Fan dasturini oʻzgartirish: Sunʼiy intellekt asoslari

II. Asosiy nazariy qism (maʼruza mashgʻulotlari)

2.1. Fan tarkibiga quyidagi mavzular kiradi:

Yangi maruza mavzusini qo'shish
1-ma'ruza. Sun’iy intellektga kirish.
2-ma'ruza. Mashinaviy o‘qitish asoslari.
3-ma'ruza. Neyron tarmoqlar va chuqur o‘qitish.
4-ma'ruza. Tabiiy tilni qayta ishlash.
5-ma'ruza. Mustahkamlovchi o‘qitish.
6-ma'ruza. Sun’iy intellektning axloqiy va ijtimoiy jihatlari.

III. Amaliy mashgʻulotlar boʻyicha koʻrsatma va tavsiyalar

3.1. Amaliy mashgʻulotlar uchun quyidagi mavzular tavsiya etiladi:

Yangi amaliy mashg'ulot mavzusini qo'shish
1-amaliy ish. Pythonda mashinaviy o‘qitish modelini yaratish
2-amaliy ish. Chiziqli regressiya algoritmini amalda qo‘llash.
3-amaliy ish. Neyron tarmoqni TensorFlow yoki PyTorch yordamida loyihalash.
4-amaliy ish. Tasvirlarni tasniflash uchun konvolyutsion neyron tarmoq yaratish.
5-amaliy ish. Tibbiyot yoki moliya sohasidagi ma’lumotlarni tahlil qilish.

V. Mustaqil taʼlim va mustaqil ishlar.

5.1. Mustaqil ishlar uchun quyidagi mavzular tavsiya etiladi:

Yangi mustaqil ish mavzusini qo'shish
1-mustaqil ish. Sun’iy intellektning tarixiy rivojlanishi va asosiy bosqichlari
2-mustaqil ish. Zaif, umumiy va kuchli SI tushunchalarini o‘rganish
3-mustaqil ish. SIning zamonaviy hayotdagi o‘rni va qo‘llanilishi
4-mustaqil ish. Nazoratli o‘qitish algoritmlarining turlari va xususiyatlari
5-mustaqil ish. Nazoratsiz o‘qitish usullari va ularning afzalliklari
6-mustaqil ish. Ma’lumotlar turlari va ularni SI loyihalari uchun tayyorlash
7-mustaqil ish. Neyron tarmoqlarning arxitekturasi va ishlash prinsipi
8-mustaqil ish. Aktivatsiya funksiyalarining turlari va ularga misollar
9-mustaqil ish. Chuqur o‘qitishda CNN va RNN tarmoqlarining farqlari
10-mustaqil ish. Tabiiy tilni qayta ishlashda BERT modelining o‘rni
11-mustaqil ish. Matnni qayta ishlashda tokenlash va lemmatizatsiya usullari
12-mustaqil ish. Kompyuterli ko‘rishda tasvirlarni tasniflash algoritmlari
13-mustaqil ish. YOLO algoritmining ob’ektlarni aniqlashdagi qo‘llanilishi
14-mustaqil ish. Mustahkamlovchi o‘qitishda agent va muhit o‘zaro ta’siri
15-mustaqil ish. Q-learning algoritmining asosiy tushunchalari va misollari
16-mustaqil ish. SIning tibbiyot sohasidagi amaliy qo‘llanilishi
17-mustaqil ish. Big Data va SI o‘rtasidagi integratsiya imkoniyatlari
18-mustaqil ish. SIning ijtimoiy ta’siri: Ish o‘rinlari va maxfiylik muammolari
19-mustaqil ish. SI loyihalarida axloqiy masalalar va ularni hal qilish yo‘llari
20-mustaqil ish. Pythonda TensorFlow yoki PyTorch yordamida oddiy SI modelini ishlab chiqish

VIII. Taʼlim texnologiyalari va metodlari

Quyidagi taʼlim texnologiyalari va metodlaridan foydalaniladi:

Texnologiyani tanlash

X. Adabiyotlar bilan ta'minlanganlik

Quyidagi asosiy adabiyotlardan foydalaniladi:

Asosiy adabiyot qo'shsh Update
Asosiy - 1. Xo‘jaqulov T.A., Malikova N.T. Sun’iy intellekt (O‘quv qo‘llanma). — T.: “Innovatsion rivojlanish nashriyot-matbaa uyi”, 2020. 216 b.

Asosiy - 2. Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson Education Limited. 2021, 1166 p.

Asosiy - 3. Kevin P. Murphy. Probabilistic Machine Learning: An Introduction. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press. 2022, 860 p. 7.2. Qo‘shimcha

Qo'shimcha adabiyot bilan ta'minlanganlik

Quyidagi qo'shimcha adabiyotlardan foydalaniladi:

Qo'shimcha adabiyot qo'shsh Update
Qo'shimcha - 1. Sadullayeva Sh.A., Yusupov D.F., Yusupov F. Sun’iy intellekt va neyronto‘rli texnologiyalar (O‘quv qo‘llanma). — T.: Mahalla va oila, 2022. – 192 b

Qo'shimcha - 2. Aurélien Géron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O‘Reilly Media. 2019 (2nd Edition). Page – 510.

Internet axborot manbalari bilan ta'minlanganlik

Quyidagi internet axborot manbalaridan foydalaniladi:

Internet axborot manbalari qo'shsh Update
Internet manbasi - 1. https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

Internet manbasi - 2. https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

Internet manbasi - 3. https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

Internet manbasi - 4. https://course.fast.ai/

Fan/modul uchun mas'ullar

Yangi muallif qo'shsh
Tuzuvchi - 1. N.M.Alimqulov - dotsent

Taqrizchilar

Yangi taqrizchi qo'shsh
Taqrizchi - 1. M.K.Mirzaaxmedov - Zahiriddin Muhammad Bobur nomidagi Andijon davlat universiteti Kompyuter injiniringi kafedrasi dotsenti, texnika fanlari falsafa doktori
Taqrizchi - 2. N.Kabulov - Qoʻqon universiteti Andijon filiali Kompyuter injiniringi va raqamli texnologiyalar kafedrasi mudiri, texnika fanlari doktori