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.
курс
Machine Learning - септември 2024
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.
5.6/6 оценка
2330 курсисти
11 седмици
Напреднал
За кого е подходящ курсът?
Курсът е подходящ за хора с основни познания по програмиране (променливи, конструкции за управление, списъци, функции) и знания по математика на ниво 12 клас. Желателно е студентите да имат познания по Python и елементи от "висшата" математика, като основи на статистиката и математически анализ. Нужното ниво на английски език, необходимо за курса, трябва да отговоря на B2.
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
- Работа с алгоритми, тестване и дебъгване
- Приложение на machine learning за лични и професионални цели
Теми
-
Resources -
Course Introduction -
Introduction to Machine Learning -
Linear and Logistic Regression -
Model Training and Improvement -
Tree and Ensemble Methods -
Support Vector Machines -
Clustering -
Dimensionality Reduction -
Introduction to Neural Networks -
Time Series -
Machine Learning in Production -
Exam Preparation and Q&A -
Regular Exam -
Retake Exam
Сертификат след успешно завършване
След полагане на изпита и при оценка "Практика" равна или по-висока от 5.00, ще получите сертификат от СофтУни.
Краен срок за записване: 31.12.2027 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
Цена на обучението:
180.00 лв. / 92.03 €
Йордан Даракчиев
Преподавател
5.6/6 оценка на курса
Траян Манолов
Много добро обучение! Лекторите дават изключително актуални примери, които правят материала много по-лесен за разбиране. Техният подход към обучението беше много обогатяващ и помогна за усвояването на нови концепции с лекота.
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.
Айлин Серафимова
Много съм доволна от обучението в СофтУни! Лекциите са онлайн и ги гледах когато имам време след работа или уикенда, което е супер, защото мога да ги забавя или повторя, ако не съм разбрала нещо. Преподавателите предоставят ясни обяснения, а самата платформа е много лесна за използване.
Петър Колев
Преподавателят ни обясни прекрасно, даде страхотни примери и начинът, по който преподава, е супер приятен. Усеща се колко добре владее материала и как умее да го поднесе по разбираем и увлекателен начин.
Йоана Иванова
Прекрасен лектор! Обяснява много добре, с нагледни примери, което прави усвояването на материала много лесно, с удоволствие слушам и с лекота следя мисълта!
Явор Милев
СофтУни е отличен избор за обучение в дигиталната сфера. Лекторите са не само добри професионалисти, но и изключително отзивчиви.
Димитър Николов
Като цяло всичко е повече от страхотно. Цялото изживяване, лектора и всичко е на отлично ниво. Продължавам с вас в следващия етап с огромно нетърпение и ентусиазъм.
Кристина Николова
Лекторът много добре представя информацията и отговаря изчерпателно на всички въпроси. Отлична оценка. Впечатляващо е колко търпение и внимание отделя, за да сме сигурни, че разбираме всичко.
Анна Петкова
Курсът е чудесен! Лекторът преподава материала с невероятно желание и ентусиазъм. Човек с енциклопедични знания в света на ИТ и невероятни мотивационни качества. Обяснява нещата по разбираем начин с достатъчни примери, за да онагледи материала, като оставя и достатъчно работа за самостоятелна подготовка, което оценявам много високо.
Кирил Маринов
Учебният материал в СофтУни е добре организиран и с ясни обяснения. Преподавателите са чудесни и винаги готови да помогнат, което създава много позитивна и ефективна учебна среда.
SoftUni 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 цялата сума, която сте заплатили. Таксата може да ви бъде възстановена до 14 дни след заплащане на таксата за курса.
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.
-
Как и къде ще се провеждат занятията?
Обучението е приключило, но имате възможност да се запишете за него, получавайки достъп до видеата и ресурсите към всяко едно занятие от програмата на курса. По този начин можете да усвоявате материала с удобни за вас темпо и време.
Начало: 10 септември 2024
11 седмици
Напреднал