Курсы по машинному обучению и Data Science

Про построение и обучение моделей с нуля, а не про использование уже готовых нейросетевых сервисов.

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.

В каталоге
442 курса
Доступно сейчас
244
На стадии сбора
196
Стоимость участия
от 40 ₽
Средний рейтинг
4.4 из 5

Данные каталога обновлены 19 сентября 2026 г.

Это техническая ветка темы, соразмерьте с текущим уровнем подготовки

  1. Математическая база

    Многие темы здесь опираются на статистику и линейную алгебру, уточните в описании требуемый уровень математической подготовки.

  2. Практика на реальных данных

    Проверьте, работает ли курс с реальными датасетами или ограничивается теорией без практических задач.

  3. Конечная область применения

    Текст, изображения и общие алгоритмы требуют разного набора инструментов, уточните фокус конкретной программы.

Курсы в каталоге

Найдено: 244
Н
Можно купить
280 ₽ 999 ₽ −72%
Оплатили 8

Несложно о сложных сетях

Dmitry Zinoviev
A
Можно купить
476 ₽ 3 700 ₽ −87%
Оплатили 19

Algorithmic Trading with Python + Fast Python

Chris Conlan
Что можно узнать из генетических тестов Можно купить
1 218 ₽
Оплатили 6

Что можно узнать из генетических тестов

blastim.ru
T
Можно купить
130 ₽ 999 ₽ −87%
Оплатили 28

TensorFlow для начинающих

Helen Kapatsa
У
Можно купить
300 ₽ 1 390 ₽ −78%

Ускоренный курс Python

MrBriit
Master Data Analysis with Python Можно купить
258 ₽ 7 640 ₽ −97%
Оплатили 70

Master Data Analysis with Python

Тед Петроу
P
Можно купить
274 ₽ 1 000 ₽ −73%
Оплатили 12

PyTorch for Deep Learning and Computer Vision

Rayan Slim
О
Можно купить
82 ₽ 500 ₽ −84%
Оплатили 33

Открытия 2020 года в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Сергей Марков
П
Можно купить
240 ₽ 999 ₽ −76%

Полный курс Python 3: от новичка до продвинутого

Joseph Delgadillo
М
Можно купить
370 ₽ 8 490 ₽ −96%
Оплатили 29

Машинное зрение: локализация объектов на Python

ITtensive
A
Можно купить
200 ₽ 999 ₽ −80%
Оплатили 17

Algorithmic Trading A-Z with Python and Machine Learning

Alexander Hagmann
Машинное обучение с несбалансированными данными Можно купить
254 ₽ 999 ₽ −75%
Оплатили 13

Машинное обучение с несбалансированными данными

Соледад Галли
Reinforcement Learning на Python для начинающих Можно купить
274 ₽ 999 ₽ −73%
Оплатили 12

Reinforcement Learning на Python для начинающих

Наука AI
О
Можно купить
200 ₽ 999 ₽ −80%
Оплатили 17

Обработка изображений с помощью Python Pillow

Timur Mashnin
Инструменты обработки естественного языка в Python Можно купить
154 ₽ 1 090 ₽ −86%
Оплатили 24

Инструменты обработки естественного языка в Python

Джесси Э. Фармерс
Факультет искусственного интеллекта. Часть 6/6 Можно купить
790 ₽ 23 490 ₽ −97%
Оплатили 66

Факультет искусственного интеллекта. Часть 6/6

GeekBrains
Факультет искусственного интеллекта. Часть 5/6 Можно купить
868 ₽ 23 490 ₽ −96%
Оплатили 60

Факультет искусственного интеллекта. Часть 5/6

GeekBrains
Факультет искусственного интеллекта. Часть 4/6 Можно купить
814 ₽ 23 490 ₽ −97%
Оплатили 64

Факультет искусственного интеллекта. Часть 4/6

GeekBrains
Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6 Можно купить
930 ₽ 23 490 ₽ −96%
Оплатили 56

Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6

GeekBrains
С
Можно купить
75 ₽ 1 490 ₽ −95%
Оплатили 31

Старт в аналитике

Нетология
Искусственный Интеллект: алгоритмы оптимизации на Python Можно купить
254 ₽ 10 990 ₽ −98%
Оплатили 24

Искусственный Интеллект: алгоритмы оптимизации на Python

Кирилл Еременко

Частые вопросы

Нужна ли математика для машинного обучения?

Базовое понимание статистики и линейной алгебры обычно требуется хотя бы на среднем уровне, глубина зависит от конкретного направления и цели обучения.

Чем это направление отличается от использования готовых нейросетевых сервисов?

Здесь учат создавать и обучать модели самостоятельно, а не пользоваться уже готовыми интерфейсами вроде чат-ботов или генераторов изображений.

С чего начать, если раньше не занимался анализом данных?

Разумно начать с основ машинного обучения и Python для ML, прежде чем переходить к более узким темам вроде глубокого обучения или компьютерного зрения.