О курсеПрограммаКак устроен курсКоманда курса
КомпаниямПопробовать бесплатно
Natural Language Processing позволяет нейросетям понимать человека
В том числе имитировать разговор, выполнять запросы, извлекать пользу из массивов естественной речи
Например, NLP используют чат‑боты, голосовые ассистенты, автопереводчики, сложные аналитические системы
Если у вас нет базы в DL, посмотрите курс «Инженер по глубокому обучению нейросетей»
Сначала научитесь работать на фреймоворке PyTorch, строить, обучать нейросети и подготавливать данные, а потом сможете выбрать направление, где хотите специализироваться, — в том числе NLP

Посмотреть курс
Освоите продвинутые подходы, модели и архитектуры

GPT
RoBERTa
DeBERTa
NER
AutoGen
STF
PEFT
RLHF
LoRA
vLLM
TS
Seq2Seq
RAG
ANN
FAISS
BM25
CLIP
SigLip
Векторные БД
Florence
LangChain
AutoGen
smolagents
MCP
ElasticSearch
Программу обновляем регулярно, чтобы вы проходили только актульное
Курс идёт 2 месяца; нагрузка — от 15 часов в неделю
2 часа
Бесплатно
Нейросетевые решения на практике
  • PyTorch
  • CV
  • NLP
Знакомство с курсом
Узнаете, как организован курс: из чего состоит программа, как устроена платформа, какие активности вас ждут
Введение в нейросети и их роль в решении сложных задач
Поймёте, в каких областях применяются нейросети и какие задачи они решают в реальной жизни
Работа с текстами
Классифицируете тексты с использованием предобученной модели
Работа с изображениями
Классифицируете изображения с помощью предобученной модели
Нейросети на практике
Научитесь использовать нейросети в повседневной практике и для решения профессиональных задач
Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы
1
1 проект・2 недели
Современные модели: обучение и ключевые механизмы
  • RoBERTa
  • XLM-RoBERTa
  • DeBERTa
  • NER
  • PyTorch Lightning
  • DP
  • DDP
  • FSDP
Multi-Head Attention и BERT
Разберёте трансформер на уровне тензоров, attention-механизм, позиционные эмбеддинги и skip connections. Напишете полный encoder с нуля. Изучите архитектуру BERT, задачи MLM и NSP, CLS‑токен, ограничения attention и такие решения, как flash/sparse attention.
Эволюция моделей в NLP
Сравните токенизаторы (BPE, WordPiece и другие) по стабильности и размеру словаря. Рассмотрите развитие моделей: RoBERTa, XLM‑R, DeBERTa, e5, включая мультиязычные и облегчённые версии для продакшна. Изучите NER: BIO‑разметку, entity spans, лоссы.
Эффективная тренировка моделей
Освоите float16, bfloat16, mixed precision, включите AMP в PyTorch. Изучите квантизацию (PTQ, QAT) и распределённую тренировку (DataParallel, DDP, FSDP). Разберёте torch.compile и научитесь работать с PyTorch Lightning.
Решите задачу NER, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по CLS
2
1 проект・2 недели
Большие языковые модели
  • LoRA
  • QLoRa
  • SFT
  • TRL
  • vLLM
  • FlashAttention
  • Triton
  • ALiBi
  • RoPE
Введение в большие языковые модели
Изучите фундаментальные концепции LLM. Рассмотрите архитектуры для генерации текста: decoder‑only, encoder‑decoder, диффузионные модели. Разберёте устройство attention‑масок, их влияние на генерацию. Реализуете вызов API через OpenRouter. Исследуете ограничения LLM.
Архитектура и принципы работы LLM
Узнаете принципы обучения декодера. Реализуете цикл генерации текста с чат‑шаблонами Jinja. Рассмотрите методы улучшения генерации: In‑Context Learning, reasoning, CoT. Изучите стратегии генерации текста: beam search, sampling, параметры temperature, top‑k, top‑p, repetition penalty. Поймёте причины их выбора.
Оптимизации в LLM
Попробуете методы обучения и оптимизации LLM: LoRA, QLoRa, адаптеры, PEFT и Unsloth. Поймёте проблему длинного контекста. Освоите методы расширения контекста: KV cache, paged attention, speculative decoding, continuous batching. Проведёте оптимизацию на GPU, с использованием Triton, fused layers и FlashAttention. Примените gradient checkpointing и выберете стратегии обучения под ресурсы и скорость.
Дообучите языковую модель, чтобы управлять генерацией текстов на разных этапах — pretrain, SFT, alignment
3
1 проект・2 недели
Путь генеративного NLP: от Seq2Seq к RAG
  • T5
  • LoRA
  • Seq2Seq
  • BLEU
  • ROUGE
  • chrF
  • COMET
  • RAG
  • Векторные базы данных
  • LangChain
Архитектуры Seq2Seq в трансформерах
На примере T5 и русскоязычных аналогов разберёте архитектуру encoder-decoder. Поймёте принципы cross‑attention и teacher forcing. Изучите метрики BLEU и ROUGE. Примените T5 к разным NLP‑задачам. Освоите предобучение T5 с помощью span corruption. Рассмотрите ключевые бенчмарки.
Генерация текста для практических задач
Изучите модели машинного перевода mT5 и NLLB. Освоите их дообучение для доменов. Разберёте методы улучшения параллельных корпусов: выравнивание, фильтрацию, back‑translation и paraphrasing. Решите NER‑задачу в формате генерации с промптингом и constrained decoding. Дообучите Seq2Seq‑модель и оцените качество перевода.
Retrieval‑Augmented Generation — RAG
Узнаете причины галлюцинаций и как RAG снижает риск ошибок. Изучите bi‑cross‑encoder, гибридный поиск и векторные базы (FAISS, Chroma, Qdrant). Рассмотрите методы снижения размерности и индексации. Построите RAG‑пайплайн: от подготовки документов до генерации ответа. Освоите LangChain и оценку качества поиска.
Разработаете retrieval‑систему по статьям из arXiv, с поиском по документам и генерацией ответов на естественном языке
4
1 проект・2 недели
Современный NLP: поиск, агенты и мультимодальность
  • rapidfuzz
  • OpenSearch
  • datasketch
  • LangChain
  • AutoGen
  • smolagents
  • MCP
  • CLIP
  • SigLIP
  • BLIP
  • LLaVA
  • Florence
Полнотекстовый поиск
Рассмотрите нечёткий поиск и алгоритм Левенштейна. Освоите rapidfuzz и BM25. Поработаете с индексами в OpenSearch. Разберёте расширенные техники поиска. Изучите LSH с datasketch. Сравните подходы через хэши и эмбеддинги. Реализуете пайплайны поиска с опечатками, а также индексацию и дедупликацию коллекций.
Агенты
Изучите function calling, structured output, а также интеграцию функций через LangChain. Разберёте агентные системы: ReAct, LLM‑as‑judge и современные фреймворки (AutoGen, smolagents), а также протокол MCP. Создадите агентов для работы с интернетом и веб-страницами. Рассмотрите архитектуры Perplexity и Deep Research.
Мультимодальные архитектуры
Узнаете, как создаются мультимодальные датасеты и бенчмарки. Разберёте CLIP и его варианты (SigLIP, ViT-L/14), а также модели BLIP, Florence и LLaVA для VQA. Научитесь выявлять ошибки аннотаций с помощью CLIP и применять его для поиска, очистки датасетов и VQA‑задач.
Разработаете модель, которая будет искать изображения по описанию, проверять их на релевантность и отвечать на вопросы по содержанию
Получите сертификат о завершении курса
Попробовать бесплатно
Как устроен курс
Наглядная теория на интерактивной платформе
Материалы подготовлены на основе реальных задач, с которыми работают инженеры по обучению нейросетей. Можно заниматься в своём темпе и совмещать с работой.
Очень много практики
За курс сделаете 4 проекта — закрепите новые навыки и пополните портфолио. Работы важно сдавать в срок, чтобы получить подробную обратную связь от опытных инженеров.
Воркшопы с экспертами по расписанию
На них опытные наставники разберут кейсы из различных индустрий и продемонстрируют, как технологии и навыки из курса можно применять для ваших проектов.
YandexGPT помогает проходить курс
Когда в теории что-то непонятно, нейросеть объяснит это другими словами. А в конце каждого модуля подготовит краткий пересказ о самом главном.
Ещё у нас есть курс по компьютерному зрению
Освоите детекцию объектов, генерацию изображений и работу с видеопотоком — и сможете создавать модели для анализа и интерпретации визуальной информации

Посмотреть курс
Этот курс может оплатить
ваш работодатель
Полностью или разделив оплату с вами,
например 50/50 или 75/25
  • Расскажем всё про курс
  • Сообщим стоимость
  • Ответим на ваши вопросы
  • Подготовим договор и счёт

Если у вас есть вопросы про курс, оставьте заявку — мы позвоним

Или позвоните нам сами, по Беларуси — бесплатно:
+375 (17) 336-99-97
А если не любите голосом — напишите:
Политика конфиденциальности
Отвечаем на вопросы
Каким требованиям нужно соответствовать?
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.
  • 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.
  • Базовое понимание архитектур нейросетей, например Transformer.
  • Представление о работе с DL‑фреймворками, например PyTorch.
Кто будет помогать мне проходить курс?
Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных компаний. Программу составляют опытные методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической индустрии.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если случилось непредвиденное или понадобилось уделить больше времени закреплению материала, напишите своему куратору. Он поможет перенести дедлайн сдачи проекта или перевестись в более позднюю когорту. На общую стоимость курса это не повлияет.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Конечно. Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если уже начался, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашей первой когорты — но мы вернём деньги за остаток курса. Более подробно рассказываем об этом в 7 пункте оферты.
Получу ли я какой-то документ после курса?
Да, для этого нужно закончить курс и выполнить все 4 проекта. Тогда вы получите сертификат о завершении курса в электронном виде.
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 целиком.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить курс в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.
На каком языке проходит курс?
Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими участниками курса.
В какой валюте можно оплатить курс?
Оплатить курс можно в любой валюте, кроме российских рублей.

Чтобы вам было проще сориентироваться, мы указываем примерную стоимость в долларах США, но списание будет в казахстанских тенге, а конвертация — по курсу вашего банка.

Давайте поможем

Мы работаем с 09:00 до 18:00 по минскому времени и связываемся в течение одного дня. Если оставите заявку сейчас, то перезвоним уже в рабочее время.

Политика конфиденциальности