Многие уже ощутили силу машинного обучения: ИИ проник почти во все повседневные процессы. Наверняка у многих хотя бы раз возникала мысль изучить эту тему. Наша подборка бесплатных материалов позволит не только ознакомиться с теорией, но и даст возможность получить практический опыт в области ИИ.
- Введение
- Лекции, книги по ИИ, ML
- Экспресс-курсы по ИИ, ML
- Обучение в рамках проекта «Активные меры содействия занятости»
- Другие варианты
- Выводы
Введение
Количество качественных курсов и материалов по искусственному интеллекту (ИИ), машинному обучению (ML) и Machine Learning Security Operations (MLSecOps) за последние годы заметно выросло. В развитие этой темы активно включились и крупные российские игроки. Например, Яндекс предоставляет бесплатный доступ к материалам по нейросетям, включая книгу для самостоятельного изучения. Ряд других ведущих ИТ-компаний также формирует собственные образовательные треки. Профессиональные сообщества и отраслевые конференции по информационной безопасности (ИБ) регулярно публикуют записи мастер-классов и разборы кейсов.
Поэтому даже бесплатное обучение может быть не просто отвлечённой теорией, а частью реальной инженерной практики — с доступом к инструментам, сценариям и примерам из рабочих проектов.
Мы собрали материалы в разных форматах: видеолекции, интерактивные курсы, практические задания и другие. Такой подход учитывает разные предпочтения специалистов: кто-то эффективнее усваивает информацию через просмотр видео, а кто-то — через работу с инструментами и выполнение практических заданий. Все ресурсы доступны бесплатно.
Лекции, книги по ИИ, ML
Для тех, кто предпочитает визуальный формат обучения, полезными станут книги, лекции, где наглядно разобраны алгоритмы и принципы функционирования ИИ, ML, MLSecOps, что позволяет быстро обновить знания или освоить отдельные темы.
Видеолекции Е.В. Разинкова
Лекции Е.В. Разинкова доступны на сайте его собственной онлайн-школы и на Youtube. Лекции систематизированы и объединены в тематические плейлисты. Средняя продолжительность одной лекции составляет около одного часа.
Видеоматериалы на тему «Машинное обучение» описывают, что такое ML, методы и алгоритмы регрессии, затрагивают деревья решений для задачи классификации и другое. Запись сделана во время обучения студентов в Казанском федеральном университете. Аналогичным образом записаны лекции по глубокому обучению, по компьютерному зрению с использованием глубокого обучения.
На Youtube можно найти больше информации — «Modern Deep Learning», «Стратегия выбора токенов для обучения LLM», «AI: от основ до трансформеров».
Рисунок 1. Лекции Е.В. Разинкова
Особенности:
- Е.В. Разинков — кандидат физико-математических наук.
- На канале дополнительно разбираются тематические статьи из других источников.
- Слушатели в комментариях под лекциями отмечают, что им не хватает записей практических занятий и домашних заданий.
Больше информации — по ссылке.
Курс лекций К.В. Воронцова
Константин Воронцов ведёт годовой курс лекций на тему «Машинное обучение». В нём рассматриваются задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор — на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Теоремы в основном приводятся без доказательств.
Блок лекций «Введение в машинное обучение» — сокращённый вариант годового обучения.
Рисунок 2. Страница курса «Машинное обучение» К.В. Воронцова
Особенности:
- К.В. Воронцов — профессор Российской академии наук, доктор физико-математических наук.
- Дополнительно предоставляется список тематической литературы, ссылки на доклады конференций, семинаров.
- Информация подаётся в разных форматах: текст, видео, презентации.
Больше информации — по ссылке.
Учебник по машинному обучению на платформе Яндекс.Образование
Цель хендбука — не упрощать всё чрезмерно, предоставить теоретическую базу, описать исторически значимые и используемые в современных системах алгоритмы, рассмотреть практические вопросы реализации этих алгоритмов и работы с данными.
Учебник охватывает базовые принципы работы разных видов ML-моделей, методы обучения и интерпретацию результатов. Он включает 16 параграфов, после изучения которых предлагается пройти квиз.
Рисунок 3. Учебник по машинному обучению на платформе Яндекс.Образование
Особенности:
- При необходимости ИИ-помощник объяснит материал иначе, приведёт примеры.
- Предоставляется возможность закрепить изученный материал на практике. Для этого необходимо скачать ноутбук с лабораторной работой по указанной на сайте ссылке. Задания лабораторной работы прикреплены к соответствующему параграфу и представлены в системе Яндекс.Контест в виде практических задач.
- Требуются знания линейной алгебры, анализа и теории вероятностей. Опыт со статистикой и оптимизацией — желателен, но не критичен.
Больше информации — по ссылке.
Экспресс-курсы по ИИ, ML
Экспресс-курсы позволяют быстро получить знания и опыт без углубления в академические детали.
«Основы искусственного интеллекта» от 4brain
Задача курса — познакомить с базовыми концепциями искусственного интеллекта, ключевой терминологией, объяснить происхождение ИИ, принципы его работы и типы задач, которые он способен решать.
На платформе указано, что по завершении курса слушатель сможет получить целостное представление о работе искусственного интеллекта, понять, чем обусловлен его потенциал, какие задачи можно решать с его помощью и какие направления следует развивать при желании специализироваться в этой области.
Рисунок 4. Курс «Основы искусственного интеллекта» от 4brain
Особенности:
- В создании курса принимал участие ИИ. Он помогал собирать материалы, разбираться в наиболее сложных темах, сам рассказывал о себе.
- Можно выполнять задания, но их проверка — платная.
- Предлагается список рекомендуемых книг по ИИ.
Больше информации — по ссылке.
Видеокурс «Чат для всех» на Learn Prompting
Однодневный видеокурс «Чат для всех» позиционируется как курс для более глубокого понимания принципов работы с ChatGPT. Он охватывает вопросы использования чата в качестве цифрового помощника, методы создания эффективных подсказок, аспекты безопасности, этики и ограничения искусственного интеллекта.
Также даются рекомендации по повышению продуктивности при работе с чатами как в повседневной жизни, так и при выполнении творческих задач.
Рисунок 5. «Чат для всех» на Learn Prompting
Особенности:
- Программа рассчитана на новичков и не требует предварительного опыта работы с технологиями ИИ.
- Для получения сертификата о прохождении курса необходимо купить платную подписку.
- Курс на английском языке.
Больше информации — по ссылке.
Курс NLP Елены Войта
Он посвящён основам обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Его структура построена следующим образом: слушателям предлагается сначала самостоятельно обдумать задачу, прежде чем получить готовое решение. Такой подход развивает аналитическое мышление и помогает глубже понять принципы работы алгоритмов.
Содержание курса охватывает ключевые направления NLP, включая встраивание слов, классификацию текстов, языковое моделирование и архитектуры последовательных моделей (Sequence-to-Sequence, Seq2Seq). Материал изложен в виде текстовых конспектов с визуальными схемами и выделением основных понятий.
Рисунок 6. Курс НЛП Елены Войта
Особенности:
- Включены бонусы — материалы по темам «Исследовательское мышление», «Сопутствующие документы» и другое.
- По каждой теме доступны конспекты в репозитории курса.
- По окончанию обучения можно получить сертификат, если выполнить предлагаемое задание из 10 примеров.
Больше информации — по ссылке.
Общие курсы по ИБ
Иногда в общие курсы по ИБ включают блоки, посвящённые ML-системам, ИИ и MLSecOps. С ними можно ознакомиться в статье о том, куда пойти учиться информационной безопасности.
Обучение в рамках проекта «Активные меры содействия занятости»
Федеральный проект «Активные меры содействия занятости» направлен на поддержку граждан России в повышении квалификации или освоении новой профессии, а также на обеспечение работодателей необходимыми специалистами. В рамках реализации проекта граждане, относящиеся к определённым категориям, имеют возможность один раз бесплатно пройти обучение в период его действия. Рассмотрим некоторые примеры.
Обучение по специальности «Промпт-инжиниринг» в «Ростелеком»
Программа состоит из четырёх модулей общей продолжительностью 72 часа и рассчитана на пять недель обучения. Основное внимание уделено освоению методов работы с ИИ и практическому применению инструментов генеративного AI, включая ChatGPT и аналогичные системы. Слушатели осваивают принципы построения и оптимизации текстовых запросов (prompts) для решения прикладных задач различного уровня: от планирования повседневных действий до автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.
Особенности:
- Обучение происходит у ведущего аналитика компании «Ростелеком».
- Организована система обратной связи: преподаватели, кураторы и участники взаимодействуют в отдельном чате.
- Учебные материалы доступны с любого устройства, включая мобильные телефоны.
Больше информации — по ссылке.
Обучение в МГТУ «СТАНКИН» по программе «Нейросети для работы и жизни»
Программа включает 6 тематических блоков общей продолжительностью 256 часов и рассчитана на срок обучения от 8 недель. Цель занятий — развитие практических навыков работы с современными сервисами ИИ для автоматизации процессов, анализа данных и создания контента, применимого как в профессиональной, так и в повседневной деятельности.
Слушатели осваивают разработку чат-ботов, цифровых ассистентов и автоматизированных систем, а также изучают методы точной формулировки запросов, проверки достоверности данных и снижения вероятности ошибок при взаимодействии с ИИ-инструментами.
Особенности:
- Обучение проводится в вечернее время, 2–3 раза в неделю в МГТУ «СТАНКИН» в Москве.
- Ученик получает учебные материалы, лекции и презентации, шаблоны для работы.
- Помощь в старте и развитии карьеры.
Больше информации – по ссылке.
Другие варианты
Ежегодный онлайн-кэмп CyberCamp сочетает лекции, дискуссии и практические задания, часть из которых может быть посвящена защите ML-моделей и инфраструктуры ИИ. Участникам кэмпа доступны и практические задания, что позволяет применять теоретические знания в реальных сценариях и отрабатывать навыки реагирования на возможные угрозы. Ещё один пример — AI Journey — платформа, которая позиционируется как портал в мир передовых разработок, научных открытий и кейсов в области искусственного интеллекта.
Материалы по MLSecOps, инструменты, фреймворки, инструкции, нормативные рекомендации и другие ресурсы доступны на сайте Cyberorda. Они позволяют специалистам по ИБ изучать подходы к защите моделей ML, ИИ, оценивать потенциальные угрозы и формировать стратегии обеспечения безопасности на всех этапах жизненного цикла моделей.
Также наша команда регулярно обновляет подборку значимых мероприятий по ИБ, среди которых встречаются вебинары, онлайн-эфиры и другие форматы, где разбираются кейсы и вопросы по ИИ, ML, MLSecOps. Например, на конференции OFFZONE 2025 отдельный трек был полностью посвящён ИИ и вопросам безопасности моделей. А в октябре этого года в эфире AM Live мы обсуждали MLSecOps, как защищать искусственный интеллект от кибератак. Больше информации о таких мероприятиях здесь.
Выводы
Хотя искусственный интеллект — это отдельная область, его влияние на различные отрасли становится всё более заметным. Игнорировать бесплатные материалы по MLSecOps, машинному обучению и искусственному интеллекту, а также не участвовать в профильных конференциях — значит упускать возможность обновить и закрепить знания, ознакомиться с современными подходами и инструментами, а также получить практические навыки, которые можно сразу применять в работе.
Использование таких ресурсов позволяет специалистам по ИБ формировать системное понимание архитектуры и жизненного цикла ML-моделей, изучать практические сценарии их защиты и интегрировать полученные знания в существующие процессы. Это превращает обучение в инструмент постоянного повышения квалификации и подготовки к реальным задачам, обеспечивая готовность специалистов к современным требованиям кибербезопасности и устойчивости интеллектуальных систем.
