Top.Mail.Ru
8 812 320 13 03
  • Новости
  • Расписание
  • Курсы
  • Организациям
  • Контакты
    •  Перезвоните мне
    Санкт-Петербург
    Москва
  • Очно
  • Онлайн
  • Корпоративное обучение
  • Индивидуальное обучение
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
    •

    Курс Нейросети для чайников

    Курс Нейросети для чайников

    Доступные
    способы оплаты
    Курс Нейросети для чайников
    Начало курса
    10.11.2025
    Продолжительность
    2,2 месяца (44 ак. часа)
    Расписание
    Пн 19:00 - 21:00
    Ср 19:00 - 21:00
    Онлайн
    (9 мест)    		 Единовременно 27990 записаться
    В расроку / 10 мес2799 записаться
    Также доступна рассрочка на 4, 6 и 10 месяцев.

    Описание курса

    Курс «Нейросети для чайников » — начальный практический курс по Generative AI и ИИ в целом. Научим вас использовать текстовые, графические, аудио- и видеомодели, чтобы создавать контент, автоматизировать рутину и, возможно, зарабатывать на нейросетях. По итогу курса сможете наконец начать использовать нейросети и LLM-модели в работе или даже претендовать на позиции Junior Prompt Engineer.

    Ведь, как говорится, нейросеть не заменит тебя на работе, тебя заменит человек, который освоил нейросети.

    Для кого этот курс:

    • Для тех, кто хочет начать карьеру в самой быстрорастущей области - ИИ.
    • Для маркетологов, дизайнеров, SMM-специалистов, стремящихся ускорить производство контента.
    • Для разработчиков, которые пока еще не используют нейросети в работе
    • Для тех, кто чувствует, что уже не успевает за людьми, использующими нейросети в жизни и работе (поверьте, не успеваете).
    • Для тех, кто хочет сменить профессию и выйти на новый доход без сложной математики и кода.
    • Для всех, кому просто интересно узнать, как работают ChatGPT, Midjourney и Runway.

    После окончания курса вы сможете:

    • Создавать эффективные промпты и получать «не роботские» результаты от ChatGPT, Claude и Gemini.
    • Генерировать иллюстрации, 3D-сцены, короткие ролики и аудио-озвучку за минуты.
    • Автоматизировать задачи: написать Telegram-бота на OpenAI API, настроить автогенерацию постов.
    • Собрать портфолио из 3+ проектов.
    • Зарабатывать: фриланс (Upwork, Fiverr), продажа подписок (Patreon, Whop) или внутренняя автоматизация для компании.

    Практика | Инструменты | Особенности курса:

    Курс состоит из 19 занятий по 2 академических часа, с большим количеством лайв-демо и домашних заданий (закладывайте ≈ 2 ч на каждую домашку + время на обсуждение).

    На занятиях мы будем экспериментировать в реальном времени: генерировать картинки, писать промпты, клонировать голоса, собирать Telegram-ботов, анализировать данные и получать опыт, который добавите в резюме :)

    После каждого занятия — обязательная домашняя работа с ревью.

    В качестве «подопытных» мы используем открытые сервисы: изображения — Stable Diffusion WebUI, Midjourney; код и текст — OpenAI API; видео — Runway Gen-3; голос — Suno, ElevenLabs. Проекты публикуются на GitHub + Render/Docker.

    Входные требования к участникам курса:

    1. Пройти короткое онлайн-тестирование (10 вопросов о базовых знаниях). Ссылку пришлем после регистрации.
    2. Английский не ниже Elementary (интерфейсы многих сервисов на английском и нужно понимать хотя бы самые базовые слова).
    3. Перед стартом просмотреть пару видео о базовых принципах работы нейросетей (пришлем ссылки).

    Бонусы | Помощь в трудоустройстве:

    • Мини-курс «Успешное собеседование» — как писать резюме, сопроводительное письмо, выделяться среди кандидатов. Бесплатно для всех студентов.
    • Доступ к закрытому каналу с вакансиями.

    Программа

    развернуть

    Занятие 1. Вступительное

    • Организационные вопросы: формат, сроки, Discord-канал, требования к домашкам.
    • Что такое искусственный интеллект и зачем нам нейросети сегодня?
    • Обзор рынка: текст, изображение, видео, аудио где потребность в AI-кадрах?
    • План курса и критерии итоговой аттестации.
    развернуть

    Занятие 2. Популярные модели

    • LLM-семейство: ChatGPT / GPT-4o, Claude, Gemini, LLaMA.
    • Диффузионные модели: Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E 3.
    • Видео-генерация: Luma Dream Machine, Runway Gen-3, Kling.
    • Аудио-TTS и voice-cloning: Suno, ElevenLabs.
    • Когда какую модель выбирать критерии скорости, качества и стоимости.
    развернуть

    Занятие 3. Монетизация нейросетей

    • Фриланс: Upwork, Fiverr, Toptal самые востребованные услуги.
    • SaaS-подписки и боты: платёжные платформы (Patreon, Whop) и модели ценообразования.
    • Корпоративные внедрения: ROI-расчёт, бизнес-кейс, пресейл-док.
    • Практика: придумываем 2 ниши для старта и оцениваем TAM/SAM/SOM.
    развернуть

    Занятие 4. Архитектуры нейронных сетей

    • Персептрон, MLP, CNN, RNN/LSTM/GRU назначение и устройство.
    • Алгоритм backpropagation без сложной математики.
    • Демонстрация: TensorFlow Playground.
    • Выбор архитектуры под задачу (таблица решений).
    развернуть

    Занятие 5. Регуляризация и оптимизация

    • Dropout, weight-decay, batch-norm боремся с переобучением.
    • Оптимизаторы SGD, Adam, AdamW; learning-rate schedules.
    • Функции активации: ReLU, GELU, Mish.
    • Практика: тюним CNN на MNIST, сравниваем кривые loss/accuracy.
    развернуть

    Занятие 6. Гиперпараметры и AutoML

    • Learning rate, batch size, эпохи как влияют на сходимость.
    • Optuna & Ray Tune автоматический поиск.
    • Early stopping и model checkpointing.
    • Workshop: Pick-and-freeze лучший набор для CIFAR-10.
    развернуть

    Занятие 7. Промпт-инжиниринг I (текст)

    • Структура промпта: контекст → инструкция → данные → ограничения.
    • System / user / assistant roles, few-shot & chain-of-thought.
    • Температура, top-p, presence penalty.
    • Практика: пишем 3 промпта копирайтинг, анализ, перевод.
    развернуть

    Занятие 8. Промпт-инжиниринг II (код и агенты)

    • Code-LLM: GPT--4o, Claude-3 Opus, CodeLlama.
    • Reflexion, self-critique и итеративные цепочки.
    • Сценарии: автогенерация тестов, SQL-запросов, фикса багов.
    • Лабораторка: Telegram-бот на FastAPI + OpenAI API.
    развернуть

    Занятие 9. Диффузионные модели

    • Как работает Stable Diffusion: шум ↔ изображение.
    • ControlNet, LoRA, Civitai кастомизация.
    • Inpainting / Outpainting.
    • Промпты: composition tags, negative prompts.
    развернуть

    Занятие 10. Midjourney & концепт-арт

    • Параметры /style /chaos /stylize.
    • Режимы Vary & Remix.
    • Пайплайн художника: mood-board → вариации → upscale → ретушь.
    • Workshop: создаём бренд-гайд из 5 кадров.
    развернуть

    Занятие 11. Text-to-video

    • Runway Gen-3, Luma Dream Machine, Kling.
    • Temporal-consistency и prompt-keyframes.
    • Сценарии: соц-сетевые клипы, рекламные тизеры.
    • Практика: 8-секундный ролик по сценарию студента.
    развернуть

    Занятие 12. Генерация речи и аудио

    • Suno, ElevenLabs, voice-cloning pipeline.
    • Эмоции, тембр, многоголосие. Sample rate / bitrate.
    • Практика: озвучиваем 30-секундный ролик двумя стилями.
    развернуть

    Занятие 13. GAN и StyleGAN

    • Generator vs Discriminator, latent space.
    • StyleGAN-portrait workshop.
    • Adversarial-noise & безопасность.
    развернуть

    Занятие 14. RNN / LSTM — временные ряды

    • Sequence-to-sequence, attention-hint.
    • Прогнозирование продаж, anomaly-detection.
    • Лабораторка: LSTM на курсе BTC/USDT.
    развернуть

    Занятие 15. Кластеризация и ассоциативная память

    • K-means, DBSCAN, Apriori.
    • Use-case: RFM-сегментация клиентов.
    • Hopfield-network basics.
    развернуть

    Занятие 16. Проектный спринт 1

    • Мастер-класс по постановке AI-MVP.
    • Определяем KPI и метрики.
    • Собираем команды 2-3 человека.
    развернуть

    Занятие 17. Проектный спринт 2

    • Доработка, UX-тест, деплой на Render / Railway.
    • GitHub CI/CD и Docker-образ.
    развернуть

    Занятие 18. Портфолио и резюме

    • Как писать README + demo-GIF.
    • Оформляем страничку на Behance / GitHub Pages.
    • Upwork-профиль и первые отклики.
    развернуть

    Занятие 19. Demo Day & карьерные советы

    • Презентация проектов перед приглашёнными HR и AI-лидами.
    • Фидбек и roadmap дальнейшего развития.
    • Q&A как расти до Middle и выше.
    Сертификат после обучения
    Нас знают и ценят работодатели, поэтому сертификат станет вашим дополнительным преимуществом при трудоустройстве в IT-компанию.
    Для получения сертификата необходимо:
    • Сдать домашние задания на "зачёт", что является допуском к итоговому заданию.
    • Сдать итоговое задание (дедлайн - 2 недели после окончания курса).
    Сертификат о прохождении курса мы отправим вам на почту. Вы легко сможете добавить ссылку на сертификат в резюме и подтвердить свой уровень подготовки.

    Фото с очных занятий в СПб

    Курсы программирования, тестирования, мобильных и веб-технологий от Level UP!
    Учитесь с профессионалами в сфере IT-образования!