Курсы по ИИ

Большие данные и машинное обучение

Большие данные и машинное обучение - трек Национальной технологической олимпиады. Подготовка в рамках дополнительных занятий ОДОД Лицей 533.

AI (ИИ) для QA: от промптов до SKILL и SDD

Практический курс для QA и всех кто хочет разобраться в использовании ИИ в тестировании: от основ ML и LLM до управления AI-агентами и Spec-Driven Development. Научитесь писать эффективные промпты, skill, генерировать тест-кейсы, баг-репорты, API-запросы и SQL, анализировать логи и требования. Освоите создание SKILL.md, субагентов, подключение инструментов через MCP и внедрение SDD для контроля ка

Погружение в искусственный интеллект

"Погружение в искусственный интеллект" - образовательный курс РЦ "Альтаир" (Новосибирская область) для школьников 7 - 11 классов, который поможет разобраться в основах машинного обучения, современных направлениях ИИ и принципах разработки собственных проектов. Участники смогут выбрать интересующие направления, попробовать работу с данными и моделями и подготовиться к решению реальных проектных зад

LLMOps: жизненный цикл, инфраструктура и эксплуатация LLM-систем

Освойте полный цикл создания промышленных LLM-систем за 2–3 месяца. Научитесь проектировать RAG-пайплайны, оптимизировать инференс (vLLM, квантизация), версионировать промпты и конфиги, строить CI/CD с quality gates на основе RAGAS. Настроите мониторинг в Grafana, управление затратами (FinOps) и защиту от Prompt Injection. Соберете AI-агентов на LangGraph с вызовом внешних инструментов.

Как тестировать LLM и RAG для чайников

Как понять, что LLM действительно работает хорошо? В этом практическом курсе вы научитесь тестировать LLM и RAG-системы, создавать evaluation-кейсы, находить ошибки генерации и поиска, использовать LLM-as-a-Judge и сравнивать версии AI-ассистентов перед релизом. Курс поможет разобраться в основах LLM Evaluation и построить первый подход к проверке качества AI-систем без сложной математики и глубок

База знаний, которую ведёт ИИ: паттерн LLM Wiki в Obsidian

Курс про паттерн LLM Wiki Андрея Карпаты: ИИ-агент строит и поддерживает твою базу знаний в Obsidian, а не пересказывает файлы по запросу. Только текст, без видео. Без Python и без платного API. 16 уроков, 200 шагов, 80 автопроверяемых заданий с разборами, 17 своих схем. Разбор настоящей вики на 882 страницы и 27 436 связей — вместе с тем, что в ней сломалось. Бесплатно, сертификата нет.

ИИ-картинки: от промпта до прибыли

Нейросети в профессии: учитель, бухгалтер, менеджер, ИП

LLM Evaluation: оценка качества RAG и AI-агентов

Практический курс по LLM Evaluation и тестированию AI-систем. Оценка качества LLM, RAG и AI-агентов: evaluation dataset, метрики, evaluators, LLM-as-Judge, hallucinations, retrieval, tool calling, регрессии и QA. Научитесь сравнивать версии, принимать решения о релизе и строить production evaluation для реальных LLM-продуктов.

Modern LLMs - 2026

Engineering course on modern LLMs—from tokenization, RoPE, attention, MoE, and Transformer alternatives to pretraining, KV caches, quantization, SFT, RLHF/DPO/GRPO, reasoning, RAG, agents, and evaluation. Beyond open lectures, the Stepik course has 500+ learning activities in total: auto-graded tests, exercises with solutions, and self-check questions with answers; tested notebooks; and a custom M

Современные LLM — 2026

Инженерный курс о современных LLM — от токенизации, RoPE, attention, MoE и альтернатив Transformer до pretraining, KV-кэшей, квантизации, SFT, RLHF/DPO/GRPO, reasoning, RAG, агентов и evaluation. Курс на Stepik дополнительно к открытым лекциям включает более 500 заданий: автопроверяемые тесты, упражнения с решениями и вопросы для самопроверки с ответами, проверенные ноутбуки и собственную MiniLLM

ИИ-отдел: мультиагентная фабрика на Claude Code и дешёвых LLM

Практический курс о том, как собрать свой ИИ-отдел: от первого вызова бесплатной модели на OpenRouter до конвейера, который за ночь выпускает 200 карточек товара и знает свою цену в рублях. Обязательная практика — за 0 ₽. Есть дорожка без подписки на Claude Code.

Нейросети для детей

Этот курс — твой первый шаг в мир искусственного интеллекта. Мы не учим скучные формулы. Мы играем в «дрессировщиков роботов». Ты узнаешь, как компьютер учится думать, ошибаться и исправляться — прямо как человек, только намного быстрее.

Нейросети и маркетинг для соло-предпринимателей

Вы знаете своё дело, но прежде не смогли себя проявить... не кажется, что пора? Нейросети и маркетинг для тех, кто ведёт бизнес в одиночку. Научитесь управлять оркестром ИИ-помощников и проходить весь путь от изучения аудитории до готовых рекламных креативов — предсказуемо и по системе, а не наугад. Опыт работы с нейросетями не нужен.

Reinforcement Learning for LLM

An engineering course on reinforcement learning for LLMs and agentic systems: from MDPs, bandits, REINFORCE/PPO, and offline RL to reward models, RLHF/DPO, RLVR/GRPO, test-time search, agentic RL, infrastructure, and evaluation. In addition to the open lectures, the Stepik course includes more than 500 tasks: auto-graded tests, exercises with solutions, self-check questions with answers, and noteb

Reinforcement Learning для LLM

Инженерный курс по обучению с подкреплением для LLM и систем с агентами: от MDP, бандитов, REINFORCE/PPO и offline RL до моделей награды, RLHF/DPO, RLVR/GRPO, test-time search, agentic RL, инфраструктуры и evaluation. Курс на Stepik дополнительно к открытым лекциям включает более 500 заданий: автопроверяемые тесты, упражнения с решениями и вопросы для самопроверки с ответами и ноутбуки. Курс входи

Теория информации для машинного обучения от NLP и LLM до CV

Полностью бесплатный курс о том, как теория информации работает внутри современного ML: от энтропии, кросс-энтропии, KL и взаимной информации до кодирования, MaxEnt, Information Bottleneck, PAC-Bayes, LLM, CV и информационной геометрии. Математика вводится через функции потерь, вероятностные модели, представления, сжатие и инженерные компромиссы. Курс представляет информационно-теоретическую часть

Information Theory for ML: From NLP and LLMs to CV and RL

A completely free course on how information theory works inside modern ML—from entropy, cross-entropy, KL, and mutual information to coding, MaxEnt, the Information Bottleneck, PAC-Bayes, LLMs, computer vision, and information geometry. Mathematics is introduced through loss functions, probabilistic models, representations, compression, and engineering trade-offs. The course covers the information

Август. WOW дизайнер. Corel Draw + Нейросети. Базовый курс

На этом курсе ты научишься создавать востребованные логотипы и макеты в сотворчестве с нейросетью и создашь убедительное портфолио, чтобы взять первые платные заказы даже с полного нуля.

AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP

В данном курсе по агентам мы изучим современный стек построения LLM агентов: LangChain для быстрой сборки агентов, LangGraph для сложных систем с управляемым состоянием и MCP (Model Context Protocol) для подключения к внешним сервисам. Параллельно мы будем использовать FastAPI, PostgreSQL, Qdrant и Docker, чтобы наш агент был готов к продакшену. К концу курса у вас будет полностью рабочий llm аген

LLM-Engineer: Создание AI-продукта с нуля

С нуля создайте production‑ready LLM‑приложение с открытым исходным кодом. Пройдите полный цикл: от разработки высокопроизводительного API на FastAPI до внедрения продвинутой RAG‑архитектуры с векторными базами данных, многокомпонентным поиском и оценкой качества ответов. В финале — готовый сервис, который можно добавить в портфолио.

Современный промпт-инжиниринг. Часть 1: от запроса к системе

Курс поможет разобраться, как языковые модели формируют ответы, почему они ошибаются и как управлять результатом с помощью продуманных промптов. Вы освоите практические методы – от прямого запроса и примеров до декомпозиции, проверки, ролей, ограничений и системных шаблонов. Курс подходит тем, кто использует ИИ в работе, учёбе или собственных проектах и хочет получать более уместные, последователь

Тестирование ПО с ИИ: теория + практика и нейросети в работе

Программа из 2 курсов по тестированию ПО: профессия тестировщика с нуля + нейросети и ИИ в работе QA. База: теория ISTQB, тест-дизайн, документация, веб и мобильные, API в Postman, SQL, git, CI/CD. ИИ-блок: готовые промпты для чек-листов, тест-кейсов и баг-репортов, автотесты в Cursor, анализ требований с ИИ. Практика на реальном приложении, портфолио на GitHub, резюме и подготовка к собеседованию

Промптинг и паттерны работы с LLM: от one-shot до субагентов

Практический курс о том, как работать с LLM системно, а не угадывать промпты: от one-shot-запроса в чате за вечер до измеримого пайплайна и мультиагентной схемы в проде. Два трека — без кода и с кодом (API, готовый код в уроках). Каждый приём — с первоисточником и честными границами.3–4 часа в неделю

AI&DS симбиоз: Python, Математика и Промпт-инжиниринг

Курс объединяет Математику, Python и Промпт-инжиниринг в одну рабочую связку. Вы последовательно изучите функции, основы статистики, векторы, матрицы и работу с данными в JSON-файлах, затем закрепите эти темы программированием на Python и научитесь ставить нейросетям точные задачи через промпты и SKILL.md

AI-инженер PRO: программа из 5 курсов — от промпта до прода

Программа из пяти курсов, закрывающая профессию AI-инженера целиком: промпты как код, агенты руками, RAG с измеренным качеством, MCP-инструменты и LLM-сервис на FastAPI в проде. 621 задача на код с автопроверкой в браузере — без API-ключа, VPN и зарубежной карты. В финале — пять артефактов в портфолио.

Погружение в ИИ: ИИ-Агенты, RAG и LLM на Python

Соберите свой первый AI-ассистент на Python: вызов LLM, промпты, мини-RAG и агент с инструментом. 72 задачи с автопроверкой прямо в браузере — без API-ключа, VPN и зарубежной карты. Нужна база Python, опыт с LLM не требуется.

Нейросети для жизни и работы: Мастер промптов

Освойте ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek для автоматизации рутины. Готовые шаблоны промптов для работы, учебы и быта. Внутри вас ждет уникальный эксперимент!

Обучение ИИ бесплатно (нейросети)

Научу работать с нейросетями бесплатно — без скрытых платежей и «пробников». Я собираю лучшую практику, проверяю на реальных задачах и даю готовые инструменты, чтобы вы начали применять ИИ в работе уже на первой неделе.

LLM-инженер: от prompt-инжиниринга до production

End-to-end курс по production-LLM-приложениям на Python: prompt-engineering, structured output, RAG, агенты, evaluation, monitoring, security. 14 основных + 3 бонусных модуля, около 20 заданий с автопроверкой, финальный проект.

Симулятор по проектированию AI-агентов на базе LLM

На курсе на практике вы сразу разберетесь, чем AI-ассистент отличается от AI-агента. Получите доступ к облачным LLM и развернете локальную модель через Ollama. Создадите Python-проект с менеджером uv, настроите Git и GitHub, опишете конфигурацию ассистента в YAML, подключитесь к LLM из кода и соберете своего AI-ассистента. КЛЮЧ API предоставляется. Вам будет доступно 0,5 $ для запросов.

Spring AI: LLM-приложения на Java

Spring AI — фреймворк для встраивания языковых моделей в Java-приложения. Курс охватывает весь путь: первые запросы к модели, подключение собственных данных через векторный поиск, интеграция с внешними сервисами, сохранение контекста между сообщениями.

QA для LLM: тестирование нейросетей и AI-агентов

Как тестировать LLM и AI-агентов системно — не «запустил метрику», а как инженер. Курс от практикующего QA Lead с 13+ годами опыта: от критериев качества ответа и тест-дизайна для недетерминированных систем до red teaming, автоматизации evals в CI/CD и тест-стратегии для AI-продукта. Реальные кейсы и готовые артефакты в портфолио. Первый русскоязычный курс именно про QA-дисциплину тестирования AI.

Курс по промпт‑инжинирингу для AI: техника оптимизации промпта

🥇🏆🥇 Станьте специалистом по промпт-инжинирингу и освойте искусство эффективного взаимодействия с современными языковыми моделями! Вы научитесь правильно составлять запросы и проектировать сложные промпт-системы, управлять вероятностным пространством ИИ. Данный онлайн-курс по prompt engineering для начинающих изучает математические основы работы LLM, продвинутые техники структурирования промптов и

Профессия промт-инженер: промпт-инжиниринг с нуля до PRO

Программа подготовки промпт-инженера с фокусом на практике и результате. Вы освоите применение нейросетей в работе и бизнесе, архитектуру и паттерны промптов и получите пошаговую стратегию выхода на рынок — от резюме до оффера. Это цельная траектория развития: навык — практика — результат.

ИИ в работе учителя ИЯ: от промпта к персонализации обучения

Данная программа направлена на системное освоение ИИ-инструментов для решения конкретных педагогических задач: от генерации текстов и упражнений до создания персонализированных учебных траекторий.

Prompt Engineering: создание контента — 101 промпт для нейросети

🥇🏆🥇 Освойте промпт‑инжиниринг с нуля до эксперта: 101 готовый шаблон для ChatGPT, GPT‑4, Gemini и других нейросетей. Научитесь создавать эффективные промпты для автоматизации бизнес‑задач, генерации контента, анализа данных, работы с кодом и мультимодальными моделями. Курс включает 10 модулей от основ до продвинутых техник. Практические уроки с пошаговыми разборами и автоматической проверкой на St

Промпт-инжиниринг для копирайтеров

Курс обучает работе с генеративным ИИ в контент-маркетинге: созданию промптов, редактированию текстов, подготовленных с помощью ИИ, фактчекингу и адаптации контента под разные платформы.

ПРОМТЫ: Вся БАЗА промпт-инжиниринга для новичков

Освойте основы промпт-инжиниринга и научитесь получать нужный результат от нейросетей. На курсе вы разберетесь, как работают ИИ-модели, научитесь формулировать запросы, использовать базовые паттерны и применять их в реальных задачах. Курс подойдет новичкам и даст прочную базу для дальнейшего углубления в работу с ИИ.

Специалист по SEO и промпт‑инжинирингу: контент‑маркетинг с AI

🥇🏆🥇 Освойте полный цикл создания и продвижения контента: от разработки эффективных промптов для нейросетей до вывода сайтов в топ поисковых систем и получения AI-ответов. Научитесь использовать ИИ для генерации качественного контента и применять современные инструменты SEO для роста бизнеса. ВАЖНО. В курсе "Курс по промпт‑инжинирингу для AI: техника оптимизации промпта" из 3х модулей открыт 1, зап

ПРОМТЫ: Промпт-инжиниринг PRO-уровень

Курс — системное руководство по профессиональному промпт-инжинирингу. Здесь вы изучите архитектуру промтов, паттерны взаимодействия с LLM и продвинутые техники работы с нейросетями. Поймете логику работы моделей, и как проектировать четкую структуру промпта, используя рабочие техники. Курс подойдет тем, кто хочет управлять нейросетью, а не «угадывать формулировки».

Нейронные сети — Твой путь в AI

Пошаговый курс: от школьной математики до Transformer. Короткие видео, готовые ноутбуки и поддержка — всё, чтобы ты не «застрял», а дошел до результата.

Нейронные сети с нуля (разработка на Keras и TensorFlow)

Курс максимально ориентирован на получение практических навыков работы с библиотеками Keras и TensorFlow. По окончании курса, слушатели смогут создавать, обучать, оценивать и улучшать качество работы нейронных сетей, принимающих на вход текстовые, табличные, графические и аудиоданные.

«Нейронные сети: от теории к практике»

Факультативный курс «Нейронные сети: от теории к практике» направлен на предоставление учащимся комплексных знаний в области нейросетевых технологий. В ходе курса обучающиеся ознакомятся с базовыми принципами нейронных сетей, их применением в различных областях для решения реальных задач в разных сферах жизни.

Искусственный интеллект: генеративные нейронные сети

Научись правильно общаться с российскими нейросетями GigaChat и Алисой. Узнай, как работают генеративные нейросети, освоишь промпт-инжиниринг, научишься создавать тексты и изображения для школы и творчества. Курс для учеников 7–8 классов без специальной подготовки.

Искусственный интеллект: нейронные сети и глубокое обучение

Углубитесь в мир искусственного интеллекта! Курс познакомит вас с основами нейронных сетей и методами глубокого обучения. Вы узнаете, как работают современные ИИ-системы, научитесь строить и обучать модели с помощью популярных библиотек (например, TensorFlow и PyTorch), а также решать реальные задачи — от классификации изображений до обработки текста. Курс подходит для начинающих и требует базовых

Нейронные сети и искусственный интеллект в образовании

Курс подойдёт студентам педагогических направлений подготовки, учителям, преподавателям и всем, кто хочет узнать, что такое искусственный интеллект и нейронные сети и возможности их применения в сфере образования.

Твой путь в AI — Нейронные сети, PyTorch, Numpy

От работы с массивами и математики до создания, обучения и отладки реальных нейросетей в PyTorch. Понятные объяснения и готовые навыки для первой работы в AI.

Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist

Курс машинного обучения с учителем (supervised learning) на Python с нуля для аналитиков данных и будущих Data Scientist: pandas и numpy, EDA и предобработка, линейная и логистическая регрессия, деревья, случайный лес и градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), kNN, наивный Байес, SVM, кросс-валидация и подбор гиперпараметров (Grid/Random/Optuna), временные ряды как регрессия, метрики кач

Просто ИИ: нейросети для работы без мифов и лишней магии

Вводный курс о нейросетях для работы, учебы и повседневных задач. Без мифов, сложной математики и обещаний “волшебной кнопки”. Разберем, что такое ИИ, чем отличаются ChatGPT, Claude, GigaChat и YandexGPT, как писать понятные промпты, где нейросети действительно помогают, где ошибаются и какие данные нельзя загружать в публичные сервисы.

Нейросети для офисных работников: от рутины к стратегии

Научитесь использовать нейросети в работе проектного менеджера. За три недели разберётесь, как автоматизировать рутину, не попасться на ошибки ИИ и применять нейросети для анализа рисков. Практика с разными сервисами ( в том числе DeepSeek, Qwen, Perplexity). По окончании —Удостоверение о повышении квалификации от Тюменского государственного университета

Нейросети в образовании — возможности, инструменты и этика

Курс «Нейросети в образовании — возможности, инструменты и этика» создан для педагогов, методистов, администраторов школ и всех, кто хочет идти в ногу со временем и использовать современные технологии в своей профессиональной деятельности.

Искусственный интеллект. Путь промпт-инженера

Освойте ИИ с нуля до промпт-инженера. Научитесь использовать ChatGPT, DeepSeek, Qwen и другие нейросети для работы, бизнеса и повседневных задач. В программе — основы искусственного интеллекта, эффективная работа с нейросетями, создание сильных промптов и практические сценарии применения. Минимум теории, максимум практики, реальных кейсов и навыков, которые можно применять сразу после обучения.

Искусственный интеллект для преподавателя: цифровые компетенции

Курс для преподавателей: освойте ИИ-инструменты, научитесь отличать работы студентов от сгенерированных нейросетью, создавайте учебные материалы в разы быстрее и выстраивайте честную систему оценивания в эпоху ChatGPT и GigaChat.

Искусственный интеллект для учебы и работы

Практический курс для начинающих, который поможет разобраться в современных нейросетях и научиться использовать AI-инструменты в учебе, работе и повседневной жизни без программирования. Во время обучения участники научатся правильно формулировать запросы, создавать тексты и изображения с помощью нейросетей, а также применять AI для решения реальных задач.

Искусственный интеллект вокруг нас

Вводный курс для обучающихся 5–7 классов, который поможет разобраться, где используется искусственный интеллект, как он работает с данными, почему может ошибаться и как безопасно применять ИИ в учёбе и повседневной жизни.