Инженер по глубокому обучению нейросетей

Этот курс — не введение в модную тему, а рабочий инструмент апгрейда для тех, кто уже пишет на Python и строит классические модели. За два месяца вы закрываете глубокое обучение как отдельную инженерную дисциплину: полносвязные сети, свёртки, рекуррентные архитектуры, механизм внимания и трансформеры — с кодом, а не со слайдами.

Основной фреймворк — PyTorch, вокруг него собирается полный стек: Scikit-learn, Hugging Face, spaCy и NLTK для работы с текстом, OpenCV, Pillow, Albumentations и Torchvision для изображений. Отдельная ценность для тех, у кого нет своей видеокарты: практические задания выполняются на виртуальных машинах с GPU, и вычислительные расходы курс берёт на себя.

Четыре проекта построены по нарастающей: классификатор на MLP, автодополнение текста на рекуррентных сетях, распознавание лекарств с Transfer Learning и мультимодальная сеть, оценивающая калорийность блюда по фото и описанию. Каждый проект — это то, что не стыдно показать на собеседовании: живые задачи, а не учебные ирисы.

Перед стартом можно пройти бесплатный вводный курс на 2 часа и честно проверить готовность. Требования к слушателям серьёзные: уверенный Python с ООП, опыт анализа данных и классического машинного обучения, базовая линейная алгебра — без этого темп двух месяцев будет комфортен только в мечтах.

Формат дедлайнов выбирается при покупке: с наставником и групповым ритмом или в своём темпе. Потоки стартуют несколько раз в сезон — ближайшие даты 17 сентября, 15 октября и 12 ноября, так что подстроить учёбу под рабочий календарь несложно.

По данным опросов Практикума, 86% выпускников используют полученные знания в работе, а 70% выпускников PRO-программ увеличивают доход в среднем на четверть. Медианные зарплаты на рынке это подтверждают: Deep Learning Engineer — около 310 000 ₽ в месяц против 170 000 ₽ у ML-специалистов уровня Junior+. Курс не включает помощь с трудоустройством — он для действующих специалистов.