Главная / Курсы / Нейросети с нуля / Магистратура «Прикладной искусственный интеллект»…
Магистратура «Прикладной искусственный интеллект» с УрФУ
Netologyонлайн-школа · 30 курсов
Магистратура готовит специалистов, которые работают с данными и нужны компаниям для автоматизации сложных процессов. Нейросети решают задачи, где традиционное программирование неэффективно: предсказание трендов по историческим данным, анализ изображений и видео, оптимизация бизнес-процессов.
Оценка редакции ▴ 4.6
Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.
✓Плюсы
- Два диплома: государственного образца от УрФУ и дополнительный от Netology с присвоением квалификации «Магистр»
- Оплата в рассрочку возможна уже с первого семестра
- Карьерный центр и помощь с трудоустройством, включая стажировку в Сбере по ускоренному треку
–Минусы
- Программа ориентирована на специалистов с IT-опытом — новичкам потребуется дополнительная подготовка по математике и программированию
Для IT-специалистов и разработчиков, которые хотят получить магистерскую степень и углубить навыки в прикладном ИИ и машинном обучении
Бонусы и преимущества
Чему учит курс
- Научитесь работать с моделями машинного обучения
- Научитесь обучать нейронные сети для решения бизнес-задач
- Сможете решать задачи инженеров ИИ и наполните портфолио
- Получите практический опыт во время обучения
- Сможете пройти стажировку в Сбере по ускоренному треку
- Подготовитесь к трудоустройству
Программа курса (10 модулей)
Онлайн-магистратура «Прикладной искусственный интеллект» с УрФУ — это двухлетняя программа, направленная на подготовку востребованных специалистов в области ИИ. Вы научитесь работать с моделями машинного обучения, обучать нейронные сети и решать реальные бизнес-задачи, получая два диплома: государственного образца от вуза и дополнительный от Нетологии.
- 1Математические основы искусственного интеллектаИзучение математических основ ИИ.
- 2Программирование на PythonИзучение языка программирования Python.
- 3Основы программной инженерииИзучение основ разработки ПО.
- 4Цифровые компетенции в научной деятельностиРазвитие цифровых навыков.
- 5Машинное обучениеИзучение методов машинного обучения.
- 6Проектный практикумПрименение полученных знаний на практике.
- 7Инструменты бизнес-аналитикиИзучение инструментов для анализа данных.
- 8Анализ временных рядовИзучение методов анализа временных рядов.
- 9Глубокое обучениеИзучение методов глубокого обучения.
- 10Продвинутая программная инженерияУглубленное изучение разработки ПО.
Навыки после курса
Покрытие навыков направления Низкое покрытие
Какие темы подборки «Нейросети с нуля» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.
Закрывает
- Создание и редактирование текстов с помощью ИИ: письма, посты, статьи, сценарии, рерайт и перевод
- Работа с файлами и данными через ИИ: анализ PDF/таблиц, выжимки, выводы, графики и формулы для Excel/Google Таблиц
- Решение задач с кодом через ИИ в режиме vibe coding: простые скрипты, мини-сайты, боты, поиск ошибок
Не входит в программу
- Подбор нейросети под задачу и ориентация в экосистеме ИИ-сервисов (ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT/GigaChat)
- Составление промптов по структуре (роль, контекст, задача, формат, примеры) и итеративная доработка ответа
- Генерация и редактирование изображений по текстовому описанию (Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky, DALL·E)
- Поиск и проверка информации с ИИ-поисковиками и режимами глубоких исследований (Perplexity, ChatGPT Search, Deep Research)
- Сборка презентаций и визуальных материалов с ИИ-сервисами (Gamma, Tome, ChatGPT + шаблоны)
- Генерация видео, аудио и озвучки: короткие ролики, аватары, музыка, синтез речи (Runway, Kling, Suno, ElevenLabs)
- Настройка персональных ИИ-ассистентов на своих данных (кастомные GPTs, проекты, загрузка базы знаний)
- Автоматизация рутины связками сервисов и ИИ-агентами без кода (n8n, Make, Zapier, чат-боты в мессенджерах)
- Внедрение ИИ в личные и рабочие процессы: аудит рутины, регламенты, библиотека промптов и шаблонов
- Соблюдение правил безопасности и права при работе с ИИ: конфиденциальные данные, авторские права, ограничения сервисов в РФ
Описание курса
Магистратура готовит специалистов, которые работают с данными и нужны компаниям для автоматизации сложных процессов. Нейросети решают задачи, где традиционное программирование неэффективно: предсказание трендов по историческим данным, анализ изображений и видео, оптимизация бизнес-процессов. Программа объединяет теорию машинного обучения с практикой — студенты учатся на реальных кейсах и сразу применяют знания в проектах.
Практический результат
После завершения магистратуры выпускник самостоятельно строит модели машинного обучения для прогнозирования продаж, анализа клиентского поведения, классификации данных. Работает с нейросетями для компьютерного зрения и обработки временных рядов. Подбирает оптимальные алгоритмы под конкретную задачу и оценивает их эффективность. Это сокращает время на рутинные операции анализа и позволяет компании принимать решения на основе данных, а не интуиции. Диплом государственного образца открывает путь к должностям Senior Data Scientist и Lead ML Engineer.
Отзывы о курсе
Что рассказывают студенты, прошедшие курс.
Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.


