Go to Top

Machine Learning and Generative AI

GPT models; Building a custom chatbot; Creating a new images with Generative AI models; Video generation

  • 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 30 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) and Text Generation (28 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
    • Text generation techniques, prompt engineering, retrieval augmented generation
    • Explainability and interpretability of LLMs
    • Hands-on: Building a custom chatbot

     

    Computer Vision and Image Generation (24 hours)

    • Basics of computer vision, image processing with AI
    • Overview of generative adversarial networks (GANs)
    • Introduction to autoencoders and variational autoencoders (VAEs)
    • Training GANs for image generation
    • Case studies: StyleGAN, DALL-E, and other image generation models
    • Hands-on: Creating new images with Generative AI models

     

    Video Generation Techniques (12 hours)

    • Introduction to video generation using recurrent neural networks
    • Overview of video prediction models
    • Hands-on: Implementing video generation using deep learning architectures

     

  • График на Курсове по Machine Learning and Generative AI

    Курсът е с обем от 108 учебни часа ( 3 месеца и половина )

    Следваща начална дата:

    13-ти май 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 понеделник и вторник. Край на курса: 12-ти август 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: 990 лв.

    Сумата на курса, може да се заплати разсрочено на две вноски. Първата  вноска от 600 лева се внася при записването, а втората вноска от 390 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