Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в.
Чему вы научитесь на курсе
- Освоить тему «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» на практике, с реальными задачами
- Работать с актуальным стеком и инструментами аналитики/ML
- Решать кейсы из индустрии и собрать проекты в портфолио
- Получать обратную связь от преподавателей-практиков
- Готовиться к собеседованиям на позиции в данных и ML
- Применять навыки на боевых задачах ещё во время обучения
Плюсы и минусы курса
Честный обзор от редакции ToolFox
Плюсы (5)
- +Практика на реальных и тренажёрных задачах из индустрии
- +Преподаватели-практики и поддержка кураторов
- +Документ — диплом установленного образца
- +Помощь выпускникам с трудоустройством
- +Онлайн-формат и рассрочка на оплату
Минусы (4)
- Полная стоимость профессиональных программ заметна.
Доступна рассрочка на 24 мес, которая снижает ежемесячный платёж; в курс входят практика, проекты и помощь с трудоустройством.
- Результат зависит от самостоятельной практики и решения задач.
Программа построена на практических заданиях с обратной связью и тренажёрах, а кураторы помогают не бросить обучение.
- Онлайн-формат требует самоорганизации без офлайн-аудитории.
Записи занятий сохраняются, обучение идёт в удобном темпе, а преподаватели и кураторы поддерживают на протяжении курса.
- Помощь с трудоустройством не гарантирует оффер автоматически.
Школа помогает с резюме, портфолио и подготовкой к собеседованиям; итог зависит от ваших навыков и активности на рынке.
Программа курса
Подробная программа: 16 модулей
Блок 1
6 модулейЧасть программы курса
0Модуль 1
ВВОДНЫЙ
Модуль 1
ВВОДНЫЙПогрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.
1Модуль 2
Модуль 2
Поймете принципы сборки нейросети. Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch. Узнаете, как выстроить процесс обучения нейронной сети в рамках конвейера глубинного обучения (пайплайна DL).
2Модуль 3
Модуль 3
Освоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.
3Модуль 4
Модуль 4
Начнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.
4Модуль 5
Модуль 5
Познакомитесь с задачами NLP (обработка текстов). Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.
5Модуль 6
Модуль 6
Узнаете, что такое LLM (большие языковые модели) сети, и как с ними работать. Научитесь работать с нейросетью в облаке. Поймете процесс деплоя (развертывания) в DL.
Часть 2Блок 2
6 модулей
Часть программы курса
6Модуль 7
Модуль 7
Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.
7Модуль 8
Модуль 8
Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.
8Модуль 9
Модуль 9
Поймете отличия задач генерации текста от классификации. Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки. Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети.
9Модуль 10
Модуль 10
Узнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM. Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций.
10Модуль 11
Модуль 11
Изучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике.
11Модуль 12
Модуль 12
Узнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера. Научитесь решать задачи превода текста.
Часть 3Блок 3
4 модуля
Часть программы курса
12Модуль 13
Модуль 13
Поймете, чем дообучение лучше обучения с нуля. Узнаете, чем отличаются способы дообучения. Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач (задач, для которых дообучается или используется
13Модуль 14
Модуль 14
Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей. Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT
14Модуль 15
Модуль 15
Поймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач. Изучите ценность механизма внимания. Вникнете в суть архитектуры трансформера.
15Модуль 16
Модуль 16
Поймете причины ограничения длины контекста трансформерных моделей. Изучите способы уменьшения сложности применения модели. Узнаете, какие существуют способы увеличения длины контекста. Научитесь увеличивать длину
Программа может незначительно отличаться в зависимости от выбранного тарифа. Точную программу уточняйте у школы.
Кому подойдёт курс
Подойдёт, если вы:
- →Новичков, которые входят в аналитику и Data Science с нуля
- →Тех, кто хочет сменить профессию и работать с данными
- →Аналитиков и инженеров, которые углубляют навыки
- →Специалистов, которым нужны данные и ML в текущей работе
- →Тех, кому удобно учиться онлайн в своём темпе
Что нужно для старта:
- •Компьютер и доступ в интернет
- •Базовые навыки работы с компьютером; большинство программ стартуют с нуля
О школе Karpov.Courses
Страница школы: все курсы и профиль →
Ведущий эксперт
Курсы ведут преподаватели-практики из индустрии аналитики и Data Science.
Команда школы
Кураторы сопровождают обучение, проверяют задания и дают обратную связь.
Условия возврата средств
Право на возврат закреплено законом (ст. 32 ЗоЗПП) — независимо от условий договора.
Полный возврат 100%
Возврат за непройденную часть обучения по договору и оферте школы.
- Запрос направлен до начала обучения
- Доступ к материалам ещё не открыт
Частичный возврат
- Возврат за непройденную часть за вычетом фактически понесённых расходов
Точные условия — в договоре и публичной оферте на сайте Karpov.Courses. ToolFox не участвует в финансовых расчётах между учеником и школой.
Сравнение с альтернативными курсами
Похожие программы от других школ — сравните по ключевым параметрам
| Параметр | Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) Karpov.Courses Текущий | Аналитик данных с нуля Sky.pro | Профессия Аналитик данных + ИИ ProductStar | Аналитик данных Академия ТОП |
|---|---|---|---|---|
| Цена | 124 900 ₽ от 5 204 ₽/мес | 134 640 ₽ от 5 500 ₽/мес ↓ Текущий курс дешевле на 9 740 ₽ | 90 202 ₽ от 2 784 ₽/мес | — |
| Длительность | 4 мес | 12 мес | 12 мес | 5 мес |
| Документ | Диплом установленного обр… | Диплом о профессиональной… | Диплом о профессиональной… | Удостоверение о повышении… |
| Уровень | Все уровни | С нуля | С нуля | С нуля |
| Формат | Онлайн: видеоматериалы и вебин… | Онлайн: видеоуроки, текстовые … | Онлайн: видеоуроки на платформ… | Дистанционно: видеоуроки и мат… |
| Подробнее | На этой странице | Открыть → | Открыть → | Открыть → |
- Цена:
- 124 900 ₽
- Длительность:
- 4 мес
- Документ:
- Сертификат
- Уровень:
- Все уровни
- Цена:
- 134 640 ₽
- Длительность:
- 12 мес
- Документ:
- Сертификат
- Уровень:
- С нуля
- Цена:
- 90 202 ₽
- Длительность:
- 12 мес
- Документ:
- Сертификат
- Уровень:
- С нуля
- Цена:
- —
- Длительность:
- 5 мес
- Документ:
- Сертификат
- Уровень:
- С нуля
Данные взяты со страниц школ на дату последнего обновления карточек (18.06.2026). В сравнении показаны базовые цены без акций. Альтернативы выбраны автоматически — по одной от каждой школы из той же подкатегории каталога.
ℹ️ Дополнительная информация
🇷🇺 Для пользователей из России
Обучение онлайн из любого региона. Есть казахстанский домен школы.
Отзывы и оценки пользователей о курсе
Только реальные отзывы посетителей ToolFox · оставьте свой и помогите другим выбрать
Частые вопросы о курсе
Ответы на главные вопросы перед записью
Какой документ выдают после курса?
Подойдёт ли курс новичку без опыта?
Сколько длится обучение и в каком формате?
Сколько стоит курс и есть ли рассрочка?
Помогают ли с трудоустройством?
Можно ли вернуть деньги, если курс не подойдёт?
Подойдёт ли курс новичку без опыта?
Большинство программ школы рассчитаны на старт с нуля. Материал идёт от основ к практике, а задания и тренажёры помогают закрепить навыки. Специальная подготовка не требуется — достаточно компьютера, интернета и желания освоить работу с данными.
Сколько длится обучение и в каком формате?
Программа рассчитана примерно на 4 мес. Обучение проходит онлайн: видеоматериалы и вебинары, практика на реальных и тренажёрных задачах, поддержка преподавателей и кураторов. Заниматься можно из любого региона; записи занятий сохраняются.
Сколько стоит курс и есть ли рассрочка?
Стоимость указана на странице курса; в школе действуют скидки и рассрочка (например, на 24 мес), которая снижает ежемесячный платёж. Актуальную цену и условия оплаты уточняйте на сайте Karpov.Courses.
Помогают ли с трудоустройством?
Да, школа помогает выпускникам с поиском работы: поддержка с резюме и портфолио, подготовка к собеседованиям и карьерные консультации. По данным школы, значительная часть выпускников находит работу после обучения. При этом гарантировать трудоустройство школа не может — результат зависит от ваших навыков, портфолио и активности на рынке.
Можно ли вернуть деньги, если курс не подойдёт?
Условия возврата определяются договором и публичной офертой школы. По общему правилу вы вправе отказаться от услуги с возмещением фактически понесённых расходов за непройденную часть обучения. Точные условия — в договоре на сайте Karpov.Courses; ToolFox в финансовых расчётах между учеником и школой не участвует.
Заинтересовала программа?
Перейдите на сайт школы для записи. Партнёрские условия и доступные тарифы.
Об этом обзоре: ToolFox — партнёрский агрегатор онлайн-курсов. Мы собираем структурированную информацию о программах разных школ и можем получать вознаграждение от школы, если вы записываетесь по ссылке с нашего сайта. На цену для вас это не влияет. Решение о записи вы принимаете самостоятельно на основе этого обзора и собственного исследования.
