ГЛАВНАЯ

НОВОСТИ

КОНТАКТЫ

ОБУЧЕНИЕ

Предварительная запись на обучение

Набор на бесплатное обучение в этом году завершен!
Оставьте заявку на 2026 год и пройдите обучение в числе первых.
Подпишитесь на наш Телеграм канал, чтобы оставаться с нами на связи.

Программирование на языке Python от базового уровня до продвинутого.

очно-заочная с ДОТ
256 часов
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Голиков Д.В.

Специалист по внедрению искусственного интеллекта

очно-заочная с ДОТ
144 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Биктемиров И.Р.

Введение в прикладной и сильный искусственный интеллект

очно-заочная с ДОТ
72 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Биктемиров И.Р.

Основы программирования и искусственный интеллект

очно-заочная с ДОТ
72 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Биктемиров И.Р.

Графический дизайн от основ до первого портфолио

очно-заочная с ДОТ
144 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Рижинашвили С.

Нейросети. Прикладные решения

очно-заочная
72 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Биктемиров И.Р.

Цифровой маркетинг (SMM + ТАРГЕТИНГ + НЕЙРОСЕТИ)

очно-заочная с ДОТ
256 часов
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Прохорова П.С.

Веб-дизайнер. Современный веб-дизайн (от концепции до реализации)

очно-заочная
144 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Рижинашвили С.

Веб-разработчик

очно-заочная
72 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Рижинашвили С.

Актуальные вопросы организации здравоохранения и общественного здоровья

очно-заочная
144 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Гаврилин А.В.

Антивозрастная медицина

очно-заочная
72 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Гаврилин А.В.

Общая врачебная практика (семейная медицина)

очно-заочная
144 часа
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Гаврилин А.В.

Специалист по реабилитационной работе в социальной сфере

очно-заочная
256 часов
Старт обучения-март 2026
Эксперт-Губанов Д.

Полное наименование
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ ОЗДОРОВИТЕЛЬНО ВОССТАНОВИТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР «ВОЗРОЖДЕНИЕ»

Cокращенное наименование
ООО ОВЦ «ВОЗРОЖДЕНИЕ»

Адрес электронной почты

morbereg@yandex.ru

Контактный телефон

+7 (989) 082-85-99

Режим и график работы

понедельник - пятница с 08:00 — 17:00
суббота & воскресенье - выходные

Место нахождения образовательной организации

354024, КРАСНОДАРСКИЙ КРАЙ, Г.О. ГОРОД-КУРОРТ СОЧИ,
г. СОЧИ, Р-Н ХОСТИНСКИЙ, ПР-КТ КУРОРТНЫЙ, Д. 105/5, СТР. 1, ПОМЕЩ. 6

Программирование на языке Python от базового уровня до продвинутого.

Курс профессиональной переподготовки «Программирование на языке Python от базового уровня до продвинутого»
Данный курс представляет собой комплексную программу профессиональной переподготовки, разработанную для формирования у слушателей компетенций в области разработки программного обеспечения с использованием языка Python. Курс охватывает широкий спектр тем, начиная с фундаментальных основ синтаксиса и структур данных и заканчивая продвинутыми концепциями, такими как многопоточность, асинхронное программирование и машинное обучение.
Программа курса разработана в соответствии с требованиями профессиональных стандартов в области информационных технологий и учитывает актуальные тенденции развития индустрии. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний через выполнение лабораторных работ и разработку реальных проектов.
В рамках курса рассматриваются следующие ключевые модули:
Основы языка Python: Синтаксис, типы данных, операторы, управляющие конструкции (if, for, while).
Структуры данных: Списки, кортежи, словари, множества. Операции над структурами данных.
Функциональное программирование: Функции, lambda-выражения, декораторы.
Объектно-ориентированное программирование (ООП): Классы, объекты, наследование, полиморфизм.
Работа с файлами: Чтение и запись данных в различных форматах.
Обработка исключений: Механизмы обработки ошибок и исключительных ситуаций.
Модули и пакеты: Использование стандартной библиотеки Python и сторонних модулей. Создание собственных пакетов.
Работа с базами данных: Интеграция с реляционными (SQL) и нереляционными (NoSQL) базами данных (например, MongoDB) (Beighley, L. (2015). Head First Python, 2nd Edition. O'Reilly Media.).
Веб-разработка с использованием Flask или Django: Создание веб-приложений с использованием фреймворков Python (Grinberg, M. (2018). Flask Web Development: Developing Web Applications with Python, 2nd Edition. O'Reilly Media.).
Основы машинного обучения: Введение в машинное обучение, библиотеки Scikit-learn, NumPy, Pandas (Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, 2nd Edition. O'Reilly Media.).
По завершении курса слушатели будут обладать необходимыми знаниями и навыками для разработки широкого спектра программных решений на языке Python, включая веб-приложения, настольные приложения, скрипты автоматизации и системы анализа данных.

Специалист по внедрению искусственного интеллекта

Курс профессиональной переподготовки «Специалист по внедрению искусственного интеллекта»

Данная программа представляет собой углубленный курс профессиональной переподготовки, ориентированный на подготовку специалистов, способных эффективно интегрировать и поддерживать системы искусственного интеллекта (ИИ) в различных секторах экономики. Программа разработана с учетом актуальных требований рынка труда и базируется на передовых достижениях в области ИИ и машинного обучения.

Учебный план охватывает широкий спектр тем, включая фундаментальные принципы машинного обучения, нейронные сети, обработку естественного языка, компьютерное зрение, а также практические аспекты внедрения и управления ИИ-системами. Особое внимание уделяется этическим и правовым вопросам, связанным с применением ИИ.

В рамках курса рассматриваются следующие ключевые модули:

Основы искусственного интеллекта и машинного обучения: Теоретические основы, алгоритмы машинного обучения (обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением), метрики оценки качества моделей (Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition. Pearson.).
Нейронные сети и глубокое обучение: Архитектуры нейронных сетей (CNN, RNN, Transformer), фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch) (Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.).
Обработка естественного языка (NLP): Методы анализа текста, моделирование языка, машинный перевод, чат-боты (Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing. Draft available at: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/).
Компьютерное зрение: Методы обработки изображений, объектное распознавание, анализ видео (Szeliski, R. (2022). Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd Edition. Springer.).
Внедрение и управление ИИ-системами: Планирование внедрения, разработка архитектуры, интеграция с существующими системами, мониторинг и обслуживание, оценка экономической эффективности.
Этические и правовые аспекты ИИ: Вопросы конфиденциальности, безопасности данных, ответственности за решения, принимаемые ИИ.

По завершении курса слушатели приобретут необходимые компетенции для успешного внедрения и сопровождения ИИ-систем в различных отраслях, включая промышленность, финансы, здравоохранение и государственное управление.

Введение в прикладной и сильный искусственный интеллект

Курс профессиональной переподготовки «Введение в прикладной и сильный искусственный интеллект»

Данная программа профессиональной переподготовки представляет собой структурированный курс, направленный на формирование компетенций в области прикладного и сильного искусственного интеллекта (ИИ). Курс предназначен для специалистов, стремящихся приобрести глубокое понимание теоретических основ и практическое мастерство в разработке и применении интеллектуальных систем.

Программа охватывает широкий спектр дисциплин, начиная с фундаментальных концепций машинного обучения и заканчивая передовыми достижениями в области нейронных сетей, обработки естественного языка и автономных систем. Особое внимание уделяется разработке алгоритмов, способных к обобщению, обучению и принятию решений на уровне, сопоставимом с человеческим интеллектом (Kurzweil, R. (2005). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. Viking.).

Ключевые модули курса включают:

Теоретические основы ИИ: Агенты, логика, представление знаний, методы поиска решений (Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition. Pearson.).

Машинное обучение: Обучение с учителем, без учителя, с подкреплением, глубокое обучение, генеративные модели.

Нейронные сети: Архитектуры, алгоритмы обучения, применение в задачах распознавания образов, обработки естественного языка и генерации контента.

Прикладные аспекты ИИ: Разработка экспертных систем, автономных роботов, систем поддержки принятия решений.

По завершении курса слушатели будут обладать компетенциями для разработки и внедрения сложных ИИ-систем, способных решать задачи, требующие когнитивных способностей высокого уровня, что приближает их к созданию сильного ИИ (Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.).

Основы программирования и искусственный интеллект

Курс профессиональной переподготовки «Основы программирования и искусственный интеллект»

Данный курс профессиональной переподготовки представляет собой структурированную образовательную программу, направленную на формирование у слушателей фундаментальных знаний и практических навыков в области программирования и искусственного интеллекта (ИИ). Программа разработана с учетом современных требований рынка труда и базируется на передовых достижениях в области информационных технологий.

В рамках курса рассматриваются основные парадигмы программирования, структуры данных, алгоритмы, а также концепции машинного обучения, глубокого обучения и обработки естественного языка (Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning, 4th Edition. MIT Press.). Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний через выполнение лабораторных работ и разработку проектов.

Программа включает следующие ключевые модули:

Основы программирования: Введение в языки программирования (Python, Java), синтаксис, типы данных, управляющие конструкции.

Алгоритмы и структуры данных: Линейные структуры, деревья, графы, алгоритмы сортировки и поиска.

Машинное обучение: Регрессия, классификация, кластеризация, методы оценки качества моделей (Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.).

Нейронные сети и глубокое обучение: Архитектуры нейронных сетей, алгоритмы обучения (backpropagation), применение в задачах компьютерного зрения и обработки естественного языка (Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.).

Прикладные проекты: Разработка систем машинного обучения для решения реальных задач в различных областях.

По завершении курса слушатели приобретут необходимые компетенции для участия в проектах, связанных с разработкой программного обеспечения и внедрением систем искусственного интеллекта.

Графический дизайн от основ до первого портфолио

Курс профессиональной переподготовки «Графический дизайн от основ до первого портфолио»

Данная программа профессиональной переподготовки представляет собой комплексный образовательный модуль, нацеленный на формирование у слушателей компетенций в области графического дизайна, охватывающих как базовые принципы, так и профессиональные навыки, необходимые для создания портфолио, востребованного на рынке труда. Курс структурирован с учетом современных тенденций в дизайне и базируется на применении передовых программных средств.

Учебный план охватывает широкий спектр дисциплин: композиция, типографика, теория цвета, брендинг, веб-дизайн и основы UI/UX. Особое внимание уделяется практическому применению знаний через выполнение проектных работ и создание реальных дизайнерских решений.

В рамках курса рассматриваются ключевые модули:

Основы композиции и визуальной коммуникации: Принципы гармонии, баланса, ритма и контраста (Lauer, D. A., & Pentak, S. (2018). Design Basics, 8th Edition. Cengage Learning.).

Типографика: Выбор шрифтов, форматирование текста, создание читабельных макетов (Bringhurst, R. (2004). The Elements of Typographic Style, 3rd Edition. Hartley & Marks.).

Теория цвета: Цветовые модели (RGB, CMYK), психология восприятия цвета, создание цветовых схем.

Прикладное программное обеспечение: Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Adobe InDesign (Weinman, L. (2016). Adobe Creative Cloud Design Tools: Visual QuickStart Guide. Peachpit Press.).

Брендинг и фирменный стиль: Разработка логотипов, корпоративной символики, брендбуков.

Веб-дизайн и UI/UX: Принципы создания удобных и привлекательных веб-интерфейсов (Krug, S. (2014). Don't Make Me Think, Revisited: A Common Sense Approach to Web Usability, 3rd Edition. New Riders.).

По завершении курса слушатели продемонстрируют навыки владения профессиональным инструментарием и сформированное портфолио, демонстрирующее их способность решать сложные задачи в области графического дизайна.

Нейросети. Прикладные решения

Курс профессиональной переподготовки «Нейросети. Прикладные решения»

Данный курс профессиональной переподготовки представляет собой структурированную программу, ориентированную на формирование у слушателей компетенций в области разработки и применения нейронных сетей для решения прикладных задач. Курс разработан с учетом актуальных требований рынка труда и базируется на передовых достижениях в области искусственного интеллекта и машинного обучения (Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.).

В рамках курса рассматриваются основные архитектуры нейронных сетей, алгоритмы обучения, методы оптимизации и регуляризации, а также особенности применения нейронных сетей в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и анализ временных рядов (Aggarwal, C. C. (2018). Neural Networks and Deep Learning. Springer.).

Программа включает следующие ключевые модули:

Основы нейронных сетей: Перцептрон, многослойные перцептроны, алгоритм обратного распространения ошибки.

Сверточные нейронные сети (CNN): Архитектуры, слои, применение в задачах классификации и обнаружения объектов (LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.).

Рекуррентные нейронные сети (RNN): Архитектуры, применение в задачах обработки последовательностей, LSTM, GRU.

Генеративно-состязательные сети (GAN): Принципы работы, применение в задачах генерации изображений и текста (Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, 27.).

По завершении курса слушатели освоят навыки разработки и применения нейронных сетей с использованием современных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch, и смогут создавать прикладные решения для широкого спектра задач.

Цифровой маркетинг (SMM + ТАРГЕТИНГ + НЕЙРОСЕТИ)

Курс профессиональной переподготовки «Цифровой маркетинг (SMM + ТАРГЕТИНГ + НЕЙРОСЕТИ)»

Данный курс профессиональной переподготовки представляет собой структурированную программу, направленную на формирование у слушателей компетенций в области цифрового маркетинга с акцентом на Social Media Marketing (SMM), таргетированную рекламу и применение нейронных сетей для оптимизации маркетинговых стратегий. Программа разработана с учетом динамики рынка digital-коммуникаций и базируется на передовых технологиях и аналитических инструментах.

В рамках курса рассматриваются основные платформы социальных медиа, методы формирования контент-стратегий, принципы таргетирования и оптимизации рекламных кампаний, а также применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных и прогнозирования потребительского поведения (Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.). Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний через выполнение лабораторных работ и разработку реальных кейсов.

Ключевые модули курса охватывают:

Основы SMM: Разработка стратегий присутствия в социальных сетях, контент-маркетинг, управление репутацией.

Таргетированная реклама: Настройка рекламных кампаний в социальных сетях (Facebook, Instagram, VKontakte, etc.), оптимизация бюджета, анализ эффективности (Peterson, A. (2016). Trillion-Dollar Tipping Point: The Coming Onslaught of MarkTech. CreateSpace Independent Publishing Platform.).

Нейросети в маркетинге: Применение нейронных сетей для анализа тональности текста, кластеризации потребителей, прогнозирования оттока клиентов и персонализации кон tent-предложений (Flasiński, M. (2016). Introduction to Artificial Intelligence. Springer.).

По завершении курса слушатели смогут разрабатывать и реализовывать комплексные стратегии цифрового маркетинга, обеспечивающие достижение бизнес-целей в условиях высокой конкуренции.

Программирование на языке Python от базового уровня до продвинутого.

Курс профессиональной переподготовки «Программирование на языке Python от базового уровня до продвинутого»
Данный курс представляет собой комплексную программу профессиональной переподготовки, разработанную для формирования у слушателей компетенций в области разработки программного обеспечения с использованием языка Python. Курс охватывает широкий спектр тем, начиная с фундаментальных основ синтаксиса и структур данных и заканчивая продвинутыми концепциями, такими как многопоточность, асинхронное программирование и машинное обучение.
Программа курса разработана в соответствии с требованиями профессиональных стандартов в области информационных технологий и учитывает актуальные тенденции развития индустрии. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний через выполнение лабораторных работ и разработку реальных проектов.
В рамках курса рассматриваются следующие ключевые модули:
Основы языка Python: Синтаксис, типы данных, операторы, управляющие конструкции (if, for, while).
Структуры данных: Списки, кортежи, словари, множества. Операции над структурами данных.
Функциональное программирование: Функции, lambda-выражения, декораторы.
Объектно-ориентированное программирование (ООП): Классы, объекты, наследование, полиморфизм.
Работа с файлами: Чтение и запись данных в различных форматах.
Обработка исключений: Механизмы обработки ошибок и исключительных ситуаций.
Модули и пакеты: Использование стандартной библиотеки Python и сторонних модулей. Создание собственных пакетов.
Работа с базами данных: Интеграция с реляционными (SQL) и нереляционными (NoSQL) базами данных (например, MongoDB) (Beighley, L. (2015). Head First Python, 2nd Edition. O'Reilly Media.).
Веб-разработка с использованием Flask или Django: Создание веб-приложений с использованием фреймворков Python (Grinberg, M. (2018). Flask Web Development: Developing Web Applications with Python, 2nd Edition. O'Reilly Media.).
Основы машинного обучения: Введение в машинное обучение, библиотеки Scikit-learn, NumPy, Pandas (Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, 2nd Edition. O'Reilly Media.).
По завершении курса слушатели будут обладать необходимыми знаниями и навыками для разработки широкого спектра программных решений на языке Python, включая веб-приложения, настольные приложения, скрипты автоматизации и системы анализа данных.

Веб-разработчик

Актуальные вопросы организации здравоохранения и общественного здоровья

Антивозрастная медицина

Общая врачебная практика (семейная медицина)

Специалист по реабилитационной работе в социальной сфере