Подборка лучших курсов по теме Курсы автоматизации процессов с AI
Искусственный интеллект. Специалист
Освойте востребованную профессию в ИИ с нуля за 24 месяца: онлайн-обучение Python, машинному обучению, нейросетям с практикой реальных проектов и трудоустройством.
156 162 ₽
312 324 ₽
1. Реальные навыки по работе с ИИ, а не теория: с первого модуля ученики применяют инструменты в своём бизнесе или проекте. Всё сразу "в дело", а не "в стол".
2. +10-20 часов в неделю свободного времени: ученик внедряет нейросотрудников, GPTs, автоворонки, освобождает себе время для семьи, новых проектов или отдыха, не теряя в доходе (а наоборот).
3. Рост дохода уже во время обучения: 10 способов монетизации и реальные кейсы, возможность окупить курс до его окончания — фриланс, свои продукты, создание ИИ-команд для клиентов.
4. Поддержка 24/7 и персональный наставник: кураторы, чаты, мини-группы, обратная связь от экспертов, ученик не застрянет, даже если в ИИ, как ёжик в тумане. Всегда есть кому подсветить путь.
5. Мощные бонусы:
- Подписки на GPT и Midjourney
- 1 000+ промтов → экономия нервов и времени
- Нейрокоманды по нишам → "бери и внедряй"
- Нейродневник → "фиксируешь рост, видишь прогресс"
- Нейрочекапы — еженедельные практики и ответы на вопросы
6. Комьюнити сильных людей: окружение из предпринимателей, экспертов, маркетологов; общение, взаимопомощь, нетворк, обмен инсайтами — то, за что часто платят отдельные деньги.
7. Лицензия от МинОбр: официальное обучение, возможность вернуть налог — 13%, а значит курс становится ещё выгоднее.
Курс "Специалист по искусственному интеллекту" от GeekUniversity — это комплексная 24-месячная программа для тех, кто хочет освоить одну из самых востребованных IT-профессий. Обучение подходит новичкам без опыта в программировании и проводится полностью онлайн. Программа охватывает полный цикл подготовки: от основ компьютерных наук до продвинутых технологий машинного обучения.
Кому подойдет курс:
- Карьерным стартерам, желающим войти в IT-сферу
- Аналитикам данных, стремящимся углубить экспертизу
- Разработчикам, планирующим перейти в область ИИ
Формат обучения: Занятия проходят в виде онлайн-лекций, практических вебинаров и самостоятельной работы. Студенты получают доступ к видеозаписям уроков, учебным материалам и интерактивному тренажеру для закрепления знаний.
Практическая составляющая: Каждый модуль включает решение реальных задач. Студенты разрабатывают:
- Модели машинного обучения для прогнозирования
- Нейросети для обработки изображений и текста
- Алгоритмы компьютерного зрения Все проекты добавляются в портфолио, демонстрирующее навыки работодателям.
Обратная связь: Преподаватели и кураторы проверяют каждое домашнее задание с персональными комментариями. Возможность задавать вопросы доступна во время вебинаров и в закрытых чатах.
Изучаемые технологии:
- Языки программирования: Python, SQL
- Библиотеки: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn
- Инструменты анализа: Pandas, NumPy, Matplotlib
- Системы управления данными: PostgreSQL
Программа курса включает:
- Основы программирования и ОС
- Математику для Data Science (статистика, линейная алгебра)
- Обработку и визуализацию данных
- Машинное обучение (классические алгоритмы)
- Глубокое обучение (нейросети, NLP, компьютерное зрение)
- MLOps (деплой моделей в production)
Трудоустройство и карьера: После защиты дипломного проекта выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке. Центр карьеры GeekBrains помогает с:
- Составлением резюме
- Подготовкой к собеседованиям
- Доступом к вакансиям партнеров (Яндекс, Сбер, Tinkoff) Целевые должности: Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI-разработчик.
Сроки выхода на доход: Первые фриланс-проекты доступны после 6 месяцев обучения. Полноценное трудоустройство возможно сразу после завершения курса — 87% выпускников устраиваются в течение 3 месяцев.
Курс сочетает фундаментальную теорию с решением прикладных задач: от настройки нейросетей для распознавания объектов до создания чат-ботов с NLP. Обучение строится по принципу "от простого к сложному" — первые модули посвящены синтаксису Python и работе с базами данных, далее студенты переходят к обучению моделей и оптимизации гиперпараметров.
