Deep Learning - февруари 2027
За кого е подходящ курсът?
Курсът е подходящ за хора с основни познания по програмиране (езикът Python е препоръчителен). Задължителни са знанията по математика на ниво 12-ти клас (желателен е и опитът с елементи от висшата математика). В плюс са преминатите обучения Data Science и Machine Learning или подобни познания като умения за събиране и анализ на данни, създаване и прилагане на модели за машинно обучение, използване на научения метод за вземане на решения, изграждане на цялостни проекти и решаване на задачи с помощта на статистически методи и алгоритми за машинно обучение. Нужното ниво на английски, 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 -
Deep Learning Fundamentals -
Exercise: Deep Learning Fundamentals -
Transformers and Sequence Modelling -
Exercise: Transformers and Sequence Modelling -
Vision Models -
Exercise: Vision Models -
Language Models -
Exercise: Language Models -
Deep Learning Research -
Exercise: Deep Learning Research -
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: 23.02.2027 г.
Онлайн обучение в удобно за теб време и място
Практически изпит и теоретичен тест
Достъп до затворена група с курсистите
Доживотен достъп до лекции и ресурси
Помощ от ментор
Цена на обучението:
€145.00 / 283.60 лв.
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.
5.7/6 оценка на курса
Нина Бояджиева
Преподавателите в СофтУни са невероятни! Много търпеливи и обясняват всичко с примери. Образованието тук е на високо ниво, аз продължавам напред в следващия курс и се надявам да успея да се справя, защото си заслужава.
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.
Тихомир Христов
Лекторът преподава страхотно, бавно и ясно, разбираемо с много примери. Даже остава доста след диапазона от посоченото за урока време, губейки от личното си време, за да ни покаже/предаде знанията си, за което едно голямо Браво.
Сабина Христова
Добър курс! Изключително професионални преподаватели и много полезни материали. Много съм доволна от целия курс.
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.
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.
Александър Стоянов
Винаги съм казвал, че сте страхотни. Ще го кажа и сега. Дори да не си намеря работа в Индустрията, само заради страхотна Ви енергия и страст, с която извършвате дейността, заслужавате суперлативи и комплименти. Продължавайте да дерзаете.
Мария Василева
Преподавателя е страхотен. Просто невероятен. Ще ми свършат суперлативите за него. Обяснява много подробно като обръща акцент върху малките детайли. Начини на представяне на домашно като предизвикателства, които изискват да се напънеш допълнително е невероятно добра идея и е страшно мотоивиращо и ангажиращо. Лектора дава много повече от предвиденото, затова оставам и гледам всяка една лекция на живо до край. Практиките и демотата са много подробни всеобхватни. Ангажиран е с аудиторията и дава допълнителни обяснения по разбираем начин.
Даниела Петрова
Страхотни сте, изключително съм щастлива и се записах за 3 обучения. Образованието е един от най-важните устои на едно общество, заедно със законите и здравеопазването, избрали сте страхотна кауза, благодаря!
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.
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 4 март).
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 23 февруари. Обучението стартира на 25 февруари 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 се състои от практическа част, под формата на курсов проект, който трябва да бъде предаден до 6 април.
ВАЖНО: За курсистите от модул AI and Machine Learning with Python - август 2026, изпитът включва както практическа част, така и теоретична част под формата на тест, който ще е с диапазон на провеждане между 3 и 6 април. Теоретичният изпит ще включва и материал от първите 4 курса в модула AI and Machine Learning with Python - август 2026 - Python Introduction for Data Science, Math Concepts for Developers, Data Science и Machine Learning.
ВАЖНО: За курсистите от модул AI and Machine Learning - септември 2026, изпитът включва както практическа част, така и теоретична част под формата на тест, който ще е с диапазон на провеждане между 3 и 6 април. Теоретичният изпит ще включва и материал от първите 3 курса в модула AI and Machine Learning - септември 2026 - Math Concepts for Developers, Data Science и Machine Learning.
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.