Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) — Karpov.сourses

Name: Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) — Karpov.сourses
Price: 89000 RUB
Availability: InStock

Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.

4 мес. Сертификат Для новичков

Что входит

Уроки в видеоформате Смотрите в удобном темпе, пересматривайте

Практика на реальных задачах Соберёте портфолио из настоящих проектов

Домашние задания с проверкой Закрепляете навык, преподаватель проверяет

Сообщество студентов Поддержка и нетворкинг с одногруппниками

15 часов в неделю Совместимо с работой

Обновлено 22 июля

Программа курса · 16 модулей

01 Погрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.

02 Поймете принципы сборки нейросети. Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch. Узнаете, как выстроить процесс обучения нейронной сети в рамках конвейера глубинного обучения (пайплайна DL).

03 Освоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.

04 Начнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.

05 Познакомитесь с задачами NLP (обработка текстов). Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.

06 Узнаете, что такое LLM (большие языковые модели) сети, и как с ними работать. Научитесь работать с нейросетью в облаке. Поймете процесс деплоя (развертывания) в DL.

07 Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.

08 Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.

09 Поймете отличия задач генерации текста от классификации. Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки. Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети.

10 Узнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM. Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций.

11 Изучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике.

12 Узнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера. Научитесь решать задачи превода текста.

13 Поймете, чем дообучение лучше обучения с нуля. Узнаете, чем отличаются способы дообучения. Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач (задач, для которых дообучается или используется предобученная модель).

14 Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей. Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT

15 Поймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач. Изучите ценность механизма внимания. Вникнете в суть архитектуры трансформера.

16 Поймете причины ограничения длины контекста трансформерных моделей. Изучите способы уменьшения сложности применения модели. Узнаете, какие существуют способы увеличения длины контекста. Научитесь увеличивать длину контекста предобученной модел

Готовы освоить профессию?

Запись и оплата — на сайте школы. За весь курс: 89 000 ₽

Записаться

Промокоды

1 Нажмите «Получить» — код скопируется, откроется сайт школы · 2 Заполните заявку на сайте школы — это засчитывает скидку · 3 Введите код в поле при оформлении, если поля нет — назовите менеджеру

О школе

Karpov Courses

С 2020 года

Karpov.courses - ваш путь в Data Science. Обучаем с нуля востребованным IT-профессиям и помогаем построить новую карьеру. 89% наших выпускников уже нашли интересную работу.

Все курсы Karpov Courses

Подробнее о курсе

Курс «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» от Karpov.сourses даёт системные знания и практические навыки по заявленной специальности. Программа построена вокруг реальных задач и актуальных методик.

Программа

Теоретическая база и практические задания. Актуальные методики и нормативные документы. Поддержка преподавателей на всём протяжении обучения.

После курса

Профессиональные навыки
Документ об обучении
Понимание современных стандартов

О школе

Karpov.сourses — школа аналитики и data science, выросшая из профессионального сообщества. Фокус на практических навыках с реальными проектами.

Формат. Дистанционное обучение. Доступ к материалам 24/7. Поддержка преподавателей.

Часто задаваемые вопросы

Какой документ выдаётся?

Диплом о профпереподготовке или удостоверение — зависит от тарифа.

Сколько длится обучение?

От 72 до 520 часов. При загрузке 6-10 ч/нед — 1-4 месяца.

Образовательная программа построена с учётом актуальных требований рынка труда. Вы получаете знания, соответствующие современным профессиональным стандартам, и практические навыки, востребованные работодателями. По окончании обучения слушатели получают документ установленного образца, подтверждающий квалификацию.

Формат дистанционного обучения позволяет совмещать учёбу с работой и личными делами. Все учебные материалы доступны в личном кабинете круглосуточно. Преподаватели проверяют задания и дают обратную связь — вы не остаётесь с материалом один на один.

Можно ли совмещать с работой?

Да, формат полностью дистанционный.

Регулярное повышение квалификации — необходимое условие профессионального роста в любой отрасли. Данный курс позволяет систематизировать имеющиеся знания и получить новые компетенции, соответствующие актуальным требованиям профессиональных стандартов и ожиданиям работодателей.

Обучение проводят преподаватели с практическим опытом работы по специальности. Учебные материалы регулярно обновляются с учётом изменений в законодательстве, технологиях и методиках. После завершения курса вы получаете документ, подтверждающий вашу квалификацию.

Навыки в этой области открывают доступ к вакансиям от стартапов до корпораций. Курс даёт системную подготовку под требования рынка.

Инвестиция в образование — самая надёжная. Курс даёт фундамент для профессионального роста.

Рынок труда в 2026 году требует от специалистов не просто формального наличия диплома, а реальных компетенций. Работодатели проверяют навыки на собеседованиях и тестовых заданиях. Курс построен так, чтобы вы прошли такую проверку уверенно — вы получаете не теоретические знания, а практические инструменты, закреплённые в реальных заданиях с обратной связью от преподавателей.

Обучение полностью дистанционное: материалы доступны 24/7, консультации с преподавателями проводятся в согласованное время. По окончании выдаётся документ установленного образца — диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации. Документы от лицензированной образовательной организации принимаются аттестационными комиссиями и работодателями.

Профессиональные навыки в этой области открывают доступ к вакансиям в компаниях разного масштаба — от стартапов до корпораций. Курс даёт системную подготовку, ориентированную на требования рынка труда.

Профессиональное развитие — инвестиция, которая окупается многократно. Курс даёт системный фундамент для карьерного роста в 2026 году и на годы вперёд.