Какие преимущества даёт обучение в Яндекс Практикуме?

100 000+ выпускников 💻 Много проектов 🖤 Поддержка экспертов

Анализ данныхИскусственный интеллектPRO

Курс «Обработка естественного языка — NLP»

Q: Обучение в своём темпе — это как?

Этот курс можно пройти в одном из двух форматов: • **С дедлайнами.** Обучение идёт спринтами, модули открываются по расписанию, а задания нужно выполнять точно в срок. • **В своём темпе.** Темы и задания открываются по мере их прохождения. Можно регулировать свою нагрузку и проходить курс быстрее или медленнее. [Подробнее об обучении в своём темпе](https://yastatic.net/s3/academy/docs/learning-according-to-an-individual-curriculum.pdf){target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="color: rgba(0, 0, 0, 0.85)"}. Обучение в своём темпе подойдёт тем, кому сложно подстроить свой график под расписание курса. Но важно помнить, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще поддерживать темп занятий и пройти курс до конца.

Q: Как можно оплатить?

**Банковской картой**: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно. **Ежемесячные платежи** работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу. **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 2 месяца научитесь строить продвинутые NLP‑модели и решать с их помощью задачи из разных индустрий

Начать учиться бесплатно

Ближайший старт — 16 июля, 27 августа и 24 сентября

Освоите ИИ для работы и жизни

32 000

профессионалов уже повысили свой уровень

86%

студентов используют знания в работе

Программа 2025 года: лучшие практики, инструменты и технологии
Ключевые NLP‑архитектуры: от вариаций BERT до RAG и агентных систем
Фокус на актуальные задачи: NER, QA, VQA, машинный перевод и сценарии с RAG
Пошаговое погружение в передовые LLM
4 проекта в портфолио и практика на реальных бизнес‑задачах
Удостоверение о повышении квалификации

Natural Language Processing позволяет нейросетям понимать человека

В том числе имитировать разговор, выполнять запросы, извлекать пользу из массивов естественной речи

Например, NLP используют чат‑боты, голосовые ассистенты, автопереводчики, сложные аналитические системы

Курс подойдёт тем, у кого есть опыт работы с данными, Machine Learning и Deep Learning

Специалистам в области Data Science

Разберёте методы извлечения признаков из текста и сможете применять NLP для работы с большими данными и решения бизнес-задач

DL- и ML‑инженерам

Изучите способы обработки текстовых данных и современные архитектуры и будете использовать NLP в своих реальных проектах

Разработчикам

Освоите актуальные библиотеки и инструменты, чтобы внедрить технологии NLP в разработку приложений, которые используют текстовые данные

Если у вас нет базы в DL, посмотрите курс «Инженер по глубокому обучению нейросетей»

Сначала научитесь работать на фреймоворке PyTorch, строить, обучать нейросети и подготавливать данные, а потом сможете выбрать специализацию — в том числе NLP

Посмотреть курс

Чему научитесь за 2 месяца

Понимать и применять современные NLP‑модели: от BERT до LLM
Строить RAG и агентные системы
Обучать LLM с оптимизацией операций на GPU
Создавать модели генерации текста, перевода, NER и мультимодальные решения
Работать с поиском: от классического BM25 до векторного по эмбеддингам

Освоите продвинутые подходы, модели и архитектуры

GPT

RoBERTa

DeBERTa

NER

AutoGen

STF

PEFT

RLHF

LoRA

vLLM

Seq2Seq

RAG

ANN

FAISS

BM25

CLIP

SigLip

Векторные БД

Florence

LangChain

AutoGen

smolagents

MCP

ElasticSearch

А ещё в это направление можно углубиться в онлайн‑магистратуре

Диплом НИЯУ МИФИ, учёба с использованием платформы Практикума — можно совмещать с работой. 4 трека на выбор: ML, CV, NLP, Data-инженер — и 10+ кейсов в портфолио. Отсрочка от армии — как у очников.

Посмотреть программу «Специалист по работе с данными и применению ИИ»

2 часа

Бесплатно

Нейросетевые решения на практике

PyTorch
CV
NLP

Знакомство с курсом

Узнаете, как организован курс: из чего состоит программа, как устроена платформа, какие активности вас ждут

Введение в нейросети и их роль в решении сложных задач

Поймёте, в каких областях применяются нейросети и какие задачи они решают в реальной жизни

Работа с текстами

Классифицируете тексты с использованием предобученной модели

Работа с изображениями

Классифицируете изображения с помощью предобученной модели

Нейросети на практике

Научитесь использовать нейросети в повседневной практике и для решения профессиональных задач

Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы

1 проект・2 недели

Современные модели: обучение и ключевые механизмы

RoBERTa
XLM-RoBERTa
DeBERTa
NER
PyTorch Lightning
DP
DDP
FSDP

Multi-Head Attention и BERT

Разберёте трансформер на уровне тензоров, attention-механизм, позиционные эмбеддинги и skip connections. Напишете полный encoder с нуля. Изучите архитектуру BERT, задачи MLM и NSP, CLS‑токен, ограничения attention и такие решения, как flash/sparse attention.

Эволюция моделей в NLP

Сравните токенизаторы (BPE, WordPiece и другие) по стабильности и размеру словаря. Рассмотрите развитие моделей: RoBERTa, XLM‑R, DeBERTa, e5, включая мультиязычные и облегчённые версии для продакшна. Изучите NER: BIO‑разметку, entity spans, лоссы.

Эффективная тренировка моделей

Освоите float16, bfloat16, mixed precision, включите AMP в PyTorch. Изучите квантизацию (PTQ, QAT) и распределённую тренировку (DataParallel, DDP, FSDP). Разберёте torch.compile и научитесь работать с PyTorch Lightning.

Решите задачу NER, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по CLS

1 проект・2 недели

Большие языковые модели

LoRA
QLoRa
SFT
TRL
vLLM
FlashAttention
Triton
ALiBi
RoPE

Введение в большие языковые модели

Изучите фундаментальные концепции LLM. Рассмотрите архитектуры для генерации текста: decoder‑only, encoder‑decoder, диффузионные модели. Разберёте устройство attention‑масок, их влияние на генерацию. Реализуете вызов API через OpenRouter. Исследуете ограничения LLM.

Архитектура и принципы работы LLM

Узнаете принципы обучения декодера. Реализуете цикл генерации текста с чат‑шаблонами Jinja. Рассмотрите методы улучшения генерации: In‑Context Learning, reasoning, CoT. Изучите стратегии генерации текста: beam search, sampling, параметры temperature, top‑k, top‑p, repetition penalty. Поймёте причины их выбора.

Оптимизации в LLM

Попробуете методы обучения и оптимизации LLM: LoRA, QLoRa, адаптеры, PEFT и Unsloth. Поймёте проблему длинного контекста. Освоите методы расширения контекста: KV cache, paged attention, speculative decoding, continuous batching. Проведёте оптимизацию на GPU, с использованием Triton, fused layers и FlashAttention. Примените gradient checkpointing и выберете стратегии обучения под ресурсы и скорость.

Дообучите языковую модель, чтобы управлять генерацией текстов на разных этапах — pretrain, SFT, alignment

1 проект・2 недели

Путь генеративного NLP: от Seq2Seq к RAG

T5
LoRA
Seq2Seq
BLEU
ROUGE
chrF
COMET
RAG
Векторные базы данных
LangChain

Архитектуры Seq2Seq в трансформерах

На примере T5 и русскоязычных аналогов разберёте архитектуру encoder-decoder. Поймёте принципы cross‑attention и teacher forcing. Изучите метрики BLEU и ROUGE. Примените T5 к разным NLP‑задачам. Освоите предобучение T5 с помощью span corruption. Рассмотрите ключевые бенчмарки.

Генерация текста для практических задач

Изучите модели машинного перевода mT5 и NLLB. Освоите их дообучение для доменов. Разберёте методы улучшения параллельных корпусов: выравнивание, фильтрацию, back‑translation и paraphrasing. Решите NER‑задачу в формате генерации с промптингом и constrained decoding. Дообучите Seq2Seq‑модель и оцените качество перевода.

Retrieval‑Augmented Generation — RAG

Узнаете причины галлюцинаций и как RAG снижает риск ошибок. Изучите bi‑cross‑encoder, гибридный поиск и векторные базы (FAISS, Chroma, Qdrant). Рассмотрите методы снижения размерности и индексации. Построите RAG‑пайплайн: от подготовки документов до генерации ответа. Освоите LangChain и оценку качества поиска.

Разработаете retrieval‑систему по статьям из arXiv, с поиском по документам и генерацией ответов на естественном языке

1 проект・2 недели

Современный NLP: поиск, агенты и мультимодальность

rapidfuzz
OpenSearch
datasketch
LangChain
AutoGen
smolagents
MCP
CLIP
SigLIP
BLIP
LLaVA
Florence

Полнотекстовый поиск

Рассмотрите нечёткий поиск и алгоритм Левенштейна. Освоите rapidfuzz и BM25. Поработаете с индексами в OpenSearch. Разберёте расширенные техники поиска. Изучите LSH с datasketch. Сравните подходы через хэши и эмбеддинги. Реализуете пайплайны поиска с опечатками, а также индексацию и дедупликацию коллекций.

Агенты

Изучите function calling, structured output, а также интеграцию функций через LangChain. Разберёте агентные системы: ReAct, LLM‑as‑judge и современные фреймворки (AutoGen, smolagents), а также протокол MCP. Создадите агентов для работы с интернетом и веб-страницами. Рассмотрите архитектуры Perplexity и Deep Research.

Мультимодальные архитектуры

Узнаете, как создаются мультимодальные датасеты и бенчмарки. Разберёте CLIP и его варианты (SigLIP, ViT-L/14), а также модели BLIP, Florence и LLaVA для VQA. Научитесь выявлять ошибки аннотаций с помощью CLIP и применять его для поиска, очистки датасетов и VQA‑задач.

Разработаете модель, которая будет искать изображения по описанию, проверять их на релевантность и отвечать на вопросы по содержанию

Получите удостоверение о повышении квалификации

Это официальный документ установленного образца, который принимают работодатели. Образовательная лицензия № Л035‑01298‑77/00185314 от 24 марта 2015 года.

Начать учиться бесплатно

Как устроен курс

Наглядная теория на интерактивной платформе

Материалы подготовлены на основе реальных задач, с которыми работают инженеры по обучению нейросетей. Можно заниматься в своём темпе и совмещать с работой.

Очень много практики

За курс сделаете 4 проекта — закрепите новые навыки и пополните портфолио. Работы важно сдавать в срок, чтобы получить подробную обратную связь от опытных инженеров.

Воркшопы с экспертами по расписанию

На них опытные наставники разберут кейсы из различных индустрий и продемонстрируют, как технологии и навыки из курса можно применять для ваших проектов.

Практикум ИИ помогает учиться

Когда в теории что‑то непонятно, нейросеть ответит на вопросы или объяснит материал другими словами. А в конце каждого урока подготовит краткий пересказ о самом главном.

2 формата обучения на выбор

С дедлайнами. Модули открываются по расписанию — их важно проходить за определённое время. Проекты тоже нужно сдавать точно в срок.
В своём темпе. Темы и задания открываются по мере прохождения. Можно завершить курс быстрее или продлить обучение на месяц.

Подробнее об обучении в своём темпе

Будете заниматься сами, но не в одиночестве — вас поддержат эксперты и команда Практикума

Авторы — инженеры с большим опытом обучения нейросетей

Они собрали и систематизировали свои знания, чтобы вы учились на реальных кейсах, с которыми сталкиваются специалисты на практике

Антон Моргунов

Программный эксперт курса. Senior ML‑инженер в Базис Центре.

Даниил Вяжев

Исследователь в Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики в ВШЭ. Мидл DL/ML-инженер в НБКИ. PhD Student в Сколтехе.

Кирилл Бобылев

Senior Data Sсientiest в Ozon Tech. Специализируется в Moderation, Anti‑fraud, QC.

Станислав Жбанников

NLP‑инженер в GigaChat Pretrain. Занимается оптимизацией обучения крупных MoE‑моделей. Был Lead Data Scientist в Ecom.tech, руководил DS‑командой разработки умного ассистента для поиска товаров.

Начать учиться бесплатно

Ещё у нас есть курс по компьютерному зрению

Освоите детекцию объектов, генерацию изображений и работу с видеопотоком — и сможете создавать модели для анализа и интерпретации визуальной информации

Посмотреть курс

Этот курс может оплатить
ваш работодатель

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

Расскажем всё про курс
Сообщим стоимость
Ответим на ваши вопросы
Подготовим договор и счёт

Купить курс — дело серьёзное, поэтому помогаем сэкономить

Оплата курса целиком с выгодой до 20%

Когда решитесь на покупку, увидите итоговую стоимость — она зависит от способа оплаты: целиком или по частям.

Возврат денег

Если передумаете в первую неделю, нужно будет оплатить только время с начала вашего потока. Если позже — время с начала потока и организацию обучения. Подробнее — в 7 пункте оферты.

Посмотреть оферту

Налоговый вычет

Можно вернуть 13% от стоимости курса — поможем оформить нужные документы.

Если у вас есть вопросы про учёбу, оставьте заявку — мы позвоним

Наш менеджер свяжется с вами и пришлёт промокод

Отвечаем на вопросы

Каким требованиям нужно соответствовать?

Программа рассчитана на специалистов, у которых уже есть опыт работы с нейросетями.

Для успешного обучения на курсе нужны:

Навыки программирования на Python, включая знание ООП.
Опыт в анализе данных, их визуализации и манипулировании ими.
Базовые знания по математике: о функциях, их формульном представлении и дифференцировании.
Базовые знания в линейной алгебре: о матрицах, их свойствах и типовых операциях с ними, таких как сложение, умножение, транспонирование.
Базовое понимание архитектур нейросетей, например Transformer.
Представление о работе с DL‑фреймворками, например PyTorch.

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.

Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

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

Обучение в своём темпе — это как?

Этот курс можно пройти в одном из двух форматов:

• С дедлайнами. Обучение идёт спринтами, модули открываются по расписанию, а задания нужно выполнять точно в срок.
• В своём темпе. Темы и задания открываются по мере их прохождения. Можно регулировать свою нагрузку и проходить курс быстрее или медленнее. Подробнее об обучении в своём темпе.

Обучение в своём темпе подойдёт тем, кому сложно подстроить свой график под расписание курса. Но важно помнить, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще поддерживать темп занятий и пройти курс до конца.

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.

Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, для этого нужно закончить курс и выполнить все 4 проекта.

Тогда вы получите удостоверение о повышении квалификации, 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 все 4 проекта, по запросу выдадим вам электронную справку об обучении — 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?

Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу.

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

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.

Давайте поможем

Напишите, как вас зовут и по какому номеру можно связываться, — в течение 30 минут позвоним и расскажем всё про курсы

Даю согласие АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса» на обработку персональных данных в целях обратной связи по заявке