Избери професия на бъдещето - AI Engineer with Python

Учебен план

• 1

  Programming Basics БЕЗПЛАТНО

  Programming Basics

  Начало: 02 юни 2026 Продължителност: 8 седмици Кредити: 3

  Курсът "Programming Basics" дава начални умения по програмиране, необходими за всички технологични специалности в СофтУни. Това включва писане на програмен код на начално ниво (basic coding skills), работа със среда за разработка (IDE), използване на променливи и данни, оператори и изрази, работа с конзолата (четене на входни данни и печатане на резултати), използване на условни конструкции (if и if-else) и цикли (for и while). Курсът "Programming Basics" завършва с практически изпит по програмиране, който е приемен за програмата на СофтУни.

  Умения, които ще придобиеш:

  • Работа с цикли (for/while)
  • Работа с вложени логически проверки
  • Работа с логически проверки (if-else)
  • Извършване на прости пресмятания
• 2

  Python Development

• Python Fundamentals

• Python Advanced

• Python OOP

Python Development 3 курса

Начало: 10 септември 2026 Продължителност: 8 месеца Кредити: 27

В модула "Python Development" курсистите ще изучават езика Python в дълбочина, като ще научат по-сериозни и сложни концепции в програмирането като тюпъли, стекове, опашки, матрици и тяхното приложение в практиката. Освен това учащите ще разберат как да използват основните концепции в обектно-ориентираното програмиране и ще създават собствени проекти, използвайки тези концепции.

В резултат на придобитите знания, в края на модула участниците ще могат да изграждат големи проекти, да се ориентират в тях, прилагайки популярни методологии и добри практики за писане на код. Фокусът е насочен към изграждане на алгоритмичното мислене на курсистите и решаването на по-сложни архитектурни проблеми. Освен това 30% от задачите на упражненията ще се решават с помощта на AI с цел да се стимулира използването на съвременни технологии за автоматизация на процеси, като същевременно се развиват умения за ефективно прилагане на AI инструменти в реални условия.

Умения, които ще придобиеш:

• Анализ на проблеми и редуциране до компютърно-изпълними стъпки
• Работа с линейни, многомерни и асоциативни структури от данни
• Прилагане на принципите от обектно-ориентираното програмиране
• Създаване на йерархия от класове и наследяване

€420.00

цена за еднократно
плащане

€63 на месец/8 месеца

цена за месечен
абонамент

Python Fundamentals

Начало: 10 септември 2026 Продължителност: 2 месеца Кредити: 6

С курса "Python Fundamentals" курсистите започват същинската програма за подготовка на софтуерни инженери. Обучението надгражда знанията от курса "Programming Basics" и въвежда по-сложни структури като списъци (листове) и речници. В програмата са включени и умения за работа с данни като обработка на текст и прилагане на регулярни изрази (regex).

Умения, които ще придобиеш:

• Боравене със стандартната функционалност на програмния език
• Работа с линейни структури от данни
• Анализ на проблеми и редуциране до компютърно-изпълними стъпки

Python Advanced

Начало: 19 ноември 2026 Продължителност: 3 месеца Кредити: 9

Курсът "Python Advanced" надгражда уменията за работата с езика Python, като в него се разглеждат по-сложни концепции, типични за езика. Курсистите ще се научат да работят със стакове и опашки (Stacks & Queues), тюпъли и сетове (Tuples & Sets), матрици (Multidimensional Lists), както и файлове и директории. Ще се разгледат по-задълбочено рекурсивните функции и функциите с множество аргументи. Средата за разработка, която ще се използва от трейнърския екип е PyCharm, но всеки курсист е свободен да използва инструменти по предпочитание. Освен това, 30% от задачите на упражненията ще се решават с помощта на AI с цел да се стимулира използването на съвременни технологии за автоматизация на процеси, като същевременно се развиват умения за ефективно прилагане на AI инструменти в реални условия.

Умения, които ще придобиеш:

• Работа с многомерни и асоциативни структури от данни
• Създаване на линейни структури от данни
• Прилагане на функционалното програмиране
• Работа с потоци от данни, файлове и директории

Python OOP

Начало: 04 февруари 2027 Продължителност: 3 месеца Кредити: 12

В рамките на обучението "Python OOP" ще се разглежда създаването и използването на класове и обекти, изграждането на йерархии от класове и прилагането на основните принципи на ООП - наследяване, полиморфизъм, капсулация и абстракция. В по-голяма дълбочина ще се изучава работата с абстрактни класове, както и итератори, генератори и декоратори, също така и прилагането на SOLID принципите за по-качествен и структуриран софтуерен дизайн. Ще се обърне внимание и на практиките за добро тестване чрез unit тестове, както и на основите на Test-Driven Development (TDD).

Курсът комбинира теория и практика - всяка тема е подкрепена с примери и упражнения. Около 30% от задачите ще се решават с помощта на AI инструменти, за да се развият умения за ефективна работа със съвременни технологии и за да се демонстрира как автоматизацията може да ускори процеса на създаване на качествен код.

Умения, които ще придобиеш:

• Прилагане на принципите от обектно-ориентираното програмиране
• Създаване на йерархия от класове и наследяване
• Работа с итератори и генератори
• Работа с декоратори (decorators)
• 3

  AI and Machine Learning

• Math Concepts for Developers

• Data Science

• Machine Learning

• Deep Learning

AI and Machine Learning 4 курса

Начало: 24 септември 2026 Продължителност: 7 месеца Кредити: 36

Модулът "AI and Machine Learning" е разработен съвместно с водещи експерти по AI в България и цели да предостави на курсистите специфични знания и умения в революционната област на изкуствения интелект. Това им позволява да се развиват успешно като Deep Learning Engineer, Machine Learning Engineer, Applied Machine Learning Researcher, Data Scientist и други.

Модулът се състои от четири последователни обучения. Всеки от курсовете поетапно разкрива на курсистите тайните на изкуствения интелект - от математическите принципи, които го определят, през извличането на полезна информация от голямо количество данни, до обучението на машини да вземат решения.

Всеки курс включва практически упражнения и проекти, които позволяват на курсистите да прилагат усвоените концепции в реални сценарии и да развиват своите умения в областта на изкуствен интелект. Модулът се фокусира не само върху теоретичните аспекти на AI, но и върху практическото им приложение в различни сфери на живота и бизнеса. Курсистите ще имат възможност да изграждат и разработват разнообразни AI системи, които да решават реални проблеми и да променят начина, по който работят и функционират различни индустрии.

Умения, които ще придобиеш:

• Проектиране и имплементиране на софтуерни решения за анализ на данни
• Изграждане на цялостни проекти чрез машинно обучение и статистическо моделиране
• Автоматизиране на събирането, почистването и подготовката на големи масиви от данни
• Разработване на модели за решаване на класификационни и регресионни задачи от практиката

Math Concepts for Developers

Начало: 24 септември 2026 Продължителност: 6 седмици Кредити: 6

Основната цел на курса е да изгради основата от математически знания, които са нужни на курсистите, за да започнат кариерата си в областта на изкуствения интелект. Ще разберат как се работи с матрици и вектори, къде и защо се използват комплексни числа, каква връзка има производната на функция със скоростта и други. В лекционните занятия ще бъдат въведени новите концепции и примери за използването им в реалния живот, а по време на практическите занятия същите ще бъдат затвърдени с писане на код (на езика Python). Курсът може да бъде отправна точка към области като: дизайн на алгоритми, обработка и анализ на данни, програмиране с научни цели, машинно обучение, криптография и други.

Умения, които ще придобиеш:

• Работа с методи и математически принципи за решаване на задачи
• Анализ, дизайн и имплементация на решения
• Работа с основни понятия от математиката
• Документиране на процес по решаване на задачи

Data Science

Начало: 05 ноември 2026 Продължителност: 7 седмици Кредити: 9

По време на този курс участниците ще формират точния набор от знания и умения за успешен професионален старт в Data Science сферата. След завършването на обучението курсистите ще са в състояние да управляват цялостния процес по събиране и обработване на данни: от задаването на правилни въпроси до публикуването на резултат. Освен това ще притежават и разработено портфолио, което демонстрира тези познания.

По време на курса участниците ще си отговорят на въпроси от практиката като:

• Как се избира точен метод за анализ на данните?;
• Как се прилага научният метод за взимане на решения?;
• Как се използват статистическите методи за правене на изводи?;
• Как се събират и изчистват данните, за да бъдат подготвени за анализ и моделиране?;
• Как се извършва моделирането на данните?;
• Какво е Exploratory data analysis и как се прилага?

Курсът завършва с насоки за изграждане на цялостно data science приложение - архитектура на кода и структура на изследванията. Обучението е практически ориентирано и новите концепции ще бъдат затвърдени с писане на код.

Умения, които ще придобиеш:

• Събиране, агрегация и автоматизация на работата с данни
• Почистване на данни и подготовка за анализ чрез научния метод
• Техники за анализ и визуализация на данни
• Работа с таблични и неструктурирани данни (изображения, текст)

Machine Learning

Начало: 07 януари 2027 Продължителност: 8 седмици Кредити: 12

Machine Learning е пресечната точка на програмирането с математическите и научните методи. То представлява науката за това как хората да накарат компютрите да дават решения без да бъдат специално програмирани преди това.

В този курс участниците ще се запознаят с основите, благодарение на които работят всички алгоритми за машинно обучение. Записалите се ще разгледат основните типове задачи, до които може да сведе всеки реален проблем. За всяка задача ще се запознат с няколко алгоритъма, които я решават, а за всеки алгоритъм ще разберат кога се използва, как се обучава и тества. По време на обучението ще се решават редица практически задачи, като се използва езика Python - един от най-популярните езици за целите на науката и работата с данни. Обучението, само по себе си, или в комбинация с познания по математика и data science, е отправна точка за кариерно развитие: за позиции като Machine Learning Engineer, Applied Machine Learning Researcher, Data Scientist или подобни на тях.

Умения, които ще придобиеш:

• Умения за изследване на проблеми и предлагане на решения
• Работа по цялостен процес
• Създаване на модели, които решават задачи от практиката
• Работа с основни принципи на machine learning

Deep Learning

Начало: 25 февруари 2027 Продължителност: 7 седмици Кредити: 9

В този курс участниците ще се запознаят с основите - теоретични и практически. Също така ще научат за невронните мрежи, с това какви проблеми се срещат, как се решават и как всеки може да гарантира коректната работа на моделите си. Заедно с това ще се изследва как с помощта на абстракцията и комбинирането на градивни елементи курсистите ще могат да изграждат, обучават и тестват сложни архитектури. Ще разберат какви базови принципи стоят зад съвременните изследвания и приложения на невронните мрежи, как да следват принципите им и как да създават свои, оригинални решения. Участниците ще разгледат случаите, в които дълбоките невронни мрежи намират най-голямо приложение - работата с изображения и естествени езици, като ще разберат как работят генеративните модели и как да научат един модел да взема автономни решения.

Умения, които ще придобиеш:

• Моделиране на регресионни и класификационни задачи
• Работа с таблични данни и изображения
• Работа с естествени езици и времеви редове
• Дебъгване на проблеми и гарантиране на резултати
• 4

  Specializations

  Specializations

  Технологичната сфера е мащабна и предлага множество пътища за развитие, които излизат извън рамките на стандартната разработка. В СофтУни предоставяме възможност за надграждане на придобитите умения чрез преход към нашите специализирани направления. Можете да изберете развитие в области като DevOps, Киберсигурност и други актуални ниши, в зависимост от интересите си. Наборът от специализации е гъвкав и се адаптира спрямо технологичната еволюция, за да отразява винаги съвременните стандарти в индустрията. Този подход ви позволява да профилирате своята експертиза и да се подготвите за по-комплексни технически роли. По този начин осигуряваме логично продължение на вашето обучение и достъп до специализирани инженерни знания.