|
III. O‘quv rejada amaliy va laboratoriya mashg‘ulotlari nazarda tutilmagan
|
| bet | 3/5 | | Sana | 27.07.2024 | | Hajmi | 152,5 Kb. | | #268756 |
Bog'liq 1.17 Sun’iy intellekt asoslariIII. O‘quv rejada amaliy va laboratoriya mashg‘ulotlari nazarda tutilmagan
IV. Mustaqil ta’lim va mustaqil ishlar.
Mustaqil ta’lim uchun tavsiya etiladigan mavzular:
Sun’iy intellektning amaliy sohalari tahlili
Intellektual agentlaming turlari
Qidiruv algoritmlari va optimallashtirish masalalari
O‘yinlarda sun’iy intellekt elementlarini qo‘llash
Bilimlar bazasi turlari. Ekspert tizimlarida bilimlar bazasidan foydalanish
Ekspert tizimlaming qo‘llanilish sohalari
Noaniqliklarni taqdim etish uchun shartli ehtimollik: afzallik va kamchiliklari
Noravshan to‘plamlar ustida amallar va ularning xossalari
Noravshan mantiqda ishonchlilik koeffitsientlari
Fuzzy CLIPS instrumental vositasida noravshan mantiq modellarini qurish
Sun’iy neyron tarmoqlari modeli
Nutqni tanib olish masalalarida neyron tarmoq modellari va algoritmlari
Vaqtli qatorlarni bashoratlashda neyron tarmoq modellari va algoritmlari
Tasvirlarni tanib olish masalalarida neyron tarmoq modellari va algoritmlari
15.Optimallashtirish masalalarida genitik algoritmning qo‘llash
16.O‘qitish natijalarini tahlil qilish. Mashinali o‘qitishda uchraydigan o‘qitish xatoliklari. Underfitting va Overfitting muammosi.
Neyron tarmoqlarini o‘qitish uchun genetik algoritmdan foydalanish
Mashinani o‘qitish modellari. Chiziqli va polinomial modellardan foydalanish
Neyron tarmoqlarida CNN (Convolutional Neural Networks) usulidan foydalanish
TensorFlow paketi asosida mashinani o'qitish modellari
Keras paketi asosida chuqur o‘qitish modellarini qurish
Mustaqil o‘zlashtiriladigan mavzular bo‘yichatalabalartomonidan mustaqil ishlami tayyorlash va uni taqdimot qilish uchun tavsiya e'tiladi.
|
|
|
| |
