Курсът “Машинно обучение (Machine Learning)” е специализирано обучение за професията “Програмист на изкуствен интелект” съгласно държавните общообразователни изисквания. Настоящата учебна програма е приложима както за професионалните гимназии, така и за други учебни заведения.
Учебна програма
Учебната програма по машинно обучение включва основи на машинното обучение (machine learning), обработка на естествен език (NLP) и обработка на изображения и машинно зрение.
Част 1. Машинно обучение: принципи, задачи, алгоритми
- Основни принципи: контролирано и неконтролирано учене, учене с подсилване
- Модели за машинно обучение (machine learning models)
- Aлгоритми за машинно обучение. Регресионни модели. Класификатори
- Обучение и усъвършенстване на модела. Данни за обучения и за тестване
- Дървета на решенията. Гори на решенията. Случайни гори на решенията
- Поддържащи векторни машини (Support Vector Machines, SVM)
- Клъстериране. Алгоритми за клъстериране
- Намаляване на размерността. Избор на характеристики. Извличане на характеристики. Анализ на главните компоненти (PCA)
- Платформи и библиотеки за машинно обучение. Работа с TensorFlow
Част 2. Изчислителна лингвистика и обработка на естествен език (NLP)
- Сегментация и токенизация. Векторизация и извличане на характеристики
- Лематизация. Стеминг. Векторизация. Близост между вектори
- Класификация на текст. Обобщение на текст. Генериране на текст
- Платформи и библиотеки за NLP. Работа с TensorFlow
Част 3. Обработка на изображения и разпознаване на образи
- Обработка на изображения. Алгоритми върху изображения. Филтри
- Библиотека OpenCV. Сегментация на изображения. Откриване на обекти в изображения и видео
- Машинно обучение и компютърно зрение. Платформи и библиотеки. TensorFlow
Част 4. Практически проект
Разработка и защита на практически проект по машинно обучение