Тот самый курс по ML, который прошли 200 000 человек. Теперь — в новой версии

С 2016 по 2022 год специализация «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera была входным билетом в профессию — через неё прошли больше 200 000 человек. С тех пор AI ушёл далеко вперёд, и набор тем, которые нужно знать сегодня, изменился. Поэтому Виктор Кантор с командой MLinside обновил программу и перевыпустил специализацию заново — уже как «Искусственный интеллект и анализ данных».

Студенты ВУЗов могут получить доступ к специализации бесплатно (также как это было на Coursera), для всех остальных подписка стоит 5000 ₽ в месяц, как четыре года назад. Видеолекции, семинары, тесты с автопроверкой, задания, чат с кураторами для ответов на вопросы. Без потоков и дедлайнов: старт в любой момент, свой темп. На 3 и 6 месяцев подписка дешевле.

Кому это нужно
ML обычно изучают по частям: линейные модели подтянул на работе, про трансформеры прочитал статью, про агентов посмотрел ролик на YouTube. Каждый кусок вроде понятен, а цельной картины нет. Пока задачи типовые, это не мешает. Сложности начинаются там, где спрашивают системно: на собеседовании или при переходе из аналитики в ML.

Специализация даёт последовательную базу вместо разрозненных кусков — 256 уроков и 55 часов контента.

Что внутри
▪️ Математика и Python — алгоритмы и структуры данных, матанализ, линейная алгебра, теория вероятностей
▪️ Classic ML — линейные модели и SVM, деревья и градиентный бустинг, кластеризация, метрики и валидация, введение в нейросети и PyTorch
▪️ Deep Learning — backpropagation, CNN, детекция и сегментация, RNN и LSTM, трансформеры и Attention, языковое моделирование, введение в RLHF
▪️ LLM и AI-агенты — инференс LLM, квантование, vLLM и TensorRT, полный разбор RAG, архитектуры агентов, мультиагентные системы, MCP
▪️ A/B-тестирование — дизайн экспериментов, статистические критерии, бутстрэп, CUPED, последовательный анализ, кейсы из индустрии

В разработке ещё два модуля: Production ML и ML System Design.

Кто ведёт
Уроки ведут действующие практики — директора по данным и руководители AI-направлений, работавшие в МТС, Яндексе, Сбере и других крупных компаниях. Люди, которые строили AI-команды с нуля и доводили модели до продакшена, а не просто пересказывают учебники. Большая часть команды преподаёт в МФТИ, ИТМО и НИУ ВШЭ.

Технологии в AI меняются каждые несколько месяцев, поэтому к готовым модулям регулярно добавляются новые уроки — по свежим темам и запросам студентов.

Как проходит обучение
Специализация устроена как библиотека курсов: доступ ко всем модулям открывается сразу после оплаты. Можно идти по рекомендованной последовательности, а можно изучать только те темы, которых не хватает.

Сразу предупреждаем: материал сложный, на уровне сильнейших технических вузов. Это не обзорный формат: разбираем backprop в матричной форме, encoder-decoder и decoder-only архитектуры, статистические критерии и их ограничения. Цель не развлечь и дать чувство, что все сразу получается само, а реально научить.

Зато вместо разрозненных знаний у вас будет система: понимание, как методы устроены внутри и какой выбрать под конкретную задачу.

Получить доступ можно по ссылке на сайте Специализации