификации.

2Многослойная нейронная сеть

Многослойный персептрон, оценка качества обучения, переобучение, методы оптимизации от градиентного спуска до его модификаций, регуляризация: ранняя остановка, L1 и L2, dropout, batch normalization.

3Свёрточные сети и компьютерное зрение

Многомерные свёртки, padding и stride, pooling, классические архитектуры LeNet, AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet.

4Поиск объектов на изображении

Прикладные задачи Object Detection и Object Localization, распознавание и сегментация объектов на фото и видео.

5NLP с нуля

Классические RNN, GRU и LSTM, ячейки и эмбеддинги, encoder-decoder архитектуры, от Word2Vec до NER, машинного перевода и определения тональности текста.

6Механизм внимания и генерация

Dense-Attention для encoder-decoder архитектур, обучение языковых моделей, генерация текстов и изображений.

7Генеративные состязательные сети и обучение с подкреплением

Базовая архитектура GAN, идея дискриминатора и генератора, типы и проблемы генеративных состязательных сетей, много практики на генерацию изображений и объектов, глубокое обучение с подкреплением.

8Итоговый проект и защита

Тему выбираете сами: классификация или генерация текстов, распознавание и сегментация объектов, машинный перевод. Можно взять реальный кейс партнёра Dodo Brands. Работа идёт месяц под руководством экспертов, в конце защита диплома перед экспертом.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

строить простые и многослойные нейронные сети для задач регрессии и классификации
бороться с переобучением: применять раннюю остановку, L1 и L2, dropout и batch normalization
работать с многомерными свёртками и классическими архитектурами компьютерного зрения
находить и локализовать объекты на изображениях, сегментировать объекты на фото и видео
реализовывать NLP с нуля: RNN, GRU, LSTM, эмбеддинги и encoder-decoder
применять механизм внимания и обучать языковые модели
генерировать тексты и изображения, собирать и отлаживать генеративные состязательные сети
доводить задачу до диплома: выбрать тему, обучить модель и защитить результат перед экспертом

Как проходит обучение

Вебинары по расписанию

Занятия проходят не чаще двух раз в неделю после 19:00 по Москве, поток идёт с 14 сентября по 30 ноября.

Около 10 часов в неделю

Столько школа просит закладывать на лекции и практические задания.

Обратная связь экспертов

Эксперты дают развёрнутую обратную связь по практическим работам, а студенты обмениваются опытом с одногруппниками в чате.

Поддержка наставников и координаторов

Наставники помогают разобраться в сложной теме и выполнить задания, координаторы отвечают на организационные вопросы и напоминают о дедлайнах.

Гибкие дедлайны и пауза до полугода

Если не успеваете, дедлайны по заданиям можно двигать, а обучение приостановить на срок до 6 месяцев.

Записи хранятся три года

Записи вебинаров, видеолекции и материалы остаются в личном кабинете, к занятиям можно вернуться и после выпуска.

Преподаватели

Алексей Миронов
Руководитель направления по исследованию данных, Сбер

Мурат Апишев
Руководитель направления R&D в сфере NLU/NLP, Just AI

Юлия Пономарева
Учёный по данным (Data Scientist), фрилансер

Даниил Корогодский
Старший фулстек-инженер, (Senior Fullstack Engineer) в RBmedia

Валерия Байдаченко
Computer vision engineer, Sportradar

Егор Бедринский
Разработчик ML, Яндекс

Часто задаваемые вопросы

Что нужно знать до старта?

Требования названы отдельным блоком: уметь программировать на Python и знать библиотеки Pandas, NumPy и Scikit-learn; разбираться в основах и типах задач машинного обучения; владеть терминологией и понимать метрики accuracy, precision, recall и MSE. Курс рассчитан на программистов, аналитиков и дата-сайентистов, а не на новичков.

Сколько длится курс и какая нагрузка?

Объём назван точно: 38 часов теории и 65 часов практики, всего 103 часа. Поток идёт с 14 сентября по 30 ноября. Занятия по расписанию не чаще двух раз в неделю после 19:00 по Москве, на лекции и практику школа просит около 10 часов в неделю. В шапке страницы длительность указана как 2,5 месяца, в форме оплаты и в каталоге как 3 месяца.

Проверяют ли работы и есть ли живые занятия?

Да. Формат заявлен как вебинары и практические задания, эксперты дают развёрнутую обратную связь по практическим работам. Есть наставники, которые помогают разобраться в сложной теме, и координаторы по организационным вопросам.

Какой документ выдают?

Удостоверение о повышении квалификации. Нетология обучает по государственной лицензии и выдаёт документы установленного образца. Это не диплом о профессиональной переподготовке: курс относится к повышению квалификации.

Что войдёт в портфолио?

На странице перечислены классификатор для FashionMNIST, определитель дорожных знаков на многомерных свёртках, рекуррентная сеть с генератором строф «Евгения Онегина» и Dense-Attention для encoder-decoder архитектуры в составе диалогового бота. Плюс дипломная работа. В шапке школа обещает 8 проектов, а в описании программы говорит о 15 домашних заданиях и итоговой работе.

Как устроен дипломный проект?

Тему вы выбираете самостоятельно: классификация или генерация продолжения текстов, распознавание или сегментация объектов на фото и видео, машинный перевод. Можно взять реальный кейс партнёра школы, компании Dodo Brands. Работа идёт месяц под руководством экспертов программы, в конце защита перед экспертом.

Помогают ли с трудоустройством?

Нет. На странице этого курса нет ни карьерного центра, ни помощи с резюме, ни доступа к вакансиям. Единственное упоминание карьеры это строка «Ваше резюме после обучения: Deep Learning Expert» с перечнем ключевых навыков.

Что делать, если не успеваю за потоком?

Расписание есть, но дедлайны по заданиям можно двигать, а обучение приостановить на срок до 6 месяцев. Записи занятий хранятся в личном кабинете три года, поэтому вернуться к пропущенному материалу можно и позже.

Отзывы о курсе «Deep Learning»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

НатальяЧелябинск08.06.2026

Достоинства: вебинары живые, дедлайны можно двигать

Недостатки: требования на входе надо читать буквально

Пришла из бэкенда, Python сильный, а машинное обучение знала поверхностно, метрики путала. Зря понадеялась, что разберусь по ходу: первые три недели догоняла теорию отдельно. Дальше пошло, помог чат с одногруппниками и наставник. Отдельно ценно, что обучение можно поставить на паузу, я брала две недели из-за работы. Расстроило только, что длительность на сайте написана по-разному, планировала под 2,5 месяца, а фактически растянулось на три.

👍 0👎 0

КириллНижний Новгород01.03.2026

Достоинства: за 103 часа успевают и зрение, и NLP, и GAN

Недостатки: про работу на странице нет ни слова, и это правда

Работаю аналитиком, классический ML был, нейросети собирал по статьям и кусками. Здесь впервые получилась система: от персептрона и регуляризации к свёрткам, потом рекуррентные и attention, в конце генеративные. Темп высокий, десять часов в неделю это минимум, у меня выходило больше на блоке с детекцией. Обратную связь по практикам дают развёрнутую, это не отписка. Диплом делал на своей рабочей задаче, защита прошла нормально. Карьерной помощи никакой, но я за ней и не шёл.