Deep Learning – ноември 2018
Loading...

Deep Learning – ноември 2018

30 октомври 2018 16 декември 2018 7 седмици 9 кредита
Deep Learning – ноември 2018 icon

За курса

Умения, които ще придобиеш

  • 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
  • Умение за дебъгване на проблеми при строенето на ML модели
  • Деплойване на модел в production среда
  • 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
  • Умение за дебъгване на проблеми при строенето на ML модели
    Деплойване на модел в production среда

Теми

*Моля, докладвайте само грешки в материалите към лекцията. За всякакъв друг тип грешки, свързани със системата, използвайте формата за обратна връзка."

*
*
*

Курсът е подходящ за хора с предишен опит в програмирането на Python (на ниво Programming Basics) и Jupyter Notebook. Изискват се покриване на курсовете Math Concepts for Developers и Machine Learning или еквивалентни познания.

Докога мога да се запиша и кога стартира курсът?

Записването за курса е отворено до 27 октомври. Обучението стартира на 30 октомври 2018 г. и завършва със защита на самостоятелен практически проект на 16 декември 2018 г.

Как мога да се запиша?

За да се запишете за курса, кликнете ТУК или на оранжевия бутон "ЗАЯВЕТЕ УЧАСТИЕ" и следвайте стъпките. След като заплатите за курса, вие ще бъдете записани в него.

Кога и къде ще се провеждат занятията?

Занятията ще се провеждат в сградата на Софтуерния университет всеки вторник от 18:30 в зала Knowledge.

Какви са формите на обучение?

Имате възможност да изберете дали да се обучавате в присъствена или онлайн форма на обучение:

  • Присъствена:  Ако запишете присъствена форма имате възможност да посещавате занятията на място в СофтУни, да участвате в лабораторни упражнения в учебната зала, ще имате достъп до всички видео лекции и материали от курса, както и възможност да предавате своите домашни за проверка. Ще можете също да контактувате лично с лектор или асистент, когато срещнете затруднения.
  • Онлайн: Ако запишете онлайн обучение имате достъп до всички видео лекции и материали от курса, както и възможност да предавате своите домашни за проверка. 

*Препоръчително е да носите собствен лаптоп, ако сте записани в присъствена форма на обучение.

Certificate

Какво представлява практическият изпит на края на курса и ще получа ли сертификат?

Изпитът след обучението ще представлява задание за самоподготовка, което се защитава пред комисия. Заданието ще представлява защита на самостоятелен практически проект, в който студентите ще трябва да покажат самостоятелна работа по въпрос, включващ обработка и моделиране на данни. Изпитът ще се проведе присъствено в учебната зала. Всички, преминали го могат да получат официален сертификат от СофтУни, ако получат оценка над много добър (5.00)

Колко струва обучението в курса? 

За курса се заплаща еднократна такса, включваща присъствено или онлайн обучение в СофтУни и възможност за явяване на изпит и издаване на сертификат.

Форма на обучениеВключваЦена
Присъствено

Записване за курса

  • Присъствие на всички учебни занятия
  • Достъп до ресурси и видеа от учебните занятия
  • Явяване на изпит и издаване на сертификат
  • Контакт с лектор или асистент
Записването в присъствена форма ще бъде отворено до изчерпване на местата в учебната зала
180 лв.
Онлайн

Записване за курса

  • Достъп до ресурси и видеа от учебните занятия
  • Явяване на изпит и издаване на сертификат
160 лв.
quality-guaranteed

СофтУни ви дава 100% гаранция за качеството на този курс. 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 сумата, която сте заплатили. Таксата може да ви бъде възстановена до третото занятие от курса (до 12-ти ноември). 

Преподавател

iordan_93 avatar