Главная / Курсы / На Python / для разработчиков / Курс по нейронным сетям на Python
Курс по нейронным сетям на Python
SkillFactoryонлайн-школа · 4 курса
Машинное обучение решает задачи, которые невозможно автоматизировать обычным кодом: предсказание спроса, диагностика по медицинским данным, выявление аномалий в системах. Нейросети находят закономерности в больших объёмах информации быстрее человека и работают 24/7 без ошибок усталости.
Оценка редакции ▴ 4.6
Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.
✓Плюсы
- Доступна рассрочка на оплату
- Диплом о профпереподготовке гос. образца
- 80% обучения — практика в разных форматах с реальными кейсами
–Минусы
Для новичков и программистов, которые хотят освоить нейросети и машинное обучение с нуля до уровня работающего специалиста
Бонусы и преимущества
Чему учит курс
- Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
- Решить задачу классификации спама SMS-сообщений
- Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
- Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке
- Создадите вместе с сотрудником Центра карьеры продающее резюме
- Наметите карьерный трек на онлайн-встрече с карьерным консультантом
Программа курса (10 модулей)
Курс по нейронным сетям на Python рассчитан на начинающих и программистов, желающих освоить машинное и глубокое обучение. Программа включает 10 модулей, охватывающих основы Python, работу с данными, машинное обучение и две специализации на выбор: ML Engineer или CV Engineer.
- 1ВведениеОбзор профессии. Типы задач в Data Science.
- 2Проектирование разработкиОсновы Python, условные операторы, циклы, функции.
- 3Работа с даннымиПодготовка, очистка и визуализация данных с помощью Python.
- 4Подгрузка данныхВыгрузка данных из файлов, веб-источников и API с помощью SQL.
- 5Статистический анализ данныхРазведывательный анализ данных (EDA) и работа на Kaggle.
- 6Введение в машинное обучениеML-библиотеки, обучение моделей, валидация и интерпретация.
- 7Математика и машинное обучение. Часть 1Линейная алгебра, матанализ для задач оптимизации.
- 8Математика и машинное обучение. Часть 2Теория вероятностей, статистика, кластеризация.
- 9ML в бизнесеВременные ряды, рекомендательные системы, A/B-тестирование.
- 10ПрофориентацияВыбор специализации ML или CV.
Навыки после курса
Покрытие навыков направления Высокое покрытие
Какие темы подборки «Нейросети на Python / для разработчиков» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.
Закрывает
- 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)
Не входит в программу
- 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)
- 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)
- Создание ИИ-агентов и автоматизация инженерных процессов: вызов инструментов, чат-боты, сценарии в low-code-оркестраторах (LangChain/LangGraph, n8n)
Описание курса
Машинное обучение решает задачи, которые невозможно автоматизировать обычным кодом: предсказание спроса, диагностика по медицинским данным, выявление аномалий в системах. Нейросети находят закономерности в больших объёмах информации быстрее человека и работают 24/7 без ошибок усталости. Курс SkillFactory учит писать такие системы на Python — языке, на котором работают 90% специалистов по машинному обучению.
Практический результат
После курса разработчик создаёт модели, которые решают реальные бизнес-задачи: прогнозируют продажи на месяц вперёд, автоматически сортируют клиентов по рискам, диагностируют болезни по снимкам. Это экономит компаниям сотни часов ручной работы аналитиков и снижает ошибки в критичных решениях. Выпускник может работать удалённо в стартапах или крупных корпорациях, где спрос на ML-инженеров выше предложения.
Отзывы о курсе
Что рассказывают студенты, прошедшие курс.
Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.
Оставить отзыв о курсе
Похожие курсы — Нейросети на Python / для разработчиков
Skysmart
3.5/5 Курс по Python, параллельные уроки — 32 урока
Формирует фундамент Python-синтаксиса, коллекций и ООП — базовые компетенции, без которых любой ML-код становится копированием примеров вместо понимания
Skysmart
3.5/5 Курс по Python с репетитором — 16 уроков
Индивидуальный формат с репетитором — преподаватель мгновенно отвечает на вопросы и следит за прогрессом, что критично для освоения синтаксиса Python с нуля
EasyCode
3.7/5 Технологии будущего: Python и нейросети (13-17 лет)
Рассрочка: Оплата в рассрочку с помощью сервиса "Покупай со Сбером"
Skillbox
3.8/5 ИИ-разработчик с нуля
Практика с первого занятия и обратная связь от экспертов по нейросетям — даёт разработчикам навык использовать ИИ как напарника в повседневной работе с кодом