Go to Top

Machine Learning

a sub-field of artificial intelligence

  • Преставяне на курса по Machine Learning:

    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.

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

    За кого е подходящ курсът:

    Курсът е подходящ за хора с основни познания по програмиране (желателно на езика Python).

    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 30 лева.

     

  • Учебна програма:

    Course Overview – 2 study hours
    About the course and the online resources being used.
    What you have to know/recap before starting the course?
    Mathematics in Machine Learning – an Overview
    What you’ll learn and achieve.

    Introduction to Machine Learning – 2 study hours
    Machine Learning and Big Data, Deep Learning, Data Science and Artificial Intelligence – framing the concepts.
    Machine Learning application in today’s real world.
    The Machine Learning process.

    Machine Learning Tools – Set up the environment – 6 study hours
    Why Python?
    Set up python, numpy, pandas, scikit-learn, Jupyter Notebooks, matplotlib.
    Git && GitHub.
    Test it with the Demo Project

    Share and present your project with Jupyter Notebooks – 4 study hours
    Getting started.
    Basic operations.
    JupyterLab – the next-generation web-based user interface for Project Jupyter.
    Upload your Jupyter Notebook to GitHub.
    Interact and share your Notebooks through Binder

    Data analysis with NumPy and Pandas (in Jupyter)1 – 0 study hours
    NumPy Ndim Arrays
    Pandas Data Structures (Series, DataFrame)
    Create DataFrames from various data file formats (json, csv, sql)
    Simple DataFrames manipulations.

    Data visualization with Mathplotlib and Pandas – 2 study hours
    Matplotlib overview (from really high perspective)
    Histograms.
    Density Plots.
    Correlation Matrix Plot.
    Scatterplot Matrix.
    Customizing labels and colors.

    Overview of Machine Learning Techniques – 1 study hours

    Supervised Learning Overview – 3 study hours
    Classification models.
    Predictions with Regression models.
    Generalization in Machine Learning.
    Feature Engineering
    The problems of Overfitting and Underfitting.

    Get deep into ML Process – build our first model (Iris Flower Classifier) – 4 study hours
    Revise the ML Process
    Check the prerequisites
    Build our first model (Iris Flower Classifier) with scikit-learn
    The k-Nearest Neighbors algorithm.
    Pros and cons of k-Neighbors classification.

    Linear models for Classification and Regression – 4 study hours
    Regression Models in Machine Learning.
    Linear Regression or ordinary least squares.
    Mean Squared Error and Bias-variance decomposition.
    Linear models for classification.
    The Logistic Regression Algorithm.
    Multi-class classification with Linear models.
    Experimenting with Generalized Linear Models in Scikit-learn.
    Pros and cons of Linear Models.

    Naive Bayes classifiers – 4 study hours
    A gentile introduction to probability theory
    Conditional probability
    The Bayes’ theorem
    Gaussian Naive Bayes.
    Multinomial naive Bayes.
    Bernoulli naive Bayes.
    Pros and cons of Naive Bayes classifiers.

    Decision Trees – 4 study hours
    Representing algorithms with Decision Trees.
    Selecting the best feature to split the tree on.
    Recursive Binary Splitting.
    DecisionTreeClassifier in Scikit-learn.
    Building a Decision Trees Model for Credit Approval application.
    Pros and cons of Decision Trees.

    Support Vector Machines (SVM) Algorithms – 4 study hours
    Overview of Support Vector Machines.
    Support Vector Machines Classification.
    Maximizing the Margin between classes.
    Pros and cons of SVM.

    The art of Features Engineering – 2 study hours
    Feature extraction.
    Feature transformation.
    Feature selection.

    Model Evaluation and Optimization – 2 study hours
    Regularization.
    Cross-validation.
    Grid Search.

    Unsupervised Learning – 4 study hours
    What problems can we solve with Unsupervised Learning.
    An overview of (PCA) principal component analysis.
    Overview of Clustering Algorithms.
    Demo for K-means Clustering with scikit-learn.

    A gentile introduction to Artificial Neural Networks (ANN) – 4 study hours
    How ANN works?
    The Perceptron.
    Simple demo for Perceptron Learning Algorithm with Python.
    Towards Deep Learning.

    Machine Learning for Natural Language Processing (NLP) – 4 study hours
    Building feature vectors from text documents (“bags of words” representation).
    Transform the features: Stemming, Stop-words removal.
    Normalise the features: using TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency)
    Train a linear model to perform categorization.
    Evaluate the model performance on the test set.
    Parameter tuning and optimisation.

    Build from scratch: Sentiment Analysis on Facebook Posts – 6 study hours
    Get a Facebook group comments using the Facebook Graph API.
    Analysing and preparing the data.
    Transform and normalise the features.
    Train a linear model to perform categorization.
    Evaluate the model performance on the test set.

  • График на Курсове по Machine Learning

    Курсът е с обем от 72 учебни часа ( 2 месеца и половина )

    Следваща начална дата:

    05-ти март 2024 г. (вечерна форма на обучение от 19:00 до 22:00 часа, което са 4 учебни часа с 20 минути почивка). Занятията ще се провеждат всеки вторник и четвъртък. Край на курса: 02-ри май 2024г.

    Цена и записване за курса:

    Цена: 780 лв.

    Сумата на курса, може да се заплати разсрочено на две вноски. Първата  вноска от 500 лева се внася при записването, а втората вноска от 280 лева до 30 дни от началото на обучението.

  • Записване за курса Machine Learning

      Форма на обучение:

      Вариант на обучение:

      От къде научихте за нас:

      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

      Ива Емилова Попова

      инж. Ива Попова преподавател по Компютърните технологии и софтуерното инженерство съпътстват целия живот на Ива Попова. Сблъсква се с тях още в началото на 90-те години, когато завършва средното си образование в единствената за България тогава специализирана професионална гимназия в областта на Компютърните Системи ‐ УКТЦ в гр. Правец. След това продължава в ТУ‐София като магистър‐инженер по Компютърни Системи и Технологии.
      През последната година от магистратурата й, в далечната 2002ра година, се поражда интереса й към областта на Изкуствения Интелект и продължава с 4 годишно обучение като докторант по Системи с Изкуствен Интелект, имайки възможността да работи с един от пионерите на ИИ в България ‐ проф. Людмил Даковски. Фокусът на дисертацията й е върху приложението на Машинно обучение и Обработка на Естествен Език при персонализирани търсещи системи в Уеб
      пространството.
      Именно като докторант в ТУ‐София Ива започва, а след това и продължава, преподавателската си кариера като асистент по дисциплините “Изкуствен Интелект и Експертни Системи”, “Програмиране в Интернет”, “Програмни Езици”.
      Интересът й към Уеб технологиите още през 2008-ма я отвежда като програмист в един от първите електронни магазини в България ‐ store.bg. Продължава професионалното си развитие в корпоративния свят, работи като софтуерен инженер и Уеб програмист в множество международни компании ‐ Comp‐tel, Internet Securities, Datamax, Experian. След няколко години като старши програмист и ръководител на софтуерен екип, Ива започва freelance практика, което й позволява всеобхватно да прилага и обогатява уменията си в най‐модерните аспекти на Уеб Технологиите и Изкуствения Интелект.
      Въпреки че се радва на признанието от доволни клиенти, истинско удовлетворение в работата получава от споделянето на знания и опит. Твърдата й увереност, че Компютърните Технологии са за всеки и трябва да бъдат разбираеми за всеки я отвежда през 2016-та година в Компютърно образователен център Progress, където и до днес подготвя и провежда множество курсове по Front‐End Development, Python, JavaScript и Machine Learning.

      Програмни езици: JavaScript, TypeScript, Python, Perl, PHP, C++

      Бази Данни: MySQL, PostgreSQl, MongoDB, Neo4j Graph Database

      Уеб Технологии: HTML5, CSS3, React, Angular, Node.js

      Машинно обучение: pandas, scikit‐learn, NLTK, tensorflow, …

      Изкуствен Интелект: Natural Language Processing, LLMs, Information Retrieval, Ontologies, Expert Systems,
      Neural Networks.

    Leave a Reply

    ЧАСТ ОТ НАШИТЕ ДОВОЛНИ КЛИЕНТИ

    референция
    референция
    референция
    референция за проведен компютърен курс
    референция за проведен компютърен курс
    kurs za obshtinska banka
    kurs proveden na obb
    референция за проведен компютърен курс
    референция
    референция за проведен компютърен курс
    kurs za allianz
    референция
    референция за добре проведено компютърно обучение
    референция
    obuchenie na baumax1
    референция
    референция
    BankThatMatters UCB BG logo Sep2017
    ВИЖ ПОВЕЧЕ