Это направление отличается от остального раздела тем, что речь не про использование готовых нейросетей вроде ChatGPT или Midjourney, а про то, как такие модели устроены и обучаются изнутри — от классических алгоритмов машинного обучения до глубоких нейросетей и работы с текстом или изображениями на уровне данных.
Направления внутри раздела покрывают разные этапы и области — основы алгоритмов, глубокое обучение, обработку текста, компьютерное зрение, инструменты Python и вывод готовых моделей в работу. Это более техническая часть темы нейросетей, требующая математической и программистской подготовки.
Данные каталога обновлены 2 ноября 2026 г.
Сравните программу, автора, отзывы и размер взноса в карточке.
Готовый курс можно приобрести. В предзаказ можно записаться и дождаться уведомления о старте.
Перед оплатой проверьте актуальную сумму: взнос в предзаказе может измениться.
После подтверждения оплаты следуйте инструкции из письма. Если нужна помощь, обратитесь в поддержку.
Многие темы здесь опираются на статистику и линейную алгебру, уточните в описании требуемый уровень математической подготовки.
Проверьте, работает ли курс с реальными датасетами или ограничивается теорией без практических задач.
Текст, изображения и общие алгоритмы требуют разного набора инструментов, уточните фокус конкретной программы.
О курсах из этого раздела
Редкостная дрянь! 107 PDF-файлов, в которых по два предложения каких-то обрывочных данных и больше рекламы складчика! ChatGPT даст больше информации.Разработка LLM с нуля
Это элементарщина, которую знает каждый девятиклассник. Из разряда «слона нужно кушать частями» и тому подобное.Мышление программиста
Копипаст из Википедии. Из YouTube в 100 раз больше узнаете, посмотрев пару роликов. Печалька. Никому не рекомендую, даже зеленым новичкам. Спасибо складчику за сэкономленные деньги.Искусственный интеллект и его применение к прикладным задачам
Кто ведёт курсы в этом разделе
Темы и соседние разделы каталога
Базовое понимание статистики и линейной алгебры обычно требуется хотя бы на среднем уровне, глубина зависит от конкретного направления и цели обучения.
Здесь учат создавать и обучать модели самостоятельно, а не пользоваться уже готовыми интерфейсами вроде чат-ботов или генераторов изображений.
Разумно начать с основ машинного обучения и Python для ML, прежде чем переходить к более узким темам вроде глубокого обучения или компьютерного зрения.