Karpov.Courses

Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта

4.60 9 месяцев

Что входит в курс

Длительность: 9 мес.
Видеолекции и практика
Поддержка куратора
Диплом / сертификат
Доступ навсегда
250 000 ₽
Записаться на курс

Бесплатно узнать подробности о курсе

Все курсы Karpov.Courses
Официальный партнёр школы
Актуальная программа 2026
Тысячи выпускников

Когда окупится курс

Сравните зарплату сейчас и после обучения на «AI-специалист / Промпт-инженер»

Сейчас
110 000 ₽/мес
После курса
Полная окупаемость курса
включая 9 мес. учёбы
Прирост дохода в год
Выгода за 3 года к вложенному
Учёба Окупаемость Прибыль 3 года

+ налоговый вычет 13% (ст. 219 НК РФ) — до 19 500 ₽, сократит срок окупаемости ещё на

Похожие курсы · 6

Профессия Machine Learning Engineer + ИИ

4.72
12 мес. Трудоустройство
182 562 ₽
331 931 ₽
от 5 889 ₽/мес × 36 мес.
Записаться

ChatGPT: практический курс

4.72
1 мес.
48 537 ₽
80 895 ₽
от 4 045 ₽/мес × 12 мес.
Записаться

Machine Learning с нуля до Junior

4.72
9 мес.
123 451 ₽
224 457 ₽
от 5 611 ₽/мес × 24 мес.
Записаться

Инфографика и нейросети для маркетплейсов

4.72
3 мес.
54 604 ₽
99 280 ₽
от 2 482 ₽/мес × 24 мес.
Записаться

Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям

4.72
8 мес.
102 260 ₽
185 927 ₽
от 8 522 ₽/мес × 12 мес.
Записаться

Нейросети. Практический курс

4.72
3 мес.
74 900 ₽
136 182 ₽
от 6 242 ₽/мес × 12 мес.
Записаться

Отзывы о Karpov.Courses

Все отзывы
Н
Никита Логинов
8 сентября 2025 г.

На курсе максимально понятным языком, исчерпывающе объясняются все фундаментально важные темы для машинного обучения в целом. Самый важный блок про машинное обучение раскрыт отлично Отдельно хочется подметить кураторов и экспертов. Кураторы отзывчивы, на курсе одного не бросят. Эксперты отвечают на все вопросы, если непонятно - объясняют еще раз, и так пока не поймешь. С их помощью темы получалось усвоить еще быстрее. Из минусов могу выделить маленькое количество проектов, которые можно добавить в портфолио. Однако после прохождения курса ты способен сделать их сам с абсолютного нуля.

S
Saidgolib Babasaidov
9 сентября 2025 г.

Практическую направленность курса и конечно очень сильную поддержку со стороны менторов Учебный процесс организован очень грамотно,в плане материалов и процессов. Дедлайны хоть и жесткие, но они отлично дисциплинируют и мотивируют не отставать от программы. Подача материала - одна из сильнейших сторон курса, даже в сравнении с материалами на английском языке Спасибо за чатику с менторами и ответам. С людьми, которых там встретил-общаемся до сих пор! Система проверки заданий: Например, автоматическая система проверки иногда работала нестабильно. Бывало, тратишь лишнее время, пытаясь понять, в чем проблема: в твоем коде или в самом грейдере. Это немного сбивало с толку. В конечном итоге, курс превзошел мои ожидания. Я пришел за прочной базой в ML — и я получил ее в полной мере. И пусть я пока не стал ML-инженером, знания, полученные на курсе, оказались невероятно полезными в моей текущей работе аналитиком. Но главный мой результат — я нашел свою первую работу аналитиком прямо во время прохождения курса. Это было здорово. Я смог не только успешно пройти собеседования, но и с первых дней уверенно применять на практике то, чему нас учили, что дало мне отличный старт. Так что я бы определенно посоветовал этот курс тем, кто готов серьезно работать и хочет получить реальные, применимые навыки. Он однозначно стоит своих денег. Впечатления остались очень положительные, поэтому ставлю твердую пятерку. Теперь в планах закрепить знания на симуляторе, так что останавливаться не собираюсь

Л
Лидия Ягодина
12 сентября 2025 г.

-качество учебных материалов -поддержка кураторов -не выявила Я училась на курсе startML с февраля 2025 года. Сразу хочу отметить, что хоть курс и заявлен как для начинающих, и на лендинг странице сказано, что не нужны знания вышмата, навыки программирования, чтобы успешно учиться на курсе, это не совсем так. Может и можно без этих навыков обойтись, но крайне сложно. Первый блок по основам питона, разработки, туда же входит git, airflow, sqlalchemy. Первый блок прошел отлично, были силы и мотивация, и все было понятно. В целом хочу сказать что к наполнению курса и тому, задачам, проекту у меня вопросов нет - все, что нужно доя освоения темы - предоставляется. Второй блок был по классическим ML алгоритмам, вот тут уже почувствовались пробелы в знании математики, хотя у меня и техническое образование. То есть в теории конечно можно научиться писать fit predict, не углубляясь в то, как алгоритм работает «под капотом», но на практике мне кажется это не очень затея, все равно придется углублено знать как минимум дифференциалы. Еще хочу отметить что финальный проект, чтобы его сдать, нужно набрать определенное качество по заданной метрике, что не так просто. Третий блок по основам глубинного обучения, блок ознакомительный, и вот там прям остро почувствовала себя глупой. И последний блок по статистике и а/б тестам, тоже вполне себе информативный. Сама я работаю аналитиком данных, в будущем хотела бы стать ml инженером, я думала что сразу после курса уже начну откликаться на вакансии, но пока чувствую, что нужно еще время на подготовку. Отдельное спасибо хочу сказать куратору Юлии Рожковой, она очень теплая и отзывчивая, всегда поддерживала в трудные минуты, когда ничего не получалось, и чувствовалось, что ей не все равно! Также эксперты в пачке всегда вовремя и довольно емко отвечали на вопросы по курсу. В целом не пожалела что купила курс и в будущем рассматриваю купить еще симулятор DS P.S. возможно если я еще отучусь на hardML, стану такой же накачанной как Валера Бабушкин, но это не точно… :D

Отзывы о школе Karpov.Courses в целом, источник — tutortop.ru. Отдельной статистики по этому курсу школа не публикует.

Часто задаваемые вопросы

Сколько стоит курс «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта»?
Стоимость курса «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта» от Karpov.Courses — 250 000 ₽.
Сколько длится курс «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта»?
Продолжительность курса — 9 месяцев. За это время вы получите необходимые навыки и соберёте портфолио.
Подходит ли курс для начинающих без опыта?
Да, курс рассчитан на студентов с нуля. Программа построена от базовых принципов к практике — вы не потеряетесь даже без технического background.
Можно ли получить налоговый вычет за курс «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта»?
Да. По статье 219 НК РФ вы можете вернуть 13% от стоимости обучения — это 32 500 ₽. Для этого нужна лицензия образовательного учреждения (у Karpov.Courses она есть) и справка об оплате. Максимальная база вычета — 150 000 ₽/год.
Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?
Оптимально — 5–10 часов в неделю. Видеолекции можно смотреть в своём темпе, практические задания выполнять в удобное время. Доступ к материалам сохраняется навсегда после окончания курса.
Дают ли сертификат после окончания курса?
Да, по окончании курса выдаётся сертификат от Karpov.Courses. Его можно добавить в резюме и профиль LinkedIn. Работодатели в IT-сфере знакомы с этими сертификатами.
Есть ли рассрочка без переплаты?
Уточняйте условия рассрочки на сайте школы — большинство программ предусматривают беспроцентные платежи.
Выберите ещё курс