Главная / Курсы / На Python / для разработчиков / Нейросети для разработчиков

Нейросети на Python / для разработчиков Диплом о профпереподготовке Рассрочка 1.5 мес Для новичков Онлайн

Нейросети для разработчиков

Академия Эдюсон
онлайн-школа · 32 курса

Разработчики тратят время на рутинные задачи: написание шаблонного кода, поиск ошибок, документирование. Нейросети берут эту работу на себя.

▴ 4.3оценка редакции
Стоимостьот 35 000 ₽
Рассрочкаот 5 833 ₽/мес× 12 мес
Длительность1.5 мес
ФорматОнлайн
ДокументДиплом о профпереподготовке
ШколаАкадемия Эдюсон
НаправленияНейросети на Python / для разработчиков

Оценка редакции ▴ 4.3

Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.

✓Плюсы

  • Диплом о профпереподготовке гос. образца
  • Рассрочка без процентов
  • Личный куратор на 365 дней и доступ к материалам навсегда

–Минусы

  • Нет помощи с трудоустройством
  • Ограниченное покрытие фундаментальных навыков машинного обучения
Для кого

Для разработчиков, которые хотят быстро внедрить нейросети в свою работу и автоматизировать рутинные задачи кодирования.

Бонусы и преимущества

Налоговый вычет 13%Можно вернуть до 13% стоимости через налоговый вычет.
Бессрочный доступДоступ к материалам курса навсегда после окончания.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
Дополнительные преимущества3 подарочных курса при бронировании скидки 60% до 12 мая

Чему учит курс

  • Использовать промпт-инжиниринг
  • Внедрить нейросети в процессы
  • Ускорить разработку продуктов
  • Писать код с помощью нейросетей
  • Автоматизировать тестирование
  • Генерировать документацию автоматически

Программа курса (7 модулей)

Онлайн-курс для разработчиков, который за 1.5 месяца научит использовать нейросети для ускорения разработки, автоматизации процессов и создания новых продуктов. Рассчитан на разработчиков, желающих повысить свою конкурентоспособность и новичков, которым нужна помощь в освоении сложных тем.

  1. 1
    Как учиться эффективно
    Инструкция по обучению на платформе Эдюсон
  2. 2
    Введение в нейросети и промпт-инжиниринг
    Что такое нейросети и как их использовать
  3. 3
    Бонусный модуль: ИИ-навигатор по курсу
    Подбор ИИ-инструментов под задачу
  4. 4
    Нейросети для разработки и тестирования
    Писать, тестировать и документировать код с помощью нейросетей
  5. 5
    Боты и ИИ-агенты
    Создание ИИ-агента без программирования
  6. 6
    Графические нейросети: Midjourney, Dall-E и Kandinsky
    Генерация изображений и видео
  7. 7
    Нейросети для работы
    Карьерный путь, английский и личная эффективность

Навыки после курса

Использовать промпт-инжинирингВнедрить нейросети в процессыУскорить разработку продуктовЗнать и внедрять приёмы промпт-инжиниринга в разработкуСоставлять эффективные запросы к текстовым и графическим нейросетямИспользовать нейросети для генерации, дополнения и перевода кодаПрименять ИИ-автокомплитеры в IDEБыстро осваивать новые языки, инструменты и библиотеки с помощью нейросетей

Покрытие навыков направления Низкое покрытие

Какие темы подборки «Нейросети на Python / для разработчиков» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.

Закрывает

  • Интеграция больших языковых моделей в код через API и промпт-инжиниринг в приложении (OpenAI API, GigaChat, YandexGPT)
  • Использование ИИ-ассистентов разработки в IDE: генерация и рефакторинг кода, тесты, документация, разбор незнакомых библиотек (GitHub Copilot, Cursor, Codeium)
  • Создание ИИ-агентов и автоматизация инженерных процессов: вызов инструментов, чат-боты, сценарии в low-code-оркестраторах (LangChain/LangGraph, n8n)

Не входит в программу

  • Программирование на Python для работы с данными (pandas, NumPy, Matplotlib)
  • Извлечение и подготовка данных из разных источников: файлы, SQL-базы данных, REST API, веб
  • Разведочный анализ данных и очистка датасета: пропуски, выбросы, нормализация, конструирование признаков (feature engineering)
  • Обучение классических моделей машинного обучения на scikit-learn (регрессия, классификация, деревья и ансамбли, кластеризация)
  • Оценка качества и валидация моделей: подбор метрик, кросс-валидация, борьба с переобучением, подбор гиперпараметров
  • Построение и обучение нейронных сетей на фреймворке глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow/Keras): тензоры, слои, цикл обучения, оптимизаторы
  • Решение задач компьютерного зрения свёрточными сетями: классификация изображений, детекция и сегментация объектов
  • Упаковка модели в работающий сервис: инференс-API (FastAPI, Flask) и контейнеризация с Docker
  • Дообучение предобученных моделей: перенос обучения (transfer learning) и тонкая настройка (fine-tuning) на своих данных (torchvision, Hugging Face)
  • Обработка естественного языка на трансформерах: эмбеддинги, классификация текста, использование готовых моделей из Hugging Face
  • Построение поиска по своим данным по схеме RAG: векторные представления, векторное хранилище и связка с LLM (LangChain, FAISS, Chroma)

Описание курса

Академия Эдюсон · 35 000 ₽ · 1.5 мес · рассрочка

Разработчики тратят время на рутинные задачи: написание шаблонного кода, поиск ошибок, документирование. Нейросети берут эту работу на себя. Курс учит использовать генеративные нейросети (generative AI) как рабочий инструмент — от написания функций до создания тестов и визуализации идей. Это не теория, а практика: как интегрировать ИИ в IDE, какие запросы дают нужный результат, как автоматизировать процессы разработки.

Практический результат

После курса разработчик генерирует код через промпт-инжиниринг (prompt engineering), экономя часы на написание типовых решений. Использует ИИ-автокомплитеры для ускорения набора. Создаёт ботов и ИИ-агентов без дополнительного программирования. Генерирует изображения и видео для продукта через Midjourney, Dall-E и Kandinsky. Результат: разработка ускоряется на 30–50%, рутина уходит на нейросеть, специалист сосредоточивается на архитектуре и логике.

Онлайн-школа
Академия Эдюсон
32 курса в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
Нейросети на Python / для разработчиков12 курсов

Отзывы о курсе

Что рассказывают студенты, прошедшие курс.

Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как прошло обучение

Отзыв поможет тем, кто выбирает программу.

от 35 000 ₽87 500 ₽
Перейти к школе