Какие преимущества даёт обучение в Яндекс Практикуме?

100 000+ выпускников 💻 Много проектов 🖤 Поддержка экспертов

Каким требованиям нужно соответствовать?

Программа рассчитана на специалистов, у которых уже есть опыт работы с нейросетями. Для успешного обучения на курсе нужны: * Навыки программирования на Python, включая знание ООП. * Опыт в анализе данных, их визуализации и манипулировании ими. * Опыт использования библиотек по работе с изображениями, например OpenCV, PIL. * Базовые знания в линейной алгебре: о матрицах, их свойствах и типовых операциях с ними, таких как сложение, умножение, транспонирование. * Понимание принципов предподготовки текстов. * Базовое понимание принципов работы свёрточных нейросетей. * Представление о работе с DL‑фреймворками, например PyTorch.

Кто будет меня учить?

Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных компаний. Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.

Можно ли пройти курс в своём темпе?

Да. Этот курс можно пройти в одном из двух форматов: • **С дедлайнами.** Модули открываются по расписанию, и задания нужно выполнять точно в срок. • **В своём темпе.** Темы и задания открываются последовательно. Можно регулировать нагрузку и проходить курс быстрее или медленнее. [Подробнее о формате](https://code.s3.yandex.net/landings-v2-promotion/freePace/Обучение_в_своём_темпе.pdf){target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="color: rgba(0, 0, 0, 0.85)"}. Проходите курс в своём темпе, если вам сложно подстраиваться под расписание. Но помните, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще дойти до конца.

Попробовать бесплатно

Анализ данныхИскусственный интеллектPRO

Курс «Компьютерное зрение — CV»

Q: Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

Если вам нужно больше времени на выполнение проекта, напишите куратору. Он подскажет, как согласовать новый дедлайн.

Q: Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если ваша когорта уже стартовала, можно сделать частичный возврат — подробности в 7 пункте [оферты](https://code.s3.yandex.net/legal/practicumkz_offer.pdf){target="_blank" style="color: rgba(0, 0, 0, 0.85)"}.

Q: Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно закончить курс и выполнить все 4 проекта. Тогда выдадим вам сертификат о повышении квалификации в электронном виде. А если не получится, по запросу выдадим электронную справку об обучении — с перечнем модулей, которые вы освоили.

Q: Как можно оплатить?

**Банковской картой**: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно. **Ежемесячные платежи** работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу. **Через компанию:** юридические лица также могут оплатить обучение в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку [на странице для корпоративных клиентов](https://practicum.yandex.kz/b2b/){target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="color: rgba(0, 0, 0, 0.85)"}.

Q: На каком языке проходит обучение?

Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими студентами.

За 2–4 месяца научитесь создавать модели для анализа и генерации изображений

Попробовать бесплатно

0 • 0 • 24

Можно оплатить
в рассрочку
до 24 месяцев

0 • 0 • 24

Можно оплатить
в рассрочку
до 24 месяцев

Программа 2026 года: лучшие практики, инструменты и технологии
Детекция, сегментация, генерация изображений и мультимодальные модели
Сравнение архитектур, анализ ошибок и повышение качества модели
Разметка, аугментации и подготовка датасетов под обучение
Практика на виртуальных машинах с видеокартами и доступ к хранилищу S3
От 4 до 8 проектов с обратной связью от экспертов

Специалистам по Data Science

Научитесь строить модели по изображениям и решать задачи компьютерного зрения на своих данных

ML‑ и DL‑инженерам

Добавите к своей практике детекцию, сегментацию и работу с визуальными данными на современных архитектурах

Разработчикам

Поймёте, как устроены большие языковые модели, научитесь их обучать и запускать на PyTorch

С опытом программирования на Python, включая знания ООП
С навыками в анализе данных
С опытом в классическом ML на табличных данных
С базовыми знаниями по математике
С базовыми знаниями в линейной алгебре
С пониманием принципов работы командной строки

Попробуйте первые уроки бесплатно

Узнаете, подходят ли вам
формат и программа обучения

Не нужно привязывать карту

Обучать модели детекции и сегментации и запускать инференс на фото и видео

Дообучать готовые модели под свои данные и задачу

Размечать датасет с помощью VQA и обучать на этой разметке

Расширенный тариф

Собирать нейросети на PyTorch, обучать их и проводить инференс

Расширенный тариф

Разрабатывать модели на MLP, CNN, RNN и трансформерах

Расширенный тариф

Экспериментировать с методами и улучшать качество модели

Освоите актуальные
подходы и инструменты

PyTorch

CNN

Transformers

ClearML

OpenCV

YOLO

MMDetection

U-Net

MMSegmentation

Diffusion

LoRA

ViT

CLIP

Добавите до 8 проектов в портфолио

Сканирование кубического мира

Реализуете анализ игрового пространства и детекцию персонажей в Minecraft — с FCOS и YOLO

Мультиклассовая сегментация

Обучите модель из MMSegmentation для мультиклассовой семантической сегментации

Дообучение диффузионной модели

Создадите генеративную модель, дообучите её с помощью LoRA и Textual Inversion, сравните качество генераций

Обучение модели детекции объектов

Настроите архитектуру и гиперпараметры, оцените качество предсказаний и разберёте ошибки на реальных изображениях

Полносвязная нейросеть

Разработаете полносвязную нейросеть (MLP) на PyTorch и обучите её.

Автодополнение текста

Реализуете задачу автодополнения для работы на мобильном устройстве.

Распознавание изображений

Создадите модель для фармпроизводства, которая сможет распознавать лекарства.

Мультимодальная нейросеть

Научите модель определять калорийность блюда по фото и описанию.

Навыки в компьютерном зрении
повысят вашу ценность на рынке

Узкие специалисты по нейросетям особенно востребованы у работодателей

Медианные зарплаты за 2026 год

CV Engineer

3 500 000 ₸/мес

ML Engineer

4 000 000 ₸/мес

70% выпускников Практикума PRO увеличивают свой доход в среднем на четверть

по данным нашего опроса 2025 года

Актуально в 2026 году

Программа курса

Скачать подробную программу

Бесплатная часть

Ещё до покупки поймёте,
подходит ли вам курс

Нейросетевые решения на практике

Начать бесплатную часть

Знакомство с курсом
Введение в нейросети и их роль в решении сложных задач
Работа с изображениями
Нейросети на практике

Попробуете применять предобученные модели для анализа текста

Начать бесплатную часть

Базовый тариф: компьютерное зрение

Всё необходимое, чтобы применять технологии CV в работе

2 месяца обучения

4 проекта в портфолио

Детекция объектов

1 проект

1 спринт

От классификации к детекции: постановка задачи
Погружение в YOLO
Архитектура YOLOv1‑YOLOv10
NMS и визуализация результатов
Подготовка данных: разметка, форматы и аугментации
Пайплайн обучения нейросети и замер качества
Faster R‑CNN: двухэтапное обучение
Anchor‑free‑архитектуры
Сравнение моделей YOLO, FCOS и Faster R‑CNN
Библиотека torchvision

Проект: сканирование кубического мира и детекция персонажей в Minecraft с FCOS и YOLO

Сегментация изображений

1 проект

2 спринт

Введение в сегментацию
Инференс DeepLabV3 из torchvision
Подготовка данных и разметка
Аугментации и лосс‑функции
Метрики качества сегментации
Архитектуры U‑Net и DeepLab
Постобработка: морфология и CRF

Проект: обучение модели из MMSegmentation для мультиклассовой семантической сегментации

Генерация изображений

1 проект

3 спринт

Введение в генеративные модели
Aвторегрессионные модели генерации изображений
Autoencoder и Variational Autoencoder
Generative Adversarial Networks
Диффузионные модели
Дообучение генеративных моделей
Кастомизация диффузионных моделей

Проект: обучение диффузионной модели

Визуальные трансформеры. Мультимодальные модели

1 проект

4 спринт

CNN или трансформеры
Архитектура, применение и обучение ViT
Гибридные трансформеры: Swin, CvT
Мультимодальные архитектуры: CLIP, VQA
Эффективный инференс моделей

Проект: обучение модели детекции на основе сгенерированной разметки

Расширенный тариф: основы DL

Чтобы уверенно перейти в DL из классического ML

Включает базовый тариф

+2 месяца обучения

+4 проекта в портфолио

Фундаментальные основы Deep Learning

1 проект

1 спринт

Введение в нейросети
Построение полносвязной нейросети (MLP)
Функции ошибок и градиентный спуск
Обратное распространение ошибки (Backpropagation)
Гиперпараметры обучения нейросетей и оптимизаторы
Функции активации: построение полносвязной нейросети (MLP)
Обучение нейросети: основные проблемы и их решения
Введение в PyTorch и построение нейросети

Проект: реализуете с нуля полносвязную нейросеть (MLP) на PyTorch и обучите её для решения задачи

От рекуррентных нейронных сетей (RNN) к трансформерам

1 проект

2 спринт

Работа с последовательными данными
Простые RNN: теория и проблемы
Способы борьбы с проблемами обучения RNN
GRU и LSTM: решение проблем RNN
Bidirectional RNN: когда важен контекст с обеих сторон
Attention и трансформеры: конец эпохи RNN

Проект: реализуете задачу автодополнения текста для работы на мобильном устройстве

Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методов

1 проект

3 спринт

Полносвязные сети для изображений и их ограничения
Основы свёрточных сетей
Пулинг и его виды
Популярные архитектуры CNN
Методы улучшения качества CNN
Transfer Learning: как дообучить предобученную модель

Практика: построите модель для распознавания лекарств и поможете фармпроизводству с автоматизацией

Предобработка данных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis)

1 проект

4 спринт

Предобработка текстов для NLP
Предобработка изображений для CV
Предобработка аудиоданных
Мультимодальная нейросеть

Проект: решите бизнес‑задачу — научите модель определять калорийность блюда по фото и описанию

Сертификат о переподготовке

Официальный документ установленного образца — повод обсудить повышение

Что будет на курсе

Все материалы
всегда под рукой

Теория доступна с компьютера и в приложении.
Будете тренироваться на нашей платформе и сразу
применять новые навыки в работе.

Практикум ИИ
для закрепления знаний

Он кратко перескажет урок, ответит на вопросы
и объяснит непонятное другими словами.

Готовая облачная
инфраструктура

Разработана и поддерживается опытными инженерами.
Получите доступ в один клик, прямо с платформы.

1

Авторы

2

Наставники

3

Ревьюеры

4

Инженеры

Разработали программу курса

Это инженеры с большим опытом обучения нейросетей

Антон Моргунов

CV Engineer в IT‑компании

Senior инженер по компьютерному зрению. Программный эксперт курса.

Даниил Вяжев

Мидл DL/ML‑инженер в НБКИ

Исследователь во ВШЭ. PhD Student в Технологическом университете.

Кирилл Бобылев

Senior Data Scientist в бигтехе

Специализируется в Moderation, Anti‑fraud, QC.

Станислав Жбанников

NLP‑инженер в сфере GenAI

Занимается оптимизацией обучения крупных MoE‑моделей. Был Lead Data Scientist в Ecom.tech.

Яна Петрова

Преподаватель Deep Learning в университете

Ex‑Head of ML в компании по разработке ПО для АПК. Автор курсов по ML и CV.

Артур Мутолапов

ML‑инженер в бигтехе

Больше 5 лет в машинном обучении. Работал специалистом по Data Science в Toloka.ai, Ubic technologies.

Проводят воркшопы и ревью

Помогут разобраться в сложных темах

Павел Кройчук

Senior ML‑инженер в e‑commerce

Специализируется на NLP/LLM, рекомендательных системах и revenue optimization. Разрабатывал LLM‑системы для Яндекс Такси.

Кирилл Талалаев

Senior Data Scientist в бигтехе

9+ лет занимается машинным обучением и анализом данных. Работал в ведущих IT‑компаниях над задачами в области Computer Vision, NLP, RecSys, Search.

Дают обратную связь по проектам

Проверят ваши работы и подскажут, что улучшить

Кирилл Бобылев

Senior Data Scientist в бигтехе

Работал в IoT‑проектах. Выстраивал DevOps‑процессы в ИИ‑стартапе.

Артём Носенко

Тимлид в крупном банке

Преподаёт в Центральном университете и ВШЭ, кандидат технических наук. Разрабатывал и внедрял модели для RecSys, временных рядов и NLP.

Даниил Вяжев

Мидл DL/ML‑инженер в НБКИ

Исследователь во ВШЭ. PhD Student в Технологическом университете.

Разрабатывают и поддерживают инфраструктуру

в которой вы будете выполнять практические задания

Александр Дядиченко

SRE в крупном ретейле

Специализируется на создании больших кластеров обработки данных и построении автоматизированных систем.

2 формата на выбор
чтобы встроить учёбу даже
в самый плотный график

С дедлайнами

Для тех, кому важно чёткое расписание

Есть дедлайны сдачи работ

Доступ к модулям — по общему расписанию

Фиксированная дата окончания курса

В своём темпе

Для тех, кому важна гибкость

Нет дедлайнов сдачи работ

Доступ к модулям — по мере вашего продвижения

Можно закончить курс раньше или позже

Тарифы курса «Компьютерное зрение — CV»

Компьютерное зрение — CV

Сразу перейдете к задачам анализа и генерации изображений

−%

9 967 /мес

от 9 967 ₸/мес

на 24 месяца или 239 200 ₸ одним платежом с учётом промокода и сертификатов

Попробовать бесплатно

2 месяца обучения

4 проекта с обратной связью от эксперта

Доступ к виртуальным машинам с GPU и хранилищу S3 для выполнения практики

Навыки для уверенной работы на DL‑фреймворке PyTorch

Детекция, сегментация, генерация изображений и мультимодальные модели, архитектуры, loss‑функции, метрики, принципы повышения качества

Сертификат о переподготовке
Больше всего практики

Инженер по глубокому обучению нейросетей: компьютерное зрение

То же самое + освоите базу, чтобы создавать любые нейросети с нуля

−%

16 200 /мес

от 16 200 ₸/мес

на 24 месяца или 388 800 ₸ одним платежом с учётом промокода и сертификатов

Попробовать бесплатно

4 месяца обучения

8 проектов с обратной связью от эксперта

Доступ к виртуальным машинам с GPU и хранилищу S3 для выполнения практики

Навыки для уверенной работы на DL‑фреймворке PyTorch

Детекция, сегментация, генерация изображений и мультимодальные модели, архитектуры, loss‑функции, метрики, принципы повышения качества

Сертификат о переподготовке

Как сэкономить при покупке

Рассрочка от Kaspi, чтобы платить комфортную сумму в месяц

Повышенная скидка при покупке через менеджера

Оставить заявку

Курс может оплатить ваш работодатель

Полностью или разделив оплату с вами, например 50/50 или 75/25. Оставьте заявку, чтобы узнать подробнее.

Узнать подробнее

Другие курсы по мультимодальным навыкам

Обработка естественного языка —
NLP

MLOps для разработки
и мониторинга моделей

Аудиоанализ, распознавание и генерация речи

Отвечаем на вопросы

Какие навыки нужны на старте?

Программа рассчитана на специалистов, у которых уже есть опыт работы с нейросетями.

Для успешного прохождения курса нужны:

Навыки программирования на Python, включая знание ООП.
Опыт в анализе данных, их визуализации и манипулировании ими.
Знания в классическом машинном обучении на табличных данных.
Базовые знания по математике: о функциях, их формульном представлении и дифференцировании.
Базовые знания в линейной алгебре: о матрицах, их свойствах и типовых операциях с ними, таких как сложение, умножение, транспонирование.
Знание командной строки будет преимуществом, но не является обязательным.

Какие есть форматы обучения?

С дедлайнами. Обучение идёт спринтами, модули открываются по расписанию, а задания нужно выполнять точно в срок.
В своём темпе. Темы и задания открываются по мере их прохождения. Можно регулировать свою нагрузку и проходить курс быстрее или медленнее. Подробнее об обучении в своём темпе.

Обучение в своём темпе подойдёт тем, кому сложно подстроить график под расписание курса. Но важно помнить, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще поддерживать темп занятий и пройти курс до конца.

Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно закончить курс и успешно выполнить итоговый проект. Тогда выдадим вам сертификат о переподготовке в электронном виде.

А если не получится, по запросу выдадим электронную справку об обучении — с перечнем модулей, которые вы освоили.

Вы поможете сменить или найти работу?

На этом курсе не предусмотрена помощь с трудоустройством, поскольку он для действующих специалистов, у которых уже есть навыки поиска работы.

Но если у вас появится вопрос о карьерном развитии, обратитесь в нашу службу поддержки — постараемся ответить.

Как можно оплатить?

Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу.

Через компанию, юридические лица также могут оплатить обучение в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.

Можно ли оплатить курс за счёт работодателя?

Если не понравится, я могу вернуть деньги?

На каком языке проходит обучение?

Главная Все курсы Анализ данных Компьютерное зрение — CV

Курс «Компьютерное зрение — CV»

Кому подойдёт курс

Программа для специалистов
с техническим бэкграундом

Чему вы научитесь

Программа курса