Курс Нейросети на Python
Погрузитесь в мир глубокого обучения с нашим комплексным курсом «Нейросети на Python«. Этот курс предназначен для разработчиков, аналитиков и всех, кто хочет освоить теоретические и практические аспекты создания, обучения и применения нейронных сетей с использованием языка Python и его библиотек. Вы начнете с самых основ, изучите математический аппарат, лежащий в основе нейронных сетей, и постепенно перейдете к созданию и настройке сложных архитектур для решения реальных задач в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и многого другого. Обучение нейросетей на Python еще никогда не было таким доступным и структурированным.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| PYNN | 17 ноября 2025 09 февраля 2026 |
54 000 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 6 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Курс Нейросети на Python
Начинающие Data Scientists
сможете расширить свой инструментарий, добавив в него мощные методы глубокого обучения для построения более точных и сложных предиктивных нейросетей
Разработчики на Python
научитесь интегрировать модели машинного и глубокого обучения в свои приложения, откроете для себя новые возможности Python и сможете решать нетривиальные задачи, связанные с искусственным интеллектом
Студенты и исследователи
Курс даст вам прочную теоретическую базу и практические навыки для проведения исследований и реализации собственных проектов в области нейронных сетей
IT-специалисты
Если вы хотите перейти в сферу Data Science и Machine Learning, наш курс станет вашим надежным проводником, предоставив все необходимые знания с нуля
Программа курса «Нейросети на Python»
Хотите заглянуть «под капот» технологий, которые позволяют распознавать лица на фото, переводить речь или предсказывать курсы валют? Искусственные нейронные сети — это мощнейший инструмент современного Machine Learning, вдохновленный работой человеческого мозга. Они способны обучаться на данных и решать сложнейшие задачи, недоступные классическим алгоритмам. Наш 6-дневный практический курс — это ваш входной билет в мир нейронных сетей. Вы не только поймете их принципы работы, но и создадите свою первую нейросеть на Python.
- Основные терминология и понятия нейронных сетей
- Классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения
- Виды данных, понятие датасета
- Полносвязные нейросети
Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных, построение полносвязной нейронной сети.
Программа курса «PYNN: Курс Введение в нейронные сети на Python»
Отправить ссылку на:
Как проходит обучение
Дистанционный формат
Обучение проходит онлайн 6 дней, по 4 академических часа. Обучение проходит в режиме реального времени на платформе для видеоконференций. Вы сможете задавать вопросы преподавателю голосом или в чате, как в обычной аудитории.
Практическая направленность
После каждого теоретического блока вы выполняете задания для отработки навыков и также можете порабаоть с домашними заданиями на кластере доступном 24 часа для закрепления материала
Доступ к записям
Все занятия записываются и доступны в вашем личном кабинете на ряду с другими методическими материалами.
Поддержка в чате
Опытные наставники проверяют ваши домашние задания, дают обратную связь и помогают разобраться со сложными темами в специальном чате. Чат сохраняется и после завершения курса.
Что вы получите в результате обучения?
- Глубокое понимание теории: Вы не просто научитесь вызывать функции из библиотек, а разберетесь в математических принципах, лежащих в основе нейронных сетей, включая линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей.
- Практические навыки программирования: Вы освоите ключевые библиотеки для обучения нейронных сетей на Python, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn, и, конечно же, фреймворки глубокого обучения — TensorFlow и Keras, а также коснетесь PyTorch.
- Умение решать реальные задачи: Вы научитесь применять нейронные сети для классификации изображений, анализа текстов, прогнозирования временных рядов и других актуальных задач.
- Создание портфолио: В ходе курса вы выполните несколько практических проектов, которые сможете с гордостью добавить в свое портфолио и продемонстрировать потенциальным работодателям.
- Навыки оптимизации и развертывания: Вы узнаете, как настраивать гиперпараметры, бороться с переобучением, оптимизировать производительность моделей и готовить их к развертыванию в реальных системах.
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
- Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
- Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека, сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей Yolo, SSD, fRCNN, U-net
- Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy.
- Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей
Профессиональные компетенции:
- Руководитель отдела искусственного интеллекта в компании Rubetek. Специализируюсь на разработке систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge- устройствах.
- Эксперт по внедрению MLOps-практик для автоматизации процессов разработки и создания ML-решений. Проектирую архитектуру систем и настраиваю ETL-процессы для работы с данными.
- Специализация: разработка систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge — устройствах.
- Опыт: распознавание лиц и автомобильных номеров, включая спецтранспорт; защита от спуф-атак; распознавание серийных номеров и показаний счётчиков воды; трекинг людей и транспортных средств; контроль качества и обнаружение брака на производстве.
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Отзывы слушателей курса
Оставить отзывЧасто задаваемые вопросы (FAQ)
На практике вы самостоятельно создадите собственную нейросеть, решив задачи классификации с помощью этой модели машинного обучения. В результате освоения программы курса вы овладеете основными навыками создания веб-сервисов на базе нейросетей и сможете выбрать наилучшую
архитектуру нейросети для конкретной бизнес-задачи.
Отправьте заявку на обучение
Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня