ТОП-10 рекомендуемых онлайн-курсов по Deep Learning 2025 года

[Skillbox] Профессия Machine Learning Engineer

Длительность обучения: 12 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/

Это комплексная программа обучения, которая позволит вам освоить навыки разработки моделей машинного обучения, нейросетей и больших языковых моделей. Специалисты в этой области востребованы в различных сферах: бизнесе, медицине, промышленности и других.

Эта программа подойдет вам, если вы:

• Хотите начать карьеру в IT-сфере, но не знаете с чего начать.
• Интересуетесь искусственным интеллектом и машинным обучением.
• Стремитесь к высокооплачиваемой и востребованной профессии.
• Готовы учиться и развиваться в новой области.

Особенности обучения:

• Обучение проходит на собственной онлайн-платформе.
• Доступ к видеолекциям предоставляется навсегда.
• Практические задания основаны на реальных задачах от компаний и экспертов.
• Предусмотрена персональная обратная связь от кураторов-экспертов.
• Вы получите помощь в трудоустройстве: составление резюме, подготовка к собеседованиям, доступ к закрытому каналу с вакансиями.

Формат обучения:

• Видеолекции.
• Практические задания.
• Персональная обратная связь от кураторов.
• Воркшопы с разбором домашних заданий.
• Учебное комьюнити для общения.
• Помощь службы заботы по техническим вопросам.

Программа обучения состоит из трех уровней:

1. Уровень 0: Базовая подготовка (5 месяцев): Введение в Data Science, основы Python, SQL, работа с данными, основы математики и статистики.
2. Уровень 1: Погружение в Machine Learning и трудоустройство (4 месяца): Алгоритмы машинного обучения, работа с библиотеками (numpy, pandas), соревнование на Kaggle, итоговый проект.
3. Уровень 2: Углубление знаний (3 месяца): Auto ML, Computer Vision, NLP, рекомендательные системы, временные ряды, Deep Learning.

Инструменты, которые вы изучите:

SQL, Python, FastAPI, GitLab, pandas, Airflow, Excel, PyCharm, scikit-learn, Jupyter Notebook, Hadoop, Hive, Docker, Matplotlib, numpy, Spark, Pytorch.

Чему вы научитесь:

• Анализировать большие объемы данных.
• Разрабатывать модели машинного обучения.
• Создавать нейросети.
• Строить большие GPT-подобные языковые модели.
• Работать с различными инструментами для анализа данных и машинного обучения.
• Решать задачи из области Computer Vision и NLP.
• Создавать проекты для портфолио.

После окончания курса вы сможете работать:

• Специалистом по Machine Learning.
• Специалистом по компьютерному зрению.
• Специалистом по NLP.

[Skillfactory] Machine Learning и Deep Learning

Стоимость: 69 480 руб.

Длительность обучения: 20 недель

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillfactory.ru/machine-learning-i-deep-learning

Это комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы машинного обучения – от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети.

Для кого этот курс:

• Новичков в Data Science с уверенным владением Python и знаниями математики и статистики.
• Программистов на Python, сталкивающихся с задачами программирования нейронных сетей.
• Аналитиков со знанием Python, работающих с большими объемами данных и желающих погрузиться в Machine Learning и Deep Learning.

Особенности обучения:

• Курс основан на практике и фокусируется на практическом применении решений.
• Обучение нацелено на отработку навыков программирования глубоких нейронных сетей.
• Преподаватели – опытные специалисты из таких компаний, как Яндекс, NVIDIA, Сколтех и EORA.

Формат обучения:

Онлайн-обучение с новыми модулями каждую неделю. Практические задачи основаны на реальных кейсах. Поддержка наставников и общение с сокурсниками в закрытых каналах.

Чему научит курс:

• Программировать на Python и использовать его для анализа данных.
• Разрабатывать модели предсказания, например, кредитного рейтинга.
• Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения.
• Строить модели для решения бизнес-задач, например, для увеличения продаж.
• Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет.
• Создавать системы рекомендаций, например, товаров при покупке.

Уже к середине курса вы сможете:

• Понимать основные задачи и методы машинного обучения.
• Очищать и обогащать данные, использовать визуализацию для предобработки.
• Применять линейную и логистическую регрессию.
• Работать с текстами средствами ML.
• Использовать решающие деревья и ансамбли.
• Оценивать качество алгоритмов машинного обучения.
• Анализировать временные ряды.
• Строить рекомендательные системы.

Программа курса включает изучение следующих инструментов и технологий:

• Python
• TensorFlow
• Keras
• SVD-алгоритм
• XGBoost
• Scikit-learn

[OTUS] NLP / Natural Language Processing

Стоимость: 66 000 руб.

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/nlp/

Курс по NLP (обработке естественного языка) рассчитан на специалистов в области Data Science, анализа данных и машинного обучения, которые хотят углубить свои знания в области NLP и получить практические навыки работы с текстовыми данными.

Курс представляет собой уникальное сочетание глубоких теоретических знаний и практических навыков. Программа курса охватывает широкий спектр тем, от классических методов NLP до современных нейросетевых моделей, таких как трансформеры. Особое внимание уделяется работе с русскоязычными моделями и данными.

Особенности обучения:

• Онлайн-формат обучения.
• Интерактивные вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа.
• Доступ к записям занятий остается навсегда.
• Практические домашние задания с проверкой и обратной связью от преподавателей.
• Активное комьюнити: общение в закрытом телеграм-чате, поддержка преподавателей.
• Возможность совмещать учебу с работой.

Программа курса включает следующие модули:

• Python для работы с текстами (парсинг, регулярные выражения).
• Введение в Deep Learning (нейронные сети, PyTorch, рекуррентные сети).
• Классические методы NLP и трансформерные модели (векторные представления слов, языковые модели, BERT, GPT).
• Практические методы применения LLM и фундаментальных моделей (промптинг, Langchain, RAG).
• Дополнительные главы NLP (оценка языковых моделей, тематическое моделирование, создание телеграм-ботов).
• Проектный модуль (разработка и защита собственного проекта).

В результате обучения вы сможете:

• работать с текстовыми данными (парсинг, сбор данных);
• создавать телеграм-ботов;
• применять методы классического NLP и трансформерные модели для решения ML задач;
• решать задачи распознавания именованных сущностей, создания вопросно-ответных систем и т.д.;
• использовать современные инструменты и технологии NLP, такие как LLM, Langchain, RAG, PyTorch.

Преподаватели курса:

Эксперты-практики из ведущих компаний, имеющие большой опыт работы в области NLP и Data Science. Они делятся своим опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания.

После обучения вы получите:

• Сертификат OTUS.
• Удостоверение повышения квалификации (УПК).
• Полный комплект обучающих материалов.
• Ценный проект для портфолио.
• Возможность претендовать на позицию Data Scientist Junior+ / Middle+.

[GeekBrains] Искусственный интеллект. Специалист

Стоимость: 156 162 руб.

Длительность обучения: 12 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://gb.ru/geek_university/developer/programmer/ai-spec

Курс предлагает обучение с нуля до уровня Junior. Учебная программа разработана с учетом актуальных требований рынка труда и включает в себя освоение инструментов Python, TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas, NumPy и других. Помимо видеоуроков, предусмотрены онлайн-встречи с преподавателями для живого общения и практики.

Для кого этот курс:

• Для тех, кто хочет начать карьеру в области разработки искусственного интеллекта.
• Подходит новичкам, интересующимся AI и машинным обучением.

Особенности обучения:

• Теория в видеоуроках с постоянным доступом.
• Практические задания для закрепления навыков.
• Персональная обратная связь от кураторов-экспертов.
• Живое общение и практика на онлайн-занятиях.
• Поддержка куратора, HR-консультанта и службы заботы.
• Помощь в трудоустройстве: составление резюме, подготовка к собеседованиям, доступ к вакансиям партнеров.

Чему вы научитесь:

• Программировать на Python.
• Структурировать программный код и разрабатывать алгоритмы.
• Работать в Linux и использовать навыки виртуализации.
• Обрабатывать естественный язык (NLP).
• Работать с искусственным интеллектом и создавать GAN-модели.
• Автоматизировать и оптимизировать процессы ETL.
• Использовать математические методы анализа данных.
• Применять глубокое обучение в компьютерном зрении.
• Работать с Git, реляционными базами данных и SQL.
• Работать на платформе Apache Spark.
• Создавать системы хранения, обработки и передачи данных (Cassandra, Hive, Presto, Kafka).
• Использовать предварительно обученные модели и адаптировать их к новым задачам.

Формат обучения:

• Видеоуроки.
• Практические задания.
• Онлайн-занятия с преподавателями.
• Персональная обратная связь от кураторов.

Инструменты, которые вы изучите:

Python, TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Keras, Jupyter Notebook, Selenium, PyTorch, Git, Linux, MongoDB, ClickHouse, Apache Spark, Apache Zeppelin, Cassandra, Kafka, Hive, Presto, MS AppSource, SQL, MySQL, Power BI, Matplotlib, Seaborn, Docker.

Программа обучения (основные блоки):

1. Введение в программирование, контроль версий и базы данных.
2. Введение в математику и информатику.
3. Основы анализа данных в Excel и Python.
4. Теория вероятностей, математическая статистика, математический анализ, линейная алгебра.
5. Искусственный интеллект, базы данных и SQL, операционные системы и виртуализация (Linux).
6. Big Data, сбор и разметка данных, Transfer Learning, ETL, Apache Spark, BI.
7. Библиотеки Python для Data Science, NLP, машинное обучение, глубокое обучение в компьютерном зрении, архитектура нейросетей.
8. Подготовка и защита дипломной работы.
9. Стратегия поиска работы, подготовка резюме и к собеседованию.

[Skillfactory] Data Scientist с нуля до PRO

Стоимость: 244 440 руб.

Длительность обучения: 25 месяцев

Уровень сложности: Уровень сложности

Сайт: https://skillfactory.ru/data-scientist-pro-mgu

Курс разработан совместно с академиком РАН из МГУ им. М.В. Ломоносова Алексеем Львовичем Семеновым, заведующим кафедрой математической логики и теории алгоритмов МГУ, участником разработок ПО для ИИ и для суперкомпьютеров, лауреатом премии ЮНЕСКО в области цифровых технологий в образовании и премии им. А. Н. Колмогорова за выдающиеся достижения в области математики.

Курс позволит освоить продвинутую математику с самых азов, научиться создавать ML-модели и работать с нейронными сетями, получить реальный опыт на практических проектах и начать работать удаленно.

Особенности обучения:

• Фокус на подготовке к трудоустройству: решение кейсов компаний, проекты для реальных заказчиков в команде, помощь в оформлении резюме и подготовке к собеседованиям, рекомендации лучших студентов работодателям, стажировки в компаниях-партнерах.
• Эффективный формат онлайн-обучения: гибкий график занятий, короткие блоки теории с последующей практикой, 5 видов практики (тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны), поддержка менторов и координаторов.
• Центр карьеры: помощь в создании резюме, рекомендации по карьере, помощь в трудоустройстве в зарубежную компанию, знакомство с компаниями-работодателями, обучение прохождению интервью, карьерное сообщество 9000+ студентов и выпускников.

Для кого этот курс:

Курс подойдет новичкам, программистам и аналитикам, желающим освоить Data Science с нуля или углубить свои знания в этой области.

Программа обучения:

Программа курса состоит из трех блоков: БАЗА, ОСНОВНОЙ БЛОК и УРОВЕНЬ PRO.

В блоке БАЗА изучаются основы программирования на Python, предобработка и анализ данных, знакомство с основными задачами дата-сайентиста.

В ОСНОВНОМ БЛОКЕ происходит погружение в математику и основы машинного обучения, знакомство с профессиями DS, выбор трека обучения второго года.

На УРОВНЕ PRO изучается глубокое обучение (DL) и выбранная специализация: машинное обучение (ML) или компьютерное зрение (CV).

На втором году обучения можно выбрать одну из двух специализаций: ML - Engineer или CV - Engineer.

В рамках курса предусмотрены бонусные разделы: Deep Learning и нейронные сети и Введение в Data Engineering.

Чему научит курс:

• Работать с основными алгоритмическими конструкциями и структурами данных Python.
• Получать данные из веб-источников или по API.
• Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib.
• Создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения.
• Оценивать качество модели.
• Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности.
• Строить математические и ML-модели с использованием временных рядов.
• Применять алгоритмы для рекомендательных систем.
• Конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот.
• Выводить и поддерживать модели в Production.

Сертификат: По окончании курса выдается сертификат.

[OTUS] Machine Learning

Стоимость: 200 000 руб.

Длительность обучения: 12 месяцев (11 месяцев + 1 месяц интенсив)

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/ml-specialization/

Специализация Machine Learning – это комплексная программа обучения, которая позволит вам освоить навыки разработки в области машинного обучения и стать востребованным специалистом. Программа рассчитана на 12 месяцев и включает в себя две ступени обучения (Junior, Middle) и интенсив.

Для кого этот курс:

• Специалисты из IT-сферы: системные аналитики, разработчики, тестировщики, инженеры.
• Специалисты из других сфер, желающие освоить Machine Learning.

Особенности обучения:

• Мощная теория от кандидатов наук.
• Классные преподаватели с большим опытом.
• Актуальная программа, которая регулярно обновляется.
• Карьерный центр, который поможет с трудоустройством.

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа.
• Доступ к записям и материалам остается навсегда.
• Хардкорная практика на реальных датасетах.
• Активное комьюнити в Telegram.
• Групповые менторские консультации с разбором домашних заданий.

Чему вы научитесь:

• Python с нуля до продвинутого уровня.
• ML-библиотеки: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn.
• Систему управления версиями Git.
• SQL (от простых функций до оконных).
• A/B тестирование.
• Deep Learning (PyTorch, реккурентные сети).
• NLP (парсинг и анализ текстовых данных).
• Анализ временных рядов.
• Рекомендательные системы.

Необходимые знания:

Специальных знаний не требуется. Базовые знания линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики будут полезны.

Программа обучения:

Программа состоит из двух ступеней.

Ступень 1 (Junior): освоение Python для Data Science, основ математики для работы с моделями, построение основных моделей машинного обучения. Включает модули: "Введение в Python", "Введение в Python. ООП, модули, базы данных", "Основы Python для ML и работа с базами данных", "Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика", "Основные методы машинного обучения", "Проектная работа".

Ступень 2 (Junior+ / Middle): освоение современных инструментов анализа данных, создание моделей машинного обучения на профессиональном уровне, практика с реальными данными. Включает модули: "Продвинутые методы машинного обучения: обучение с учителем", "Продвинутые методы машинного обучения: обучение без учителя", "Введение в Deep Learning", "Сбор данных. Анализ текстовых данных", "Анализ временных рядов", "Рекомендательные системы", "Проектная работа".

В конце каждой ступени предусмотрена проектная работа, которая позволит закрепить полученные знания и навыки.

[GeekBrains] Профессия Machine Learning Engineer

Стоимость: 111 153,50 руб.

Длительность обучения: 12 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://gb.ru/geek_university/developer/programmer/machine-learning

Курс предлагает освоить профессию ML-инженера, специалиста по созданию и обучению моделей машинного обучения и нейронных сетей. Выпускники смогут анализировать большие объемы информации, строить модели прогнозирования для различных сфер: бизнеса, медицины, промышленности и других. Программа включает 500+ часов практических занятий, живые онлайн-занятия в мини-группах с опытными преподавателями, обратную связь от наставников и помощь в трудоустройстве.

Особенности обучения:

• Актуальная программа, разработанная с учетом требований рынка труда.
• Практика на реальных задачах, приближенных к реальным проектам, с которыми работают специалисты.
• Персональная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов.
• Живое общение и практика с опытными экспертами в области машинного обучения.
• Теория в видеоуроках с безграничным доступом, что позволяет учиться в удобном темпе и повторять материал.
• Дополнительные мероприятия: воркшопы, прямые эфиры и дизайн-спринты с экспертами.
• Помощь в трудоустройстве: оформление портфолио, подготовка к собеседованиям, доступ к базе вакансий, рекомендации партнерам.
• Гарантия возврата денег, если не получится найти работу с помощью GeekBrains.

Для кого этот курс:

Курс подходит для новичков, желающих освоить профессию ML-инженера. Специальные знания и опыт работы с данными не требуются.

Чему научит курс:

• Обучение моделей способами классического машинного обучения.
• Работа с данными из различных источников (файлы, API, базы данных).
• Построение алгоритмов для рекомендательных систем.
• Подготовка данных к анализу (очистка, преобразование).
• Формирование пайплайнов от сбора данных до получения результатов моделирования.
• Проведение разведывательного анализа данных.
• Визуализация данных.
• Моделирование с помощью нейросетевых подходов.
• Работа с NLP/CV-задачами.

Программы и сервисы, изучаемые на курсе:

Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Hadoop, Hive, SQL, GitLab, Excel, PyCharm, Jupyter Notebook, FastAPI, Airflow.

Программа обучения включает следующие блоки:

• Введение в Data Science.
• Machine Learning Junior.
• Machine Learning Advanced.
• Deep Learning.
• Курс на выбор (Natural Language Processing или Computer Vision).
• Дополнительные курсы (Основы математики, Основы статистики и теории вероятностей).

По окончании обучения выпускники получают сертификат, подтверждающий квалификацию ML-инженера.

[Skillfactory] Курс по нейронным сетям

Стоимость: 46 680 руб.

Длительность обучения: 10 недель

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillfactory.ru/nejronnye-seti-deep-learning

Курс по нейронным сетям и Deep Learning на Python разработан для тех, кто хочет углубить свои знания в Data Science и освоить передовую технологию искусственного интеллекта. Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

Для кого этот курс:

• Для специалистов Data Science
• Для разработчиков, знакомых с основами ML
• Для тех, кто хочет освоить нейронные сети и поучаствовать в хакатоне

Особенности обучения:

• Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей.
• Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

Формат обучения:

Вы сможете проходить обучение онлайн из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю. Вас ждут лекции преподавателей, практические задания (реальные кейсы и задачи по применению алгоритмов Deep Learning), помощь преподавателя и коллектива, а также выпускной хакатон.

Чему научит курс:

• Применять алгоритмы deep learning для решения бизнес-задач
• Обучите 7 нейронных сетей
• Работать с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras

Уже к середине курса вы сможете:

• Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных.
• Разработать модель предсказания кредитного рейтинга.
• Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи.
• Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе.
• Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет.
• Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке.

Программа курса:

1. Введение в искусственные нейронные сети. Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python.
2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras). Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras.
3. Сверточные нейронные сети. Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети.
4. Оптимизация нейронной сети. Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля.
5. Transfer learning & Fine-tuning. Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений.
6. Обработка естественного языка (NLP). Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python.
7. Сегментация и Детектирование объектов. Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции.
8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма.
9. What's next? Продвинутые нейронные сети. Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений.

[OTUS] Reinforcement Learning

Стоимость: 78 000 руб.

Длительность обучения: 3 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/reinforcement-learning-cours/

Курс разработан для специалистов DS/DL/ML, которые хотят углубиться в алгоритмы обучения с подкреплением.

Чему научит курс:

• Применять алгоритмы RL для решения задач в разных областях, включая игровую индустрию, робототехнику, энергетику и финансы.
• Работать с основными алгоритмами RL, такими как Q-learning, SARSA, Monte Carlo.
• Создавать модели среды и обучать агента.
• Использовать Deep RL и алгоритмы с нейросетями, такие как Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient (PG), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Actor-Critic.
• Понимать продвинутые темы в Reinforcement Learning, такие как оптимальное управление, методы обучения со скользящим горизонтом, Model-based RL.

Особенности обучения:

• Онлайн-формат: вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа, доступны в записи.
• Общение с преподавателями и группой в Telegram.
• Домашние задания с обратной связью от преподавателя.
• Jupyter Notebook с разбором практического кейса после большинства вебинаров.
• Выпускной проект в одной из выбранных сфер: игровая индустрия, робототехника, управление энергетическими системами, управление финансовым портфелем, построение RecSys.

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары.
• Обратная связь по домашним заданиям.
• Активное комьюнити в Telegram.

Программа обучения:

Курс разбит на модули, которые последовательно знакомят с основами Reinforcement Learning, Deep Reinforcement Learning, продвинутыми темами и применением RL в реальных задачах. Каждый модуль включает в себя несколько тем, посвященных конкретным алгоритмам, методам и практическим аспектам.

Преподаватели:

Курс ведут эксперты-практики из разных сфер, таких как FinTech, онлайн-кинотеатры, банки и IT-компании, с большим опытом работы и преподавания. Они делятся своим опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания.