Обучение проходил в данном заведении с 2019 года по 2021 год.
Факультет искусственного интеллекта.
Обучение растянуто.
Математика очень слабая, даже на первый курс не тянет.
Тоже самое статистика.
Все, что относится к ML на 3 с небольшим.
Техподдержка отвечает на запрос через несколько дней.
Помощь в трудоустройстве - обман.
Реально ничем не помогают, деньги не возвращают.

Учусь сейчас на факультете "Искусственный интеллект", так что пишу по живым впечатлениям. Преподаватели, с которыми пересекался, нормальные - материал знают хорошо, на вопросы отвечают, иногда даже уходят в сторону от темы, делясь личным опытом, и это скорее плюс. Формат - вебинары плюс доступ к записям, к каждому уроку методичка. Для повторного разбора удобно. По домашкам интересно: на курсе по основам операционных систем задания были больше теоретические, а питон - наоборот, практика. Но в обоих случаях приходилось копаться в дополнительных источниках, что в общем-то и нужно. Цены - не самые гуманные, факультет обошелся мне дорого. Акции и скидки есть, это помогает, но базово недешево. Почему всё же пошел: решил, что платить за готовую структурированную программу с живыми преподавателями проще, чем собирать всё самому по кускам. Можно ли выучиться бесплатно самостоятельно - наверное да, но это совсем другая история по усилиям. В итоге - 4 из 5. Хороший уровень, задает правильный вектор, но самостоятельная работа всё равно никуда не девается.

Сейчас учусь на факультете искусственного интеллекта, поэтому пишу по ходу, а не постфактум. Структура мне нравится: учебный год разбит на четверти, в каждой - курсы по определенной теме, и это не ощущается как хаос. Доступ к материалам - видеоурокам, вебинарам, методичкам - остается постоянно, даже по завершенным курсам. Сданные домашки тоже сохраняются, можно вернуться и посмотреть на них свежим взглядом - это реально полезно. Навигация по платформе удобная, не приходится каждый раз искать где что лежит. Преподаватели и администраторы в чате потока отвечают быстро, коллективная работа с однокурсниками тоже есть. Периодически проводят мероприятия, где можно познакомиться с другими студентами и с работодателями - последнее особенно ценно, потому что сразу понимаешь, что от тебя будут ждать на рынке. Стоимость месяца обучения по сравнению с другими школами выглядит адекватно, плюс есть рассрочка, отсрочка и налоговый вычет - это снижает порог входа. После успешного окончания можно стать наставником, что дает возможность прокачивать знания дальше. Трудоустройство по договору школа берет на себя. Но есть момент, который стоит учитывать: курс позиционируется как подходящий для новичков, и это не совсем честно - человеку совсем без базы будет очень тяжело. Ну и если работаешь параллельно - готовься реально тратить время и силы, никто домашки за тебя не сделает. Оно и правильно, иначе какой смысл. Кто хочет научиться - научится.

Выбирал осознанно - именно из-за сроков. Когда видишь обещания выучить Data Science за пару месяцев, становится смешно. Я начинал с абсолютного нуля, поэтому нужна была нормальная развернутая программа, а не экспресс-курс. Здесь полтора года обучения, и старт мне понравился: занятия ведут практикующие специалисты, на вопросы отвечают - а в начале их у меня было очень много. Обратная связь живая, не формальная. Единственное, с чем у меня лично были трудности - статистические исследования, но со временем разобрался. И небольшой технический минус: сайт нормально работает только с компьютера, с телефона неудобно.

Однажды я решил расширить свои знания и начать изучать работу с нейросетями. После многочасовых поисков и чтения литературы я натолкнулся на сайт GeekBrains, который обещал помочь мне разобраться с основами и практическими применениями нейросетей.
Я решился зарегистрироваться на платформе и начать свое учебное путешествие. Первым модулем было введение в машинное обучение и нейронные сети. Я узнал, что нейросеть - это математическая модель, которая способна находить закономерности в данных, что делает ее мощным инструментом для решения различных задач.
Преподаватели GeekBrains объяснили мне основные типы нейронных сетей, такие как перцептрон, сверточная нейросеть и рекуррентная нейросеть. Я научился строить и обучать простые нейросети, используя библиотеку TensorFlow. Оказалось, что программирование и обучение нейросетей - это увлекательный процесс!
Далее я двинулся дальше и начал изучать глубокое обучение. Узнал, как применять сверточные нейронные сети для анализа изображений и рекуррентные нейронные сети для обработки последовательностей данных.
На GeekBrains я также нашел множество интересных ресурсов, таких как видеоуроки, практические задания и форумы, где я мог задавать вопросы и общаться с другими студентами. Это общество людей, увлеченных искусственным интеллектом и нейросетями, стало мотивирующим фактором для меня. Я видел, что другие студенты добиваются успехов и создают потрясающие проекты, и это меня вдохновляло.
Я продолжаю учиться на GeekBrains, и хочу сказать, что это одна из лучших платформ для изучения нейросетей. Каждый раз, когда у меня возникают сложности, я знаю, что могу найти ответы на свои вопросы здесь. И хотя путь к пониманию искусственного интеллекта может быть сложным, он также очень увлекателен и непременно стоит моих усилий.

Это ныне очень модная специальность, и она входит в топ-3 эээ «образовательных» программ от ГикБрейнс… вот и я два с половиной года назад поступил туда учиться и с первого же занятия начал диву даваться на данное «учебное» заведение! Если описывать все подробно, то получится что-то по объему, как «Война и мир» или «Тихий Дон», а точнее тихий ужас… поэтому постараюсь максимально кратко перечислить основные факты:
 
 
---
не могу ничего сказать про другие курсы и специальности, но на целом факультете дела обстоят как-то так

Закончил факультет искусственного интеллекта в GeekBrains, так что могу говорить про всё обучение целиком, а не только про первые впечатления.

С организацией проблем почти не было. Расписание известно заранее, занятия вечером - удобно совмещать с работой. Единственное, время везде московское, и я слышал, что людям из других часовых поясов это создаёт неудобства. Мне повезло - живу в Питере, разница небольшая. Пару раз за все 18 месяцев занятия переносили, но это вообще мелочь. По окончании выдали сертификат.

По содержанию: курс подробный, программу можно изучить на сайте ещё до оплаты, никакого кота в мешке. Мне лично тяжело давалась тема сбора данных и статистических исследований - пришлось дополнительно разбираться самому. В остальном нагрузка распределена нормально, темы раскрываются без спешки. Плюс сама идея с итоговым трудоустройством неплохо мотивирует - понимаешь, что это не просто очередной курс ради галочки.

Процесс обучения выстроен так, что успеваешь вернуться домой, поесть, отдохнуть - и только потом садиться за занятия. Это, правда, актуально для регионов с московским временем. Материал подается постепенно, без резких скачков. Записи уроков доступны после занятия, смотреть можно и с телефона, и с планшета.

Я сейчас на стыке: подготовительный этап еще не закончил, но уже перешел к основному обучению на факультете ИИ. Все преподаватели, с кем успел пообщаться, - адекватные, не отмахиваются от вопросов.

По цене: без акций - рыночная. Но есть рассрочка через банк-партнер (школа дает скидку банку, так что переплаты нет), плюс вроде есть опция отсрочки. В целом вариантов оплаты достаточно, чтобы подобрать удобный. И не забывайте про налоговый вычет за обучение - это реальная экономия.

Домашние задания в большинстве своем посильные. Пару-тройку раз попадались реально сложные - но это даже интереснее, потому что начинаешь копать, смотришь разные подходы. В итоге сложность оптимальная.

Выбрал курс по ИИ - захотел разобраться, что это вообще такое. Это, строго говоря, не один курс, а целая группа курсов - подробности на сайте, не буду пересказывать. Оговорюсь сразу: обучение у меня только началось, так что это впечатления по ходу, а не итоговый разбор.

Стартовали с подготовительных курсов - быстрый старт по Python и смежному. Вполне нормально, от них много и не требуешь - кому надо, будет копать самостоятельно и делать больше практики.

Потом прошел курсы по Linux и Базам Данных - вот про них хочется написать подробнее.

Linux для меня был практически terra incognita: всю жизнь на Windows. Информации много, и главное - она подается интересно: лекции идут вперемешку с разбором практических заданий. Зацепило настолько, что поставил вторую систему рядом с десяткой и продолжаю ковырять уже сам. Приятным бонусом оказалось бесплатное решение на Amazon - о нём узнал прямо на лекциях.

С Базами Данных история другая - тема для меня знакомая, поработал с реляционными движками в разных компаниях при внедрении систем. Но курс всё равно приятно удивил: преподаватель разбирал реально живые примеры из практики, домашки были интересными и далеко не всегда простыми - пришлось поскрипеть мозгами))

Есть момент, который стоит держать в голове: говорят, что можно прийти совсем без опыта - и это правда, прийти можно. Но двигаться в темпе группы будет очень непросто: серьезные темы проходим по верхам, и самостоятельной подготовки потребуется много. Это честно стоит учитывать перед записью.

По деньгам - не дорого. Но окупится только если реально не останавливаться и постоянно развиваться в теме. Нет задач - ищи сам в интернете. Вот как-то так.

Поступил на факультет искусственного интеллекта в октябре прошлого года, так что могу рассказать по делу.

С учебным процессом всё довольно удобно - формат полностью дистанционный, совмещаю с работой без особых проблем. Уроки стартуют раз в неделю или чаще, после каждого - обязательное ДЗ. Последнее время домашки сдаются через Git, что реально добавляет практики с системой контроля версий. В месяц выходит в среднем 8 уроков, идут от простого к сложному. К каждому уроку есть методические материалы, и главное - за тобой закреплен наставник, к которому можно обратиться в любой момент, и он обязан помочь разобраться.

По преподавателям ситуация неоднородная. Есть общие курсы, которые идут сразу на нескольких факультетах (например, Linux), и специализированные - вроде Python для data science. По специализированным стараются брать опытных людей, а вот на общих курсах можно нарваться на "новичка", который дает материал так себе. Поэтому смотрите рейтинг преподавателя заранее - если не устраивает, можно перейти в другой поток.

Домашние задания мне нравятся тем, что они строго в рамках пройденной темы и имеют практическую направленность - лишних знаний не требуют. Плюс на факультете есть командные проекты в портфолио, их уровень заметно выше обычных ДЗ, так что надо быть готовым потратить больше сил. Отдельно интересно, что часть курсов готовят сами компании-партнеры: по машинному обучению - Мегафон, по нейронным сетям - Nvidia. Они же делают ДЗ и проекты, это реально приближает к настоящим задачам.

Цена немаленькая - в моем случае 170к+ за полтора года, но можно поймать хорошие скидки (под новый год была скидка на 45к). Есть рассрочка, плюс недавно добавили опцию оплаты после трудоустройства - можно начать платить уже после года учебы, когда найдешь работу по профилю. Трудоустройство по факультетам GeekUniversity гарантируется договором.

Обучение юридически чистое, можно получить налоговый вычет по НДФЛ. Единственное неудобство - расписание вебинаров по московскому времени, так что если живешь в регионах с большой разницей, часто придется смотреть записи.

Учусь на факультете искусственного интеллекта в GeekBrains, за полгода прошли восемь основных курсов. В большинстве случаев и материал, и его подача были на высоком уровне - во многом благодаря преподавателям, каждый из которых реально разбирается в своей теме и не теряется на вопросах. Домашние задания после каждого урока - это, пожалуй, главный рычаг обучения. Наставники в системе есть, но я к ним так ни разу и не обращался - выручал чат с группой, где всегда можно попросить помощи, если застрял. Единственное, что немного раздражает - неравномерная нагрузка: то четыре параллельных курса одновременно, то вообще ни одного. Когда записывался, долго думал, стоит ли платить такую сумму. Но потом прикинул: месячная зарплата специалиста по ИИ примерно равна стоимости всего обучения, так что если получится устроиться - выгода очевидна.

Прохожу обучение в Geek University на факультете Исукуственного интелекта. Очень понравилась программа обучения.Отзывчивые менеджеры ответили на все вопросы, предоставили скидку на обучение в 20%. К тому же предоставили возможность оплаты обучения в рассрочку. Итого в месяц плачу 10 т.р. (на 1.5 года). Процесс обучения гибкий - вебинары в вечренее время. Даже если нет возможности присутствовать онлайн, можно позже посмортеть занятие в записи. Достаточно времени на выполнение домашних практических заданий. Домашния задания очень интересные, как правило, есть дополнительные задания и задания со звездочкамии. К каждому уроку доступны очень эффективные методоические матералы, которые позволяют глубже понять материал.На данный момент окончил все курсы, входящие в 1 четверть, очень доволен преподавателями: Андрей Буранов, Алексей Петренко, Павел Нагорный. Преподносят материал доходчиво, живо, интересно, от простого к сложному. И достаточно сложные вещи разжевывают до той степени, пока каждый студент, находящийся в эфире не освоит материал. К тому же, в любое время перподаватели и наставники доступны для вопросов через месенджеры или сайт. Обучением очень доволен. Уверен, с помощью Geek University я смогу заложить прочный фундамент в знаниях и опыте приобретаемой профессии.

Учиться чему-то новому после института, да ещё параллельно с работой - то ещё испытание. Самомотивации надолго не хватает, поэтому искала что-то с дедлайнами и структурой, а не просто набор видео "смотри когда хочешь". Остановилась на факультете искусственного интеллекта в Geek Brains - математика мне всегда была близка, плюс Python, плюс направление само по себе перспективное.

Программа рассчитана на полтора года, и материала действительно много: еженедельные вебинары, методички, домашки после каждого урока. Есть преподаватели, которые реально смотрят твой код и дают конкретную обратную связь - это прям ценно, не просто "молодец, зачтено".

Цена кусается, но беспроцентная рассрочка через Альфа-Банк выручает - мы так и поступили.

Главный минус, который реально раздражает - нет нормальной версии для смартфона. Приходится везде таскать ноутбук, если выдалась свободная минута. Для удалённого формата это странное упущение.

В свое время получил новую работу! спасибо, Geekbrains Прошел обучение в онлайн-университете Geekbrains на факультете Искусственного интеллекта. Звучит довольно круто, да? По факту сразу хочу отметить, что многое еще дорабатывается. С одной стороны это круто, что в процессе меняется начинка, подстраиваясь под студента, с другой стороны, к этому оказываешься не готов. Но я проходил обучение буквально с одним из первых потоков, так что судя уже по новым отзывам, сейчас ситуация изменилась. Сама программа обширная, проходит до 4 занятий в неделю иногда. Так не всегда, но бывают такие загрузы. Домашняя работа интересная и ее проверяют преподы, отмечают все ошибки, можно даже переделывать что-то в процессе. Про трудоустройство от гик брейнс ничего сказать не могу, потому что сам буквально под конец учебы устроился в питерскую компанию сам. Прошел собес по вакансии. Сертификат не требовали, а вот знания мои их вполне устроили.

Свернуть
Достоинства: Много практики и интересных заданий
Недостатки: Нет