Главная / Курсы / Для рабочих задач / Нейросети для разработки

Нейросети для рабочих задач Диплом о профпереподготовке Рассрочка 2 мес Для специалистов с опытом Очно

Нейросети для разработки

Яндекс Практикум
онлайн-школа · 11 курсов

Курс посвящен изучению нейросетей, LLM, промптинга и AI-агентов для применения в разработке программного обеспечения. Вы научитесь автоматизировать тестирование, рефакторинг кода, подготовку документации и создавать AI-агентов.

▴ 3.8оценка редакции
Стоимостьот 64 900 ₽
Рассрочкаот 2 226 ₽/мес
Длительность2 мес
ФорматОчно
ДокументДиплом о профпереподготовке
ШколаЯндекс Практикум
НаправленияНейросети для рабочих задач, Нейросети на Python / для разработчиков

Оценка редакции ▴ 3.8

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

✓Плюсы

  • Диплом о профпереподготовке гос. образца
  • Рассрочка — доступная оплата для разработчиков
  • Практика с ИИ-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, SourceCraft) и проекты с обратной связью экспертов

–Минусы

  • Требует опыта программирования — не подходит для новичков без базовых знаний
  • Короткая длительность (2 месяца) может быть недостаточна для глубокого освоения сложных тем
Для кого

Для бэкэнд-, фронтенд- и мобильных разработчиков, которые хотят ускорить ежедневную работу с кодом через ИИ-ассистентов и автоматизировать рутинные задачи разработки.

Бонусы и преимущества

Налоговый вычет 13%Можно вернуть до 13% стоимости через налоговый вычет.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
Дополнительные преимуществаВозможность оплаты через работодателя (полностью или частично), скидка 10% при оплате от 10 сотрудников.

Чему учит курс

  • Автоматизировать частые задачи и рутинные процессы
  • Использовать ИИ-агентов для решения инженерных задач
  • Оценивать ограничения ИИ, безопасно работать с данными
  • Добавлять функциональность, рефакторить и отлаживать код
  • Планировать изменения, писать тесты и документацию
  • Использовать LLM и получать надёжный результат

Программа курса (6 модулей)

Курс «Нейросети для разработки» рассчитан на разработчиков, желающих внедрить ИИ в свою работу. За 2-3 месяца вы освоите LLM, промптинг и AI-агентов, научитесь автоматизировать задачи, работать с кодом и документацией, а также создавать ИИ-агентов.

  1. 1
    Основы ИИ
    Устройство LLM, ограничения, риски и инструменты разработчика
  2. 2
    Артефакты перед изменениями кода
    Подготовка изменений, исследование зависимостей
  3. 3
    Изменения в кодовой базе
    Подготовка Pull Request с помощью ИИ
  4. 4
    Управление ИИ‑агентами
    Правила для агента, агентный цикл, диагностика сессии
  5. 5
    Сложные инженерные задачи
    Ревью плана, отладка ошибок, планирование миграции
  6. 6
    Автоматизация рабочих процессов
    Оценка процесса, автоматизация через агента в CI

Навыки после курса

Использовать ИИ для исследования кодовой базыВносить изменения в кодовую базу с помощью ИИИскать и исправлять ошибки с помощью ИИПодготавливать PR с помощью ИИАвтоматизировать частые задачи с помощью ИИРазрабатывать интерфейсы с помощью нейросетейАнализировать задачи с помощью нейросетейПисать код с помощью нейросетей

Покрытие навыков направления Низкое покрытие

Какие темы подборки «Нейросети для рабочих задач» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.

Закрывает

  • Использование ИИ-ассистентов разработки в IDE: генерация и рефакторинг кода, тесты, документация, разбор незнакомых библиотек (GitHub Copilot, Cursor, Codeium)
  • Интеграция больших языковых моделей в код через API и промпт-инжиниринг в приложении (OpenAI API, GigaChat, YandexGPT)
  • 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

Яндекс Практикум · 64 900 ₽ · 2 мес · рассрочка

Курс посвящен изучению нейросетей, LLM, промптинга и AI-агентов для применения в разработке программного обеспечения. Вы научитесь автоматизировать тестирование, рефакторинг кода, подготовку документации и создавать AI-агентов.

Онлайн-школа
Яндекс Практикум
11 курсов в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
Нейросети для рабочих задач15 курсов 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 64 900 ₽
Перейти к школе