Какие преимущества даёт обучение в Яндекс Практикуме?

100 000+ выпускников 💻 Много проектов 🖤 Поддержка экспертов

Какой компьютер нужен для учёбы?

Это минимальные требования, которые позволят выполнять практические задания курса, но генерация ответов ИИ-моделей будет занимать до 30 секунд: • Операционная система: Windows 10/11, Linux или macOS. • Оперативная память (RAM): 16 ГБ. • Процессор (CPU): Intel Core i5 / AMD Ryzen 5 (не старше 2020 года) или чип Apple M1. • Накопитель: SSD от 50 ГБ. • Видеокарта (GPU): подойдёт любая встроенная. Для выполнения заданий подойдёт и процессор, но это будет медленнее. Рекомендуемые требования позволят вам комфортно работать с более быстрым инференсом моделей. Для Windows/Linux: • Оперативная память (RAM): 32 ГБ. • Процессор (CPU): Intel Core i7 / AMD Ryzen 7. • Накопитель: SSD от 100 ГБ. • Видеокарта (GPU): дискретная NVIDIA RTX 3060/4060 (или выше) с объёмом видеопамяти от 6 ГБ. Для macOS: • Компьютеры на чипах Apple Silicon (M1/M2/M3) версий Pro, Max или базовые, но с объёмом объединённой памяти от 16 до 32 ГБ.

Кто будет меня учить?

Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных компаний. Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.

Попробовать бесплатно

Анализ данныхИскусственный интеллектPRO

Курс «ИИ‑инженер»

Q: Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

Если вам нужно больше времени на выполнение проекта, напишите куратору. Он подскажет, как согласовать новый дедлайн.

Q: Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если ваш поток уже стартовал, можно сделать частичный возврат — подробности в 7 пункте [оферты](https://yandex.ru/legal/practicum_offer/){target="_blank" style="color: rgba(0, 0, 0, 0.85)"}.

Q: Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно закончить курс и успешно выполнить итоговый проект. Тогда вы получите диплом о профессиональной переподготовке, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, отправим вам сертификат о прохождении курса в электронном виде. А если не получится пройти курс целиком и выполнить итоговый проект, по запросу выдадим вам электронную справку об обучении — с перечнем модулей, которые вы освоили.

Q: Как можно оплатить?

**• Одним платежом со скидкой 20%.** Деньги спишутся с карты один раз, и курс обойдётся дешевле. **• В рассрочку без переплат от Т-Банка.** Деньги будут списываться равными частями ежемесячно — столько времени, сколько идёт курс. Первый платёж пройдёт через месяц после оформления рассрочки. **• В кредит от Т-Банка.** Можно взять на срок от 3 до 36 месяцев. Первый платёж пройдёт через месяц после оформления кредита. **• С помощью Яндекс Сплита.** Подробнее об этом способе можно прочитать [на сайте Справки](https://yandex.ru/support/split/ru/){target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="color: rgba(0, 0, 0, 0.85)"}. **• Через компанию**, если она налоговый резидент РФ. Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, [оставьте заявку](https://forms.yandex.ru/surveys/10037266.f683087a6a1d7d78344ffa203df53c02666e0c25){target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="color: rgba(0, 0, 0, 0.85)"} или уточните у вашего менеджера.

За 4 месяца освоите полный цикл создания сервисов на базе LLM и перейдёте в ИИ‑инженерию

Попробовать бесплатно

При поддержке

AI

Освоите ИИ для работы и жизни

32 000

профессионалов
уже повысили свой уровень

86%

студентов используют знания в работе

AI

Освоите ИИ для работы и жизни

32 000

профессионалов
уже повысили свой уровень

профессионалов уже повысили свой уровень

86%

студентов используют знания в работе

Построите RAG‑систему с точным поиском
Разработаете ИИ‑агентов с элементами взаимодействия и контроля
Выполните 6 проектов на ВМ с GPU и пройдёте ревью от экспертов
Научитесь управлять качеством и стоимостью генерации
Выведете ИИ‑сервис в продакшн с мониторингом
Поймёте, как и когда дообучать LLM

ML‑инженерам

Систематизируете работу с LLM: освоите проектирование RAG‑систем, управление качеством генерации и полный цикл вывода ИИ‑решений в продакшн

DL / NLP‑специалистам

Расширите роль от моделирования ИИ к инженерии: научитесь создавать системы с оркестрацией агентов и внедрять их в бизнес‑процессы

Бэкэнд‑разработчикам

Научитесь интегрировать LLM в продукты: создавать ассистентов, RAG‑системы для работы с внутренними данными и внедрять их в существующие сервисы

С навыками разработки на Python
Со знанием принципов Deep Learning
С пониманием основ линейной алгебры

Попробуйте первые уроки бесплатно

Узнаете, подходят ли вам
формат и программа обучения

Скидка после прохождения

Не нужно привязывать карту

Разбираться в архитектуре LLM, механизмах генерации текста и подходах к их адаптации

Работать с длинным контекстом и контролировать качество генерации на больших данных

Строить RAG‑системы с гибридным поиском и оценкой релевантности

Создавать агентов с внешними интеграциями, оркестрировать цепочки вызовов LLM и агентов

Запускать и оптимизировать LLM‑сервисы под требования бизнеса

Настраивать мониторинг качества и производительности ИИ‑систем

Подходы и инструменты, которые вы освоите

LLM

RAG

PyTorch

Transformers

vLLM

FAISS

Chroma, Qdrant

LangChain

LangGraph

FastAPI

Docker

Asyncio

Prometheus + Grafana

LangSmith

OpenRouter

Сделаете 6 проектов для портфолио
и получите обратную связь

ИИ‑ассистент для саппорта

с архитектурой системы, датасетом, RAG‑пайплайном, набором инструментов и развёртыванием

ИИ‑агент для автоматизации процессов

с поддержкой внешних инструментов и интернета и встроенной оценкой ответов

Продакшн‑сервис ИИ

с интеграцией LLM, RAG и агента в единую систему для обработки реальных запросов

LLM‑сервис под бизнес‑кейс

с параметрами генерации, оценкой качества и стоимости, а также настройкой под продакшн‑сценарий

RAG‑пайплайн

с подготовкой датасета, векторной базой, генерацией ответов и оценкой качества на реальных данных

Оптимизированный продакшн‑сервис ИИ

с оценкой качества на реальных данных и улучшением системы через настройку параметров и дообучение модели

Навыки в ИИ‑инженерии
повысят вашу ценность на рынке

Доход 70% выпускников Практикума PRO вырастает в среднем на четверть

Это данные нашего опроса за 2025 год

Актуально в 2026 году

Программа курса

Скачать подробную программу

Бесплатная часть

Ещё до покупки поймёте,
подходит ли вам курс

Создание ИИ‑ассистента и обзор задач ИИ‑инженера

Скидка за прохождение

Начать бесплатную часть

О профессии ИИ‑инженера
Что такое RAG и как устроен ИИ‑ассистент
Подготовка данных и чанкинг
Эмбеддинги и векторный поиск
Подключение LLM
Сборка RAG‑пайплайна

Создадите ИИ‑ассистента на базе RAG — от загрузки документов до генерации осмысленных ответов

Скидка за прохождение

Начать бесплатную часть

После оплаты

Всё необходимое, чтобы перейти в ИИ‑инженерию

4 месяца обучения

6 проектов в портфолио
3 воркшопа
71 час теории
184 часа практики

LLM в работе инженера — от архитектуры до управления генерацией

1 проект

1 спринт

Как устроены современные языковые модели
Управление генерацией и качеством ответов
Длинный контекст как продуктовая проблема
Инференс LLM в реальных системах

Проект: соберёте LLM‑сервис под бизнес‑кейс — настроите параметры генерации, оцените качество и стоимость на реальных данных, подберёте настройки под продакшн‑сценарий

RAG — от сырых данных до точных ответов

1 проект

2 спринт

Подготовка данных для RAG
Эмбеддинги и векторное представление
Векторные базы и индексы
Архитектура RAG
Оценка качества RAG

Проект: создадите RAG‑пайплайн — подготовите данные, построите векторную базу, реализуете поиск и генерацию ответов, проведёте оценку качества на реальных данных

Агентные системы — от одного агента до оркестрации

1 проект

3 спринт

Function calling и внешние инструменты
ReAct: строим агента и учим его рассуждать
AI guardrails и контроль поведения
Оркестрация LLM и пайплайны
Мультиагентные системы и интеграция внешних сервисов
Мультимодальные модели и работа с изображениями

Проект: создадите агента, который выполняет цепочку задач с внешними инструментами и интернетом, оценивает свои ответы и интегрируется в рабочий сервис

Деплой ИИ‑систем — от прототипа к работающему сервису

1 проект

4 спринт

Деплой LLM‑сервиса
Асинхронность и батчинг
Мониторинг LLM‑сервиса
Интеграция в продукт RAG, LLM, агентной системы

Проект: соберёте продакшн‑сервис ИИ — упакуете решение на базе LLM в единую систему с обработкой реальных запросов

Эксплуатация ИИ-систем: качество, безопасность и улучшение

1 проект

5 спринт

Безопасность и надёжность LLM‑систем
Оценка качества ИИ‑системы
Когда и как дообучать модель
Улучшение и оптимизация системы

Проект: возьмёте продакшн‑сервис, оцените качество системы на реальных данных и улучшите её

Итоговый проект

1 проект

6 спринт

Спроектируете архитектуру, подготовите данные и соберёте RAG‑пайплайн. Затем реализуете агента с инструментами и выкатите готовую систему в продакшн с мониторингом и оценкой качества.

Эксперт проверит результат и поможет улучшить решения. Готовый проект объединит всё, чему вы научились на курсе, и усилит ваше портфолио.

Проект: ИИ‑ассистент для службы поддержки

Ваш диплом после обучения

Официальный документ установленного образца — повод обсудить повышение

Образовательная лицензия № Л035‑01298‑77/00185314 от 24 марта 2015 года

Что будет на курсе

3 воркшопа
с наставниками

Проходят в будни вечером или в выходные.
Разберёте сложные темы и интересные кейсы.

Только нужная теория
с ИИ‑помощником

Можно заниматься с компьютера и в приложении,
а Практикум ИИ сделает краткий пересказ и объяснит
непонятное другими словами.

Отработка навыков
на практике

Задания в тренажёре, на воркшопах и в проектах легко
переложить на свою работу.

Готовая облачная
инфраструктура

Разработана и поддерживается опытными инженерами.
Получите доступ в один клик, прямо с платформы.

Антон Моргунов

Программный эксперт курса. Senior инженер по компьютерному зрению в компании, которая автоматизирует производства.

Даниил Вяжев

DL/ML-инженер в НБКИ. Исследователь в Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики во ВШЭ.

Владимир Добрыгин

ML-инженер в Купере. Работал в Яндексе и GlowByte с рекомендательными системами, прогнозированием оттока, динамическим назначением и автоматизацией анализа интервью.

Андрей Гусликов

ИИ-архитектор и ML-инженер. За плечами десятки коммерческих и исследовательских проектов в сфере облачных платформ, LLM и CV.

Александр Весельев

Senior MLE в финтехе, команда генеративного ИИ. Выпускник ШАД. Занимается генерацией изображений и построением агентских систем.

Курс «ИИ-инженер»

ИИ-инженер

Освоите полный цикл создания сервисов на базе LLM и перейдёте в ИИ‑инженерию

−%

6 899 ₽/мес

от 5 795 ₽/мес

на 36 месяцев или 141 960 ₽ одним платежом с учётом промокода и сертификатов

Попробовать бесплатно

4 месяца обучения

Нагрузка ~12 часов в неделю

6 проектов с экспертным ревью

Готовый ИИ‑ассистент в портфолио

LLM, RAG, агентные системы, деплой, fine‑tuning, безопасность и эксплуатация

Доступ к виртуальным машинам с GPU и хранилищу S3 для выполнения практики

Диплом о профессиональной переподготовке

Как выгодно оплатить курс
не играем скидками, а реально помогаем экономить

Выгода до 20%, если оплатить весь курс сразу

Оформите всё сами — без звонков и ожидания

Оплата частями без переплат

Или кредит до 36 месяцев

Сможете вернуть 13% от стоимости курса

Подскажем, как оформить документы для налогового вычета

Курс может оплатить ваш работодатель

Полностью или разделив оплату с вами, например 50/50 или 75/25

Оставить заявку

рекомендуют Практикум
коллегам и друзьям

4,7

4,6

Отвечаем на вопросы

Какие навыки нужны на старте?

Программа рассчитана на специалистов с опытом работы с нейросетями.

Вот требования в порядке значимости, чтобы вы могли комфортно проходить курс:
• Навыки программирования на Python, включая знание ООП.
• Понимание базовых принципов предподготовки текстов.
• Базовые знания в линейной алгебре: операции с векторами и матрицами (сложение, умножение, скалярное произведение), понимание концепции собственных значений. Математические концепции будут разбираться в курсе без сложных выводов формул — с фокусом на практическое применение в архитектурах LLM.
• Опыт в машинном обучении, анализе и визуализации данных, манипулировании ими.
• Опыт работы с фреймворком PyTorch: понимать, как создаются, обучаются и используются нейронные сети на примере любых архитектур.
• Базовое понимание принципов работы свёрточных нейросетей: свёртки, фильтров и пулинга.
• Базовые навыки работы с Docker: уметь создавать Dockerfile и запускать контейнеры.

Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно успешно выполнить итоговый проект.

Тогда вы получите диплом о профессиональной переподготовке, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, получите сертификат о прохождении курса.

А если не получится пройти курс целиком и выполнить итоговый проект, выдадим вам справку об обучении в электронном виде — с перечнем модулей, которые вы освоили.

Вы поможете сменить или найти работу?

На этом курсе не предусмотрена помощь с трудоустройством, поскольку он для действующих специалистов, у которых уже есть навыки поиска работы.

Но если у вас появится вопрос о карьерном развитии, обратитесь в нашу службу поддержки — постараемся ответить.

Как можно оплатить?

• Одним платежом с дополнительной скидкой. Деньги спишутся с карты один раз, и курс обойдётся дешевле.

• В рассрочку без переплат от Т-Банка. Деньги будут списываться равными частями ежемесячно — столько времени, сколько идёт курс. Первый платёж пройдёт через месяц после оформления рассрочки.

• В кредит от Т-Банка. Можно взять на срок от 3 до 36 месяцев. Первый платёж пройдёт через месяц после оформления кредита.

• С помощью Яндекс Сплита. Подробнее об этом способе можно прочитать на сайте Справки.

• Через компанию, если она налоговый резидент РФ. Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.

Можно ли оплатить курс за счёт работодателя?

Да, работодатель может оплатить учёбу полностью или разделить сумму с вами, например 50/50 или 75/25.

Такая оплата пройдёт по счёту или двустороннему договору, а ИП могут оплатить с бизнес-счёта. Если работодатель купит обучение сразу 10 сотрудникам или больше, сделаем скидку 10%.

Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.

Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?

Налоговый вычет может получить тот, кто работает по трудовому договору и является налоговым резидентом Российской Федерации, то есть 183 дня в году находится на территории страны.

Вот инструкция, которая поможет всё оформить.

Главная Все курсы Анализ данных ИИ-инженер

Курс «ИИ‑инженер»

Кому подойдёт курс

Программа для специалистов
с опытом в машинном обучении

Чему научитесь за 4 месяца

Программа курса