Глубокое обучение (Deep Learning) — курс от Нетология
Трёхмесячный курс повышения квалификации от Нетологии для аналитиков и data scientists, желающих углубиться в нейросети. Программа охватывает все ключевые архитектуры: свёрточные сети (CNN) от LeNet до DenseNet для компьютерного зрения, рекуррентные сети (RNN, GRU, LSTM) для обработки последовательностей и генерации текста, автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети (GAN) для создания изображений, а также обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Курс включает 40 практических заданий и 14 проектов для портфолио. Дипломный проект на выбор: классификация текстов, распознавание объектов, сегментация изображений или машинный перевод.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- Нетология
- Длительность
- 3 мес, 10 ч/нед
- Формат
- Онлайн: вебинары 2 раза в неделю после 19:00 МСК
- Уровень
- Продвинутый
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Удостоверение о повышении квалификации
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 57 321 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Изучите архитектуру персептрона и построение моделей для задач регрессии и классификации. Разберётесь в функциях активации, функциях потерь и алгоритме обратного распространения ошибки — фундаменте всего глубокого обучения.
- Персептрон
- Регрессия
- Классификация
- Функции активации
- Обратное распространение ошибки
Основы нейронных сетей
Персептрон, модели для регрессии и классификации, фундамент глубокого обучения
Изучите архитектуру персептрона и построение моделей для задач регрессии и классификации. Разберётесь в функциях активации, функциях потерь и алгоритме обратного распространения ошибки — фундаменте всего глубокого обучения.
- Персептрон
- Регрессия
- Классификация
- Функции активации
- Обратное распространение ошибки
Свёрточные нейросети (CNN)
Архитектуры CNN от LeNet до DenseNet для задач компьютерного зрения
Освоите механизмы свёрток: Padding, Stride, Pooling. Изучите эволюцию архитектур от LeNet до DenseNet. Научитесь применять Transfer Learning для ускорения обучения и решения задач классификации и детекции изображений.
- Свёртки
- Padding
- Stride
- Pooling
- LeNet
- AlexNet
- VGG
- ResNet
- DenseNet
- Transfer Learning
Рекуррентные сети (RNN)
GRU, LSTM, генерация текста и языковые модели
Изучите рекуррентные архитектуры: GRU и LSTM для обработки последовательностей. Научитесь строить языковые модели и генерировать текст с помощью нейросетей. Разберёте особенности работы с временными и текстовыми данными.
- RNN
- GRU
- LSTM
- Генерация текста
- Языковые модели
- Обработка последовательностей
Автоэнкодеры и GAN
Генеративные модели для создания изображений и style transfer
Освоите автоэнкодеры для сжатия и восстановления данных, вариационные автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети (GAN). Научитесь генерировать реалистичные изображения и применять style transfer.
- Автоэнкодеры
- Вариационные автоэнкодеры
- GAN
- Генерация изображений
- Style Transfer
Обучение с подкреплением (RL)
Глубокое обучение с подкреплением: агенты, среды и награды
Познакомитесь с обучением с подкреплением: концепция агентов и сред, функции награды, Q-Learning. Разберёте применение RL в играх, робототехнике и оптимизации бизнес-процессов.
- Reinforcement Learning
- Агенты
- Среды
- Функции награды
- Q-Learning
Дипломный проект
MVP-проект на выбор: классификация текстов, детекция, сегментация или перевод
Выполните дипломный проект на выбор: классификация текстов, распознавание объектов на фото/видео, сегментация изображений или машинный перевод. Проект станет полноценной работой в портфолио.
- Проект
- MVP
- Классификация текстов
- Детекция объектов
- Сегментация
- Машинный перевод
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Data Scientists, углубляющие знания в Deep Learning
- →ML-инженеры, желающие освоить нейросетевые архитектуры
- →Аналитики с опытом Python и классического ML
Требования
- →Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn на уверенном уровне
Плюсы и минусы курса Глубокое обучение (Deep Learning)
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- 14 проектов для портфолио
- 40 практических заданий
- Все ключевые архитектуры: CNN + RNN + GAN + RL в одном курсе
- Удостоверение о повышении квалификации государственного образца
- Вебинары после 19:00 — удобно для работающих специалистов
Минусы
- Не для новичков — требуется уверенное знание Python и ML
- Три месяца — каждая тема разбирается достаточно сжато
- Записи вебинаров хранятся 3 года, а не бессрочно
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Похожие курсы
Data Science с нуля
Skillfactory
«Data Science с нуля» от Skillfactory — программа обучения за 13.5 месяцев с нуля до Junior Data Scientist. 53 тематических блока, 80% практики, 8 про...
Профессия Data Scientist с AI
GeekBrains
«Профессия Data Scientist с AI» от GeekBrains — девятимесячная программа обучения Data Science с нуля. Курс охватывает Python, математику, статистику,...
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли опыт в Machine Learning?
Какой дипломный проект можно выполнить?
Какой документ выдаётся по окончании?
Можно ли совмещать с работой?
Сколько длится доступ к материалам?
Нужен ли опыт в Machine Learning?
Да. Курс рассчитан на специалистов с уверенным знанием Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn. Без этого фундамента программа будет сложной.
Какой дипломный проект можно выполнить?
На выбор: классификация текстов, распознавание объектов на фото/видео, сегментация изображений или машинный перевод. Каждый проект — полноценная работа для портфолио.
Какой документ выдаётся по окончании?
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца. Курс имеет государственную лицензию на образовательную деятельность.
Можно ли совмещать с работой?
Да. Вебинары проходят 2 раза в неделю после 19:00 по Москве. Понадобится около 10 часов в неделю на обучение и практику.
Сколько длится доступ к материалам?
Записи вебинаров и учебные материалы доступны в течение 3 лет после окончания курса.