Профессиональная переподготовка по курсу Специалист по нейронным сетям

Диплом о профессиональной переподготовке

Стоимость от 14 900р., рассрочка 0% до 6 месяцев
Учитесь сразу после оплаты, не надо ждать набор групп

14 900 ₽ рассрочка 0%

Балтийский институт профессионального образования

ЧЁРНАЯ ПЯТНИЦА СКИДКА 30% ТОЛЬКО ДО 20 НОЯБРЯ 1500+ ПРОГРАММ ЧЁРНАЯ ПЯТНИЦА СКИДКА 30% ТОЛЬКО ДО 20 НОЯБРЯ 1500+ ПРОГРАММ

ХИТ СЕЗОНА ТОЛЬКО СЕЙЧАС

СКИДКА -30%

на этот курс

Купи сейчас — учись потом.
Зафиксируй скидку 30% за собой.

Скидка применится автоматически в корзине при оформлении. Промокоды не нужны.

-30%

скидка на этот курс

рассрочка до 6 мес.

20.11

последний день

Как получить скидку: добавьте курс в корзину и оформите заказ до 20 ноября 2026 — система автоматически применит скидку 30% к стоимости обучения. Никаких промокодов.

Купи сейчас — учись потом: после оплаты скидка фиксируется за вами, а начать обучение вы сможете в удобное время. Точные условия переноса старта уточняйте у менеджера при оформлении.

Что важно знать: скидка не суммируется с другими акциями. Действующие клиенты могут получить скидку только при покупке курса, который ранее не приобретали. Исключения — программы по охране труда и транспортной безопасности.

О курсе «Специалист по нейронным сетям»

Обучение готовит специалиста по созданию, настройке и применению нейросетевых моделей для решения практических задач. Программа даёт знания об архитектурах нейронных сетей, способах обучения, обработке данных и оценке качества моделей. Особое внимание — подбору и подготовке наборов данных, настройке параметров, интеграции нейросетей в рабочие процессы и интерпретации полученных результатов

Вид обучения Профессиональная переподготовка

Уровень Уровень СПО / Высшее

Часов от 300 ч.

Документ Диплом + приложение

Формат Заочно / дистанционно

Результат Регистрация в ФИС ФРДО и Госуслугах

Доступ к материалам сохраняется без ограничения по времени

Получить консультацию

Стоимость курса

от 14 900 ₽ возможна рассрочка

Выберите объем курса:

300 часов

60 дней обучения

Лицензия
ФИС ФРДО
Госуслуги
Официальный документ

Начать учиться по предоплате 20% 2 980 ₽ Начать учиться за полную стоимость 14 900 ₽

600 часов

120 дней обучения

Лицензия
ФИС ФРДО
Госуслуги
Официальный документ

Начать учиться по предоплате 20% 3 180 ₽ Начать учиться за полную стоимость 15 900 ₽

900 часов

180 дней обучения

Лицензия
ФИС ФРДО
Госуслуги
Официальный документ

Начать учиться по предоплате 20% 3 380 ₽ Начать учиться за полную стоимость 16 900 ₽

Чтобы приступить к обучению, достаточно оплатить 20% от стоимости курса (первоначальный взнос).
Остаток стоимости курса необходимо оплатить до конца обучения.

Категории обучающихся

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 300 ч

Специалист по нейронным сетям (базовый уровень)

Цель: Формирование базовых знаний по архитектурам нейросетей, математическим основам и программированию.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в нейронные сети и искусственный интеллект
1.1. История и современное состояние ИИ	12
1.2. Основные понятия: нейрон, слой, архитектура	12
1.3. Области применения и профессиональные компетенции	10
Раздел 2. Математические основы нейросетей
2.1. Линейная алгебра и матричные операции	12
2.2. Дифференциальное исчисление и градиентный спуск	12
2.3. Теория вероятностей и статистика	10
Раздел 3. Программирование для нейросетей
3.1. Python для Data Science (NumPy, Pandas)	12
3.2. Библиотеки TensorFlow, PyTorch, Keras	12
3.3. Git, Jupyter Notebook, среда разработки	10
Раздел 4. Архитектуры нейронных сетей
4.1. Полносвязные сети и многослойный перцептрон	12
4.2. Сверточные сети (CNN) для обработки изображений	12
4.3. Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) и трансформеры	10
Раздел 5. Обучение и оптимизация моделей
5.1. Функции потерь и метрики качества	12
5.2. Регуляризация, нормализация, dropout	12
5.3. Оптимизаторы и подбор гиперпараметров	10
Раздел 6. Обработка данных и инженерия признаков
6.1. Сбор, очистка и предобработка данных	10
6.2. Аугментация данных	10
6.3. Балансировка выборки и работа с дисбалансом	10
Раздел 7. Инструменты и платформы для нейросетей
7.1. Облачные сервисы (Google Colab, AWS, Azure ML)	12
7.2. Фреймворки для развертывания (ONNX, TensorRT)	12
7.3. Экспериментирование: MLflow, Weights & Biases	10
Раздел 8. Развертывание и мониторинг моделей
8.1. Создание API и микросервисов (FastAPI, Docker)	12
8.2. Пайплайны MLOps	12
8.3. Мониторинг дрейфа данных и модели	10
Раздел 9. Этика, безопасность и правовые аспекты ИИ
9.1. Прозрачность, объяснимость и предвзятость	10
9.2. Конфиденциальность данных и федеративное обучение	10
9.3. Регулирование ИИ (законодательство РФ, ЕС)	10
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	300 ак. часов

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 600 ч

Специалист по нейронным сетям (расширенный уровень)

Цель: Уверенное построение и обучение нейросетей, работа с реальными данными и развертывание моделей.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в нейронные сети и искусственный интеллект
1.1. История и современное состояние ИИ	24
1.2. Основные понятия: нейрон, слой, архитектура	24
1.3. Области применения и профессиональные компетенции	20
Раздел 2. Математические основы нейросетей
2.1. Линейная алгебра и матричные операции	24
2.2. Дифференциальное исчисление и градиентный спуск	24
2.3. Теория вероятностей и статистика	20
Раздел 3. Программирование для нейросетей
3.1. Python для Data Science (NumPy, Pandas)	24
3.2. Библиотеки TensorFlow, PyTorch, Keras	24
3.3. Git, Jupyter Notebook, среда разработки	20
Раздел 4. Архитектуры нейронных сетей
4.1. Полносвязные сети и многослойный перцептрон	24
4.2. Сверточные сети (CNN) для обработки изображений	24
4.3. Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) и трансформеры	20
Раздел 5. Обучение и оптимизация моделей
5.1. Функции потерь и метрики качества	24
5.2. Регуляризация, нормализация, dropout	24
5.3. Оптимизаторы и подбор гиперпараметров	20
Раздел 6. Обработка данных и инженерия признаков
6.1. Сбор, очистка и предобработка данных	22
6.2. Аугментация данных	20
6.3. Балансировка выборки и работа с дисбалансом	20
Раздел 7. Инструменты и платформы для нейросетей
7.1. Облачные сервисы (Google Colab, AWS, Azure ML)	24
7.2. Фреймворки для развертывания (ONNX, TensorRT)	24
7.3. Экспериментирование: MLflow, Weights & Biases	20
Раздел 8. Развертывание и мониторинг моделей
8.1. Создание API и микросервисов (FastAPI, Docker)	24
8.2. Пайплайны MLOps	24
8.3. Мониторинг дрейфа данных и модели	20
Раздел 9. Этика, безопасность и правовые аспекты ИИ
9.1. Прозрачность, объяснимость и предвзятость	20
9.2. Конфиденциальность данных и федеративное обучение	20
9.3. Регулирование ИИ (законодательство РФ, ЕС)	20
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	600 ак. часов

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 900 ч

Специалист по нейронным сетям (продвинутый уровень)

Цель: Самостоятельное проектирование и оптимизация сложных архитектур, управление проектами MLOps.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в нейронные сети и искусственный интеллект
1.1. История и современное состояние ИИ	38
1.2. Основные понятия: нейрон, слой, архитектура	36
1.3. Области применения и профессиональные компетенции	30
Раздел 2. Математические основы нейросетей
2.1. Линейная алгебра и матричные операции	36
2.2. Дифференциальное исчисление и градиентный спуск	36
2.3. Теория вероятностей и статистика	30
Раздел 3. Программирование для нейросетей
3.1. Python для Data Science (NumPy, Pandas)	36
3.2. Библиотеки TensorFlow, PyTorch, Keras	36
3.3. Git, Jupyter Notebook, среда разработки	30
Раздел 4. Архитектуры нейронных сетей
4.1. Полносвязные сети и многослойный перцептрон	36
4.2. Сверточные сети (CNN) для обработки изображений	36
4.3. Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) и трансформеры	30
Раздел 5. Обучение и оптимизация моделей
5.1. Функции потерь и метрики качества	36
5.2. Регуляризация, нормализация, dropout	36
5.3. Оптимизаторы и подбор гиперпараметров	30
Раздел 6. Обработка данных и инженерия признаков
6.1. Сбор, очистка и предобработка данных	30
6.2. Аугментация данных	30
6.3. Балансировка выборки и работа с дисбалансом	30
Раздел 7. Инструменты и платформы для нейросетей
7.1. Облачные сервисы (Google Colab, AWS, Azure ML)	36
7.2. Фреймворки для развертывания (ONNX, TensorRT)	36
7.3. Экспериментирование: MLflow, Weights & Biases	30
Раздел 8. Развертывание и мониторинг моделей
8.1. Создание API и микросервисов (FastAPI, Docker)	36
8.2. Пайплайны MLOps	36
8.3. Мониторинг дрейфа данных и модели	30
Раздел 9. Этика, безопасность и правовые аспекты ИИ
9.1. Прозрачность, объяснимость и предвзятость	30
9.2. Конфиденциальность данных и федеративное обучение	30
9.3. Регулирование ИИ (законодательство РФ, ЕС)	30
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	900 ак. часов

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 1200 ч

Специалист по нейронным сетям (экспертный уровень)

Цель: Полная экспертиза: разработка новых архитектур, управление исследовательскими проектами, обучение специалистов.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в нейронные сети и искусственный интеллект
1.1. История и современное состояние ИИ	50
1.2. Основные понятия: нейрон, слой, архитектура	48
1.3. Области применения и профессиональные компетенции	40
Раздел 2. Математические основы нейросетей
2.1. Линейная алгебра и матричные операции	48
2.2. Дифференциальное исчисление и градиентный спуск	48
2.3. Теория вероятностей и статистика	40
Раздел 3. Программирование для нейросетей
3.1. Python для Data Science (NumPy, Pandas)	48
3.2. Библиотеки TensorFlow, PyTorch, Keras	48
3.3. Git, Jupyter Notebook, среда разработки	40
Раздел 4. Архитектуры нейронных сетей
4.1. Полносвязные сети и многослойный перцептрон	48
4.2. Сверточные сети (CNN) для обработки изображений	48
4.3. Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) и трансформеры	40
Раздел 5. Обучение и оптимизация моделей
5.1. Функции потерь и метрики качества	48
5.2. Регуляризация, нормализация, dropout	48
5.3. Оптимизаторы и подбор гиперпараметров	40
Раздел 6. Обработка данных и инженерия признаков
6.1. Сбор, очистка и предобработка данных	42
6.2. Аугментация данных	40
6.3. Балансировка выборки и работа с дисбалансом	40
Раздел 7. Инструменты и платформы для нейросетей
7.1. Облачные сервисы (Google Colab, AWS, Azure ML)	48
7.2. Фреймворки для развертывания (ONNX, TensorRT)	48
7.3. Экспериментирование: MLflow, Weights & Biases	40
Раздел 8. Развертывание и мониторинг моделей
8.1. Создание API и микросервисов (FastAPI, Docker)	48
8.2. Пайплайны MLOps	48
8.3. Мониторинг дрейфа данных и модели	40
Раздел 9. Этика, безопасность и правовые аспекты ИИ
9.1. Прозрачность, объяснимость и предвзятость	40
9.2. Конфиденциальность данных и федеративное обучение	40
9.3. Регулирование ИИ (законодательство РФ, ЕС)	40
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	1200 ак. часов

Лицензия и документы

ООО «БИПО» осуществляет образовательную деятельность на основании бессрочной лицензии № Л035-01236-39/00644354 от 20.03.2023 г., предоставленной Министерством образования Калининградской области.

После успешного освоения образовательной программы и прохождения итоговой аттестации обучающемуся выдаётся документ об образовании и (или) о квалификации соответствующего вида в соответствии с законодательством Российской Федерации. Сведения о выданных документах передаются в ФИС ФРДО в установленном законодательством порядке.

Проверить лицензию

Нажмите на фото для увеличения

Документ об окончании

По итогам успешного освоения программы профессиональной переподготовки и прохождения итоговой аттестации обучающемуся выдаётся диплом о профессиональной переподготовке соответствующего вида с приложением. В приложении указываются сведения об освоенной программе, в том числе её содержание и объём.

Диплом подтверждает освоение программы профессиональной переподготовки и получение квалификации, соответствующей реализуемой образовательной программе. В случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации, полученная квалификация позволяет осуществлять профессиональную деятельность по соответствующему виду профессиональной деятельности.

Сведения в ФИС ФРДО
Сведения о выданном дипломе передаются в Федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении» (ФИС ФРДО) в установленном законодательством порядке.

Сведения на Госуслугах
Сведения о документах об образовании и квалификации могут быть доступны в личном кабинете пользователя на Госуслугах в разделе «Образование» после передачи и обработки данных соответствующей государственной информационной системой.

Проверка документа
Сведения о выданном дипломе могут быть проверены в ФИС ФРДО в установленном порядке. Диплом и приложение к нему также могут быть предъявлены работодателю или иной организации в качестве документов, подтверждающих получение соответствующей квалификации.

Диплом о профессиональной переподготовке

Нажмите на фото для увеличения

Полная юридическая защита вашего диплома

Вы получаете официальный документ установленного образца с обязательной регистрацией в государственном реестре ФИС ФРДО — и нашу бессрочную правовую поддержку. Если у работодателя или проверяющих органов возникнут вопросы, наш юридический отдел возьмёт сопровождение на себя и подтвердит легитимность вашего обучения на всех уровнях.

Отзывы наших студентов

????? 4.9 • 127 отзывов

2GIS 15.09.2026

Elena Best

?????

Проходила курс зоопсихологии. Очень грамотно сформирован материал, всё нужное для применения донесено четко и ясно, удобно заниматься. После окончания курса получен документ в отличном виде на почте России. Практически сразу появилась информация в госуслугах. Рекомендую 👍

2GIS 11.09.2026

Ольга Лунева

?????

Спасибо большое сотрудникам института БИПО. Был предложен выбор программ обучения по моему направлению и в разном объеме. Быстрое оформление всех необходимых документов с начала и до конца обучения. Спасибо за доступное изложение материала. Я очень довольна.

2GIS 12.09.2026

Дмитрий Богомазов

?????

Прошел переподготовку в Балтийском институте профессионального образования (БИПО). Удобная форма обучения. Программа обучения хорошо структурирована. Быстрая обратная связь. Диплом государственного образца, что принято радует. Выражаю глубокую благодарность руководству и сотрудникам института. Очень рекомендую.

2GIS 29.07.2026

Елена Бикменева

?????

Замечательное учебное заведение! Прекрасные сотрудники ! Очень важные и нужные для работы программы обучения! Удобный и доступный формат, можно учиться без отрыва от работы ! Всем рекомендую! Все удалённо , быстро и качественно!

Яндекс.Карты 04.06.2026

Алик

?????

Проходил повышение квалификации на психолога (профайлинг). Обучение все онлайн. Экономит время. Информация изложена доступна и упорядочено. Подойдет как новичкам так и профи. По итогу выдается удостоверение. Проверял - внесено в фис фрдо

Яндекс.Карты 05.02.2025

кириллос город

?????

Отличное учебное заведение, всегда на связи, все вопросы по организации и учебному процессу быстро решались. Был рад сотрудничеству. Дистанционный формат очень удобен, личный кабинет понятный, тесты сдаются легко. Всем рекомендую!

Zoon.ru 17.07.2026

Игорь Воробей

?????

Очень удобная форма обучения.В любое время можно получить консультацию, помощь по вопросам обучения.В БИПО работают грамотные и отзывчивые специалисты. Если решили получить или повысить профессиональные навыки, всем советую БИПО

Zoon.ru 03.07.2026

Alisa Shcherbina

?????

Удобство оформления, прохождения курса, хорошо сформированные материалы с выделенными важными аспектами и тестами

Zoon.ru 18.02.2025

Ирина Викторовна

?????

Прошли в БИПО курс по охране труда. Спасибо огромное за оперативность! Быстро подписали договор по ЭДО, оплатили, прошли курс и документы у нас! Сергею спасибо за скидку;)

Оставить заявку на обучение

Заполните форму, и мы подберем программу под вашу должность или организацию.

Частые вопросы об обучении в БИПО

Ниже собраны ответы на вопросы, которые чаще всего задают слушатели.

1. Можно ли совмещать обучение с работой?

Да. Дистанционный формат позволяет самостоятельно планировать время для изучения учебных материалов в пределах установленного срока обучения. Это удобно для тех, кто работает и не может посещать занятия по фиксированному расписанию.

2. Можно ли оплатить обучение частями?

На все программы обучения предусмотрена рассрочка, а также оплата по предоплате и полная оплата. Условия оплаты указываются при оформлении курса.

3. Сколько стоит обучение?

Стоимость зависит от выбранной образовательной программы, её продолжительности и объёма. Актуальная цена указывается непосредственно в карточке соответствующего курса на сайте БИПО в каталоге программ: https://bipo.ru/courses-search/.

4. Как проходит обучение?

После оформления обучения слушатель получает доступ к учебным материалам в личном кабинете. Обучение включает освоение материалов образовательной программы и выполнение предусмотренных программой заданий и форм контроля. Конкретный порядок обучения зависит от выбранной программы.

5. Указывается ли форма обучения в дипломе, удостоверении или свидетельстве?

Нет. Форма обучения не указывается в выдаваемом документе об образовании или квалификации. В документе указываются сведения, предусмотренные требованиями к соответствующему виду документа. Сам факт того, что обучение проходило дистанционно, не означает, что в дипломе или удостоверении делается отметка «дистанционно».

Балтийский институт
профессионального образования

Вопрос-ответ

Профессиональная переподготовка по курсу Специалист по нейронным сетям