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 / 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.
5.6/6 оценка на курса
Кирил Маринов
Учебният материал в СофтУни е добре организиран и с ясни обяснения. Преподавателите са чудесни и винаги готови да помогнат, което създава много позитивна и ефективна учебна среда.
Стефан Тодоров
Преподавателите са страхотни, пожелавам им да бъдат все така всеотдайни в работата си. Благодаря! Усилията им наистина се усещат и мотивират всеки курсист да дава най-доброто от себе си.
Камен Стоянов
Лекторите в СофтУни правят обучението лесно и достъпно. Благодаря за възможността да уча с професионалисти! Препоръчах СофтУни на брат ми и той се записа, сега учи HTML.
Борислав Димов
СофтУни е невероятен избор за обучение, фен съм на организацията и съм преминал вече няколко обучения! Винаги учебният материал е поднесен ясно и логично, а преподавателите ни напътстват през целия процес.
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.
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.
Силвия Иванова
Благодаря на СофтУни, че предлага такова интевзивно и добре структурирано обучение! Лекторите горят за това, което преподават и това наистина мотивира. Надявам се следващото обучение да се справя по същия начин, имам 5,89 оценка на изпита.
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.
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.
Мария Николова
Изключително съм доволна от цялостната програма и организация на СофтУни! Това, което най-много ми допада, е че всички лекции могат да се преглеждат в удобен момент и собствено темпо (особено важно за работещите студетни). Много ви благодаря за страхотната възможност да придобивам нови знания в ръцете на невероятни ментори!
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.