модул

Artificial Intelligence - април 2018

4 курса в модула

Модулът Artificial Intelligence цели да подготви участниците за справяне с разнообразен тип задачи и предизвикателства, свързани с извличането на полезна информация от голямо количество данни и обучение на машини за вземане на рационални решения. Модулът е практически ориентиран като всеки от четирите курса, които съдържа завършва със защита на собствен проект и включва писане на код в Python.

В курсa "Математически концепции за програмисти" участниците ще придобият знания за основните понятия от „висшата“ математика. Ще получат представа за това, какво представляват матрици и вектори, как се работи с тях, къде и защо се използват комплексни числа, каква връзка има производната на функция със скоростта и т. н. Целта на обучението е да помогне на курсистите да разбират интуитивно основните понятия и как математиката може да помогне в решаването на различни задачи, свързани с разработка на софтуер.

Следващият курс - Data Science включва концепциите и инструментите, които се използват по време на цялостния процес по събиране и обработване на данни: от задаването на правилни въпроси до публикуването на резултат. В него курсистите ще разберат как, кога и защо се използват различните методи за анализ на данни и как се прилага научният метод за вземане на решения. Ще научат как се прилагат статистическите методи за правене на изводи. Ще разберат още как се събират и изчистват данни, за да бъдат подготвени за анализ и моделиране. Заедно с това, ще бъдат разгледани някои частни случаи, като обработка на изображения и анализ на мрежи.

Курсът по Машинното (само)обучение (machine learning) е трети за модула. В него участниците ще се запознаят с основите, благодарение на които работят всички алгоритми за машинно обучение. Ще разгледат основните типове задачи, до които може да се сведе всеки реален проблем (като регресия и класификация). За всяка задача ще бъдат разгледани няколко алгоритъма, които я решават, а за всеки алгоритъм ще се разбере кога се използва, как се обучава и тества.

Целта на финалния курс от модула - „Deep Learning“ е да запознае курсистите с новостите в областта на изкуствения интелект – а именно техниките свързани с Deep Learning. Участниците ще се запознаят с основните принципи на „дълбокото обучение“, а също така и ще имплементират собственоръчно системи за разпознаване на обекти в картини, машинен превод, автоматично предлагане на думи и други. За целта ще се използват модерни инструменти като Tensorflow, Scikit, etc.

Курсове в модула

$Обучение$

Math Concepts for Developers - април 2018

02 април 2018

8 седмици

Data Science - юни 2018

04 юни 2018

8 седмици

Machine Learning – август 2018

28 август 2018

8 седмици

Deep Learning – ноември 2018

30 октомври 2018

7 седмици

Умения, които ще придобиеш

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
Писане на код с научна цел
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
Прилагане на научния метод върху реални въпроси и проблеми

Събиране на данни

Почистване на данни и подготовка за анализ

Анализиране и визуализация на данни

Основи на моделирането на данни

Изграждане на цялостно приложение: от суровите данни до вземане на решение

Умения за изследване на проблеми и предлагане на решения

Познания за цялостния процес

Създаване на модели, които решават задачи от практиката

Основни принципи на machine learning

По какъв начин работят алгоритмите, как се тестват и дебъгват

Приложение на machine learning за лични и професионални цели

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

Виж още

Модулът е подходящ за хора с интерес към кариерен старт в сферата на изкуствения интелект и професията Machine Learning инженер или имащи желание да придобият умения в една от най-иновативните и развиващи се IT области. Изискват се основни умения по програмиране еквивалентни на курса Programming Basics (типове данни, условни конструкции, цикли) - препоръчително в езика Python.

Какви са формите на обучение?

Имате възможност да се обучавате в онлайн форма на обучение:

Онлайн: Можете да гледате лекциите и да се упражнявате в удобно за вас време. Ще имате пълен достъп до материалите от обучението за неограничен период от време, което ви позволява да надграждате знанията си с удобно за вас темпо.

Ще мога ли да се явя на изпити?

Имате възможност да заплатите и за явяване на изпити при следващи провеждания на курсовете.

Желаещите да се явят на изпит за определен курс ще получат официален сертификат от Софтуерния университет, ако получат оценка над Много добър (5).

Колко струва обучението в курса?

За модула се заплаща еднократна такса, включваща онлайн обучение в платформата на СофтУни. По желание може да заплатите и за възможност за явяване на изпит на всеки отделен курс при следващо провеждане, като за всеки изпит се заплаща отделна такса в размер на 20 лв.

Форма на обучение Включва Цена

Форма на обучение	Включва	Цена
Онлайн	Записване за курса Неограничен достъп до ресурси и видеа от учебните занятия	380 лв.
Изпит на един курс	Записване за изпитна дата Явяване на следващият изпит за един курса и издаване на сертификат	20 лв.

Онлайн

Записване за курса

Неограничен достъп до ресурси и видеа от учебните занятия

380 лв.

Изпит на един курс

Записване за изпитна дата

Явяване на следващият изпит за един курса и издаване на сертификат

20 лв.

Йордан Даракчиев

Преподавател

Йордан Даракчиев е програмист и преподавател по призвание. Завършил е софтуерната академия на Телерик и от тогава работи като freelancer и води обучения за софтуерни инженери – от напълно начинаещи до професионалисти. Обича да се бори с трудни задачи и да предлага елегантни решения. Ученето на нови технологии му е ежедневие. Освен програмирането и алгоритмите, другата му страст е астрономията. В момента учи магистратура по астрофизика в СУ.