Machine Learning - май 2026
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.

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 -
Linear Regression, Regularization and Testing -
Exercise: Linear Regression, Regularization and Testing -
Classification -
Exercise: Classification -
Unsupervised Learning, Clustering -
Exercise: Unsupervised Learning and Clustering -
Feature Engineering and Time Series -
Exercise: Feature Engineering and Time Series -
Anomaly Detection -
Exercise: Anomaly Detection -
MLFlow -
Exercise: MLFlow -
Exam Preparation and Q&A -
Regular Exam -
Retake Exam
За кого е подходящ курсът?
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 17 май. Обучението стартира на 19 май 2026 г.
Как и къде ще се провеждат занятията?
Определени сесии от курса се предоставят под формата на предварително записани видео уроци, които се качват в платформата по график, заедно с други учебни ресурси. Друга част от занятията се провеждат онлайн в реално време, като курсистите имат възможност да задават въпроси на преподавателя. Веднага след всяко занятие проведено в реално време, получавате достъп до записа и учебните ресурси. Подробен график на занятията по ден и час, както и формат на провеждане (на запис или онлайн в реално време), можете да откриете в раздел "Теми".
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 - 4 и 5 юли, а теоретичната част ще бъде под формата на тест, който ще се състои на 4 и 5 юли.
Ще получа ли сертификат след изпита?
След преминаване на изпита, ще придобиете сертификат от СофтУни, ако получите оценка над Мн. добър 5.00 от практическата част, а също така ще имате възможност да получите държавно признато "Удостоверение за професионално обучение", валидно в целия Европейски съюз. Изискванията за получаване на удостоверение можете да разгледате ТУК.

Колко струва обучението в курса и какво включва?
Онлайн
280 лв.Онлайн обучение с видео уроци, достъпни по всяко време
Доживотен достъп до видео записите и учебните ресурси
Помощ от ментор за усвояване на учебния материал
Достъп до затворена Facebook група с курсистите
Явяване на изпит (редовен), сертификат и удостоверение
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 третото занятие от курса (до 26 май).
Йордан Даракчиев
Преподавател
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.
