Нейронные сети и Deep Learning — курс от Skillfactory
Курс по нейронным сетям и Deep Learning от Skillfactory для Python-разработчиков. Обучите 7 нейронных сетей, освойте TensorFlow, Keras, Transfer Learning и Reinforcement Learning. Решайте реальные бизнес-задачи: от распознавания изображений до обработки естественного языка. Выпускной хакатон в командном формате, сертификат на русском или английском языке. Партнер курса — NVIDIA Corporation.
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
- Skillfactory
- Автор
- Андрей Зимовнов, Дмитрий Коробченко, Skillfactory
- Длительность
- 9 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн, лекции преподавателей и практические задания на реальных кейсах
- Уровень
- Средний
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Skillfactory
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 105 600 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Разберёте принципы работы нейронных сетей и напишете первую нейросеть для распознавания рукописных цифр на Python. Освоите основы прямого и обратного распространения сигнала.
- Архитектура нейронных сетей
- Прямое распространение
- Обратное распространение
- Python
Введение в искусственные нейронные сети
Создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр на языке Python с нуля
Разберёте принципы работы нейронных сетей и напишете первую нейросеть для распознавания рукописных цифр на Python. Освоите основы прямого и обратного распространения сигнала.
- Архитектура нейронных сетей
- Прямое распространение
- Обратное распространение
- Python
Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
Создание модели распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
Освоите ключевые фреймворки для глубокого обучения. Научитесь строить и обучать модели с помощью Keras и TensorFlow на реальных датасетах.
- TensorFlow
- Keras
- FashionMNIST
- Модели классификации
Сверточные нейронные сети
Распознавание изображений в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
Изучите архитектуру сверточных нейронных сетей и примените их для задачи распознавания изображений. Разберёте слои свертки, пулинга и полносвязные слои.
- CNN
- Свертки
- Пулинг
- CIFAR-10
Оптимизация нейронной сети
Улучшение скорости и производительности сетей для кейса предыдущего модуля
Научитесь повышать точность и скорость обучения нейросетей. Освоите методы регуляризации, подбор гиперпараметров и техники оптимизации.
- Оптимизаторы
- Регуляризация
- Batch Normalization
- Dropout
Transfer Learning и Fine-tuning
Дообучение нейронной сети ImageNet для решения задачи классификации изображений
Освоите технику переноса обучения — использование предобученных на ImageNet моделей для решения собственных задач классификации с минимальным объёмом данных.
- Transfer Learning
- Fine-tuning
- ImageNet
- Предобученные модели
Обработка естественного языка (NLP)
Применение нейронных сетей для анализа и обработки текстовых данных
Разберёте методы обработки естественного языка с помощью нейронных сетей. Научитесь работать с текстовыми данными, эмбеддингами и рекуррентными архитектурами.
- NLP
- Рекуррентные сети
- Эмбеддинги
- Анализ текста
Сегментация и детектирование объектов
Проектирование нейронной сети для сегментации и обучение нейросети решать задачу детекции
Освоите задачи компьютерного зрения: семантическую сегментацию и детектирование объектов. Спроектируете и обучите нейросеть для решения этих задач.
- Сегментация
- Детекция объектов
- U-Net
- YOLO
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Создание агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
Изучите основы обучения с подкреплением и реализуете агента, способного играть в Pong. Разберёте алгоритм DQN и принципы взаимодействия агента со средой.
- Reinforcement Learning
- DQN
- Агенты
- Среды OpenAI Gym
Продвинутые нейронные сети
Знакомство с другими областями применения нейросетей и создание GAN для генерации изображений
Познакомитесь с генеративно-состязательными сетями и другими продвинутыми архитектурами. Создадите нейросеть GAN для генерации изображений.
- GAN
- Генеративные модели
- Автоэнкодеры
- Новые архитектуры
Выпускной хакатон
Командное соревнование с применением всех полученных навыков Deep Learning
Примените все полученные знания в командном соревновании. Решите реальную задачу бизнеса с использованием алгоритмов Deep Learning и добавите проект в портфолио.
- Kaggle
- Командная работа
- Соревнование
- Портфолио
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Специалистам Data Science, которые хотят углубить знания в Deep Learning
- →Разработчикам, знакомым с основами Machine Learning
- →Product-менеджерам, желающим понять возможности нейронных сетей
- →Всем, кто хочет использовать машинное обучение в работе или бизнесе
Требования
- →Знание Python и умение использовать его для анализа данных
- →Базовое понимание Machine Learning
- →Около 6-8 часов в неделю для обучения
Плюсы и минусы курса Нейронные сети и Deep Learning
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Партнер курса — NVIDIA Corporation
- Обучите 7 нейронных сетей на реальных задачах
- Выпускной хакатон в командном формате
- Преподаватели из Яндекс.Дзен и NVIDIA
- Сертификат на русском или английском языке
- Рассрочка на 36 месяцев с первым платежом через месяц
- Скидка 10% при полной оплате
- Реферальная программа — скидка 20% при приглашении друзей
Минусы
- Требуется знание Python и базовое понимание ML — не подойдет абсолютным новичкам
- Высокая полная стоимость без скидки — 132 452 рублей
- Точная длительность курса не указана на странице
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Перспективы профессии и зачем мне это нужно?
Насколько это сложно?
Для кого этот курс?
Что потребуется для успешного обучения?
Чем вы лучше бесплатных курсов?
Это действительно востребовано?
Какова политика возврата денег?
Перспективы профессии и зачем мне это нужно?
Рынку нужны специалисты по машинному обучению и нейронным сетям. Зарплата специалиста по данным HeadHunter составляет 130 000 - 300 000 рублей. Медианная зарплата специалиста по нейросетям — 200 000 рублей, доступно более 1 154 вакансий.
Насколько это сложно?
Для комфортного обучения необходимы базовые знания из области машинного обучения и умение работать с Python для анализа данных. Сомневающимся рекомендуют курс «Практический Machine Learning».
Для кого этот курс?
Для начинающих Data Scientist, разработчиков, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.
Что потребуется для успешного обучения?
Знание Python (потребуется установить его на компьютер), базовое понимание Machine Learning, около 6-8 часов в неделю и желание получить новые навыки.
Чем вы лучше бесплатных курсов?
Фокус на практику — принцип «одно занятие = одна задача». Вы будете решать реальные бизнес-кейсы и сможете добавить их в портфолио.
Это действительно востребовано?
Да, Deep Learning — передовая область Machine Learning. Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5 раз в течение ближайших 3 лет. Спрос на специалистов растет кратно каждый год.
Какова политика возврата денег?
Skillfactory возвращает стоимость обучения полностью или частично, когда это предусмотрено договором. Подробные условия описаны в разделе 4 оферты.