Suniy intelekt uchun zaruriy dasturiy vositalar. mashinali o’qitish asoslari - Информатика и ИТ - Курсовые работы

Информация о документе

Цена	50000UZS
Размер	229.9KB
Покупки	0
Дата загрузки	01 Май 2025
Расширение	docx
Раздел	Курсовые работы
Предмет	Информатика и ИТ

Продавец

Telzor Uchun

Дата регистрации 21 Апрель 2025

24 Продаж

Suniy intelekt uchun zaruriy dasturiy vositalar. mashinali o’qitish asoslari

Купить

MAVZU: SUNIY INTELEKT UCHUN ZARURIY DASTURIY
VOSITALAR. MASHINALI O’QITISH ASOSLARI.
MUNDARIJA:
KIRISH………………………………………………………………..….……….3
I.BOB. SUNIY INTELEKT TARIXI....................................................................5
1. 1 Suniy intelekt tarixi .............................................................................................5
1.2 Suniy intellekt kelajagi ......................................................................................10
II.BOB. ASOSIY QISM…………………………………………………………14
2.1. Suniy intelekt uchun zaruriy dasturiy vositalar …………………….....………
14
2.2. Mashinali o’qitish asoslari ………………………………………….….……..20
XULOSA …………………………………………………………………...
…….23
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR ………………………………..………
24

KIRISH
Kurs ishining dolzarbligi: Sun’iy intellekt — informatikaning alohida
sohasi bo‘lib, odatda inson ongi bilan bog‘liq imkoniyatlar: tilni tushunish,
o‘rgatish, muhokama qilish, masalani yechish, tarjima va shu kabi imkoniyatlarga
ega kompyuter tizimlarini yaratish bilan shug‘ullanadi.Sun'iy intellekt (SI)
kompyuterlarga o'zlarining tajribalarini o'rganish, berilgan parametrlarga
moslashish va ilgari faqat odamlar uchun mumkin bo'lgan vazifalarni bajarish
imkonini beradi.
Kurs ishining maqsadi va vazifasi: Suniy intellektni amalga oshirishning
ko'p holatlarida
- kompyuter shaxmatchilaridan tortib uchuvchisiz transport vositalarigacha
- chuqur o'rganish va tabiiy tillarni qayta ishlash imkoniyati juda muhimdir.
Ushbu texnologiyalar tufayli kompyuterlarga katta miqdordagi
ma'lumotlarni qayta ishlash va ulardagi naqshlarni aniqlash orqali muayyan
vazifalarni bajarishga "o'rgatish" mumkin.
Ekspert tizimlari nima?
Zamonaviy jamiyatda tobora o‘sib borayotgan axborot oqimi, axborot
texnologiyalarining turlitumanligi, kompyuterda yechiladigan masalalarning
murakkablashuvi ushbu texnologiyalardan foydalanuvchining oldiga bir qator
vazifalarni qo‘ydi. Kerakli variantlarni tanlash va qaror qabul qilish ishlarini
insondan EHMga o‘tkazish masalasi yuzaga keladi. Bu vazifani yechish
yo‘llaridan biri bu ekspert tizimlarini yaratishva foydalanish sanaladi. Ekspert
o‘zidan kelib chiqib sharoitni tahlil etadi va nisbatanfoydali axborotni aniqlab
oladi, chorasiz yo‘llardan voz kechgan holda qaror qabul qilishning eng maqbul
yo‘llarini vujudga keltiradi. Ekspert tizimida ma’lum bir predmet sohasini
ifodalaydigan bilimlar bazasidan foydalaniladi. Ekspert tizimi bu ayrim mavzu
sohalarida bilimlarni to‘plash va qo‘llash uyushtirish usullari hamda vositalari
3

majmuidir. Ekspert tizimi mutaxassislarning yuqori sifatli tajribasiga suyangan
holda qarorni tanlash chog‘ida muqobil variantlar ko‘pligi uchun yanada yuqori
samaraga erishadi.
Neyron tо‘rlari juda yangi hisoblangan va yanada kelajagi porloq hisoblash
texnologiyasidir, uning yordamida xalq xо‘jaligining turli sohalariga oid dinamik
masalalarni о‘rganish, uning asosida samarali yechimlar qabul qilish mumkin,
chunonchi iqtisodiyot, texnikaviy obyektlarni boshqarish, texnologik jarayonlarni
nazorat qilish va shu kabi sohalarda. Endilikda neyron tо‘rlaridan о‘quv jarayonini
tahlil qilish va metodik boshqarish masalalarini hal qilishga tadbiq etilmoqda.
Neyron tо‘rlari, dastavval, obrazlarni anglash sohasida о‘zining yangi samarali
imkoniyatlarini ochib berdi.Undan keyin bunga statistik va sun’iy intellekt
metodlariga asoslangan yechim qabul qiluvchi jarayonni hamda moliya sohasidagi
masalalarni yechishni qо‘llab-quvvatlovchi vositalar qо‘shildi.
Neyron tо‘rlaridan foydalanishning mohiyati iqtisodiy sohada shundan
iboratki, bu yangi usul, metod oldingi an’anaviy ishlatilib kelinayotgan metodlarni
istisno, chetga surib tashlamaydi ya’ni velosipedni yangidan yaratmaydi, balki bu
neytron tо‘rlari yuqorida keltirilgan masalalarni yechish uchun yaratilgan, yangi
imkoniyatlarga ega hisoblash vositasidir.
Strategiyani tuzish paytida yangi omillarni baholab, ularning ta’sirini tahlil
etadi. Ekspert tizimlari sun’iy intellektdan foydalanishga asoslangan.
Kurs ishining tuzilishi: kurs ishi kirish, ikkita bob, har bobda ikkitadan
rejalar, xulosa va foydalanilgan adabiyotlar.
4

I.BOB. SUNIY INTELEKT TARIXI
1.1 Suniy intelekt tarixi
Sun iy ong,ʼ sun iy intellekt ʼ yoki sun iy idrok ʼ ( inglizcha : Artificial
intelligence; odatda, AI sifatida ham qisqartiriladi) —
insonlar yoki hayvonlar tomonidan ko rsatiladigan
ʻ tabiiy ongdan farqli
o laroq,
ʻ mashinalar tomonidan ko rsatiladigan ʻ ongdir . Yetakchi sun iy ong darslik ʼ
kitoblari bu sohani „ongli agentlar“ni o rganish deya ta riflaydi: o z muhitini
ʻ ʼ ʻ
fahmlaydigan va maqsadlariga muvaffaqiyatli erishish imkoniyatini maksimal
darajada oshiradigan amallarni amalga oshiruvchi har qanday sistema. Xalq
orasida „sun iy ong“ atamasi ko pincha „o rganish“ va „muammolarni yechish“
ʼ ʻ ʻ
kabi inson idroki bilan bog laydigan „kognitiv“ funksiyalarni taqlid qiladigan
ʻ
mashinalarni tasvirlashda ishlatiladi, biroq bu ta rifni yirik sun iy ong
ʼ ʼ
tadqiqotchilari rad etishadi.
Sun iy ong ilovalari yetuk web-qidiruv tizimlari (masalan,
ʼ Google ), tavsiya
etuvchi tizimlar (bundan YouTube , Amazon va Netflix foydalanadi), inson nutqini
anglash (masalan, Siri yoki Alexa ), o ziyurar mashinalar (masalan,
ʻ Tesla ) hamda
strategik o yin tizimlarida (masalan,
ʻ shaxmat va Go ) yuqori darajada
raqobatlashishni o z ichiga oladi.
ʻ [1] Mashinalar tobora ko p qobiliyatlarga ega ʻ
bo lib borishar ekan, „ong“ talab etuvchi vazifalar ko pincha sun iy ong effekti deb
ʻ ʻ ʼ
ataluvchi fenomen bo lgan sun iy ong ta rifidan olib tashlanadi.
ʻ ʼ ʼ [2]
Sun ’ iy intellekt 1956- yilda akademik intizom sifatida asos solingan . Soha
ko p optimizm davrlarini bosib o tdi, so ngra umidsizlik va mablag yo qotildi,
ʻ ʻ ʻ ʻ ʻ
biroq 2012-yildan keyin chuqur o rganish barcha oldingi sun’iy intellekt
ʻ
usullaridan oshib ketganidan so ng, moliyalashtirish va qiziqishda katta o sish
ʻ ʻ
kuzatildi.
Sun iy intellekt tadqiqotining turli kichik sohalari ma’lum maqsadlar va
ʼ
muayyan vositalardan foydalanishga qaratilgan. Sun iy intellekt tadqiqotlarining
ʼ
an’anaviy maqsadlariga fikrlash, bilimlarni taqdim etish, rejalashtirish, o rganish,
ʻ
tabiiy tilni qayta ishlash, idrok etish va robototexnikani qo llab-quvvatlash kiradi.
ʻ
6

Umumiy razvedka (o zboshimchalik bilan muammoni hal qilish qobiliyati)ʻ
sohaning uzoq muddatli maqsadlaridan biridir. Ushbu muammolarni hal qilish
uchun sun’iy intellekt tadqiqotchilari qidiruv va matematik optimallashtirish,
rasmiy mantiq, sun’iy neyron tarmoqlar va statistika, operatsiyalarni o rganish va
ʻ
iqtisodiyotga asoslangan usullarni o z ichiga olgan keng ko lamli muammolarni
ʻ ʻ
hal qilish usullarini moslashtirdilar va birlashtirdilar. Sun iy
ʼ
intellekt psixologiya , tilshunoslik , falsafa , nevrologiya va boshqa ko plab
ʻ
sohalarga ham tayanadi.
Intellektni simulyatsiya qilish (yoki yaratish) umumiy muammosi kichik
muammolarga bo lingan. Bular tadqiqotchilar aqlli tizim ko rsatishini kutgan
ʻ ʻ
o ziga xos xususiyatlar yoki imkoniyatlardan iborat. Quyida tavsiflangan
ʻ
xususiyatlar eng ko p e’tiborni tortdi va sun’iy intellekt tadqiqotlari doirasini
ʻ
qamrab oldi.
Fikrlash , muammoni hal qilish
Dastlabki tadqiqotchilar odamlar boshqotirmalarni yechishda yoki mantiqiy
xulosalar chiqarishda foydalanadigan bosqichma - bosqich fikrlashga taqlid qiluvchi
algoritmlarni ishlab chiqdilar . 1980- yillarning oxiri va 1990- yillarga kelib noaniq
yoki to ʻ liq bo ʻ lmagan ma ʼ lumotlar bilan ishlash usullari , ehtimollik va iqtisod
tushunchalaridan foydalangan holda ishlab chiqildi .
Ushbu algoritmlarning aksariyati katta fikrlash muammolarini hal qilish
uchun yetarli emas, chunki ular „kombinator portlash“ ni boshdan kechiradilar:
muammolar kattalashgani sayin ular eksponent ravishda sekinlashdi. Hatto
odamlar ham sun’iy intellektning dastlabki tadqiqotlari modellashtirishi mumkin
bo lgan bosqichma-bosqich chegirmalardan kamdan-kam foydalanadilar. Ular tez,
ʻ
intuitiv mulohazalar yordamida o zlarining aksariyat muammolarini hal qilishadi.
ʻ
To g ri va samarali fikr yuritish hal qilinmagan muammodir.
ʻ ʻ
Bilimlarni taqdim etish[ tahrir | manbasini tahrirlash ]
Bilimlarni taqdim etish va bilim muhandisligi sun’iy intellekt dasturlariga
savollarga oqilona javob berishga va haqiqiy dunyo faktlari haqida xulosa
chiqarishga imkon beradi. Rasmiy bilim ko rinishlari kontentga asoslangan
ʻ
7

indekslash va qidirish, sahna talqini, klinik qarorlarni qo llab-quvvatlash,ʻ
bilimlarni kashf qilish (katta ma’umotlar bazalaridan „qiziqarli“ va amaliy
xulosalar) va boshqa sohalarda qo llaniladi.
ʻ
Bilimlar bazasi — bu dastur tomonidan ishlatilishi mumkin bo lgan shaklda
ʻ
ifodalangan bilimlar to plami. Ontologiya — ma’lum bir bilim sohasi tomonidan
ʻ
qo llaniladigan ob’ektlar, munosabatlar, tushunchalar va xususiyatlar to plami.
ʻ ʻ
Bilimlar asoslari quyidagi narsalarni ifodalashi kerak: ob’ektlar, xususiyatlar,
toifalar va ob’ektlar orasidagi munosabatlar; vaziyatlar, hodisalar, holatlar va vaqt;
sabablari va oqibatlari; bilimlar haqidagi bilimlar (boshqalar biladigan narsalar
haqida biz bilgan narsalar); sukut bo yicha fikrlash (odamlar to g ri deb hisoblagan
ʻ ʻ ʻ
narsalar, ular boshqacha aytilmaguncha va boshqa faktlar o zgarganda ham haqiqat
ʻ
bo lib qoladi); va bilimning boshqa ko plab jihatlari va sohalari
ʻ ʻ .
SIning yorqin namunalaridan yana biri – IBM Watson superkompyuteri
bo ‘ lib , u o ‘ z bazasidan kelib chiqib muayyan tilda berilgan savollarga javob
beradi . Shuningdek , ko ‘ pchilikning doimiy hamrohiga aylanib ulgurgan mobil
8

yordamchi Siri , fotosuratlarni qayta ishlovchi Prisma kabi dasturlarni SIning
yutuqlaridan biri sifatida qayd etish mumkin . Hozirga kelib sun ’ iy intellekt keng
ko ‘ lamda ommalashib kundalik turmush tarzimizning deyarli barcha jabhalarini
qamrab olmoqda . Masalan, Xitoydagi Inchuan shahri aholisiga bank kartalarining
keragi yo‘q. Hisob-kitoblar bilan bog‘liq barcha jarayonlar sun’iy intellekt
tomonidan insonning yuz qiyofasini aniqlashtirish orqali amalga oshiriladi.
FOYDAMI YOKI ZARAR?
SI haqidagi bahs-munozaralar qariyb 50 yildan beri davom etib
kelmoqda. Mutaxassislar hanuzgacha bir to‘xtamga kelishgani yo‘q. Ba’zilar
ularning ommalashib odamlar o‘rnini egallab borayotgani natijasida ommaviy
ishsizlik ko‘rsatkichlari oshib ketishi mumkinligidan tashvishdalar.
Mutaxassislarning boshqa bir guruhi esa SIga ijobiy munosabatda bo‘lish
kerakligini uqtirishmoqda.
Hatto IT- sohasidagi milliarderlar orasida ham turli qarashlar mavjud.
Jumladan, SpaceX asoschisi Ilon Mask SIning butun boshli sivilizatsiyani
barbod qilishiga ishonchi komil.
Maskning fikricha, “SI insoniyat sivilizatssiyasi uchun asosiy xavfdir.
SI mehnat bilan bog‘liq ommaviy muammolarni keltirib chiqaradi. Sababi, robotlar
hamma ishni bizdan ko‘ra yaxshiroq bajara olishadi. Ilg‘or texnologiyalar ortidan
quvish natijasida, kompaniyalar sun’iy intellekt ortidan kelib chiqadigan xavf-
xatarni ko‘rmay qolishlari mumkin”.
Shuningdek, Microsoft rahbari Bill Geyts ham uning zarariga to‘xtalib
o‘tadi.
“Bir necha o‘n yildan so‘ng, robotlar ishning katta qismini bajara
boshlagach, SI shu qadar kuchayib ketadiki, yakunda u bizni xavotirga sola
boshlaydi. Bu borada Ilon Maskning fikriga qo‘shilaman. Ammo nega bu savol
boshqalarni tashvishlantirmayotganiga hech tushunolmayman”, – deydi Geyts.
“Boshqalar” deganda Geyts Facebook egasi Mark Sukerbergni nazarda
tutgan bo‘lsa, ajab emas. Chunki, Mark SIga nisbatan ijobiy munosabatda
ekanligini bildirar ekan: “Yangi texnologiyalar har doim ham yaxshilik yoki
9

yomonlik qilish maqsadida yaratilishi mumkin. SIning keng tarqalishi ortidan
keladigan ijobiy natijani esa, yaqin 5-10 yil ichida ko‘ramiz”, deya Ilon Maskning
fikriga e’tiroz bildirgan edi.
Bugungi kunda ayrim davlatlarda robot-hamshiralar, xaydovchisiz
transport vositalari, buyurtmani yetkazib beruvchi dronlar xizmatidan foydalanish
yo‘lga qo‘yilgan. Hatto politsiya xodimlarining ba’zi vazifalarini ham maxsus
robotlar bajarishyapti. Olimlar ularning tashqi ko‘rinishini imkon qadar
odamlarnikiga o‘xshatishga urinishmoqda.
Bundan tashqari, SI jurnalistlarning doimiy ko‘makchisiga aylanib
ulgurgan. Masalan, Associated Pressda “ishlayotgan” robotlar moliyaviy
hisobotlarni yozib boradi. SIning qo‘llanilishi ushbu nashrda har chorakda
beriladigan yangiliklarni 300 tadan 4400 taga oshirdi.
Swiss Re sug‘urta kompaniyasi ma’lumotlariga ko‘ra, 2020 yilga kelib 4,7
mln aholi ishsiz qolishi mumkin. Shuningdek, ishsizlik g‘aznachilar, pochta
xodimlari, hisobchilar va idora xizmatchilariga xavf solishi mumkinligi aytilgan.
SI ularning vazifasini bemalol bajara oladi.
10

1.2 Suniy intellekt kelajagi
Super ong, giperong yoki super-inson ongi — bu eng iqtidorli insonnikidan
ancha yuqori idrokka ega bo lgan gipotetik agentdir. Super ong, shuningdek,ʻ
bunday agentga ega bo lgan intellekt shakli yoki darajasiga ishora qilishi ham
ʻ
mumkindir.
Texnologik singulyarlik
Agar sun iy umumiy ong bo yicha tadqiqotlar yetarli darajada idrokka ega
ʼ ʻ
bo lgan dasturiy ta minot ishlab chiqara olsa, bunda u o zini qayta dasturlashi
ʻ ʼ ʻ
hamda yaxshilashi mumkin bo ladi.
ʻ
Odatda, robotlar deganda, ko‘pchilikning ko‘z oldiga insonlardek gaplasha
oladigan, ularning o‘rniga barcha yumushlarni bajara oladigan yordamchilar
keladi. Ammo bu nisbatan kengroq tushuncha. Aslida, mobil qurilmangizdagi
dasturlar: google-tarjimon, lug‘atlar, turli xil o‘yinlar va hokazolar ham sun’iy
intellektga yaqqol misol bo‘la oladi. Faqat ularning qamrovi kichikroq bo‘lib,
ma’lum bir yo‘nalishdagina sizga yordam bera oladi. Ya’ni, bajarmoqchi bo‘lgan
amallaringiz turiga qarab tegishli dasturdan foydalanasiz.
Hozirda SI turli amallarni bajarishga mo‘ljallangan algoritm hamda dasturiy
tizimlardan iborat va u inson ongi bajarishi mumkin bo‘lgan bir qancha
vazifalarning uddasidan chiqa oladi.
1990 yillarda SI taraqqiyotida yangi sahifa ochildi. 1997 yilda Deep Blue
nomli IBM kompyuteri shaxmat bo‘yicha jahon chempioni Garri Kasparovni
yenggan tarixdagi ilk kompyuter bo‘ldi.
SIning yorqin namunalaridan yana biri – IBM Watson superkompyuteri
bo‘lib, u o‘z bazasidan kelib chiqib muayyan tilda berilgan savollarga javob beradi.
Shuningdek, ko‘pchilikning doimiy hamrohiga aylanib ulgurgan mobil
yordamchi Siri, fotosuratlarni qayta ishlovchi Prisma kabi dasturlarni SIning
yutuqlaridan biri sifatida qayd etish mumkin. Hozirga kelib sun’iy intellekt keng
ko‘lamda ommalashib kundalik turmush tarzimizning deyarli barcha jabhalarini
qamrab olmoqda. Masalan, Xitoydagi Inchuan shahri aholisiga bank kartalarining
11

keragi yo‘q. Hisob-kitoblar bilan bog‘liq barcha jarayonlar sun’iy intellekt
tomonidan insonning yuz qiyofasini aniqlashtirish orqali amalga oshiriladi.
Foydami yoki zarar?
SI haqidagi bahs-munozaralar qariyb 50 yildan beri davom etib kelmoqda.
Mutaxassislar hanuzgacha bir to‘xtamga kelishgani yo‘q. Ba’zilar ularning
ommalashib odamlar o‘rnini egallab borayotgani natijasida ommaviy ishsizlik
ko‘rsatkichlari oshib ketishi mumkinligidan tashvishdalar.
Mutaxassislarning boshqa bir guruhi esa SIga ijobiy munosabatda bo‘lish
kerakligini uqtirishmoqda. Hatto IT- sohasidagi milliarderlar orasida ham turli
qarashlar mavjud.
Jumladan, SpaceX asoschisi Ilon Mask SIning butun boshli sivilizatsiyani
barbod qilishiga ishonchi komil.
Maskning fikricha, “SI insoniyat sivilizatssiyasi uchun asosiy xavfdir.
SI mehnat bilan bog‘liq ommaviy muammolarni keltirib chiqaradi. Sababi,
robotlar hamma ishni bizdan ko‘ra yaxshiroq bajara olishadi. Ilg‘or texnologiyalar
ortidan quvish natijasida, kompaniyalar sun’iy intellekt ortidan kelib chiqadigan
xavf-xatarni ko‘rmay qolishlari mumkin”.
Shuningdek, Microsoft rahbari Bill Geyts ham uning zarariga to‘xtalib
o‘tadi. “Bir necha o‘n yildan so‘ng, robotlar ishning katta qismini bajara
boshlagach, SI shu qadar kuchayib ketadiki, yakunda u bizni xavotirga sola
boshlaydi. Bu borada Ilon Maskning fikriga qo‘shilaman. Ammo nega bu savol
boshqalarni tashvishlantirmayotganiga hech tushunolmayman”, – deydi Geyts.
“Boshqalar” deganda Geyts Facebook egasi Mark Sukerbergni nazarda
tutgan bo‘lsa, ajab emas. Chunki, Mark SIga nisbatan ijobiy munosabatda
ekanligini bildirar ekan: “Yangi texnologiyalar har doim ham yaxshilik yoki
yomonlik qilish maqsadida yaratilishi mumkin. SIning keng tarqalishi ortidan
keladigan ijobiy natijani esa, yaqin 5-10 yil ichida ko‘ramiz”, deya Ilon Maskning
fikriga e’tiroz bildirgan edi.
Bugungi kunda ayrim davlatlarda robot-hamshiralar, xaydovchisiz transport
vositalari, buyurtmani yetkazib beruvchi dronlar xizmatidan foydalanish yo‘lga
12

qo‘yilgan. Hatto politsiya xodimlarining ba’zi vazifalarini ham maxsus robotlar
bajarishyapti. Olimlar ularning tashqi ko‘rinishini imkon qadar odamlarnikiga
o‘xshatishga urinishmoqda.
Bundan tashqari, SI jurnalistlarning doimiy ko‘makchisiga aylanib ulgurgan.
Masalan, Associated Pressda “ishlayotgan” robotlar moliyaviy hisobotlarni yozib
boradi. SIning qo‘llanilishi ushbu nashrda har chorakda beriladigan yangiliklarni
300 tadan 4400 taga oshirdi.
Swiss Re sug‘urta kompaniyasi ma’lumotlariga ko‘ra, 2020 yilga kelib 4,7
mln aholi ishsiz qolishi mumkin. Shuningdek, ishsizlik g‘aznachilar, pochta
xodimlari, hisobchilar va idora xizmatchilariga xavf solishi mumkinligi aytilgan.
SI ularning vazifasini bemalol bajara oladi. Yuqoridagilardan tashqari, aksa-riyat
iste’molchilarning robotlarga ishonch bildirmayotganligi SIning ommalashishiga
halal berayotgan to‘siqlardan biridir. Odamlar o‘ziyurar mashina yoki samolyotlar
xizmatini qabul qilishlari uchun biroz vaqt kerak, albatta. Biroq, zamonaviy
texnologiya-lar qurshovida o‘sib unayotgan yosh avlodda buning aksi bo‘lib, ularni
bu jarayon u qadar havotirga solayotgani yo‘q.
Har qancha e’tiroz va tanqidlarga qaramay SI rivojlanishdan odamlarga
yordam berishdan to‘xtamayapti. Ayniqsa, tibbiyotda uning ahamiyati tobora oshib
bormoqda. Endilikda robotlar nisbatan murakkab jarrohlik amaliyotlarini ham
uddasidan chiqishyapti. Robot-shifokorlarning tibbiyot hodimlari bilan o‘ziga xos
hamkorligi samaradorlikni ancha oshirdi.
Medtronis kompaniyasi esa IBM bilan hamkorlikda qandli diabet kasalligi
bilan og‘rigan bemorlar uchun maxsus dastur ishlab chiqmoqda. Mazkur dasturiy
ta’minot qon tarkibidagi qand miqdorining favqulodda tushib ketishini 3 soat avval
aniqlash imkoniyatiga ega bo‘ladi. Buning uchun shu kasallika chalingan 600 ta
anonim bemorlarning tibbiy ma’lumotlari o‘rganib chiqildi. Bu endi odamlar o‘z
salomatliklarini mobil qurilmalardagi maxsus dasturlar orqali muntazam nazorat
qilib borish imkoniga ega bo‘lishadi deganidir.
Ko‘rib turganingizdek, SI ning hayotimizdagi o‘rni kundan-kunga
chuqurlashib bormoqda. Ular insoniyatning yutug‘imi yoki mag‘lubiyati, degan
13

savol ustidagi bahslar hali uzoq davom etadi. Eng muhimi, fantastik yozuvchi
Ishoq
Azimov ta’biri bilan aytganda, robotlarni yaratishda odamlarga zarar
yetkazmaslik shior qilib olinishi kerak.
Hozirgi paytda ham sun'iy aqlning yagona va umume'tirof etilgan ta'rifi
mavjud emas. Bu ajablanarli emas. Inson aqlining ham universal ta'rifi yo'qligini
eslash kifoya.
Bugungi kunda sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqotlar turli yo'nalishlarda olib
borilmoqda: bilimlarni namoyish etish, mantiqiy modellashtirish, bilimlarni yig'ish,
mashinalarni o'rganish va avtomatik gipotezalarni yaratish, ma'lumotlarni yig'ish
va ma'lumotni majmuaviy qayta ishlash, qarorlarni qo'llab-quvvatlash, jarayon va
tizimni boshqarish, dinamik intellektual tizimlar, rejalashtirish va boshqalar.
14

II.BOB. ASOSIY QISM
2.1. Suniy intelekt uchun zaruriy dasturiy vositalar
Sun’iy intellekt innovatsion texnologiyalar bilan yashash tarzimizni butkul
o‘zgartirdi. Sun’iy intellekt insoniyat hayotiga bo‘rondek kirib keldi va
jamiyatning har bir sohasiga o‘z ta’sirini o‘tkazib, aql bovar qilmaydigan
o‘zgarishlar yasadi. Sun’iy intellekt atamasi ilk bora 1956-yilda konferensiyada
kiritilgan. Konferensiyaning muhokamasi fanlararo axborot texnologiyalari tabiiy
til generatsiyasiga olib keldi. Internetning paydo bo‘lishi texnologiyaning jadal
rivojlanishiga yordam berdi. Sun’iy intellekt texnologiyasi o‘ttiz yil davomida
mustaqil texnologiya bo‘lgan, ammo hozirda ushbu texnologiya ilovalari
hayotning barcha sohalarida keng tarqalib ulgurgan. Sun’iy intellekt AI
qisqartmasi bilan tanilgan va inson aqlini mashinalarda qayta yaratish jarayoni
hisoblanadi.
Gartner hisobotiga ko‘ra, sun’iy intellektni o‘zlashtirish 2018-2019 yillarda
4 foizdan 15 foizgacha o‘sgan. Ko‘pgina yangi va rivojlanayotgan texnologiyalar
sun’iy intellektga kiritilgan. Gigant tashkilotlarning startaplari ish unumdorligini
15

oshirish, ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish uchun sun’iy intellektni joriy etish
bo‘yicha yirik poygalardaishtirok etmoqda.
Keling, ushbu maqolamizda sun’iy intellektning eng so‘nggi to‘qqizta
texnologiyasini muhokama qilib o‘tamiz.
Eng so‘nggi sun’iy intellekt texnologiyalari
2022 yilda dolzarb bo‘lib hisoblanayotgan sun’iy intellektning
texnologiyalari ro‘yxatining birinchi pozitsiyasini Tabiiy til avlodi egallab turibdi:
Tabiiy til avlodi
Mashinalar inson miyasidan boshqacha tarzda qayta ishlaydi va muloqot
qiladi. Tabiiy tilni yaratish - bu tuzilgan ma’lumotlarni ona tiliga aylantiradigan
zamonaviy texnologiya. Mashinalar ma’lumotlarni foydalanuvchiga kerakli
bo‘lgan formatga aylantirish uchun algoritmlar bilan dasturlashtirilgan. Tabiiy til -
bu sun’iy intellektning kichik to‘plami bo‘lib, u kontentni ishlab chiquvchilarga
kontentni avtomatlashtirish va kerakli formatda yetkazib berishga yordam beradi.
Kontent ishlab chiquvchilari maqsadli auditoriyaga erishish uchun turli xil ijtimoiy
media platformalarida va boshqa media platformalarda reklama qilish uchun
avtomatlashtirilgan kontentdan foydalanishlari mumkin.Ma’lumotlar kerakli
formatlarga aylantirilishi sababli inson aralashuvi sezilarli darajada kamayadi.
Ma’lumotlar diagrammalar, grafikalar va boshqalar shaklida ko‘rsatilishi mumkin.
Ikkinchi o‘rinda Nutqni tanib olish texnologiyasi joylashgan:
Nutqni tanib olish
Nutqni tanib olish - bu sun’iy intellektning yana bir muhim to‘plami bo‘lib,
u inson nutqini kompyuterlar tomonidan foydali va tushunarli formatga aylantiradi.
Nutqni aniqlash inson va kompyuterning o ‘ zaro ta ’ siri o ‘ rtasidagi ko ‘ prikdir .
Texnologiya inson nutqini bir necha tillarda taniydi va o ‘ zgartiradi . iPhone Siri
nutqni aniqlashning klassik namunasidir .
Uchinchi o ‘ rin esa hozirda muhim ahamiyatga ega bo ‘ lgan Virtual
agenttexnologiyaga tegishli bo ‘ ldi :
Virtual agent
16

Virtual agentlar o‘quv dizaynerlari uchun qimmatli vositalarga aylandi.
Virtual agent - bu odamlar bilan o‘zaro aloqada bo‘lgan kompyuter ilovasi. Veb-
ilovalar va mobil ilovalar mijozlarga ular bilan hamkorlik qilish va savollariga
javob berish uchun xizmat ko‘rsatuvchi agentlar sifatida chat-botlarni taqdim etadi.
Masalan, Google Assistant uchrashuvlarni tashkil etishga yordam beradi,
Amazon’dan Aleksiya esa xaridlar amalga oshirilishini qulaylashtiradi. Virtual
yordamchi, shuningdek, sizning tanlovingiz va xohishingiz bo‘yicha maslahatlarni
tanlaydigan til yordamchisi kabi ishlaydi. IBM Watson bir necha usul bilan
so‘raladigan mijozlarga xizmat ko‘rsatish bo‘yicha odatiy so‘rovlarni tushunadi.
Virtual agentlar ham dastur sifatida xizmat qiladi.
Shu bilan birga, hozirgi vaqtda ayniqsa yirik korxona va tashkilotlarda
ehtiyoj mavjud bo‘lgan Qarorlarni boshqarish texnologiyasi ro‘yxatning to‘rtinchi
o‘rnida joylashib turibdi:
Qarorlarni boshqarish
Zamonaviy tashkilotlar ma’lumotlarni bashoratli modellarga aylantirish va
sharhlash uchun qarorlarni boshqarish tizimlarini joriy qilmoqdalar. Korxona
darajasidagi ilovalar tashkiliy qarorlar qabul qilishda yordam berish uchun biznes
ma’lumotlarini tahlil qilishda dolzarb ma’lumotlarni olish maqsadida qarorlarni
boshqarish tizimlarini amalga oshiradi. Qarorlarni boshqarish tezkor qarorlar qabul
qilish, xatarlardan qochish va jarayonni avtomatlashtirishga yordam beradi.
Qarorlarni boshqarish tizimi moliya sektori, sog‘liqni saqlash sektori, savdo,
sug‘urta sektori, elektron tijorat va boshqalarda keng qo‘llaniladi.
Ro‘yxatning beshinchi pog‘onasini esa Chuqur o‘rganish texnologiyasi
egallab turibdi:
Chuqur o‘rganish
Sun ’ iy neyron tarmoqlarga asoslangan holda ishlaydigan sun ’ iy intellektning
yana bir sohasi Chuqur o ‘ rganish hisoblanadi . Ushbu uslub kompyuterlar va
mashinalarni xuddi odamlar kabi o ‘ rganishga o ‘ rgatadi . " Chuqur " atamasi neyron
tarmoqlarda yashirin qatlamlarga ega bo ‘ lgani uchun yaratilgan . Odatda , neyron
tarmoq 2-3 ta yashirin qatlamga ega va maksimal 150 ta yashirin qatlamga ega
17

bo ‘ lishi mumkin . Chuqur o ‘ rganish model va grafik ishlov berish blokini o ‘ rgatish
uchun yirik ma ’ lumotlarda samarali hisoblanadi . Algoritmlar bashoratli tahlilni
avtomatlashtirish iyerarxiyasida ishlaydi . Chuqur o ‘ rganish yo ‘ ldoshlardan
ob ’ yektlarni aniqlash uchun ayerokosmik va harbiy kabi ko ‘ plab sohalarda
muvaffaqiyat bilan qo ‘ llanmoqda , ishchi mashinaga yaqinlashganda xavfli
hodisalarni aniqlash orqali ishchilar xavfsizligini yaxshilashga yordam beradi ,
saraton hujayralarini aniqlashga yordam beradi va hokazo .
Joriy yilning ahamiyatli texnologiyalaridan yana biri Mashinani o ‘ rganish
bo ‘ lib , u ro ‘ yxatning oltinchi pog ‘ onasini egallagan .
Mashinani o‘rganish
Mashinani o ‘ rganish - bu sun ’ iy intellekt bo ‘ limi bo ‘ lib , u mashinaga
dasturlashtirilmagan holda ma ’ lumotlar to ‘ plamidan ma ’ no chiqarish imkonini
beradi . Mashinani o ‘ rganish texnikasi korxonalarga algoritmlar va statistik
modellar yordamida amalga oshiriladigan ma ’ lumotlar tahlili bilan ongli qarorlar
qabul qilishga yordam beradi . Korxonalar uni turli sohalarda qo ‘ llashdan foyda
olish uchun mashinani o ‘ rganishga katta miqdorda sarmoya kiritmoqda . Sog ‘ liqni
saqlash va tibbiyot kasbi kasalliklarni bashorat qilish va samarali davolash uchun
bemor ma ’ lumotlarini tahlil qilish uchun mashinani o ‘ rganish usullariga muhtoj .
Bank va moliya sektori mijozlarga investitsiya imkoniyatlarini aniqlash va taklif
qilish hamda xavf va firibgarlikning oldini olish uchun mijozlar ma ’ lumotlarini
tahlil qilish uchun mashinani o ‘ rganishga muhtoj . Chakana sotuvchilar mijozlar
ma ’ lumotlarini tahlil qilish orqali mijozlarning xohish - istaklari , iste ’ molchilar
xatti - harakatlari o ‘ zgarishini bashorat qilish uchun mashinani o ‘ rganishdan
foydalanadilar .
Jarayonlarni robotlashtirilish yo ‘ li bilan avtomatlashtirish kabi sun ’ iy
intellekt texnologiyalarining yana bir uslubi yettinchi o ‘ ringa sazovor bo ‘ lib
turibdi :
Jarayonlarni robotlashtirilish yo‘li bilan avtomatlashtirish
Jarayonlarni robotlashtirilish yo‘li bilan avtomatlashtirish – bu robotni
(dasturiy ta’minot ilovasi) ma’lumotlarni sharhlash, muloqot qilish va tahlil qilish
18

uchun sozlaydigan sun’iy intellekt ilovasi. Sun’iy intellektning ushbu intizomi
takrorlanadigan va qoidalarga asoslangan qisman yoki to‘liq qo‘lda bajariladigan
operatsiyalarni avtomatlashtirishga yordam beradi.
Ro‘yxatimizdagi sakkizinchi o‘rinni Peer-to-peer network egallamoqda.
Peer-to-peer tarmog‘i server orqali ma’lumotlarni uzatmasdan ularni
almashish uchun turli tizimlar va kompyuterlar o‘rtasida ulanishga yordam beradi.
Peer-to-peer network eng murakkab muammolarni hal qilish qobiliyatiga ega.
Ushbu texnologiya kriptovalyutalarda qo‘llaniladi. Mazkur texnologiyadan
foydalanish tejamkorlikni ta’minlaydi, chunki alohida kompyuterlar ulanadi,
serverlar esa talab etilmaydi.
Va nihoyat ro‘yxatimizning so‘ngi pog‘onasidan Sun’iy intellekt uchun
optimallashtirilgan apparat vositalari joy olgan.
Sun’iy intellekt uchun optimallashtirilgan apparat vositalari
Sun’iy intellekt dasturiy ta’minoti biznes olamida yuqori talabga ega.
Dasturiy ta’minotga bo‘lgan e’tiborning ortishi bilan dasturiy ta’minotni qo‘llab-
quvvatlaydigan apparatga ehtiyoj ham paydo bo‘ladi. An’anaviy chip sun’iy
intellekt modellarini qo‘llab-quvvatlamaydi. Neyron tarmoqlar, chuqur o‘rganish
va kompyuterni ko‘rish uchun yangi avlod sun’iy intellekt chiplari ishlab
chiqilmoqda. AI apparati kengaytiriladigan ish yuklarini boshqarish uchun
protsessorlarni, neyron tarmoqlar uchun maxsus maqsadli o‘rnatilgan kremniyni,
neyromorfik chiplarni va boshqalarni o‘z ichiga oladi. Nvidia, Qualcomm va AMD
kabi yirik tashkilotlar murakkab sun’iy intellekt hisoblarini bajara oladigan
chiplarni yaratmoqda. Sog‘liqni saqlash va avtomobilsozlik ushbu chiplardan
foyda ko‘radigan sohalar bo‘lishi mumkin.
Xulosa qilib aytadigan bo‘lsak sun’iy intellekt intellektning hisoblash
modellarini aks yetadi. Intellektni muammolarni hal qilish, xulosalar chiqarish,
tilni qayta ishlash va hokazolar uchun dasturlashtirilishi mumkin bo‘lgan
tuzilmalar, modellar va operatsion funksiyalar sifatida ta’riflash mumkin. Sun’iy
intellektdan foydalanishning afzalliklari ko‘plab sohalarda allaqachon olingan.
Sun’iy intellektni qo‘llaydigan tashkilotlar noto‘g‘ri va xatolarni bartaraf etish
19

uchun relizdan oldin sinovlarni o‘tkazishi kerak. Dizayn, modellar mustahkam
bo‘lishi kerak. Sun’iy tizimlarni chiqargandan so‘ng, korxonalar turli ssenariylarda
doimiy ravishda monitoring qilishlari kerak. Tashkilotlar standartlarni yaratishi va
qo‘llab-quvvatlashi va yaxshiroq qaror qabul qilish uchun turli fanlardan
mutaxassislarni yollashi kerak. Sun’iy intellektning ob’yektiv va kelajakdagi
maqsadlari insonning barcha murakkab faoliyatini avtomatlashtirish orqali xatolar
va noto‘g‘ri qarashlarni bartaraf etishdan iborat.
20

2.2. Mashinali o’qitish asoslari
Mashinali o'qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari, algortmlari.
Fanni o’qitishdan maqsad – talabalarga mashinali o’qitishga kirish fanini
o’qitishdan maqsad - talabalarga mashinali o’qitish algoritmlaridan foydalana
olish, o’rgatuvchi tanlanmani yaratish va tanlanma asosida modelni o’qitish va
sodda neyron tarmoqlarini qurish hamda maxsus instrumental dasturiy vositalardan
foydalana olish ko’nikmalarini hosil qilishdan iborat.
Fanning vazifasi - fan talabalarni nazariy bilimlar, amaliy ko’nikmalar,
mashinali o’qitishning zamonaviy usul va vositalarini shakllantirish vazifalarini
bajaradi.
O’rgatuvchi tanlanmani yaratish, mavjud tanlanmalar bilan ishlash, modelni
o’qitish va shu orqali sinflashtirish hamda klasterlash masalasini yechish.
Sodda neyron tarmoqlarini qurish va uni o’qitish, mashinali o’qitishning
tasvirlarni sinflashtirish yoki boshqa masalalar uchun foydalanish ko’nikmalariga
ega bo’lishi kerak.
Mashinali o'qtish suny intelligence asosiy sohalaridan biri bo'lib,
kuyidagicha tariflanishi mumkin:
"Mashinali o'kitysh - bu kompyuter odamlarni o'rganishga harakat qilish va
vaqt o'tishi bilan o'z bilimlarini mustakil ravnaq topishi, real duneda kuzatuvlar va
o'zaro ta'sirlar ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar
va eti ma'lumotlar va eti. ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti ma'lumotlar va eti
ma'lumotlar"
Machinada o'qitish (ML) - bu suny intellect nazariyasining bir bwlimi,
computer suny intellect yordamida hal qilish zharayoni va usullarini izlashdan
iborat.
Machinada o'qitish (ML) - bu berilganlar va chikish ma'lumotlariga asosan
computerdaa dastur uchun tayinlangan bo'lib, u an'anaviy dasturda foydalanilishi
mumkin.
21

Machinada o'rganish dehqonchilik yoki bg'dorchilikka o'xshaidi. Uruglar
algorithm, ozuka algori ma'lumotlar, bogbon siz, o'simliklar esa dasturdir.
Machinada o'rganishni rivojlantirishi nazarat ostida va nazaratsiz o'qishga
bo'linishi mumkin. "O'qituvchi" deganda, odamlarning ma'lumotlarni qayta
ishlashga aralashuvi goyasi tushunilady. Nazorat ostida o'kityshda bizda biror
narsa va bazi farazlarni bashorat qilish kerak bulgan ma'lumotlar mavzhud bwlsa
o'qituvchining zaruriyati mavzhud.
O'qituvchiz o'qiyotganimizda, bizda faqat ma'lumotlar, biz topmoqchi
bulgan goya, boshorat va karorlarga yaroqlilar buladi.
Mashinada o qish zharayonini boshlash uchun avval kompyutergaʻ
ma lumotlar t plamini (dastlabki ma lumotlarning bir qismi) yuk olish kerak, bu
ʼ ʼ ʼ
the algorithm of superlarni qayta ishlashni o rganadi. Masalan, itlar va
ʻ
mushuklarning rasmlari bulishi mumkin, ular allaqachon kimga tegishli
ekanliklarini kirgan yorliqlarga ega. 'kuv zharayonidan s'ng dasturning o'zi it va
mushuklarni yangi rasmlarda tegsiz taniy fritters. Forecastlar chikarilgandan s'ng
o'kuv zharayoni davom etadi, biz dasturga tegishli kancha ko'p ma'lumotlarni tahlil
qiladi, kerakli tasvirlarni shunchalik aniqroq taniydi.
Mashinali o'qitish orkali komputerlar milliy photosuratlar va chizmalardagi
yuzlarni, beams landscapelar, objectlar, matn va raqamlarni hom tanib olishga
Hrgandilar. Matn haqida gap ketganda, computerda o'rganish hom muhim narsa
ega: grammar yetarli funktsiyasi andi har qanday matn muxarrida va xattoki
telefonlarda mavzhud. Bundan tashqari, tabiiy suzlarning imlosi, beams context,
mano soyalari va boshka nozik linguist zhihatlar hham hisobga mahsulot. Bundan
tashqari, inson aralashuvisiz (iqtisodiy va muammosi, sport ofda mavzusi)
yangiliklar makolalarini olish mumkin bulgan dastury ta'minot mavjud.
Ma'lumotlarni tahlil qilish asosida mashinada o'qish texnologiyasi 1950
yilda, checker o'yini uchun birinchi dasturlar ishlab chiqila boshlanadi. Sunggi o'n
yilliklarda umumiy o'zgarmadi. Ammo computerlarning o'ynashini qudratinging
portlovchi tufaili ular yaratgan boshhoratlar necha bor murakkablashdi mashinada
22

o'qish yordamida echilishi mumkin bulgan muammolar va boshqaruvchi doirashi
kengaydi.
23

XULOSA
Men bu kurs ishimni yozish mobaynida, suniy intelektning tarixi,
rivojlanishi, taraqqiyoti, insonlar hayotidagi ahamiyati va foydali jihatlarini hamda
ekspert tizimlarning afzalliklari, xususiyatlari haqida juda ko‘p qo‘shimcha
ma‘lumotlarga ega bo‘ldim.
Izlanishlarim davomidi men bir qiziqarli faktni bilib oldim endi ana wu qiziq
bir faktga e ' tiboringizni qaratmoqchiman . Ma ' lumki , har qanday kompyuter ,
emakki , sun ' iy intellektga ega mashina , ikkilik sanoq tizimi asosida ishlaydi . Bu
haqidan maktab informatika kursida yetralicha ma ' lumot beriladi . Atiga ikkita
raqamdan iborat sanoq tizimida esa , muayyan algoritmalarni bajarishda o ‘ ziga xos
cheklov - chegaralar yuzaga keladi . Haqiqiy sonlar bilan ishlashda , yoki taqribiy
hisoblashlarda ikkilik sanoq tizimi yaramaydigan vaziyatlar yuzaga keladi . 1991-
yilda matematik olim Devid Stautmayer 18 ta turli xildagi hisob - kitob
amaliyotlarni kompyuter dasturi yordamida bajarib , ularning barchasida natija
noto ‘ g ‘ ri chiqqanini , ya ' ni , kompyuter sun ' iy intellekt ) noto ‘ g ‘ ri ishlaganini
isbotlab berdi . Demak , sun ' iy intellekt - kompyuter hamma masalani ham to ‘ g ‘ ri hal
qila olmasligining jiddiy ilmiy asosi bor ekan . Shu asosga ko ‘ ra , qo ‘ rqmay aytish
mumkinki , sun ' iy intellekt hali - beri tabiiy intellektga dov bera olmaydi . Uning
ayrim xususiy hollarda ( asosoan matematikada ) insondan o ‘ zib ketishi esa ,
tezkorlik xossasi evaziga xolos ... Fikrlaydigan mashina , yoki sun ' iy intellekt esa ,
hozircha fantast yozuvchilar , hamda entuziast dasturchilarning orzusi o ‘ laroq qolib
ketmoqda . Balki shu yaxshidir ?!...
Shu bilan birga men kurs ishimni tayyorlash mobaynida juda ko ‘ p qiziqarli
ma ‘ lumotlarga ega bo ‘ ldim va men tayyorlagan ishimdan juda ham mamnunman .

24

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Cybenko, G. 1989. Approximation by superpositions of a sigmoidal
function Mathematics of Control, Signals, and Systems, 2(4), 303–314.
2. Linnainmaa, Seppo (1970). The representation of the cumulative
rounding error of an algorithm as a Taylor expansion of the local rounding errors
(Masters) (in Finnish). University of Helsinki. pp. 6–7.
3. Kelley, Henry J. (1960). "Gradient theory of optimal flight paths".
ARS Journal. 30 (10): 947–954. doi:10.2514/8.5282.
4. Rosenblatt, Frank. x. Principles of Neurodynamics: Perceptrons and
the Theory of Brain Mechanisms. Spartan Books, Washington DC, 1961
5. Werbos, Paul (1982). "Applications of advances in nonlinear
sensitivity analysis" (PDF). System modeling and optimization. Springer. pp. 762–
770. Archived (PDF) from the original on 14 April 2016. Retrieved 2 July 2017.
6. Rumelhart, David E., Geoffrey E. Hinton, and R. J. Williams.
"Learning Internal Representations by Error Propagation". David E. Rumelhart,
James L. McClelland, and the PDP research group. (editors), Parallel distributed
processing: Explorations in the microstructure of cognition, Volume 1:
Foundation. MIT Press, 1986.
7. Hastie, Trevor. Tibshirani, Robert. Friedman, Jerome. The Elements
of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, New
York, NY, 2009.
8. Rosenblatt, Frank (1958). "The Perceptron: A Probabilistic Model For
Information Storage And Organization in the Brain". Psychological Review. 65
(6): 386–408. CiteSeerX 10.1.1.588.3775. doi:10.1037/h0042519. PMID
13602029. S2CID 12781225.
9. Rosenblatt, Frank (1962). Principles of Neurodynamics. Spartan, New
York.
10. Schmidhuber, Juergen (2022). "Annotated History of Modern AI and
Deep Learning". arXiv:2212.11279 [cs.NE].
25

11. Kolsov Y.V., Dobrovolskaya N.Y., Podkolzin V.V. Metamodel
kompyuternoy sistemi obucheniY. //Sovremenniye problemi shkolnoy i vuzovskoy
pedagogiki. Krasnodar, KubGU, 1998.
12. Rudkovskaya D., Pilinskiy M., Rudkovskiy L. Neyronniye seti,
geneticheskiye algoritmi i nechetkiye sistemi: Per. s polsk. I.D. Rudinskogo. – M.:
Goryachaya liniY. – Telekom, 2006. – 452 s.
13. A.I.Ashirova. Elektron darslikning nazorat tizimi uchun test
tayyorlovchi dasturiy qobiq yaratish // Fizika, matematika va informatika. –
Toshkent, 2008. –№ 6. – B.88-91
14. Ashirova A.I., Yusupov D. Kompyuter texnologiyalari о‘qitishning
shakl va metodlari sifatida // “Axborot-kommunikatsiya texnologiyalari” ilmiy-
texnik konferensiya ma’ruzalari tо‘plami. – Toshkent, TATU, 2008. –B.103.
15. Юсупов Д.Ф. Компьютерное обучение предмета строительных
материалов на основе нейросетевых технологии//Вестник Киргизского
ГУСТА. – Бишкек, 2013. – №3(41). – С. 49-53.
16. Razzakov . B . “ Informatika va AT ” fanini “ Algoritmlash asoslari va
dasturlashtirish ” b о‘ limini о‘ qitishda mantiqiy - sxemadan foydalanish metodikasi ”
Informatika va axborot texnologiyalari fanidan о‘ quv - uslubiy q о‘ llanma . –
Urganch , UrDU , 2011. – 84 B .
17. Razzakov . B ., Yusupov D , F Talabaning mustaqil bilim olish
jarayonini fanning grafsemantik modeli asosida faollashtirish ( informatika fani
misolida ). Arxitektura va qurilish ta’limi muammolari. I ilmiy-uslubiy seminar
tо‘plami.- Toshkent, TAQI, 2011 28-aprel. 90-95 B.
18. Yusupov D.F. Kompyuternaya texnologiya obucheniya i
operejayushaya podgotovka studentov i prepodavateley na osnove logicheskoy
graf- semanticheskoy modeli dissiplini/ «fan, ta’lim va ishlab chiqarish
integratsiyasini axborot kommunikatsiya texnologiyalari asosida rivojlantirish
muammolari» respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. TATU Qarshi filiali,
2012 yil 14-15 mart.
26

SUNIY INTELEKT UCHUN ZARURIY DASTURIY VOSITALAR. MASHINALI O’QITISH ASOSLARI

Купить