Каталог курсов

Разработка, данные и AI — теория и практика прямо в браузере.

Computer Vision Engineer: от детекции и Doc-AI до продакшна

−50%

Machine Learning

19 900 ₽

9 950 ₽

Средний•80 ч

Computer Vision Engineer: от детекции и Doc-AI до продакшна

Практический курс по Computer Vision. Соберёте продакшн-сервис: датасет → обучение (YOLO/RT-DETR, SAM), трекинг, OCR/Doc-AI, веб-приложение (UI+API) и мониторинг. Экспорт в ONNX/TensorRT/OpenVINO, батчинг/квантование под CPU/GPU. Плюс профессиональные блоки: mAP/IoU/Dice и калибровка доверия, QA разметки и аугментации, p95/стоимость, дрейф данных и алерты, guardrails (NMS/правила), A/B-тесты, Triton/gRPC/FastAPI.

#stepik-import

Алексей Малышкин

Смотреть

ML Engineer / Data Scientist: табличные модели в продакшн

−50%

Machine Learning

12 990 ₽

6 495 ₽

Начальный•60 ч

ML Engineer / Data Scientist: табличные модели в продакшн

Практический курс для тех, кто хочет получить навыки ML Engineer / Data Scientist на реальных табличных задачах. В курсе Вы не просто обучите CatBoost/LightGBM, а соберёте полноценный production-style пайплайн: подготовка данных, feature engineering (генерация признаков), корректная валидация, защита от leakage (утечек), тюнинг через Optuna, интерпретация через SHAP, batch-инференс и REST API для предсказаний.

#stepik-import

Алексей Малышкин

Смотреть

Классическое машинное обучение: алгоритмы и практика на Python

−50%

Machine Learning

14 990 ₽

7 495 ₽

Средний•58 ч

Классическое машинное обучение: алгоритмы и практика на Python

Научитесь выбирать и настраивать модели машинного обучения на Python: от линейной регрессии до случайного леса, бустинга и SVM. Кросс-валидация, Pipeline, работа с признаками и два итоговых проекта на scikit-learn.

#машинное обучение#python

Алексей Малышкин

Смотреть

Машинное обучение с нуля на Python: первая модель

Machine Learning

Бесплатно

Начальный•22 ч

Машинное обучение с нуля на Python: первая модель

Бесплатный курс машинного обучения на Python: обучите первую модель в scikit-learn, проверьте её качество и решите 106 задач в браузере.

#машинное обучение#ml

Алексей Малышкин

Смотреть

LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн

−50%

Machine Learning

12 990 ₽

6 495 ₽

Начальный•40 ч

LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн

Практический курс по LLMOps. Соберёте продакшн-контур для LLM: eval-фреймворк (LangSmith/Ragas/OpenAI Evals), quality-гейты в CI/CD, алёрты на дрейф, монитринг скорости и стоимости, управление промпт-версиями и безопасность. Плюс профессиональные блоки: synthetic data для тестов, LLM-based judges, отчётность для релиз-комитета и runbook’и инцидентов.

#stepik-import

Алексей Малышкин

Смотреть