Курс на Stepik
Обложка курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я» на Stepik
2 199 ₽

Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Хочешь создавать нейросетевые сервисы, которые приносят реальную пользу? Курс «Нейросеть Stable Diffusion для разработчиков» — твой быстрый старт в мир генерации изображений на Python. Освой архитектуру, кастомизацию, обучение и интеграцию Stable Diffusion. Научись создавать свои модели, автоматизировать процессы и запускать проекты, которые максимально актуальны в данный момент на рынке.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Учеников на курсе 14
Сертификаты, выданные на курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Количество уроков 54
Тесты в курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Количество квизов 38
Время прохождения курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Стоимость курса 2 199 ₽ —
Обновления курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я» 14 разделов Уроки в курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я» 54 урока Тесты в курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я» 38 тестов Время прохождения курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я» 1 ч. Последнее обновление курса «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я» обн. 7 мая 2026

1. Вводная информация

4 урока
Открытый
1.1 Добро пожаловать в мир Stable Diffusion ↗
38
38
0м 26с
2
Открытый
1.2 Почему именно этот курс? ↗
38
38
1м 42с
1
Открытый
1.3 План курса ↗
35
35
1м 40с
1
Открытый
1.4 Как пройти курс с максимальной пользой ↗
32
32
0м 25с
2

2. Архитектура генеративных нейросетей и Stable Diffusion

5 уроков
Закрытый
2.1 Как устроены генеративные модели ↗
11
9
2м 54с
2
Закрытый
2.2 Диффузионные процессы без сложных формул ↗
10
8
3м 52с
2
Закрытый
2.3 Внутри Stable Diffusion: разбор архитектуры ↗
9
8
-
1
Закрытый
2.4 Современные фреймворки для генерации изображений ↗
9
8
-
1
Закрытый
2.5 Где применяют Stable Diffusion в индустрии ↗
9
8
-
1

3. Развёртывание и настройка среды разработчика Stable Diffusion

6 уроков
Закрытый
3.1 Как выбрать оптимальное оборудование для генерации ↗
9
8
-
1
Закрытый
3.2 Готовим рабочее окружение для Python и PyTorch ↗
11
9
2м 38с
1
Закрытый
3.3 Сборка Stable Diffusion из исходников ↗
10
10
1м 14с
1
Закрытый
3.4 Используем Docker и виртуальные среды ↗
9
8
-
1
Закрытый
3.5 Быстрый старт с Hugging Face Diffusers ↗
9
8
-
1
Закрытый
3.6 Решаем частые проблемы при установке ↗
7
7
-
1

4. Программная генерация изображений

4 урока
Закрытый
4.1 Запуск генерации через Python-скрипты ↗
8
8
-
1
Закрытый
4.2 Работа с параметрами генерации в API ↗
7
6
-
1
Закрытый
4.3 Генерация большого числа изображений ↗
6
6
-
1
Закрытый
4.4 Эксперименты с seed и стилями программно ↗
6
6
-
1

5. Вариации и улучшение изображений

5 уроков
Закрытый
5.1 Создаём вариации одного изображения ↗
8
7
-
1
Закрытый
5.2 Улучшаем качество с помощью upscalers ↗
6
5
-
1
Закрытый
5.3 Восстанавливаем лица и детали ↗
5
5
-
1
Закрытый
5.4 Генерируем новые стили на основе существующих работ ↗
4
4
-
1
Закрытый
5.5 Автоматизация улучшения изображений ↗
5
4
-
1

6. Практика (Архитектура, установка, генерация, вариации)

2 урока
Закрытый
6.1 Блок 1 ↗
5
3
-
1
Закрытый
6.2 Блок 2 ↗
4
3
-
1

7. Работа с масками и изменением изображений

3 урока
Открытый
7.1 Inpainting без лишних усилий ↗
32
19
1м 1с
1
Закрытый
7.2 Outpainting для расширения границ ↗
5
4
-
1
Закрытый
7.3 Программное управление масками ↗
3
3
-
1

8. Генерация видео с помощью Stable Diffusion

3 урока
Закрытый
8.1 Быстрый старт с генерацией видео ↗
6
4
-
1
Закрытый
8.2 Управляем движением и стилем через prompt ↗
4
3
-
1
Закрытый
8.3 Постобработка и улучшение видео ↗
3
3
-
1

9. Продвинутая кастомизация и расширение моделей

5 уроков
Закрытый
9.1 Как добавить свои чекпойнты и веса ↗
4
3
-
1
Закрытый
9.2 Интеграция LoRA и Textual Inversion в коде ↗
4
3
-
1
Закрытый
9.3 Использование ControlNet для точного управления ↗
3
3
-
1
Закрытый
9.4 Встраиваем дополнительные VAE ↗
3
3
-
1
Закрытый
9.5 Создаём собственные пайплайны генерации ↗
3
3
-
0

10. Обучение и дообучение моделей

6 уроков
Закрытый
10.1 Как работает обучение Stable Diffusion ↗
4
3
-
1
Закрытый
10.2 Подготовка и аугментация датасетов ↗
3
3
-
1
Закрытый
10.3 Обучаем модель ↗
3
3
-
0
Закрытый
10.4 Запуск обучения LoRA и DreamBooth на Python ↗
3
3
-
0
Закрытый
10.5 Тонкая настройка гиперпараметров ↗
3
3
-
0
Закрытый
10.6 Оценка и тестирование своих моделей ↗
3
3
-
0

11. Интеграция и разработка приложений

5 уроков
Закрытый
11.1 Создаём REST API для генерации изображений ↗
5
3
-
0
Закрытый
11.2 Интеграция с веб-приложениями на Flask и FastAPI ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.3 Разработка Telegram-бота с генерацией на лету ↗
4
4
-
0
Закрытый
11.4 Масштабирование и оптимизация для продакшена ↗
4
3
-
0
Закрытый
11.5 Логирование и мониторинг генерации ↗
3
3
-
0

12. Этические и юридические аспекты для разработчиков

3 урока
Закрытый
12.1 Лицензии и открытый код без рисков ↗
4
3
-
0
Закрытый
12.2 Этические вопросы в генерации контента ↗
3
3
-
0
Закрытый
12.3 Ответственность разработчика в AI-проектах ↗
3
3
-
0

13. Практика (маски, видео, кастомизация, обучение, интеграция)

2 урока
Закрытый
13.1 Блок 1 ↗
3
2
-
1
Закрытый
13.2 Блок 2 ↗
3
2
-
1

14. Заключение

1 урок
Закрытый
14.1 Подведение итогов ↗
5
5
-
0