курс

Deep Learning - декември 2025

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.

5.7/6 оценка

1841 курсисти

10 седмици

Напреднал

За кого е подходящ курсът?

Курсът е подходящ за хора с основни познания по програмиране, като са задължителни знанията по математика на ниво 12-ти клас. Желателен е опитът с елементи от "висшата" математика, както и познания по езика Python. В плюс са преминатите обучения Data Science и Machine Learning или подобни познания. Нужното ниво на английски език, необходимо за курса, трябва да отговaря на B2.

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

Теми

Resources

Course Introduction

Deep Learning Fundamentals

Transformers and Sequence Modelling

Generative Language Models

Vision Models

Language Model Training

Designing Custom Models

Deep Learning Research

Deep Learning in Production

Exam Preparation and Q&A

Regular Exam

Retake Exam

Виж всички теми

Сертификат след успешно завършване

След полагане на изпита и при оценка "Практика" равна или по-висока от 5.00, ще получите сертификат от СофтУни.

Цена на обучението:

280.00 лв. / 143.16 €

Йордан Даракчиев

Преподавател

Йордан Даракчиев е програмист и преподавател по призвание, един от най-добрите лектори в СофтУни. По образование е астрофизик, а по професионален път – технически обучител с фокус върху програмирането и изкуствения интелект. Йордан е създател на първата цялостна учебна програма по AI за неакадемични студенти в България. Над хиляда курсисти са преминали през неговите обучения, като много от тях днес работят успешно в сферата на data science и machine learning, включително на ръководни позиции. Йордан обича да се бори със сложни задачи и да намира ефективни, работещи решения. Често е бил водещ изследовател по проекти за стартъпи, компании и държавни институции, като извежда идеи „от нулата“ до работещи PoC или MVP решения. Основните му интереси са в областта на езиковите модели и компютърното зрение, а в работата си се фокусира върху разработване на инструменти за оценка на устойчивостта и справедливостта на моделите. Ученето на нови технологии е част от ежедневието му – така както и страстта му към астрономията.

5.7/6 оценка на курса

Тодор Петров

СофтУни предлага уникално удобство с онлайн лекциите. Мога да ги гледам, когато реша, и да регулирам темпото на обучението си, като ги забавям или ускорявам в зависимост от моите нужди. Това е чудесно, защото ми дава свобода да се съсредоточа върху трудните моменти.

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.

Кристина Василева

Лекторите тук не само преподават, но и мотивират! Материалът е чудесно структурирани и обяснен.

Иван Петров

Страхотен екип, страхотно и достъпно изработени материали, много полезна платформа! Meнторите много ми помоднаха, можех да обсъждам моите грешки и въпроси с тях постоянно, което ми помогна да напредвам с мое си темпо и без да се лутам да търся отговорите в интернет или в други източници.

Тодор Иванов

Обучението в СофтУни е много удобно! Мога да гледам лекциите онлайн по всяко време и да ги адаптирам към моето темпо. Ако не разбера нещо, просто натискам пауза и го преглеждам отново – така напредвах, без да имам натиск, че съм пропуснал нещо.

Лъчезар Петров

Лекциите на СофтУни ми позволиха да уча на свое темпо. Мога да ги гледам когато имам време и да ги забавя, ако нещо не разбера. Това е голямо предимство, защото мога да се съсредоточа върху важните моменти и да се уверя, че съм усвоила всичко.

Радостина Костова

Всичко беше добре организирано и подготвено. Нямам конструктивни забележки. Огромно благодарности на супер яките лектори и търпението, което имаха с нас.

Стефан Тодоров

Преподавателите са страхотни, пожелавам им да бъдат все така всеотдайни в работата си. Благодаря! Усилията им наистина се усещат и мотивират всеки курсист да дава най-доброто от себе си.

Виктория Петрова

Екипа за клиентско обслужване е страхотен, винаги съм получавала необходимите отговори - бързо, ясно и със страхотно отношение. Само след разговор с клиентското обслужване на СофтУни, не ми се е приисквало да се разрева или да счупя нещо от яд.

Златка Георгиева

Информацията в учебните материли е подбрана чудесно, особено за начинаещ в тази сфера - като мен. Разбира се, източниците на такава, не приключват до тук, но, като основа смятам, че е отлично.

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 курсът?

Записването в курса е отворено до 7 декември. Обучението стартира на 9 декември 2025 г. Подробен график на занятията можете да откриете в раздел "Теми".
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.
Какво представлява изпитът и кога ще се проведе?

Изпитът ще се проведе онлайн и се състои от практическа и теоретична част. Практическата част ще бъде под формата на курсов проект, който трябва да бъде предаден до 2 дни преди датата на защита - 14 и 15 февруари, а теоретичната част ще бъде под формата на тест, който ще се състои на 14 и 15 февруари.

<< Обратно към всички издания на курса "Deep Learning "