6 added
14 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-02-20
1
<p><strong>></strong>Узнайте, как обучают глубинные нейросети</p>
1
<p><strong>></strong>Узнайте, как обучают глубинные нейросети</p>
2
<p><strong>></strong>Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения</p>
2
<p><strong>></strong>Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения</p>
3
<p><strong>></strong>После курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning</p>
3
<p><strong>></strong>После курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning</p>
4
<p><strong>Для тех, кто владеет</strong><strong>Python и ML</strong></p>
4
<p><strong>Для тех, кто владеет</strong><strong>Python и ML</strong></p>
5
<p>длительность 4 МЕСЯЦа/5 месяцев</p>
5
<p>длительность 4 МЕСЯЦа/5 месяцев</p>
6
<p>НАЧАЛО ОБУЧЕНИЯ сразу после покупки</p>
6
<p>НАЧАЛО ОБУЧЕНИЯ сразу после покупки</p>
7
<p>Авторы эксперты индустрии</p>
7
<p>Авторы эксперты индустрии</p>
8
-
<p>Мы собрали ключевые курсы в мощные связки, чтобы вы получили максимальный результат. Приобретайте комбо<strong>и экономьте 15%</strong>на общей стоимости.Подробнее об акции<a>по ссылке</a></p>
9
-
<p>Мы собрали ключевые курсы в мощные связки, чтобы вы получили максимальный результат. Приобретайте комбо<strong>и экономьте 15%</strong>на общей стоимости.Подробнее об акции<a>по ссылке</a></p>
10
-
<h2>Купитьновогоднее комбо</h2>
11
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
12
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
8
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
13
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
9
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
14
<h2>Чем занимается Deep Learning Engineer >></h2>
10
<h2>Чем занимается Deep Learning Engineer >></h2>
15
<p>Deep Learning, или глубокое обучение, предполагает создание и обучение нейронных сетей, которые работают подобно человеческому мозгу</p>
11
<p>Deep Learning, или глубокое обучение, предполагает создание и обучение нейронных сетей, которые работают подобно человеческому мозгу</p>
16
<p>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</p>
12
<p>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</p>
17
<h3><strong>-></strong><strong></strong>И это - далеко не все задачи, которые решают глубокие нейронные сети</h3>
13
<h3><strong>-></strong><strong></strong>И это - далеко не все задачи, которые решают глубокие нейронные сети</h3>
18
<p>На курсе "Deep Learning Engineer" вы научитесь их создавать и обучать.</p>
14
<p>На курсе "Deep Learning Engineer" вы научитесь их создавать и обучать.</p>
19
<h3>Распознавание речи</h3>
15
<h3>Распознавание речи</h3>
20
<p>Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст - чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения</p>
16
<p>Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст - чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения</p>
21
<h3>Распознавание объектов</h3>
17
<h3>Распознавание объектов</h3>
22
<p>Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты - в точности так же, как это показано в детективных фильмах</p>
18
<p>Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты - в точности так же, как это показано в детективных фильмах</p>
23
<h3>Рекомендательные системы</h3>
19
<h3>Рекомендательные системы</h3>
24
<p>Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить</p>
20
<p>Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить</p>
25
<h3>Анализ текстов</h3>
21
<h3>Анализ текстов</h3>
26
<p>С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы - так, как это реализовано с Siri</p>
22
<p>С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы - так, как это реализовано с Siri</p>
27
<h3>Распознавание объектов</h3>
23
<h3>Распознавание объектов</h3>
28
<p>Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты - в точности так же, как это показано в детективных фильмах.</p>
24
<p>Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты - в точности так же, как это показано в детективных фильмах.</p>
29
<h3>Распознавание речи</h3>
25
<h3>Распознавание речи</h3>
30
<p>Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст - чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения.</p>
26
<p>Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст - чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения.</p>
31
<h3>Анализ текстов</h3>
27
<h3>Анализ текстов</h3>
32
<p>С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы - так, как это реализовано с Siri.</p>
28
<p>С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы - так, как это реализовано с Siri.</p>
33
<h3>Рекомендательные системы</h3>
29
<h3>Рекомендательные системы</h3>
34
<p>Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить.</p>
30
<p>Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить.</p>
35
<p>На нашем курсе вы научитесь их создавать и обучать</p>
31
<p>На нашем курсе вы научитесь их создавать и обучать</p>
36
<p>И это - далеко не все задачи, которые решают глубинные нейронные сети</p>
32
<p>И это - далеко не все задачи, которые решают глубинные нейронные сети</p>
37
<h2>Почему обучение на Deep Learning<strong>Engineer</strong>сейчас актуально:</h2>
33
<h2>Почему обучение на Deep Learning<strong>Engineer</strong>сейчас актуально:</h2>
38
<p>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</p>
34
<p>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</p>
39
<p>Применение в различных отраслях</p>
35
<p>Применение в различных отраслях</p>
40
<p>Искусственный интеллект и нейросети уже используются в медицине, финансовой сфере, ритейле, автомобильной промышленности и многих других областях</p>
36
<p>Искусственный интеллект и нейросети уже используются в медицине, финансовой сфере, ритейле, автомобильной промышленности и многих других областях</p>
41
<p>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</p>
37
<p>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</p>
42
<p>пока в этой сфере еще не так много специалистов и ниже конкуренция</p>
38
<p>пока в этой сфере еще не так много специалистов и ниже конкуренция</p>
43
<h2>Вы можете сделать шаг к новой карьере сейчас,</h2>
39
<h2>Вы можете сделать шаг к новой карьере сейчас,</h2>
44
<h2>Кому подойдёт курс //</h2>
40
<h2>Кому подойдёт курс //</h2>
45
<p>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</p>
41
<p>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</p>
46
<p>Погрузитесь в обучение нейросетей: прокачаете навыки и освоите продвинутые техники. Будете уверенно решать сложные задачи, повысите грейд и заработок</p>
42
<p>Погрузитесь в обучение нейросетей: прокачаете навыки и освоите продвинутые техники. Будете уверенно решать сложные задачи, повысите грейд и заработок</p>
47
<p>Специалистам из других направлений</p>
43
<p>Специалистам из других направлений</p>
48
<p>Научитесь эффективнее работать с данными и оптимизировать модели. Выйдете за рамки традиционного машинного обучения и укрепите свои позиции на профессиональном рынке</p>
44
<p>Научитесь эффективнее работать с данными и оптимизировать модели. Выйдете за рамки традиционного машинного обучения и укрепите свои позиции на профессиональном рынке</p>
49
<p>Аналитикам и инженерам данных</p>
45
<p>Аналитикам и инженерам данных</p>
50
<p>Оставьте заявку - мы поможем подобрать программу под ваши цели и уровень</p>
46
<p>Оставьте заявку - мы поможем подобрать программу под ваши цели и уровень</p>
51
<h2>НЕ УВЕРЕНЫ, ЧТО КУРС ВАМ ПОДХОДИТ?</h2>
47
<h2>НЕ УВЕРЕНЫ, ЧТО КУРС ВАМ ПОДХОДИТ?</h2>
52
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
48
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
53
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
49
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
54
<h2>Как устроен курс?</h2>
50
<h2>Как устроен курс?</h2>
55
<p>Программа рассчитана на людей, которые владеют основами математики, Python и ML, но хотят погрузиться в Deep Learning</p>
51
<p>Программа рассчитана на людей, которые владеют основами математики, Python и ML, но хотят погрузиться в Deep Learning</p>
56
<p>> Базовая теория, которая подготовит вас к более глубокому изучению DL</p>
52
<p>> Базовая теория, которая подготовит вас к более глубокому изучению DL</p>
57
<p>> За это время на курсе вы погрузитесь в сферу глубокого обучения и поймёте основные закономерности</p>
53
<p>> За это время на курсе вы погрузитесь в сферу глубокого обучения и поймёте основные закономерности</p>
58
<p>> Продолжение обучения в одном из трех направлений после выбора соответствующего трека:</p>
54
<p>> Продолжение обучения в одном из трех направлений после выбора соответствующего трека:</p>
59
<p>Использование глубинных моделей для перевода, анализа текста и решения других задач обработки естественного языка</p>
55
<p>Использование глубинных моделей для перевода, анализа текста и решения других задач обработки естественного языка</p>
60
<p>Использование глубинных моделей для анализа визуального контента, изображения и видео</p>
56
<p>Использование глубинных моделей для анализа визуального контента, изображения и видео</p>
61
<p>Использование глубинных моделей для создания голосовых помощников и решения других задач, связанных с распознаванием живой речи</p>
57
<p>Использование глубинных моделей для создания голосовых помощников и решения других задач, связанных с распознаванием живой речи</p>
62
<h2>чему научитесь?</h2>
58
<h2>чему научитесь?</h2>
63
<h3>База DL: основы глубинного обучения нейросетей</h3>
59
<h3>База DL: основы глубинного обучения нейросетей</h3>
64
<p><strong>Выделение закономерностей</strong></p>
60
<p><strong>Выделение закономерностей</strong></p>
65
<p><strong>Основы NLP/CV/Audio Analysis</strong></p>
61
<p><strong>Основы NLP/CV/Audio Analysis</strong></p>
66
<p>Начнете погружаться в тему DL, поймете, как обучаются нейросети, научитесь создавать тензоры</p>
62
<p>Начнете погружаться в тему DL, поймете, как обучаются нейросети, научитесь создавать тензоры</p>
67
<p>Научитесь собирать нейросеть из слоев и проводить с ней различные операции</p>
63
<p>Научитесь собирать нейросеть из слоев и проводить с ней различные операции</p>
68
<p>Изучите основные методы оптимизации, научитесь измерять качество в нужных точках</p>
64
<p>Изучите основные методы оптимизации, научитесь измерять качество в нужных точках</p>
69
<p>Базово освоите принципы обработки текста, живой речи, фото- и видеоконтента с помощью нейросетей, чтобы подготовиться к дальнейшему более глубокому изучению</p>
65
<p>Базово освоите принципы обработки текста, живой речи, фото- и видеоконтента с помощью нейросетей, чтобы подготовиться к дальнейшему более глубокому изучению</p>
70
<h3>Natural Language Processing (NLP)</h3>
66
<h3>Natural Language Processing (NLP)</h3>
71
<p><strong>Архитектура модели "Трансформер"</strong></p>
67
<p><strong>Архитектура модели "Трансформер"</strong></p>
72
<p>Научитесь извлекать из текста полезные признаки с помощью глубоких нейросетей</p>
68
<p>Научитесь извлекать из текста полезные признаки с помощью глубоких нейросетей</p>
73
<p>Освоите классификацию, регрессию, разметку именованных сущностей, генерацию текста, seq2seq</p>
69
<p>Освоите классификацию, регрессию, разметку именованных сущностей, генерацию текста, seq2seq</p>
74
<p>Поймете, как все устроено, и в чем разница между наиболее популярными трансформерными моделями</p>
70
<p>Поймете, как все устроено, и в чем разница между наиболее популярными трансформерными моделями</p>
75
<p>Узнаете, как дообучать произвольные нейронные сети на небольших наборах данных, и как уменьшать их размер без потери качества</p>
71
<p>Узнаете, как дообучать произвольные нейронные сети на небольших наборах данных, и как уменьшать их размер без потери качества</p>
76
<h3>Computer Vision (CV)</h3>
72
<h3>Computer Vision (CV)</h3>
77
<p><strong>Нейросетевые подходы в CV</strong></p>
73
<p><strong>Нейросетевые подходы в CV</strong></p>
78
<p><strong>Практические навыки обучения нейронных сетей</strong></p>
74
<p><strong>Практические навыки обучения нейронных сетей</strong></p>
79
<p><strong>Кругозор и real-world задачи</strong></p>
75
<p><strong>Кругозор и real-world задачи</strong></p>
80
<p>Познакомитесь с классическими подходами в обработке изображений, разберетесь с представлением изображения в компьютере</p>
76
<p>Познакомитесь с классическими подходами в обработке изображений, разберетесь с представлением изображения в компьютере</p>
81
<p>Узнаете, как устроены современные архитектуры нейронных сетей (CNN, ViT) и за счет чего они становятся точнее и эффективнее</p>
77
<p>Узнаете, как устроены современные архитектуры нейронных сетей (CNN, ViT) и за счет чего они становятся точнее и эффективнее</p>
82
<p>Изучите трюки для максимальной точности работы сети, освоите инструменты логирования (W&B) и начнете проводить эксперименты системно.</p>
78
<p>Изучите трюки для максимальной точности работы сети, освоите инструменты логирования (W&B) и начнете проводить эксперименты системно.</p>
83
<p>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.</p>
79
<p>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.</p>
84
<p><strong>Использование фундаментальных моделей и VLM</strong></p>
80
<p><strong>Использование фундаментальных моделей и VLM</strong></p>
85
<p>Приобретете навыки работы с фундаментальными моделями типа CLIP, SAM, Grounding DINO и сможете использовать их для разметки и решения собственных задач</p>
81
<p>Приобретете навыки работы с фундаментальными моделями типа CLIP, SAM, Grounding DINO и сможете использовать их для разметки и решения собственных задач</p>
86
<h3>Audio Analysis</h3>
82
<h3>Audio Analysis</h3>
87
-
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
88
-
<p><strong>Deep Learning Engineer</strong><strong>+ Natural Language Processing + Computer Vision</strong></p>
89
-
<p>Освойте базу Deep Learning и погрузитесь сразу в два перспективных направления: NLP и Computer Vision. Узнайте, как работать с моделями на практике, и постройте первые профессиональные ML-решения</p>
90
<h2>Готовы начать обучение?</h2>
83
<h2>Готовы начать обучение?</h2>
91
<p>Оставьте заявку - мы расскажем, что нужно, и поможем подобрать подходящий курс</p>
84
<p>Оставьте заявку - мы расскажем, что нужно, и поможем подобрать подходящий курс</p>
92
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
85
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
93
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
86
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
94
<h2>программа курса //</h2>
87
<h2>программа курса //</h2>
95
<h3>База DL</h3>
88
<h3>База DL</h3>
96
<h3>Трек NLP</h3>
89
<h3>Трек NLP</h3>
97
<p>Создание чат-бота с дообученной генеративной моделью</p>
90
<p>Создание чат-бота с дообученной генеративной моделью</p>
98
<h3>Трек computer vision</h3>
91
<h3>Трек computer vision</h3>
99
<p>Построение системы распознавания автомобильных номеров</p>
92
<p>Построение системы распознавания автомобильных номеров</p>
100
<h3>Трек Audio Analysis: в разработке</h3>
93
<h3>Трек Audio Analysis: в разработке</h3>
101
<p>Инфраструктуру для студентов во время обучения обеспечивает крупнейший независимый провайдер сервисов IT-инфраструктуры в России</p>
94
<p>Инфраструктуру для студентов во время обучения обеспечивает крупнейший независимый провайдер сервисов IT-инфраструктуры в России</p>
102
<h2>Ваше резюме после курса ></h2>
95
<h2>Ваше резюме после курса ></h2>
103
<p>Обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML):</p>
96
<p>Обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML):</p>
104
<p>Понимаю основные концепции NLP и ML, включая техники обработки текста, классификации, извлечения информации, генерации текста и многое другое</p>
97
<p>Понимаю основные концепции NLP и ML, включая техники обработки текста, классификации, извлечения информации, генерации текста и многое другое</p>
105
<p>Хорошо владею Python и библиотеками для NLP - PyTorch*, NumPy, Pandas, Matplotlib, sklearn + XGBoost / LightGBM / CatBoost, Transformers и т. п.</p>
98
<p>Хорошо владею Python и библиотеками для NLP - PyTorch*, NumPy, Pandas, Matplotlib, sklearn + XGBoost / LightGBM / CatBoost, Transformers и т. п.</p>
106
<p>Одна из библиотек Python, которую можно использовать в любом приложении для обработки естественного языка.</p>
99
<p>Одна из библиотек Python, которую можно использовать в любом приложении для обработки естественного языка.</p>
107
<p>Библиотека с открытым исходным кодом на Python, предназначенная для тематического моделирования.</p>
100
<p>Библиотека с открытым исходным кодом на Python, предназначенная для тематического моделирования.</p>
108
<p>Одна из библиотек Python, предназначенная для морфологического анализа.</p>
101
<p>Одна из библиотек Python, предназначенная для морфологического анализа.</p>
109
<p>Высокоуровневый язык программирования - эффективный, простой, универсальный и потому широко используемый в разных сферах.</p>
102
<p>Высокоуровневый язык программирования - эффективный, простой, универсальный и потому широко используемый в разных сферах.</p>
110
<p>Коллекция готовых предварительно обученных Deep Learning моделей.</p>
103
<p>Коллекция готовых предварительно обученных Deep Learning моделей.</p>
111
<p>Модель машинного обучения, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения.</p>
104
<p>Модель машинного обучения, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения.</p>
112
<p>Нейросетевая модель, содержащая предобученные готовые векторные представления слов.</p>
105
<p>Нейросетевая модель, содержащая предобученные готовые векторные представления слов.</p>
113
<p>Один из наиболее распространенных инструментов Python, используемый для решения задач Data Science и Machine Learning.</p>
106
<p>Один из наиболее распространенных инструментов Python, используемый для решения задач Data Science и Machine Learning.</p>
114
<p>Один из фреймворков языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения.</p>
107
<p>Один из фреймворков языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения.</p>
115
<p>Знаю, как решать задачи классификации, сегментации, детекции и применять методы CV с учетом особенностей разных задач</p>
108
<p>Знаю, как решать задачи классификации, сегментации, детекции и применять методы CV с учетом особенностей разных задач</p>
116
<p>Анализ и обработка изображений с помощью методов Computer Vision (CV):</p>
109
<p>Анализ и обработка изображений с помощью методов Computer Vision (CV):</p>
117
<p>Библиотека для обработки изображений, видео и выполнения задач компьютерного зрения.</p>
110
<p>Библиотека для обработки изображений, видео и выполнения задач компьютерного зрения.</p>
118
<p>Инструмент для настройки и развертывания YOLO-моделей детекции объектов.</p>
111
<p>Инструмент для настройки и развертывания YOLO-моделей детекции объектов.</p>
119
<p>Дополнение к PyTorch с наборами данных, моделями и утилитами для работы с изображениями.</p>
112
<p>Дополнение к PyTorch с наборами данных, моделями и утилитами для работы с изображениями.</p>
120
<p>Библиотека для распознавания лиц и анализа изображений.</p>
113
<p>Библиотека для распознавания лиц и анализа изображений.</p>
121
<p>Платформа для отслеживания экспериментов и визуализации метрик в машинном обучении.</p>
114
<p>Платформа для отслеживания экспериментов и визуализации метрик в машинном обучении.</p>
122
<p>Один из фреймворков языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения.</p>
115
<p>Один из фреймворков языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения.</p>
123
<p>Модель, связывающая текст и изображения для мультимодальных задач.</p>
116
<p>Модель, связывающая текст и изображения для мультимодальных задач.</p>
124
<p>Открытый формат для переноса моделей между фреймворками.</p>
117
<p>Открытый формат для переноса моделей между фреймворками.</p>
125
<p>Универсальная модель для сегментации любых объектов на изображениях.</p>
118
<p>Универсальная модель для сегментации любых объектов на изображениях.</p>
126
<p>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</p>
119
<p>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</p>
127
<h2>кто будет помогать в обучении //</h2>
120
<h2>кто будет помогать в обучении //</h2>
128
<p>Всегда готовы поддержать, приободрить и помочь в решении организационных вопросов</p>
121
<p>Всегда готовы поддержать, приободрить и помочь в решении организационных вопросов</p>
129
<p>Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования</p>
122
<p>Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования</p>
130
<p>Проверяют код, справедливо оценивают проекты и дают развёрнутую обратную связь</p>
123
<p>Проверяют код, справедливо оценивают проекты и дают развёрнутую обратную связь</p>
131
<p>Помогают справиться с задачами, делятся опытом и подталкивают к правильному решению</p>
124
<p>Помогают справиться с задачами, делятся опытом и подталкивают к правильному решению</p>
132
<h2><strong>Документы после выпуска</strong>//</h2>
125
<h2><strong>Документы после выпуска</strong>//</h2>
133
<p>> Упаковывайте полученный опыт в портфолио</p>
126
<p>> Упаковывайте полученный опыт в портфолио</p>
134
<p>> Получайте сертификаты на русском и английском языках</p>
127
<p>> Получайте сертификаты на русском и английском языках</p>
135
<h2>karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы</h2>
128
<h2>karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы</h2>
136
<p>Первое место работы после обучения - первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.</p>
129
<p>Первое место работы после обучения - первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.</p>
137
<h3>3 месяца</h3>
130
<h3>3 месяца</h3>
138
<p>средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов</p>
131
<p>средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов</p>
139
-
<h3>80 % студентов</h3>
132
+
<h3>74 % студентов</h3>
140
<p>нашли работу благодаря карьерному сопровождению</p>
133
<p>нашли работу благодаря карьерному сопровождению</p>
141
<p>На карьерном курсе расскажем все о поиске работы</p>
134
<p>На карьерном курсе расскажем все о поиске работы</p>
142
<p>Дадим индивидуальные подробные рекомендации для улучшения резюме - опытом поделятся действующие HR-специалисты IT-компаний. Подскажем, как подготовить сопроводительное письмо, портфолио и самопрезентацию</p>
135
<p>Дадим индивидуальные подробные рекомендации для улучшения резюме - опытом поделятся действующие HR-специалисты IT-компаний. Подскажем, как подготовить сопроводительное письмо, портфолио и самопрезентацию</p>
143
<p>Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram</p>
136
<p>Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram</p>
144
<p>Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров</p>
137
<p>Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров</p>
145
<p>Пригласим на все мероприятия и разборы резюме в Карьерном чате</p>
138
<p>Пригласим на все мероприятия и разборы резюме в Карьерном чате</p>
146
<p>Доступ к Карьерному чату и Карьерному курсу остается у вас навсегда - вы в любой момент сможете обратиться за поддержкой</p>
139
<p>Доступ к Карьерному чату и Карьерному курсу остается у вас навсегда - вы в любой момент сможете обратиться за поддержкой</p>
147
<p>→ 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</p>
140
<p>→ 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</p>
148
<p>→ 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</p>
141
<p>→ 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</p>
149
<h2>авторы курса //</h2>
142
<h2>авторы курса //</h2>
150
<p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
143
<p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
151
<ul><li>руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB</li>
144
<ul><li>руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB</li>
152
<li>хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer</li>
145
<li>хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer</li>
153
<li>специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных</li>
146
<li>специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных</li>
154
<li>студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ</li>
147
<li>студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ</li>
155
</ul><p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
148
</ul><p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
156
<p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
149
<p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
157
<ul><li>хедлайнер курса Deep Learning Engineer и преподаватель курса Start ML</li>
150
<ul><li>хедлайнер курса Deep Learning Engineer и преподаватель курса Start ML</li>
158
<li>специализируется на глубинном обучении: обработке естественного языка и работе с изображениями</li>
151
<li>специализируется на глубинном обучении: обработке естественного языка и работе с изображениями</li>
159
<li>преподаватель машинного и глубинного обучения на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
152
<li>преподаватель машинного и глубинного обучения на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
160
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
153
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
161
<p>Исследователь в Bayes Group</p>
154
<p>Исследователь в Bayes Group</p>
162
<ul><li>лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
155
<ul><li>лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
163
<li>занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group</li>
156
<li>занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group</li>
164
<li>студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация "Искусственный интеллект и машинное обучение"</li>
157
<li>студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация "Искусственный интеллект и машинное обучение"</li>
165
</ul><p>Исследователь в Bayes Group</p>
158
</ul><p>Исследователь в Bayes Group</p>
166
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
159
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
167
<ul><li>работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
160
<ul><li>работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
168
<li>до karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
161
<li>до karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
169
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
162
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
170
<p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
163
<p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
171
<ul><li>выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech</li>
164
<ul><li>выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech</li>
172
<li>6 лет опыта в Computer Vision</li>
165
<li>6 лет опыта в Computer Vision</li>
173
<li>работала в Samsung R&D, Huawei Research</li>
166
<li>работала в Samsung R&D, Huawei Research</li>
174
<li>вела семинары по DL в Ozon Masters</li>
167
<li>вела семинары по DL в Ozon Masters</li>
175
<li>читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)</li>
168
<li>читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)</li>
176
<li>академ. лид курса по CV в Центральном Университете</li>
169
<li>академ. лид курса по CV в Центральном Университете</li>
177
</ul><p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
170
</ul><p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
178
<p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
171
<p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
179
<ul><li>руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB</li>
172
<ul><li>руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB</li>
180
<li>хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer</li>
173
<li>хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer</li>
181
<li>специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных</li>
174
<li>специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных</li>
182
<li>студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ</li>
175
<li>студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ</li>
183
</ul><p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
176
</ul><p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
184
<p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
177
<p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
185
<ul><li>хедлайнер курса Deep Learning Engineer и преподаватель курса Start ML</li>
178
<ul><li>хедлайнер курса Deep Learning Engineer и преподаватель курса Start ML</li>
186
<li>специализируется на глубинном обучении: обработке естественного языка и работе с изображениями</li>
179
<li>специализируется на глубинном обучении: обработке естественного языка и работе с изображениями</li>
187
<li>преподаватель машинного и глубинного обучения на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
180
<li>преподаватель машинного и глубинного обучения на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
188
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
181
</ul><p>Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>
189
<p>Исследователь в Bayes Group</p>
182
<p>Исследователь в Bayes Group</p>
190
<ul><li>лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
183
<ul><li>лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ</li>
191
<li>занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group</li>
184
<li>занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group</li>
192
<li>студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация "Искусственный интеллект и машинное обучение"</li>
185
<li>студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация "Искусственный интеллект и машинное обучение"</li>
193
</ul><p>Исследователь в Bayes Group</p>
186
</ul><p>Исследователь в Bayes Group</p>
194
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
187
<p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
195
<ul><li>работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
188
<ul><li>работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает старшим разработчиком.</li>
196
<li>до karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
189
<li>до karpov.courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.</li>
197
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
190
</ul><p>Старший разработчик, ex Yandex backend dev</p>
198
<p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
191
<p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
199
<ul><li>выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech</li>
192
<ul><li>выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech</li>
200
<li>6 лет опыта в Computer Vision</li>
193
<li>6 лет опыта в Computer Vision</li>
201
<li>работала в Samsung R&D, Huawei Research</li>
194
<li>работала в Samsung R&D, Huawei Research</li>
202
<li>вела семинары по DL в Ozon Masters</li>
195
<li>вела семинары по DL в Ozon Masters</li>
203
<li>читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)</li>
196
<li>читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)</li>
204
<li>академ. лид курса по CV в Центральном Университете</li>
197
<li>академ. лид курса по CV в Центральном Университете</li>
205
</ul><p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
198
</ul><p>Head of Research Projects в VisionLabs</p>
206
<h2>стоимость обучения >></h2>
199
<h2>стоимость обучения >></h2>
207
-
<p>Специальное предложение "Новогодние комбо"</p>
208
<p>База Deep Learning + comPuter vision-инженер</p>
200
<p>База Deep Learning + comPuter vision-инженер</p>
209
<p>База Deep Learning + NLP-инженер</p>
201
<p>База Deep Learning + NLP-инженер</p>
210
<h3>Deep Learning Engineer</h3>
202
<h3>Deep Learning Engineer</h3>
211
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
203
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
212
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
204
<p>при рассрочке на 24 месяца</p>
213
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
205
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
214
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
206
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
215
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
207
<h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>
216
-
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>
208
+
<p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу</p>
217
<h2>Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку</h2>
209
<h2>Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку</h2>
218
<h2>Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:</h2>
210
<h2>Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:</h2>
219
<p>Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить ваш работодатель</p>
211
<p>Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить ваш работодатель</p>
220
<h2>Повышайте квалификацию за счёт компании</h2>
212
<h2>Повышайте квалификацию за счёт компании</h2>
221
<p>Можно вернуть до 13% от стоимости обучения</p>
213
<p>Можно вернуть до 13% от стоимости обучения</p>
222
<h2>Налоговый вычет</h2>
214
<h2>Налоговый вычет</h2>
223
<p>Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков</p>
215
<p>Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков</p>
224
<h2>Не подойдёт - вернём оплату</h2>
216
<h2>Не подойдёт - вернём оплату</h2>
225
<p>Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев</p>
217
<p>Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев</p>
226
<h2>FAQ >></h2>
218
<h2>FAQ >></h2>
227
<p>* 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.</p>
219
<p>* 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.</p>
228
220