Mодулът Artificial Intelligence ще даде на курсистите специфични знания и умения за тази революционна област, за да се реализират успешно като Deep Learning Engineer, Machine Learning Engineer, Applied Machine Learning Researcher, Data Scientist и др. В рамките на 10 месеца участниците ще преминат през четири курса, които последователно ще разкрият пред тях тайните на изкуствения интелект – от математическите принципи, на които се базира всичко, през извличането на полезна информация от голямо количество данни, до обучението на машини да вземат рационални решения.
Artificial Intelligence - март 2024
Mодулът Artificial Intelligence ще даде на курсистите специфични знания и умения за тази революционна област, за да се реализират успешно като Deep Learning Engineer, Machine Learning Engineer, Applied Machine Learning Researcher, Data Scientist и др. В рамките на 10 месеца участниците ще преминат през четири курса, които последователно ще разкрият пред тях тайните на изкуствения интелект – от математическите принципи, на които се базира всичко, през извличането на полезна информация от голямо количество данни, до обучението на машини да вземат рационални решения.
Курсове в модула
За кого е подходящ модулът?
Модулът е подходящ за хора с базов опит в програмирането (препоръчително е с език Python), които желаят да развият познанията си в областите от приложната математика и изкуствения интелект, както и за всички, които желаят да се развиват в машинното обучение и алгоритмичното обработване на масиви от данни, моделирани с подобаващо силни модели. Нужното ниво на английски език, необходимо за модула, трябва да отговоря на B2.
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
- Писане на код с научна цел
- Работа с числени методи
- 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 и текст)
- Основи на статистическите модели/machine learning
- Изграждане на цялостен проект: добри практики
- Умения за изследване на проблеми и предлагане на решения
- Работа по цялостен процес
- Създаване на модели, които решават задачи от практиката
- Работа с алгоритми, тестване и дебъгване
- Приложение на machine learning за лични и професионални цели
- Работа с основни принципи на machine learning
- 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
- Намиране и събиране на данни
- Анализиране и визуализация на данни
- Изграждане на цялостно приложение
- Почистване на данни и подготовка за анализ
- Прилагане на научния метод върху реални въпроси и проблеми
- Работа с oснови на моделирането на данни
- Познания за цялостния процес
- Основни принципи на machine learning
- По какъв начин работят алгоритмите, как се тестват и дебъгват
- Основи на моделирането на данни
- Приложение на научния метод и математическите принципи за решаване на задачи в софтуерната разработка
- Анализ, описание и подготовка на задачата. Дизайн и имплементация на система, решаваща дадена задача
- Числени методи
- Основни понятия от математиката: линейна алгебра, анализ, статистика. Интуиция и прилагане
- Документиране на целия процес: поставяне и анализ на задачата, хипотеза, модел, имплементация, резултати
- Machine Learning моделиране чрез регресионни модели
- Умение за работа с Tensorflow
- Разбиране на модерните архитектури за Image processing
- Разбиране на модерните архитектури за Text Processing
- Дебъгване на проблеми при строенето на ML модели
- Деплойване на модел в production среда
Сертификат и удостоверение след успешно завършване
Ще получите сертификат от СофтУни за всеки курс от модула, ако имате оценка "Практика" равна или по-висока от 5.00 след полагане на изпитите. Също така ще имате възможност да получите държавно признато "Удостоверение за професионално обучение за достигане на отделна единица резултат от учене" за целия модул, валидно на територията на Европейски съюз. Изискванията за получаване на удостоверение можете да разгледате ТУК
Краен срок за записване: 17.03.2024 г
Онлайн обучение в удобно за теб време и място
Достъп до затворена група с курсистите
Доживотен достъп до лекции и ресурси
Помощ от ментор
€373.24 / 729.99 лв.
Йордан Даракчиев
Преподавател
5.6/6 оценка на курса
Тодор Петров
Радвам се, че предприех стъпката да се запиша в обучението. Учебният план е последователен и лесен за усвояване. Много ми допада и чат бота в judge - наложи ми се да го използвам за една задача. Веднага ми даде отговор къде съм допуснала грешка и ми я обясни много добре.
Калоян Вълчев
Програмата беше много добре организирана. Лекторите винаги се връщат на трудните моменти, за да се уверят, че всички сме разбрали. Понякога хората питат едни и същи въпроси, но модераторите ги филтрират, което спестява време за по-важните теми.
София Димитрова
Лекциите са ми много полезни, добавих знанията, които ми трябваха в работа. Лекторът има супер подход на преподаване. Кратки предговори преди всяко упражение, обяснение на по-трудните точки от кода и много конкретни и лесни за разбиране примери от ежедневието. С нетърпение чакам да продължа следващия курс.
Асен Димитров
Отлични лектори. Страхотни troubleshooting skills показаха. Отговаряха изчерпателно на всички въпроси. Хареса ми много как даваха много примери от практиката, докато преподаваха материала. Хареса ми също, че всички занятия ги изкарвахме до самия край, като запълвахме свободното време, ако имаше такова, с много полезни съвети и възможност да задаваме допълнителни въпроси.
Борислав Янков
СофтУни ми помогна да се развия в сферата, която ме интересува, на работа ми трябваха допълнителни умения и аз получих много добра инжекция от знания. Преподавателите са не само експерти в областта, но и много вдъхновяващи.
Явор Милев
СофтУни е отличен избор за обучение в дигиталната сфера. Лекторите са не само добри професионалисти, но и изключително отзивчиви.
Мехмед Алиев
Нямам никакви забележки - сериозен подход, професионално отношение, прецизно мислене, много добре!
Ани Петрова
Обясненията на лектора са чудесни, подробни и разбираеми. Връща се на даден въпрос и тема колкото пъти е необходимо, обръща персонално внимание на всеки един въпрос, дори да се задава за пореден път.
Иван Георгиев
Лекторът е с много богат опит и това е от голямо значение за нас като студенти. Никога не подминава въпрос. Аз в началото бях много резервиран към неговия начин на водене на занятията и даже не ми допадаше особено, но с времето ме спечели. И има невероятно чувство за хумор.
Калоян Сашев
Курсът беше наистина полезен, а материалът беше много добре поднесен. Благодарение на СофтУни се научих на нови умения и успях да се развия в области, които не бях добър преди това.
SoftUni ви дава 100% гаранция за качеството на този модул. За нас е важно да придобиете необходимите умения и знания. Ако по някаква причина обучението не отговори на очакванията ви, ние ви гарантираме възстановяване на цялата сума, която сте заплатили. Таксата може да ви бъде възстановена до третото занятие на първия курс (до 1 април).
Често задавани въпроси
-
Как мога да се запиша?
За да се запишете, кликнете ТУК или бутона "ЗАПИШИ СЕ" и следвайте стъпките. След успешно заплащане на таксата, Вие ще бъдете записани за обучението.
-
Докога мога да се запиша и кога стартира модулът?
Записването в модулa е отворено до 17 март. Обучението стартира на 19 март 2024 г. Занятията ще се провеждат изцяло онлайн, както следва:
• Math Concepts for Developers - март 2024, стартира на 19 март 2024 г.;
• Data Science - юни 2024, стартира на 25 юни 2024 г.;
• Machine Learning - септември 2024, стартира на 10 септември 2024 г.;
• Deep Learning - декември 2024, стартира на 10 декември 2024 г. -
Как и къде ще се провеждат занятията?
Можете да се обучавате онлайн в реално време. Веднага след всяко занятие получавате и достъп до записа на занятието и учебните ресурси.