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 16
Сертификаты, выданные на курсе «Нейросети на домашнем ПК с Python от А до Я»Сертификатов выдано 5
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. 10 июня 2026

Вводная информация

4 урока
1. Добро пожаловать в мир Stable Diffusion ↗
2. Почему именно этот курс? ↗
3. План курса ↗
4. Как пройти курс с максимальной пользой ↗

Архитектура генеративных нейросетей и Stable Diffusion

5 уроков
1. Как устроены генеративные модели ↗
2. Диффузионные процессы без сложных формул ↗
3. Внутри Stable Diffusion: разбор архитектуры ↗
4. Современные фреймворки для генерации изображений ↗
5. Где применяют Stable Diffusion в индустрии ↗

Развёртывание и настройка среды разработчика Stable Diffusion

6 уроков
1. Как выбрать оптимальное оборудование для генерации ↗
2. Готовим рабочее окружение для Python и PyTorch ↗
3. Сборка Stable Diffusion из исходников ↗
4. Используем Docker и виртуальные среды ↗
5. Быстрый старт с Hugging Face Diffusers ↗
6. Решаем частые проблемы при установке ↗

Программная генерация изображений

4 урока
1. Запуск генерации через Python-скрипты ↗
2. Работа с параметрами генерации в API ↗
3. Генерация большого числа изображений ↗
4. Эксперименты с seed и стилями программно ↗

Вариации и улучшение изображений

5 уроков
1. Создаём вариации одного изображения ↗
2. Улучшаем качество с помощью upscalers ↗
3. Восстанавливаем лица и детали ↗
4. Генерируем новые стили на основе существующих работ ↗
5. Автоматизация улучшения изображений ↗

Практика (Архитектура, установка, генерация, вариации)

2 урока
1. Блок 1 ↗
2. Блок 2 ↗

Работа с масками и изменением изображений

3 урока
1. Inpainting без лишних усилий ↗
2. Outpainting для расширения границ ↗
3. Программное управление масками ↗

Генерация видео с помощью Stable Diffusion

3 урока
1. Быстрый старт с генерацией видео ↗
2. Управляем движением и стилем через prompt ↗
3. Постобработка и улучшение видео ↗

Продвинутая кастомизация и расширение моделей

5 уроков
1. Как добавить свои чекпойнты и веса ↗
2. Интеграция LoRA и Textual Inversion в коде ↗
3. Использование ControlNet для точного управления ↗
4. Встраиваем дополнительные VAE ↗
5. Создаём собственные пайплайны генерации ↗

Обучение и дообучение моделей

6 уроков
1. Как работает обучение Stable Diffusion ↗
2. Подготовка и аугментация датасетов ↗
3. Обучаем модель ↗
4. Запуск обучения LoRA и DreamBooth на Python ↗
5. Тонкая настройка гиперпараметров ↗
6. Оценка и тестирование своих моделей ↗

Интеграция и разработка приложений

5 уроков
1. Создаём REST API для генерации изображений ↗
2. Интеграция с веб-приложениями на Flask и FastAPI ↗
3. Разработка Telegram-бота с генерацией на лету ↗
4. Масштабирование и оптимизация для продакшена ↗
5. Логирование и мониторинг генерации ↗

Этические и юридические аспекты для разработчиков

3 урока
1. Лицензии и открытый код без рисков ↗
2. Этические вопросы в генерации контента ↗
3. Ответственность разработчика в AI-проектах ↗

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

2 урока
1. Блок 1 ↗
2. Блок 2 ↗

Заключение

1 урок
1. Подведение итогов ↗