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

Милен Георгиев

Леторът преподава с яснота, последователност и внимание към детайла, което силно улеснява усвояването на материала. Изключително ми хареса как поднася информацията – спокойно, професионално и с уважение към всеки един от нас. Лекциите не само ми помогнаха да разбера по-добре технически сложни теми, но и бяха изключително полезни в трудни моменти от курса, когато се чувствах объркан. Благодарение на стила на преподаване и отношението на лектора, се чувствах окуражен и уверен да продължа напред с разбиране.

Борис Кънчев

Обучението в СофтУни е перфектно за хора, които имат натоварен график като мен. Лекциите са онлайн и ги гледам на запис, когато имам време. Мога да ги повторя и да ги забавям, ако нещо ми е трудно, което прави ученето много по-лесно.

Иванка Тодорова

Лекторите в СофтУни са изключителни. Програмата е много добре организирана и лесно усвояема. Много съм доволна от обучението, защото не само че научих много, но и се почувствах добре подкрепена през цялото време от менторите, които ни отговаряха в рамките на 24 часа.

Димитър Николов

Като цяло всичко е повече от страхотно. Цялото изживяване, лектора и всичко е на отлично ниво. Продължавам с вас в следващия етап с огромно нетърпение и ентусиазъм.

Светослав Тодоров

Благодарение на СофтУни започнах да разбирам много повече за IT сферата и как да прилагам знанията си на практика. Това ми помогна професионално да обогатя умения и веднага имах ползи в работата.

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.

Димитрина Ангелова

Курсът беше перфектно организиран, с ясни обяснения и много полезни примери. Благодарности на преподавателя!

Теодора Романова

Преподавателите са много добре подготвени и показват невероятен професионализъм. Много съм доволен от обученията!

Марина Николова

Преподавателите в СофтУни наистина се грижат за нашето разбиране и напредък. Въпросите ми получаваха бързи и ясни отговори. Програмата беше поднесена много добре!

Мехмед Алиев

Нямам никакви забележки - сериозен подход, професионално отношение, прецизно мислене, много добре!

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 "