Курс Machine Learning
2026-02-21 16:16 Diff

За 7,5 месяцев изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать лучшие методики для оценки качества моделей.

  • Будете учиться у практикующих экспертов из международных компаний
  • Построите первые модели для обучения нейронных сетей
  • Получите документ об образовании установленного образца и сертификат на английском языке
  • Найдёте работу, или вернём деньги — это прописано в договоре

Более 750 000 студентов выбрали Академию Eduson

по отзывам 1 500 студентов

Занятия в live-формате с ментором

Плюс — личный куратор на 365 дней.

Готовое портфолио и прикладные навыки по окончании курса.

В основе курса — реальные требования работодателей в 2026.

Удостоверение о повышении квалификации, диплом Eduson + сертификат на английском языке.

в разных форматах: практические задания, тексты, тренажёры, реальные кейсы.

Выгодная рассрочка
без процентов

Старт сразу, оплата — удобными частями.

ML-инженер (Machine Learning Engineer) разрабатывает модели машинного обучения, развивает их и внедряет в бизнес-процессы. Цель специалиста — выбрать подходящие алгоритмы для работы и настроить их так, чтобы модель смогла самостоятельно принимать решения.

В России каждая пятая крупная компания использует искусственный интеллект для решения бизнес-задач.

Чем занимается инженер машинного обучения

Вакансии на hh.ru прямо сейчас:

205 000 рублей — средняя зарплата специалиста по Machine Learning в 2026 году

Инженер машинного обучения

Начинающим ML-специалистам

Систематизируете текущие знания, освоите недостающие навыки на практике и увеличите свою стоимость на рынке труда.

Разработчикам

Освоите востребованную IT-профессию, станете специалистом в растущей технологической сфере и повысите свою ценность на рынке.

Смежным специалистам в сфере IT

Попробуете себя в новой роли. Сможете углубиться в бэкенд или фронтенд и сменить направление деятельности.

Аналитикам

Расширите компетенции и углубитесь в машинное обучение, чтобы перейти в новую IT-специальность и увеличить свой доход.

Смежным специалистам в сфере IT

Попробуете себя в новой роли. Сможете углубиться в бэкенд или фронтенд и сменить направление деятельности.

1.

На начальном уровне владеть любым языком программирования. Плюсом будет знание Python, Pascal, Java, MatLab или C/C++.

3.

Ноутбук или компьютер с характеристиками:

  • Оперативная память — от 8 ГБ
  • Процессор — 2.30 ГГц или быстрее
  • Видеокарта с памятью от 4 ГБ (для Windows и Linux)
  • 100 ГБ свободного места на жёстком диске

2.

Работать на ОС Linux или MacOS. Если на вашем компьютере Windows, можно поставить Linux второй системой — с этим помогут эксперты курса.

Получите бесплатную карьерную консультацию

Мы расскажем подробнее о курсе и подберём подходящий вам вариант обучения.

Партнёр курса — IT-школа

TeachMeSkills выпустили более 11 500 студентов, которые успешно начали свою карьеру в IT-компаниях разных стран мира.

На курсе вас ждёт live-формат, где вы сможете общаться с экспертами, задавать вопросы и получать поддержку на всём пути обучения.

Ваши навыки после обучения

Инженер по машинному обучению

  • Построение и обучение глубоких нейронных сетей, настройка и оптимизация архитектурных параметров
  • Использование современных методов оценки качества моделей и их оптимизации для повышения точности и производительности
  • Владение стратегиями end-to-end, трансферного и многозадачного машинного обучения
  • Практический опыт внедрения ML-алгоритмов и настройки автоматизированных пайплайнов с использованием AirFlow
  • Понимание как классических методов машинного обучения, так и концепций глубокого обучения на Python с использованием TensorFlow и PyTorch
  • Опыт формулировки задач в Data Science и разработки решений для них
  • Навыки обучения, оптимизации и развёртывания моделей машинного обучения и нейронных сетей в production-средах
  • Понимание процессов интеграции и развёртывания ML-пайплайнов в production

Поможем получить первую работу в IT

Создадите конкурентоспособное резюме и релевантное сопроводительное письмо — выделитесь на фоне других кандидатов.

Узнаете, как отвечать на вопросы HR-ов и презентовать себя как высококвалифицированного специалиста.

Подготовка к собеседованию

Узнаете, как заполнять профессиональный профиль в иностранных сервисах по поиску работы, чтобы вас заметили рекрутеры.

Вместе подготовим резюме и портфолио, разошлём нашим иностранным партнёрам и дождёмся первого оффера.

Онлайн-занятия с экспертами

Введение в ML и DL

1. Базовая математика и её применение в ML

2. Классические ML-алгоритмы

3. Введение в нейронные сети

4. Обучение нейросетей

5. Решение проблем с тренировкой нейросетей

Компьютерное зрение

6. Введение в компьютерное зрение

7. Основы OpenCV

8. Возможности OpenCV и его использование различных областях

9. Преобразования изображений

10. Введение в свёрточные нейронные сети (CNN). Основные понятия

11. Классификация изображений

12. Введение в детекцию объектов

13. Детекция объектов с использованием VGG, ResNet и DenseNet

14. Обнаружение объектов с использованием R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO

15. Семантическая сегментация: U-Net и DeepLab

16. Трёхмерное компьютерное зрение: 3D CNN и PointNet

17. Распознавание действий на видео: C3D и I3D

18. Использование CV в беспилотниках

19. Применение компьютерного зрения в реальных задачах: кейсы и примеры использования вышеупомянутых архитектур

Обработка текста

20. Введение в NLP

21. Предобработка текста

22. Анализ настроения

23. Vector Space models

24. Машинный перевод и поиск документов

25. Autocorrect системы

26. Речевые теги: скрытые Марковские модели

27. Autocomplete-системы

28. Введение в RNN

29. LSTM и GRU: что это и для чего нужны

30. Глубокое обучение в NLP: архитектуры и библиотеки

31. Трансформеры и аттеншн-механизмы

32. BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров

33. Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты

34. Глубокое обучение для обработки аудио

35. Интеграция NLP в бизнес-приложения

Развёртывание моделей машинного обучения в производственной среде

36. Введение в развёртывание ML-моделей

37. Docker в машинном обучении

38. A/B тестирование ML-моделей

39. Тестирование ML-кода с использованием Pytest

40. Мониторинг и версионирование моделей

41. Прунинг и дистилляция моделей

42. DVC (Data Version Control)

43. MLflow

44. Airflow и Dagster

45. System design для ML-систем

46. Пробное техническое собеседование

47. Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

Дипломный проект

Примеры тем дипломных проектов:
  • Восстановление пунктуации в предложении
  • Система определения фейковых новостей
  • Обнаружение эмоций и настроения в тексте
  • Собственная тема

Проект должен решать бизнес-задачу в области NLP и включать в себя обработку данных с визуализацией, валидацией и препроцессингом; обоснованный выбор модели с отображением и объяснением логов и графиков; выбор и обоснование метрик для валидации модели, способа валидации и размера выборки с интерпретацией результатов; а также доставку модели бизнесу через GitHub, микросервис на Flask, BI-среду или Telegram-бот.

Итоговый проект и диплом

После выполнения итогового проекта вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца и сертификат на английском языке.

Студенты любят наши курсы

И пишут о них отзывы — вы можете посмотреть!

Cредний рейтинг — 4,8

Бирюков Игнат

Научился продавать свои ML-навыки бизнесу

Благодаря курсу научился продавать свои ML-навыки бизнесу. Теперь автоматизирую процессы для малых компаний. Лучшая инвестиция в себя.

Терехова Альбина

Научилась еще и объяснять модели бизнесу

Очень понравился курс. Главное что научилась и строить модели, и объяснять их бизнесу. Сейчас работаю в ecom, прогнозирую спрос на товары, если простыми словами объяснить.

Юсупов Ратмир

Собрал портфолио и устроился в IT-компанию

После вуза не мог найти работу, везде требовался опыт. Благодаря проектам из курса собрал портфолио и устроился в IT-компанию. Хорошие модули по прунингу и дистилляции моделей.

Арутюнян Левон

Теперь автоматизирую процессы, которые раньше делал вручную!

За 5 лет работы аналитиком я наблюдал, как коллег постепенно заменяют алгоритмы. Решил, что лучше присоединиться к этой революции. Eduson предложила идеальный баланс теории и практики: мы сразу применяли знания на реальных финансовых данных. Особенно ценными оказались модули по Docker в машинном обучении, A/B тестированию ML-моделей и тестированию кода с Pytest. После защиты дипломного проекта (прогнозирование дефолтов) меня пригласили в финтех-стартап с зарплатой 200 000 рублей. Теперь автоматизирую процессы, которые раньше делал вручную!

Витольд Элеонора

Была биологом, нашла себя в Data Science

Мои знания статистики наконец пригодились! Курс помог перевести научный опыт в навыки для IT. Теперь разрабатываю ML модели для медицинских исследований.

Преподаватели курса

Разработчики-инженеры международного рынка и ведущих российских компаний

Machine Learning Engineer

Место работы: НИУ ВШЭ, Москва

Вернёте 13% от стоимости обучения  через налоговый вычет

Можете оплатить обучение сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца

Консультация с экспертом в профессии

Личное общение с преподавателями на занятиях и в Telegram-чате

Отдельный аккаунт-менеджер на каждую группу обучающихся

Сертификат на английском языке

Диплом Академии Eduson — резидента «Сколково»

Удостоверение о повышении квалификации

Помощь с трудоустройством

Live-формат + Запись уроков

Live-формат + Запись уроков

Занятия 2 дня в неделю по 3 часа

15% теории и 85% практики

От 2 до 6 проектов в портфолио

Оплатить сразу со скидкой

Записаться на бесплатную консультацию

Soft skills: для руководителя

115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19

Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома