Главная/Аналитика/Deep Learning/KARPOV.COURSES
Курсы по deep learning от KARPOV.COURSES
Average Rating: 4.8 Votes: 6 Reviews: 6

Курсы по deep learning от KARPOV.COURSES

Мы собрали 5 курсов обучения Deep Learning.

На рейтинг курса влияет:

  • Оценки отзывов на курс (учитываются новизна отзыва, популярность отзыва среди других студентов, количество комментариев под отзывом)
  • Периодичность появления новых отзывов на курс
  • Количество возвратов и решенных школой проблемных ситуаций студентов
  • Количество студентов-выпускников и популярность курса среди пользователей
Дата обновления:13.11.2025
Практика по анализу данных, машинному обучению и AI
Лучший рейтинг
Практика по анализу данных, машинному обучению и AI
14 нояб.
3 мес.
от 1 097 ₽/мес
рассрочка
от 18 750 ₽
Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс
ML Engineering - ITMO AI Talent hub
Лучший рейтинг
ML Engineering - ITMO AI Talent hub
19 февр.
9 мес.
25 700 ₽/мес
рассрочка
230 000 ₽
Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс
Deep Learning Engineer (NLP/CV)
Лучший рейтинг
Deep Learning Engineer (NLP/CV)
14 нояб.
4 мес.
3 728 ₽/мес
рассрочка
63 750 ₽
Основные темы программы
  1. Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
  2. Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
  3. Обработка естественного языка (NLP).
  4. Практическая реализация моделей с использованием PyTorch.
Навыки для резюме
  • Разработка и обучение нейронных сетей.
  • Применение глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
  • Опыт работы с фреймворком PyTorch.
  • Анализ и оптимизация моделей глубокого обучения.
Прочее

Документ по завершении обучения:


Сертификат.

Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс
ClickHouse
ClickHouse
10 дек.
1.5 мес.
1 975 ₽/мес
рассрочка
33 750 ₽
Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс
Deep Learning Engineer (трек CV)
Лучший рейтинг
Deep Learning Engineer (трек CV)
14 нояб.
4 мес.
8 146 ₽/мес
рассрочка
85 500 ₽ 97 750 ₽
-12%
Актуальная информация на стороне школы
Основные темы программы
  1. Введение в глубокое обучение и нейронные сети.
  2. Построение и оптимизация нейронных сетей.
  3. Работа с изображениями и обработка естественного языка (NLP).
  4. Реализация проектов в области компьютерного зрения и обработки текста.
Навыки для резюме
  • Разработка и обучение нейронных сетей с использованием современных фреймворков.
  • Применение методов глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
  • Оптимизация и настройка моделей глубокого обучения.
  • Анализ и предобработка данных для обучения моделей.
Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.


Программа трудоустройства:

Karpov.Courses предоставляет поддержку через карьерный центр, включая карьерные консультации, помощь в составлении резюме и подготовку к собеседованиям.

Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс

Оцените подборку курсов

4.8 (6 оценок)
Смотрите также
Компьютерное зрение — CV
Компьютерное зрение — CV
14 нояб.
2 мес.
24 800 ₽/мес
рассрочка
48 000 ₽ 60 000 ₽
-20%
Практика по анализу данных, машинному обучению и AI
Лучший рейтинг
Практика по анализу данных, машинному обучению и AI
14 нояб.
3 мес.
от 1 097 ₽/мес
рассрочка
от 18 750 ₽
Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс
Обработка естественного языка — NLP
Обработка естественного языка — NLP
14 нояб.
2 мес.
24 800 ₽/мес
рассрочка
48 000 ₽ 60 000 ₽
-20%
ML Engineering - ITMO AI Talent hub
Лучший рейтинг
ML Engineering - ITMO AI Talent hub
19 февр.
9 мес.
25 700 ₽/мес
рассрочка
230 000 ₽
Независимые отзывы о курсах по deep learning от KARPOV.COURSES
Отзыв о симуляторе ML
Обучался 3 месяца на симуляторе ML с декабря 22 по февраль 23. До этого был опыт работы аналитиком данных 1 год. <br> Курс понравился. Задания разнообразные, затронуто много областей, из которых можно выбрать, что ближе по душе. Так же круто, что есть чат, где можно пообщаться с создателями курса на различные темы. Поддержка в дискорде работает оперативно) <br> Теперь планирую попасть на курс Hard ML)
Читать полностью
Симулятор работы, но есть один нюанс.....
Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались.<br> <br> Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку.<br> <br> Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь.<br> <br> Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.
Читать полностью
Перейти ко всем отзывам