Корпоративным клиентам
Настройки для слабовидящих
Цветовая схема
Изображения
Чтение с экрана
Размер текста
Навигация
414040, г. Астрахань, ул. Марфинская/Раскольникова 7А/12
Для тех, кто хочет работать с искусственным интеллектом на профессиональном уровне
Скрипт слайдера
Инструкция будет автоматически скрыта при публикации. Либо можно оставить только один HTML-объект, а инструкцию удалить
Для настройки слайдера перейдите в окно настроек, для этого выделите этот блок или блок с кодом или любой элемент слайдера, кнопка настроек появится на панели инструментов справа.
Профессия ИИ-разработчика уже востребована на рынке
Работодатели ищут специалистов, которые умеют работать с данными, ML-моделями, нейросетями, LLM, компьютерным зрением и запуском ИИ-решений.
По открытым вакансиям hh.ru начинающим специалистам в AI/ML-направлении предлагают от 100 000 до 300 000 ₽ в месяц
Вакансии для специалистов с опытом 3+ лет уже могут начинаться от 400 000 ₽ в месяц и выше.
*Данные приведены по открытым вакансиям hh.ru на 27.05.2026. Зарплатные значения указаны как рыночный ориентир и не являются гарантией дохода после обучения. Итоговый доход зависит от опыта, портфолио, региона, формата работы, технического стека, уровня английского, результатов собеседований и требований работодателя.
Создавайте ИИ-решения для аналитики, автоматизации и бизнес-задач.
Разбирайтесь не только в инструментах, а в логике ИИ-решений: данных, моделях, обучении, качестве результата и запуске прототипов.
Переходите к более сложным ИИ-задачам
Добавьте ИИ-компетенции к разработке, аналитике, digital, автоматизации, управлению продуктами или техническим проектам.
Усильте свой профессиональный опыт
В процессе обучения будут практические задания, стажировка и выпускной проект с демонстрацией работающего ИИ-прототипа.
Соберите основу для портфолио
После успешного завершения программы — диплом о профессиональной переподготовке, который можно указать в резюме или представить работодателю.
Получите официальный диплом
Не ограничивайтесь промптами. Изучите, как модели обучаются, почему ошибаются и как оценивать результат.
Поймите, как работают нейросети внутри
Направления применения искусственного интеллекта
Находить задачи, где ИИ действительно полезен
Искусственный интеллект применяют там, где есть данные, повторяющиеся действия, большой объём информации или необходимость быстро находить закономерности.
Примеры задач:
прогнозировать спрос, распределять заявки, анализировать отзывы, искать аномалии, распознавать объекты, создавать ИИ-помощников для клиентов или сотрудников.
Что это даёт:
вы начинаете видеть, где ИИ может усилить продукт, процесс, отдел или профессию, а где задачу проще решить без сложных моделей
Работать с данными как с основой ИИ-решения
Любая модель зависит от данных. Если данные неполные, грязные или неправильно подготовлены, результат будет слабым даже при хорошем алгоритме.
Где применяется:
аналитика продаж, прогнозирование, клиентские базы, заявки, обращения, рекомендации, финансовые, образовательные, медицинские и сервисные задачи.
Что это даёт:
вы понимаете, почему ИИ-проект начинается не с красивой нейросети, а с постановки задачи и подготовки данных.
Строить модели для прогнозов и классификации
Модели машинного обучения помогают находить связи в данных и использовать их для решений: предсказать результат, определить категорию, заметить отклонение или подобрать подходящий вариант.
Примеры задач:
прогноз спроса, оценка риска, сортировка обращений, выявление подозрительных операций, персональные рекомендации, поиск факторов, влияющих на результат.
Что это даёт:
у вас появляется база для задач, где обычной таблицы или ручного анализа уже недостаточно.
Разбираться в нейросетях и современных ИИ-моделях
Нейросети применяют там, где нужно работать со сложной информацией: текстом, изображениями, речью, генерацией, поиском связей и большими массивами данных.
Примеры задач:
распознавание объектов на фото и видео, обработка документов, чат-боты, ИИ-помощники, генерация текстов и изображений, анализ речи, поиск смысла в больших текстовых массивах.
Что это даёт:
вы понимаете, где нейросети действительно дают преимущество и почему результат модели нужно уметь проверять.
Создавать решения на базе языковых моделей
Большие языковые модели используют там, где нужно работать с текстом: искать информацию, отвечать на вопросы, анализировать, помогать в коммуникации и автоматизировать работу с базами знаний.
Примеры задач:
ИИ-помощник для сотрудников, чат-бот для клиентов, поиск ответов по документам, анализ отзывов, подготовка черновиков, классификация текстов, обработка регламентов и инструкций.
Что это даёт:
вы понимаете, как из языковой модели сделать не просто чат, а инструмент под конкретную задачу.
Использовать компьютерное зрение
Компьютерное зрение помогает системам распознавать и анализировать визуальную информацию: фото, видео, документы, товары, лица, дефекты, движение.
Примеры задач:
распознавание товаров на фото, поиск брака на производстве, анализ видео с камер, распознавание документов, медицинские снимки, контроль безопасности и качества.
Что это даёт:
вы видите, как ИИ может работать не только с текстом и таблицами, но и с изображениями и видео.
Доводить ИИ-прототип до рабочего решения
Модель сама по себе ещё не продукт. Её нужно запустить, встроить в сервис, проверить, обновлять, следить за качеством и учитывать безопасность.
Где применяется:
цифровые продукты, корпоративные сервисы, чат-боты, ИИ-помощники, аналитические системы, автоматизация внутренних процессов.
Что это даёт:
вы понимаете разницу между учебной моделью и решением, которое можно показывать команде, работодателю или заказчику.
Скрипт слайдера
Инструкция будет автоматически скрыта при публикации. Либо можно оставить только один HTML-объект, а инструкцию удалить
Для настройки слайдера перейдите в окно настроек, для этого выделите этот блок или блок с кодом или любой элемент слайдера, кнопка настроек появится на панели инструментов справа.
Программа построена так, чтобы вы не просто изучали темы по отдельности, а понимали, как они складываются в полный цикл разработки ИИ-решения.
От технической базы до собственного ИИ-проекта
стажировка
ВКР+
месяцев обучения
16
академических часов
1506
смысловых модулей
8
Структура программы
Этап 1. Математическая база для ИИ
Вы разберёте математику, которая помогает понимать, как модели обучаются, находят закономерности, считают ошибку и почему один результат получается точнее другого.
Зачем это вам:
чтобы не заучивать алгоритмы вслепую, а понимать, что происходит внутри модели.
Этап 2. Python и инструменты разработки
Вы будете работать с Python, библиотеками, базами данных, Git, Docker, Jupyter, API и другими инструментами, которые используются в ИИ-разработке.
Зачем это вам:
чтобы писать код, работать с данными, собирать учебные проекты и уверенно разбираться в технической части решений.
Этап 3. Классическое машинное обучение
Вы изучите прогнозирование, классификацию, кластеризацию, подбор признаков, оценку качества модели и работу с табличными данными.
Зачем это вам:
чтобы понимать базовые ИИ-задачи, которые применяются в аналитике, рекомендациях, прогнозах, скоринге и обработке заявок.
Этап 4. Глубокое обучение и нейросети
Вы разберёте нейросетевые модели для более сложных задач: работы с изображениями, текстом, речью, генерацией и большими массивами информации.
Зачем это вам:
чтобы понимать современные ИИ-системы и видеть, где нейросети дают преимущество перед более простыми алгоритмами.
Этап 5. Языковые модели, генеративный ИИ и мультимодальные системы
Вы изучите большие языковые модели, генеративные системы, RAG, ИИ-агентов, работу с текстом, изображениями и разными типами данных.
Зачем это вам:
чтобы понимать, как создаются ИИ-помощники, чат-боты, поиск по документам, системы ответов по базе знаний и решения, которые работают сразу с несколькими форматами информации.
Этап 6. MLOps и LLMOps
Вы разберёте, как ИИ-решения запускают в работу: как модель разворачивают, проверяют, обновляют, контролируют качество, стабильность и безопасность.
Зачем это вам:
чтобы отличать учебную модель от решения, которое можно показывать команде, работодателю или заказчику.
Этап 7. Безопасность, этика и управление ИИ-проектами
Вы изучите риски ИИ-решений: ошибки моделей, безопасность данных, ограничения, ответственность, оценку результата, работу с заказчиком и управление проектом.
Зачем это вам:
чтобы внедрять ИИ-решения осознанно: с учётом качества, рисков, сроков, команды и реальной задачи.
Этап 8. Стажировка и выпускной проект
В финале вы проходите стажировку, готовите выпускную квалификационную работу и защищаете итоговый проект с демонстрацией работающего ИИ-прототипа.
Зачем это вам:
чтобы завершить обучение не тестом ради галочки, а проектом, который можно описать в резюме, обсудить на собеседовании или показать как подтверждение практического опыта.
В результате у вас складывается не набор разрозненных тем, а понятная профессиональная логика:
Именно эта связка помогает перейти от общего интереса к искусственному интеллекту к навыкам, которые можно применять в разработке, аналитике, автоматизации, цифровых продуктах и ИИ-проектах.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Практический опыт уже в процессе обучения
Вы определяете, какую проблему должен решать проект и какой результат нужно получить.
Постановка задачи
Собираете, очищаете, анализируете и готовите данные для модели или прототипа.
Работа с данными
Подбираете модель, алгоритм или ИИ-инструмент под конкретную задачу.
Выбор подхода
Собираете работающий вариант проекта, который можно продемонстрировать.
Прототип решения
Оцениваете результат, ограничения, ошибки и возможные улучшения.
Проверка качества
Представляете итоговую работу и показываете, как решение работает.
Защита ВКР
В режиме реального времени пройдёте основные этапы разработки ИИ-решения и проверите результат.
Стажировка на реальных проектах
Программу ведут преподаватели-практики
Темы программы раскрываются через задачи, которые встречаются в аналитике, автоматизации, цифровых продуктах и ИИ-проектах.
Обучение остаётся прикладным
Преподаватели помогают двигаться от отдельных заданий к итоговой работе: выбрать логику решения, собрать прототип и подготовиться к защите.
Есть поддержка на пути к проекту
В обучении важно не просто получить правильный ответ, а понять, почему модель ошиблась, где проблема в данных, коде или подходе.
Можно разбирать ошибки
Вы видите, как математика, Python, данные, модели и нейросети складываются в общий профессиональный навык.
Практика связывается с теорией
Преподаватели объясняют не только термины и формулы, а показывают, где это применяется и зачем нужно в разработке ИИ-решений.
Сложные темы становятся понятнее
Официальное обучение с дипломом о профессиональной переподготовке
Можно подтвердить обучение официально
Проще объяснить ценность обучения работодателю
Документ усиливает профессиональную историю
Дата предоставления:
18 марта 2019 года
18 марта 2019 года
Регистрационный номер:
№ Л035-01261-30/00236018
№ Л035-01261-30/00236018
Статус лицензии:
действующая
действующая
Образовательная организация:
ООО Центр подготовки персонала «ЗоргоСфера»
ООО Центр подготовки персонала «ЗоргоСфера»
₽/мес.
от 9 375
в рассрочку на 16 месяцев
Стоимость курса
Что входит в стоимость:
- Полная программа обучения
- Онлайн и оффлайн форматы обучения, консультации, чат с группой, ответы на вопросы
- Практика и разбор ошибок
- Производственная стажировка, защита проекта, диплом о переподготовке
- Групповая карьерная консультация
Обучение может оплатить работодатель
Если хотите пройти программу за счёт компании, мы подготовим информацию для руководителя, HR или бухгалтерии
Ответы на частые вопросы
Да, если вы готовы к техническому обучению. Программа не требует, чтобы вы уже были ИИ-разработчиком, но это не лёгкий курс по использованию нейросетей. Лучше заранее оценить стартовый уровень на консультации.
Нет. Программа рассчитана не только на новичков. Если у вас уже есть база в коде, аналитике, данных или ИТ, обучение поможет усилить её ИИ-направлением: машинным обучением, нейросетями, языковыми моделями, компьютерным зрением, MLOps, стажировкой и итоговым проектом.
Математика в программе есть, потому что без неё сложно понимать модели, обучение и качество результата. Но она изучается как прикладной инструмент для ИИ-разработки: чтобы понимать, как модель работает, почему ошибается и как можно улучшить результат.
Да, но важно заранее учитывать нагрузку. Программа длится 16 месяцев и предполагает регулярные занятия и практику. Если у вас плотный график, лучше заранее обсудить формат обучения и спланировать время на задания.
После успешного завершения обучения, стажировки и итоговой аттестации вы получите диплом о профессиональной переподготовке. Также у вас будет выпускной проект — ВКР с демонстрацией ИИ-прототипа.
Мы не обещаем гарантированное трудоустройство. Программа даёт системную базу, практику, стажировку, ВКР, диплом и основу для портфолио.
Также предусмотрена карьерная поддержка: групповая консультация, помощь с резюме и подготовка к собеседованию с учётом специфики ИИ-профессии. Вы разберёте, как представить свой опыт, навыки и итоговый проект работодателю.
Дальнейший результат зависит от вашего стартового уровня, активности, качества проекта, резюме, подготовки к откликам и ситуации на рынке.
Также предусмотрена карьерная поддержка: групповая консультация, помощь с резюме и подготовка к собеседованию с учётом специфики ИИ-профессии. Вы разберёте, как представить свой опыт, навыки и итоговый проект работодателю.
Дальнейший результат зависит от вашего стартового уровня, активности, качества проекта, резюме, подготовки к откликам и ситуации на рынке.
Короткие курсы обычно учат пользоваться готовыми инструментами: писать запросы, генерировать тексты, изображения или идеи. Здесь задача глубже — разобраться, как создаются ИИ-решения: как работают данные, модели, нейросети, языковые системы, компьютерное зрение и запуск проекта в работу.
Да. Обучение можно оформить на организацию. Мы подготовим информацию по программе, документам и условиям оплаты для руководителя, HR или бухгалтерии.
Если вы хотите перейти к более сложным задачам, усилить текущий опыт или войти в направление искусственного интеллекта через полноценную программу переподготовки — оставьте заявку.
Мы расскажем, как устроено обучение, какая будет нагрузка, какие темы входят в программу, какие документы вы получите и можно ли оформить оплату от работодателя.
Мы расскажем, как устроено обучение, какая будет нагрузка, какие темы входят в программу, какие документы вы получите и можно ли оформить оплату от работодателя.
