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
Онлайн на живо и на запис
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.
07 януари 2027
начало на курса
5.6/6 оценка
2330 курсисти
8 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 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:
283.60 лв. / 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
Яна Костова
Много съм доволна от курса! Лекторите са внимателни, обясняват с примери и винаги са готови да отговорят на въпросите ми.
Теодора Романова
Преподавателите са много добре подготвени и показват невероятен професионализъм. Много съм доволен от обученията!
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.
Росица Костова
Чувствам се страхотно, защото успях да преборя страха и несигурността, които бях натрупал в училище и университета. Само с две лекции и без да гледам второто упражнение направих всички задачи от първо и второ ниво. Тези от трето ниво ги спрях, понеже кода идва към 200 реда, въпреки, че системата ги оценява правилно. Поздравявам ви за начина на преподаване, на самата структура, обясненията с много примери и самия замисъл на нещата - кое от къде идва, защо идва и т.н.
Мехмед Алиев
Нямам никакви забележки - сериозен подход, професионално отношение, прецизно мислене, много добре!
Ваня Павлова
СофтУни е наистина страхотно място за обучение. Лекциите са много актуални, а преподавателите са много търпеливи и разясняват всяко нещо. Програмата е много добре организирана, което прави ученето приятно и лесно за следване.
Елена Георгиева
Чудесно организирано обучение, което ми помогна да разбера по-добре материята, въпреки че ми се стори по-трудно в началото, после успях да наваксам. Преподавателите са страхотни и се грижат за напредъка ни.
Стефан Панайотов
Благодаря на СофтУни за възможността да уча на моето темпо! Лекторите са много търпеливи и обясняват всичко по начин, който е лесен за възприемане, всички сме свикнали на друг тип учене от училище и това в СофтУни ми беше много по-удобно.
Антон Христов
Лекторката се справя страхотно, обяснява изчерпателно и с желание - нещо което много харесвам, когато някой ми преподава. Изключителна е и си личи, че и харесва това, което прави.
Даниел Христов
Структурата на курса беше много добра и изключително полезна. Преподавателите обясняваха всичко много внимателно и с пример, което ми помогна да разбера дори по-сложните теми, които иначе щяха да ме затруднят.
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
UPSKILL
24 август 2026
8 месеца
UPSKILL
AI and Machine Learning with Python Introduction
Програмата "AI and Machine Learning with Python" е разработена съвместно с водещи експерти по AI в България и цели да предостави на курсистите специфични знания и умения в революционната област на изкуствения интелект. Това им позволява да се развиват успешно като Deep Learning Engineer, Machine Learning Engineer, Applied Machine Learning Researcher, Data Scientist и други.
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.
виж повече
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.
Начало: 07 януари 2027
8 седмици
Онлайн на живо и на запис
Напреднал