Deep Learning Engineer
2026-02-20 16:52 Diff

> Узнайте, как обучают глубинные нейросети

> Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения

> После курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning

Для тех, кто владеет Python и ML

длительность
4 МЕСЯЦа/5 месяцев

НАЧАЛО ОБУЧЕНИЯ
сразу после покупки

Авторы
эксперты индустрии

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу

Чем занимается Deep Learning Engineer >>

Deep Learning, или глубокое обучение, предполагает создание и обучение нейронных сетей, которые работают подобно человеческому мозгу

Они обучаются на огромных объемах данных и умеют сами выбирать нужные признаки данных, а потому способны действительно на многое, когда речь идет о распознавании объектов и человеческого языка, а также о синтезе визуального и аудиоконтента

–> И это — далеко не все задачи, которые решают глубокие нейронные сети

На курсе «Deep Learning Engineer» вы научитесь их создавать и обучать.

Распознавание речи

Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст — чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения

Распознавание объектов

Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты — в точности так же, как это показано в детективных фильмах

Рекомендательные системы

Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить

Анализ текстов

С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы — так, как это реализовано с Siri

Распознавание объектов

Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты — в точности так же, как это показано в детективных фильмах.

Распознавание речи

Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст — чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения.

Анализ текстов

С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы — так, как это реализовано с Siri.

Рекомендательные системы

Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить.

На нашем курсе вы научитесь их создавать и обучать

И это — далеко не все задачи, которые решают глубинные нейронные сети

Почему обучение на Deep Learning Engineer сейчас актуально:

Начальная зарплата Deep Learning Engineer в России варьируется от 100 000 до 150 000 рублей в месяц. А в крупных IT-компаниях или исследовательских центрах она может быть значительно выше и достигать 400 000 рублей в месяц и более

Применение в различных отраслях

Искусственный интеллект и нейросети уже используются в медицине, финансовой сфере, ритейле, автомобильной промышленности и многих других областях

Специалистов в области глубинного обучения нанимают Сбер, Яндекс,
Т-Банк, Райффайзен Банк, Сколково, Avito, VK, Kaspersky, JetBrains, Speech Technology Center, GigaChat, Ростелеком и многие другие

пока в этой сфере еще не так много специалистов и ниже конкуренция

Вы можете сделать шаг к новой карьере сейчас,

Кому подойдёт курс //

Чтобы развиваться в Deep Learning, вам понадобятся базовые знания в математике, Python и Machine Learning. Узнаете, как обучать нейросети, и получите первый опыт в профессии

Погрузитесь в обучение нейросетей: прокачаете навыки и освоите продвинутые техники. Будете уверенно решать сложные задачи, повысите грейд и заработок

Специалистам из других направлений

Научитесь эффективнее работать с данными и оптимизировать модели. Выйдете за рамки традиционного машинного обучения и укрепите свои позиции на профессиональном рынке

Аналитикам и инженерам данных

Оставьте заявку — мы поможем подобрать программу под ваши цели и уровень

НЕ УВЕРЕНЫ, ЧТО КУРС ВАМ ПОДХОДИТ?

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу

Как устроен курс?

Программа рассчитана на людей, которые владеют основами математики, Python и ML, но хотят погрузиться в Deep Learning

> Базовая теория, которая подготовит вас к более глубокому изучению DL

> За это время на курсе вы погрузитесь в сферу глубокого обучения и поймёте основные закономерности

> Продолжение обучения в одном из трех направлений после выбора соответствующего трека:

Использование глубинных моделей для перевода, анализа текста и решения других задач обработки естественного языка

Использование глубинных моделей для анализа визуального контента, изображения и видео

Использование глубинных моделей для создания голосовых помощников и решения других задач, связанных с распознаванием живой речи

чему научитесь?

База DL: основы глубинного обучения нейросетей

Выделение закономерностей

Основы NLP/CV/Audio Analysis

Начнете погружаться в тему DL, поймете, как обучаются нейросети, научитесь создавать тензоры

Научитесь собирать нейросеть из слоев и проводить с ней различные операции

Изучите основные методы оптимизации, научитесь измерять качество в нужных точках

Базово освоите принципы обработки текста, живой речи, фото- и видеоконтента с помощью нейросетей, чтобы подготовиться к дальнейшему более глубокому изучению

Natural Language Processing (NLP)

Архитектура модели «Трансформер»

Научитесь извлекать из текста полезные признаки с помощью глубоких нейросетей

Освоите классификацию, регрессию, разметку именованных сущностей, генерацию текста, seq2seq

Поймете, как все устроено, и в чем разница между наиболее популярными трансформерными моделями

Узнаете, как дообучать произвольные нейронные сети на небольших наборах данных, и как уменьшать их размер без потери качества

Computer Vision (CV)

Нейросетевые подходы в CV

Практические навыки обучения нейронных сетей

Кругозор и real-world задачи

Познакомитесь с классическими подходами в обработке изображений, разберетесь с представлением изображения в компьютере

Узнаете, как устроены современные архитектуры нейронных сетей (CNN, ViT) и за счет чего они становятся точнее и эффективнее

Изучите трюки для максимальной точности работы сети, освоите инструменты логирования (W&B) и начнете проводить эксперименты системно.

Узнаете, как решать базовые задачи, а также выстраивать решения для сложных многосоставных задач типа (трекинг множества объектов на видео, распознавание лиц, генерация изображений). Поймете, чем вам хотелось бы заниматься дальше.

Использование фундаментальных моделей и VLM

Приобретете навыки работы с фундаментальными моделями типа CLIP, SAM, Grounding DINO и сможете использовать их для разметки и решения собственных задач

Audio Analysis

Готовы начать обучение?

Оставьте заявку — мы расскажем, что нужно, и поможем подобрать подходящий курс

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу

программа курса //

База DL

Трек NLP

Создание чат-бота с дообученной генеративной моделью

Трек computer vision

Построение системы распознавания автомобильных номеров

Трек Audio Analysis: в разработке

Инфраструктуру для студентов во время обучения обеспечивает крупнейший независимый провайдер сервисов IT-инфраструктуры в России

Ваше резюме после курса >

Обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML):

Понимаю основные концепции NLP и ML, включая техники обработки текста, классификации, извлечения информации, генерации текста и многое другое

Хорошо владею Python и библиотеками для NLP — PyTorch*, NumPy, Pandas, Matplotlib, sklearn + XGBoost / LightGBM / CatBoost, Transformers и т. п.

Одна из библиотек Python, которую можно использовать в любом приложении для обработки естественного языка.

Библиотека с открытым исходным кодом на Python, предназначенная для тематического моделирования.

Одна из библиотек Python, предназначенная для морфологического анализа.

Высокоуровневый язык программирования — эффективный, простой, универсальный и потому широко используемый в разных сферах.

Коллекция готовых предварительно обученных Deep Learning моделей.

Модель машинного обучения, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения.

Нейросетевая модель, содержащая предобученные готовые векторные представления слов.

Один из наиболее распространенных инструментов Python, используемый для решения задач Data Science и Machine Learning.

Один из фреймворков языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения.

Знаю, как решать задачи классификации, сегментации, детекции и применять методы CV с учетом особенностей разных задач

Анализ и обработка изображений с помощью методов Computer Vision (CV):

Библиотека для обработки изображений, видео и выполнения задач компьютерного зрения.

Инструмент для настройки и развертывания YOLO-моделей детекции объектов.

Дополнение к PyTorch с наборами данных, моделями и утилитами для работы с изображениями.

Библиотека для распознавания лиц и анализа изображений.

Платформа для отслеживания экспериментов и визуализации метрик в машинном обучении.

Один из фреймворков языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения.

Модель, связывающая текст и изображения для мультимодальных задач.

Открытый формат для переноса моделей между фреймворками.

Универсальная модель для сегментации любых объектов на изображениях.

Имею представление обо всех основных задачах в CV, понимаю, как устроены и работают архитектуры нейронных сетей и как получать с их помощью наилучшее решение качество решения задачи

кто будет помогать в обучении //

Всегда готовы поддержать, приободрить и помочь в решении организационных вопросов

Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования

Проверяют код, справедливо оценивают проекты и дают развёрнутую обратную связь

Помогают справиться с задачами, делятся опытом и подталкивают к правильному решению

Документы после выпуска //

> Упаковывайте полученный опыт в портфолио

> Получайте сертификаты на русском и английском языках

karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы

Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.

3 месяца

средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов

74 % студентов

нашли работу благодаря карьерному сопровождению

На карьерном курсе расскажем все о поиске работы

Дадим индивидуальные подробные рекомендации для улучшения резюме — опытом поделятся действующие HR-специалисты IT-компаний. Подскажем, как подготовить сопроводительное письмо, портфолио и самопрезентацию

Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram

Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров

Пригласим на все мероприятия и разборы резюме в Карьерном чате

Доступ к Карьерному чату и Карьерному курсу остается у вас навсегда — вы в любой момент сможете обратиться за поддержкой

→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу

→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу

авторы курса //

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

  • руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB
  • хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer
  • специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных
  • студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса


  • хедлайнер курса Deep Learning Engineer и преподаватель курса Start ML
  • специализируется на глубинном обучении: обработке естественного языка и работе с изображениями
  • преподаватель машинного и глубинного обучения на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ

Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

Исследователь в Bayes Group

  • лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ
  • занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group
  • студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация «Искусственный интеллект и машинное обучение»

Исследователь в Bayes Group

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

  • работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.
  • до karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

Head of Research Projects в VisionLabs

  • выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech
  • 6 лет опыта в Computer Vision
  • работала в Samsung R&D, Huawei Research
  • вела семинары по DL в Ozon Masters
  • читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)
  • академ. лид курса по CV в Центральном Университете

Head of Research Projects в VisionLabs

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

  • руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB
  • хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer
  • специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных
  • студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса


  • хедлайнер курса Deep Learning Engineer и преподаватель курса Start ML
  • специализируется на глубинном обучении: обработке естественного языка и работе с изображениями
  • преподаватель машинного и глубинного обучения на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ

Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

Исследователь в Bayes Group

  • лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ
  • занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group
  • студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация «Искусственный интеллект и машинное обучение»

Исследователь в Bayes Group

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

  • работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.
  • до karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

Head of Research Projects в VisionLabs

  • выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech
  • 6 лет опыта в Computer Vision
  • работала в Samsung R&D, Huawei Research
  • вела семинары по DL в Ozon Masters
  • читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)
  • академ. лид курса по CV в Центральном Университете

Head of Research Projects в VisionLabs

стоимость обучения >>

База Deep Learning
+ comPuter vision-инженер

База Deep Learning
+ NLP-инженер

Deep Learning Engineer

при рассрочке на 24 месяца

при рассрочке на 24 месяца

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу

Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку

Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:

Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель

Повышайте квалификацию за счёт компании

Можно вернуть до 13% от стоимости обучения

Налоговый вычет

Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков

Не подойдёт — вернём оплату

Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 24 месяцев

FAQ >>

* Pytorch финансируется компанией Meta. Компания Meta Platforms Inc. по решению Тверского районного суда города Москвы от 21.03.2022 признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена.