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.
Machine Learning - януари 2027
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.
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 курсистите 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 -
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 -
Dimensionality Reduction -
Exercise: Dimensionality Reduction -
Machine Learning Tools -
Exercise: Machine Learning Tools -
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: 05.01.2027 г.
Онлайн обучение в удобно за теб време и място
Практически изпит
Достъп до затворена група с курсистите
Доживотен достъп до лекции и ресурси
Помощ от ментор
Цена на обучението:
145.00 €
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.
5.6/6 оценка на курса
София Димитрова
Лекциите са ми много полезни, добавих знанията, които ми трябваха в работа. Лекторът има супер подход на преподаване. Кратки предговори преди всяко упражение, обяснение на по-трудните точки от кода и много конкретни и лесни за разбиране примери от ежедневието. С нетърпение чакам да продължа следващия курс.
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.
Калоян Иванов
Лекторите са наистина страхотни. Обясняват разбираемо. Активно търсят обратна връзка от аудиторията, което оценявам високо. Когато възникнат допълнителни въпроси им се обръща необходимото внимание в дълбочина.
Яна Костова
Много съм доволна от курса! Лекторите са внимателни, обясняват с примери и винаги са готови да отговорят на въпросите ми.
Валентин Христов
Курсът е много добър. Лекторът обяснява всичко детайлно, дава много от себе си и се стреми да отговори на всички въпроси при това изчерапателно и полезно. Аз лично съм много доволен, тъй като научавам полезни неща и нови тънкости в сферата. Благодаря много! Успех на цялото СофтУни!
Ахмед Мустафа
Лекторът преподава методично с реални примери, подробни и разбираеми обяснения. Задържа вниманието през цялата продължителност на занятията с позитивно настроение, чудесно чувство за хумор в правилните моменти. Използва добре планирани почивки за задържане на фокуса на студентите. Отговаря с детайли и аргументи на всяко едно запитване.
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!
Радостина Костова
Всичко беше добре организирано и подготвено. Нямам конструктивни забележки. Огромно благодарности на супер яките лектори и търпението, което имаха с нас.
Силвия Николова
Курсът беше прекрасен - много информативен и полезен. Нямам търпение за Advanced. Подобно на други колеги, много пъти ми се налагаше да гледам със закъснение лекциите и дори Q&A сесиите, поради работни и всякакви ангажименти. Благодарна съм за записите, можех да преслушам отново конкретно нещо по-лесно. За мен подходът и ясния изказ на лекторите беше страхотно нещо - успях да си изясня концепции и неща, които бях разглеждала и в миналото, но без успех. Много съм благодарна!
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.
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 14 януари).
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 5 януари. Обучението стартира на 7 януари 2027 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 ще се състои от практическа част, под формата на курсов проект, който трябва да бъде предаден до 23 февруари.
Обучението е част от:
AI and Machine Learning with Python - август 2026
AI and Machine Learning with Python Introduction
Програмата се състои от пет последователни обучения. Всеки от курсовете поетапно разкрива на курсистите тайните на изкуствения интелект - от математическите принципи, които го определят, през извличането на полезна информация от голямо количество данни, до обучението на машини да вземат решения.
Всеки курс включва практически упражнения и проекти, които позволяват на курсистите да прилагат усвоените концепции в реални сценарии и да развиват своите умения в областта на изкуствен интелект. Програмата се фокусира не само върху теоретичните аспекти на AI, но и върху практическото им приложение в различни сфери на живота и бизнеса. Курсистите ще имат възможност да изграждат и разработват разнообразни AI системи, които да решават реални проблеми и да променят начина, по който работят и функционират различни индустрии. След успешното завършване на програмата, участниците ще бъдат готови да се впишат в иновационната среда на AI и да допринесат за нейното развитие и напредък.