Где учиться на специалиста по искусственному интеллекту — честные отзывы бывших студентов

Рынок ИИ в России за год удвоился — с hh.ru исчезло 90 тысяч обычных вакансий для программистов, зато появилось 4200 позиций с требованием навыков машинного обучения. Теперь искусственный интеллект внедряют банки, ритейл, логистика — везде нужны люди, которые умеют работать с данными и строить модели.

Мы поговорили с теми, кто уже закончил курсы и устроился на работу. Выяснили, где дают реальные проекты для портфолио, а где только теорию. И разобрались, какую подготовку ценят работодатели, когда выбирают между сотней резюме на позицию ML-инженера. 

Сравнительная таблица форматов

Самообразование

Подходит людям с высокой самодисциплиной и опытом в смежных областях (программирование, математика). На выходе получаете знания основ Python, базовые алгоритмы машинного обучения, pet-проекты для портфолио. GitHub заполняете самостоятельно, деплой изучаете по документации.

Слабые места: Отсутствие структуры и ментора приводит к пробелам в знаниях. Нет обратной связи по коду и проектам. Сложно оценить готовность к работе. Проблему можно решить: найти ментора в Telegram-сообществах, участвовать в open-source проектах, проходить стажировки.

Реальный отзыв студента: (Михаил, 2023): "Изучал нейросети полтора года самостоятельно по видео на YouTube и курсам на Stepik. Плюс: бесплатно и можно учиться в своем темпе. Минус: очень много времени потратил на поиск качественных материалов, а когда дошел до собеседований, понял, что у меня огромные пробелы в понимании математики за алгоритмами".

Университетский путь (после 11 класса)

Подходящие направления: «Прикладная математика и информатика», «Информатика и вычислительная техника», «Программная инженерия» с AI/ML треками. Сильные программы в ВШЭ, МФТИ, ИТМО, МГУ, СПбГУ.

Плюсы: фундаментальная математическая база, исследовательские навыки, связи с научными центрами. Минусы: мало практики с продакшн-ML и MLOps, устаревшие программы в части инфраструктуры.

Практика: Больше теоретических задач, чем реальных проектов. Дипломная работа может стать хорошим портфолио. Стажировки в IT-компаниях — через партнерские программы вуза.

Реальный отзыв студента (Выпускник НИУ МЭИ, 2025): "Учусь на 3 курсе прикладной математики и ИИ. Математическая база отличная, но для реальной работы в ML пришлось самостоятельно изучать Docker, MLflow, продакшн-фреймворки. На стажировке в IT-компании понял, что университет дает сильную теорию, но практические навыки нужно добирать курсами".

Техникумы и колледжи (СПО, после 9 класса)

Специальности: «Информационные системы и программирование», «Прикладная информатика», «Разработка ПО».

Что реально дают: базовые навыки программирования, понимание архитектуры ИТ-систем, практику с базами данных. Чего не хватает: глубокой математики для ML, понимания алгоритмов машинного обучения, современных фреймворков.

Студенты говорят, что много практических задач по программированию, курсовые проекты. ML-проекты — редко и без современного стека.

Отзыв выпускника СПО (2023): "Поступила в техникум после 9 класса на 'Информационные системы'. Получила хорошую базу в программировании, научилась работать с базами данных. Но для ML пришлось дополнительно проходить онлайн-курсы. Зато техникум научил дисциплине и дал понимание, как устроена разработка".

Онлайн-курсы

Что проверять: Есть ли модуль математики для DS, проекты под портфолио, код-ревью от преподавателей, работа с современными ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow), блок по MLOps (Docker, MLflow), практика с LLM и векторными базами, поддержка ментора, карьерные сервисы для трудоустройства.

Проекты на реальных датасетах, домашние с дедлайнами и обратной связью, код-ревью от менторов, метрики качества моделей, деплой на облачных платформах.

Слабые места: Нет очного общения, требует высокой мотивации, качество сильно зависит от школы. Как решить: Участие в сообществах курса, дополнительные офлайн-митапы, pet-проекты сверх программы.

Реальный отзыв выпускника (Диляра, 2024): "Прохожу курс в Университете искусственного интеллекта. Уже на 5-6 уроке создаем нейросети, что очень мотивирует. Материалы обновляются, кураторы помогают с проблемами. Единственный минус — программа рассчитана на тех, у кого уже есть базовые знания".

Проверенные курсы по AI/ML → Искусственный интеллект, Машинное обучение, Data Science

Офлайн-курсы

Интенсивы и мастер-группы с очным разбором кода, совместной работой над проектами и демонстрацией моделей. Плюсы: плотная практика, мгновенная обратная связь, сетевые знакомства, высокая мотивация группы. Минусы: высокая цена, привязка к городу и расписанию, ограниченная география.

Практика: Хакатоны в группе, peer-review кода, совместная отладка моделей, презентации проектов перед группой.

Отзыв участника интенсива (2021): "Прошел офлайн-курс Data Science в Москве. 72 академических часа за месяц, очень интенсивно. Преподаватели отвечали на каждый вопрос, разбирали код прямо на занятии. Минус — не все успевал из-за основной работы, но база понимания сформировалась отличная".

Где учиться на AI-специалиста: в чём сходятся студенты и работодатели

Практика важнее теории. Работодатели выбирают кандидатов с портфолио из 3-5 проектов, включая end-to-end решения от загрузки данных до деплоя.

GitHub и демо-деплой обязательны. HR проверяют активность на GitHub, качество кода, README к проектам. Живые демо на Streamlit или FastAPI — серьезное преимущество.

Технический стек имеет значение. Знание PyTorch или TensorFlow, SQL, основ Linux и Git — минимум. Опыт с облачными платформами ценится особенно.

LLM и векторные базы — тренд 2025 года. Опыт интеграции больших языковых моделей, RAG-систем, работа с векторными базами (Pinecone, Chroma) выделяет кандидата.

Умение объяснять модель критично. Интерпретируемость, объяснение решений бизнесу — навыки, которые отличают сильного специалиста.

Этика и безопасность AI. Понимание рисков ИИ, методов снижения bias, принципов ответственного машинного обучения становится обязательным требованием.

Подборка курсов с реф-ссылками Partnerkin

Все курсы по ИИ → Подробнее.

1. Разработчик искусственного интеллекта — GeekBrains
   Формат: онлайн | Длительность: 20 месяцев | Уровень: с нуля
   Цена: от 141 333 ₽
   На выходе: Python, ML/DL, портфолио, карьерная поддержка
   Перейти к курсу →

2. Нейросети на практике: для себя, работы и бизнеса — Eduson
   Формат: онлайн | Длительность: 3 месяца | Уровень: с нуля
   Цена: 54 888 ₽
   На выходе: прикладные промпты, генерация текста/изображений, мини-портфолио
   Перейти к курсу →

3. Нейросети: практический курс — Skillbox
   Формат: онлайн | Длительность: 3 месяца | Уровень: с нуля
   Цена: 119 340 ₽
   На выходе: практические кейсы, генерация контента, мини-портфолио
   Перейти к курсу →

4. Курс по нейронным сетям и Deep Learning на Python — Skillfactory
   Формат: онлайн | Длительность: 2 месяца | Уровень: с нуля
   Цена: 42 790 ₽
   На выходе: PyTorch/TensorFlow базово, CNN/RNN, практикум
   Перейти к курсу →

5. Специалист по нейронным сетям — Skillfactory
   Формат: онлайн | Длительность: 24 месяца | Уровень: с нуля
   Цена: 175 400 ₽
   На выходе: продвинутая математика, DL-стек, дипломный проект
   Перейти к курсу →

6. Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям — Skillbox
   Формат: онлайн | Длительность: 8 месяцев | Уровень: с нуля
   Цена: 118 260 ₽
   На выходе: CV-кейсы, Python, портфолио
   Перейти к курсу →

7. Руководитель проектов в области искусственного интеллекта — Нетология
   Формат: онлайн | Длительность: 3,5 месяца | Уровень: с нуля
   Цена: 114 000 ₽
   На выходе: внедрение ИИ, постановка задач, управление командой
   Перейти к курсу →

FAQ

Сколько времени до первой стажировки? При интенсивном обучении 6-8 месяцев с нуля до junior-уровня. С техническим бэкграундом 3-4 месяца.

Можно ли войти после 9/11 класса? После 9 – через техникум с последующими курсами. После 11 – вуз или сразу интенсивные курсы при наличии мотивации.

Как собирать портфолио? 3-5 проектов разных типов: анализ табличных данных, NLP-задача, компьютерное зрение, end-to-end ML-пайплайн с деплоем.

Где брать датасеты? Kaggle, UCI ML Repository, Hugging Face Datasets, отраслевые API (финансы, соцсети).

Как проверить школу? Отзывы выпускников на независимых платформах, LinkedIn сотрудников компаний, процент трудоустройства, обновляемость программы.

Что обязательно знать из математики? Линейная алгебра (матрицы, векторы), основы статистики, производные, понимание градиентного спуска.

Сколько получают джуны? Junior Data Scientist: 80-150к рублей, Junior ML-инженер: 100-140к рублей (данные hh.ru и DreamJob).