|
Tasdiqlayman” Qarshi innovatsion ta’lim universiteti rektori L. T. Raxmonov
|
| bet | 2/5 | | Sana | 27.07.2024 | | Hajmi | 152,5 Kb. | | #268756 |
Bog'liq 1.17 Sun’iy intellekt asoslariFan/modul kodi
FOAI16MBK
|
O‘quv yili
2025-2026
|
Semestr
4
|
Kreditlar
6
|
Fan/modul turi
Majburiy
|
Ta’lim tili
O‘zbek
|
Haftadagi dars soatlari
4
|
1
|
Fanning nomi
|
Auditoriya mashg‘ulotlari (soat)
|
Mustaqil ta’lim (soat)
|
Jami yuklama
(soat)
|
Sun’iy intellekt asoslari
|
60
|
60
|
120
|
|
I. Fanning mazmuni
Fanni o‘qitishdan maqsad - fan talabalami nazariy bilimlar, amaliy ko‘nikmalalar, sun’iy intellekt tizimlarini qurishning zamonaviy usul va vositalarini shakllantirish vazifalarini bajaradi.
Fanning vazifasi - fan talabalami nazariy bilimlar, amaliy ko‘nikmalalar, sun’iy intellekt tizimlarini qurishning zamonaviy usul va vositalarini shakllantirish vazifalarini bajaradi.
|
|
II. Nazariy qism (ma’ruza mashg’ulotari)
II. I. Fan tarkibiga quyidagi mavzular kiradi:
mavzu. Sun’iy intellektga kirish. Asosiy tushunchalar va sohalarda qo'llanilishi.
Kirish. Fanning asosiy mazmunini keltirish. Sun'iy intellektning asosiy xususiyatlari va imkoniyatlari. Kompyuter ko‘rishi va ovozni tanish tizimlarida sun’iy intellektning o‘mi.
mavzu. Ma’lumotlar va bilimlar bizasi. Bilimlarni ifodalash modellari.
Ma'lumotlar va bilimlar bazasi. Bilimlar turlari va ulaming qo‘llanilishi. Bilimlami qurish strukturasi va bosqichlari. Ma’lumot-axborot-bilim. Bilimlarni ifolalash modellari. Bilimlar bazasini ishlab chiqish usullari
mavzu. Bilimlarni taqdim etish. Mantiqiy, produksion va freym model. Bilimlar interpretatori.
Bilimlami ifodalash modellari. Bilimlami taqdim etish. Mantiqiy, produktsion va freym model. Bilimlar interpretatori. Qaror qabul qilish tizimlar xususiyatlari. Chiqarish mashinasi va mexanizmi.
mavzu. Freym va semantik modellar.
Freym modellarni yaratish, semantik tarmoq orqali bilimlami hosil qilish
mavzu. Noravshan mantiq nazariyasi.
Noravshanlik tushunchasi. Noravshan mantiq asosiy xususiyatlari va imkoniyatlari. Mantiqiy o’zgaruvchilar. Noravshan to’plamlar. Fuzzy CLIPS
Noravshan to’plamlar ustida amallar va ulaming xossalari. Tegishlilik funksiyasini hisoblash. Tegishlilik funksiyasining grafik ifodalanishi.
mavzu. Ekspert tizimlari va ularning turlari.
Ekspert tizimlar tushunchasi, asosiy xususiyatlari va ulaming turlari. Ekspert tizimlarining asosiy kompanentalari. Ekspert va bilimlar injineri. Ekspert tizimlarining umumiy tuzulishi. Foydalanuvchining intelektual interfeysi. Ekspert tizimlarida noravshan mantiqning qo‘llanilishi. Noravshan mantiq arxitekturasi. Noravshan mantiq ishlatiladigan ekspert tizimlari.
mavzu. Mashinali o‘qitish tushunchasi. Asosiy tushunchalar.
Sun'iy intellekt tizimlarida mashinani o‘qitish tushunchasi. Mashinali o'qitish tizimlar turlari. Mashinani o’qitishning asosiy muammolari. O‘qitish masalasi. Mashinani o'qitish jarayonining bosqichlari. Mashinali o‘qitish turlari.
mavzu. Mashinali o‘qitish usullari va algoritmlari. Regressiya va sinflashtirish.
Regressiya modelini qurish. Chiziqli regressiya modelini qurish. Polinomial regressiya modeli. Sinflashtirish masalasi. Logistik regressiya
mavzu. Neyron tarmoq va uning asosiy vazifasi. Perceptron.
Sun’iy neyron tarmoqlari va uning elementlari. Neyrokompyuterlar. Perceptron. Ko‘p qatlamli perceptron. Neyron tarmoqlami qo‘llanish sohalari. Timsollami tanish tizimlari. Nutqni vatasvirlami tanib olish masalalarida neyron tarmoq modellari va algoritmlari.
mavzu. Neyron tarmoqlarining turlari va ularning ishlash tamoyillari.
Neyron tarmoqlarining turlari va ularning ishlash tamoyillari. Neyron tarmoqlaridagi hisoblashlaming matematik asoslari. Og‘irlik koeffitsientlari. Sodda va murakkab neyron tarmoqlar. Ko‘p qatlamli neyron tarmoqlari va ulami o'qitish masalalari
mavzu. Neyronlarning faollashuv funksiyalari.
Neyronlardan chiquvchi qiymatlarni normallashtirish, sigmoid, softmax, tanh, ReLU faollashtirish funksiyalari
mavzu. Neyron tarmoqlarini o'qitish algoritmlari.
Sodda va murakkab neyron tarmoqlarida o‘qitish masalasi. Neyron tarmoqini o‘qitish uchun o‘rgatuvchi tanlanmani hosil qilish. O‘rgatuvchi tanlanmaga dastlabki ishlov berish. Neyron tarmoqlarini dasturlash uchun kutubxona va ffamework lar.
mavzu. Ko‘p qatlamli neyron tarmoqlar va ularni o‘qitish masalalari.
Ko‘p sathli neyron tarmoqlarini qurish. Ko‘p sathli neyron tarmog‘ida kiruvchi, chiquvchi va yashirin sathlar. Chuqur o‘qitish asosida yechiladigan masalalar. Neyron tarmoqlarini qurishda turli arxitekturalardan foydalanish.
mavzu. Neyron tarmoqlari va chuqur o‘qitish algoritmlari.
Chuqur o‘qitish masalasi va uning turlari. Ko‘p qatlamli neyron tarmoqlari asosida chuqur o‘qitish masalasini yechish. Tasvirlarda sinflashtirish masalasini yechishda chuqur o‘qitish imkoniyatidan foydalanish. Chuqur o'qitish bosqichlari. Chuqur o‘qitish neyron tarmog‘i turlari.
mavzu. Takroriy (rekurrent) neyron tarmoqlar.
Takroriy neyron tarmoqlar. Takroriy neyron tarmoqlarining ishlash tartibi, turlari, RNN, LSTM, GRU arxitekturasi, qo‘llanish sohalari.
mavzu. Svyortkali neyron tarmoqlar.
Svyortkali neyron tarmoqlar. Svyortkali neyron tarmoqlarining (Convolutional Neural Network - CNN) ishlash tartibi, turlari, qo‘llanish sohasi
mavzu. Relaksatsion neyron tarmoqlar.
Relaksatsion neyron tarmoqlarining ishlash tartibi, turlari, qo‘llanish sohasi, Hopfield va Kohonen neyron tarmoq arxitekturalari
mavzu. Chuqur neyron tarmoqlar.
Turli arxitekturadagi neyron tarmoqlami birlashtirish tamoyili. Chuqur neyron tarmoqlar arxitekturalari. End-to-End modellar. Chuqur neyron tarmoqlarining qo‘llanish sohalari.
mavzu. Sun’iy intellekt sohasida qo‘Ilanadigan zamonaviy python kutubxonalari.
Skleam kutubxonasidan foydalangan holda mashinali o'qitish masalalarini yechish. Tensorflow kutubxonasidan foydalangan holda sodda va murakkab neyron tarmoqlarni qurish. Keras kutubxonasi, keras sinf ob’ektlari bilan ishlash, kerasda neyron tarmoq qurish fimksiyalari.
mavzu. Tasvirlarni sinflashtirish uchun chuqur neyron tarmoq arxitekturasini loyihalash.
Tasvir tuzulishi, tasvirlarni filtrlash orqali xususiaylami ajratish algorimlari, mavjud tarvirlami sinflashtirish neyron tarmoq arxitekturalari tahlili, neyron tarmoq arxitekturasini loyihalash.
mavzu. Nutqni tanish tizimini chuqur neyron tarmoqlari yordamida yaratish bosqichlari.
Nutqni tanish tizimlari klassifikatsiyasi, nutq signalining asosiy xususiyatlari, nutq korpusi tushunchasi, chuqur neyron tarmoq arxitekturasini loyihalash.
|
|
| |
