|
Tuzuvchi: N. N. Davlatova
|
| Sana | 06.05.2023 | | Hajmi | 16.23 Kb. | | #56969 |
Bog'liq 3 ta list Kelajak-kasblari TZ (1), joy, algaritm amaliyyu, 16-МАВЗУ, salom, 7AAAA, huquqdan test, 1-amaliy mashg’ulot. Sqlda so\'rovlar bilan ishlash, arxivlash, Fayllarni arxivlash jarayoni, Fayllarni siqish, Lecture-16, KASBIY MA’NAVIYAT KURSINING PREDMETI, @iBooks Bot ehtimollar nazariyas
Mazkur uslubiy ko’rsatma Oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligining 202_ yil _______dagi ____-sonli buyrug‘i bilan tasdiqlangan o‘quv reja va dastur asosida tayyorlandi.
Tuzuvchi:
|
N.N.Davlatova - Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Qarshi filiali “Axborot texnologiyalari” kafedrasi assistenti.
|
Taqrizchilar:
|
L.Xudoyorov - Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Qarshi filiali “Dasturiy injiniringi” kafedrasi dotsenti.
|
|
E.A.Eshboyev - QDU “Amaliy matematika” kafedrasi katta o’qituvchisi.
|
Uslubiy ko’rsatma TATU Qarshi filiali uslubiy kengashining 202_ yil
__________dagi ___-sonli qarori bilan tasdiqqa tavsiya qilingan.
O’quv – uslubiy kengash raisi: dots. A.K. Muhammadiyev
Mundarija
t/r
|
Amaliy mashg‘ulotlari mavzulari
|
soat
|
1.
|
“Mashinali o'qitish” faniga kirish va uning asosiy tushunchalari, algoritmlari
|
2
|
2.
|
Mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish jarayoninig umumiy qadamlari.
|
2
|
3.
|
Mashinali o’qitishda instrumental vositalardan foydalanish Matlab/Python dasturiy muhiti bilan ishlash.
|
2
|
4.
|
Bir o’zgaruvchili va ko’p o’zgaruvchili chiziqli regressiya masalalari va ularni dasturlash
|
2
|
5.
|
Logistic regressiya tushunchasi ularning mashinali o’qitishga qo’llanilishi.
|
2
|
6.
|
Mashinali o’qitish uchun chiziqli algebra. Chiziqli algebra masalalarini dasturlash.
|
2
|
7.
|
Mashinali o’qitishda sinflashtirish algoritmlari va ularni dasturlash
|
2
|
8.
|
Mashinali o’qitishda o’qituvchisiz o’qitish algoritmlarini o’rganish va ularni dasturlash.
|
2
|
9
|
Sun’iy neyron tarmoqlarining zamonaviy dasturiy vositalari.
|
2
|
10
|
Sun’iy neyron tarmoqlari. Sodda neyron tarmoqlarini qurish. Neyron tarmoqlarining to’g’ri va teskari tarqalish algoritmlari.
|
4
|
11
|
Neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash.
|
2
|
12
|
Chuqur o’qitishga asoslangan neyron tarmoqlar. Svertkali neyron tarmoqlar(CNN), Rekurrent neyron tarmoqlari, Avtoenkoderlar va boshqa chuqur o’qitishga asoslangan algoritmlar arxitekturalari va ularning imkoniyatlari.
|
4
|
13
|
Chuqur o’qitishga asoslangan neyron tarmoqlarini nutq signallarini tanish, tasvirlardagi ob’ektlarni sinflashtirish kabi amaliy masalalarga qo’llash.
|
2
|
Jami
|
30
|
Mazkur o‘quv-uslubiy majmua Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Qarshi filiali kengashining 20__ -yil ______dagi ____-sonli bayoni bilan muhokamadan o’tgan va tasdiqlangan fanning ishchi o’quv dasturi asosida tayyorlandi.
Tuzuvchi:
|
N.N.DAVLATOVA - Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi TATU Qarshi filiali “Axborot texnologiyalari” kafedrasi assistenti.
|
Taqrizchilar:
|
L.Xudoyorov - Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Qarshi filiali, “Dasturiy injiniringi” kafedrasi dotsenti.
|
O’quv – uslubiy majmua Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi TATU Qarshi filiali kengashining 2022 yil _______dagi ____-sonli qarori bilan ko’rib chiqilgan va foydalanishga tavsiya etilgan.
O’quv – uslubiy kengash raisi: dots. A.K. Muhammadiyev
|
| |
