Update Mustaqilmavzulari: 541

1-mavzu. Sun’iy intellektning tarixiy rivojlanishi va asosiy bosqichlari

2-mavzu. Zaif, umumiy va kuchli SI tushunchalarini o‘rganish

3-mavzu. SIning zamonaviy hayotdagi o‘rni va qo‘llanilishi

4-mavzu. Nazoratli o‘qitish algoritmlarining turlari va xususiyatlari

5-mavzu. Nazoratsiz o‘qitish usullari va ularning afzalliklari

6-mavzu. Ma’lumotlar turlari va ularni SI loyihalari uchun tayyorlash

7-mavzu. Neyron tarmoqlarning arxitekturasi va ishlash prinsipi

8-mavzu. Aktivatsiya funksiyalarining turlari va ularga misollar

9-mavzu. Chuqur o‘qitishda CNN va RNN tarmoqlarining farqlari

10-mavzu. Tabiiy tilni qayta ishlashda BERT modelining o‘rni

11-mavzu. Matnni qayta ishlashda tokenlash va lemmatizatsiya usullari

12-mavzu. Kompyuterli ko‘rishda tasvirlarni tasniflash algoritmlari

13-mavzu. YOLO algoritmining ob’ektlarni aniqlashdagi qo‘llanilishi

14-mavzu. Mustahkamlovchi o‘qitishda agent va muhit o‘zaro ta’siri

15-mavzu. Q-learning algoritmining asosiy tushunchalari va misollari

16-mavzu. SIning tibbiyot sohasidagi amaliy qo‘llanilishi

17-mavzu. Big Data va SI o‘rtasidagi integratsiya imkoniyatlari

18-mavzu. SIning ijtimoiy ta’siri: Ish o‘rinlari va maxfiylik muammolari

19-mavzu. SI loyihalarida axloqiy masalalar va ularni hal qilish yo‘llari

20-mavzu. Pythonda TensorFlow yoki PyTorch yordamida oddiy SI modelini ishlab chiqish