Machine Learning and Generative AI

Представяне на курса по “Machine Learning and Generative AI”:

Машинното обучение (Machine Learning) е дисциплина, която като под-направление на Изкуствения Интелект набира изключително голяма популярност през последните години и намира все повече приложения в бизнес средите.

Този курс има за цел да покрие основите на машинното обучение и да се потопи дълбоко в настоящите горещи теми за генеративния AI, включително големи езикови модели (LLM) като GPT и генериране на изображение/видео съдържание.

Темите, представени в настоящият курс са разработени от професионалист с повече от 10 години опит в областта.

Предварителни изисквания:

Основно разбиране на програмирането на Python, линейна алгебра и теорията на вероятностите.

Какво ще научите по време на курса:

Във въвеждащите теми се представят необходимите инструменти, които ще бъдат използвани: iPython, JupiterNotebook, Pandas, scikit-learn и др.

Разглеждат се основните алгоритми за Машинно Обучение с учител (Supervised Machine Learning), илюстрирани с множеството примери, но не оставаме на ниво “този код прави това”. Опитваме се да разберем как и защо се случва “магията”, като се обясняват математическите средства, които основополагат дадения алгоритъм. В края на всяка тема анализираме предимствата и недостатъците на разглеждания алгоритъм и дискутираме възможните му приложения за решаване на реални задачи.

В края на курса, се представят накратко и някои аспекти от обучението без учител (Unsupervised Learning), както и въведение в Изкуствените Неврони Мрежи (Artificial Neuron Networks), като модерни тенденции в развитието на т.нар. Deep Learning.
Накратко се представят и основите на Обработка на Естествен Език (Natural Language Processing) – модерна дисциплина, в която Машинното Обучение намира изключително голямо приложение. Курсистите ще приложат на практика усвоените знания, като обучат собствен модел за разпознаване на емоциите (Sentiment Analyses) в коментарите на дадена Facebook страница.

По време на курса, курсистите ще имат възможност да разработят самостоятелно, като курсов проект, модел за машинно обучение върху избрана от тях тематика. Успешната защита на проекта, както и решаването на множеството задачи за самостоятелна подготовка давани след всяка тема, ще бъдат основание за издаване на сертификат.

Мащаб на групата:

Обучението се провежда в малка ( бутикова ) група, ограничена до 8 участника, с цел много повече индивидуално внимание на лектора към курсистите по време на практическите упражнения.

Кариерно консултиране ( безплатно ):

При желание нашата агенция за подбор на кадри ще ви помогне да опознаете ИТ индустрията (компаниите и профила на търсените от тях кадри, какви възможности предлагат за професионално развитие на своите служители, възнаграждения , работна атмосфера, технологии с които работят и още).

Ще ви разкажем и посъветваме върху какво да наблягате по време на интервю за работа.

Услугата е напълно безплатна за всички завършили курсисти на центъра.

Издаване на Сертификат:

В края на обучението се държи тест или се предава практически проект, според преценка на преподавателя. Всеки курсист, който успешно се справи с поставената финална задача, може да заяви на office@progressbg.net, да му бъде издаден Сертификат. Таксата за издаване е 60 лева.

Course Agenda:

Introduction to Machine Learning (8 hours)

• Overview of machine learning, types of machine learning (supervised, unsupervised, reinforcement learning)
• Essential Python libraries for ML (NumPy, Pandas, Matplotlib)

Introduction to Neural Networks and Deep Learning (12 hours)

• Fundamentals of neural networks
• Deep Learning concepts
• Introduction to TensorFlow and PyTorch

Fundamentals of Generative AI (24 hours)

• Understanding generative AI and its significance
• Overview of generative models and how they work
• Ethical considerations and societal impacts of Generative AI
• Tools and libraries: PyTorch, Hugging Face
• Hands-on: Fine-tuning a pre-trained model using parameter-efficient fine-tuning (PEFT)

Fundamentals of Large Language Models (LLMs)  (16 hours)

• Basics of natural language processing (NLP)
• Introduction to recurrent neural networks (RNNs) and transformers
• Deep dive into LLMs: architecture, training, and applications
• Introduction to GPT (Generative Pre-trained Transformer) models
• Case studies: GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), LLaMA (Meta), and other prominent language

График на Курсове по Machine Learning and Generative AI

Следваща начална дата:

15-ти октомври 2024г. (вечерна  форма на обучение от 19:00 до 22:00 часа, което са 4 учебни часа с 20 минути почивка). Часовете ще се провеждат всеки вторник и четвъртък. Край на курса: 03-ти декември 2024г.

Обучението се провежда в група до 8-м курсисти, като всеки от тях може да избира между:

• присъствена форма –  на място в учебна зала на пл. Славейков.
• или да се включи онлайн от вкъщи през нашия Zoom business account.

Цена и записване за курса:

Цена: 550 лв.

Записване за курса Machine Learning

Допълнителни условия:

• Записването се извършва единствено по банков път, моля погледнете номера на банковата сметка по-долу.

Номер на банкова сметка:
IBAN:BG49CECB979010E2257300
BIC:CECBBGSF
Получател: Прогрес 2013 ЕООД
Основание за плащане: наименованието на записания курс и началната дата на обучението
(например – Курс по Java от 15.10.22г. )

Изпратете ни платежното нареждане ( снимано/сканирано ) на email: office@progressbg.net или на Viber. След това ще получите допълнителна информация от екипа.

Преподаватели