SUN’IY INTELLEKT MUHANDISI :) Sohani tanlab olish.

Muallif: Zayniddin Ibrohimov

Dunyoda texnologiyalar jadal sur’atda rivojlanayotgan bugungi davrda sun’iy intellekt (AI) barcha sohalarda inqilobiy o‘zgarishlar keltirmoqda. AI dasturchisi bo‘lish nafaqat zamonaviy, balki kelajakda talab yuqori bo‘ladigan kasb hisoblanadi. Bu yo‘nalishda muvaffaqiyatga erishish uchun aniq strategiya, nazariy bilim va amaliy tajriba zarur.

Mazkur qo‘llanma AI muhandisi bo‘lish uchun yo‘nalishlarni bosqichma-bosqich, nazariy tushunchalar bilan yoritib beradi. Ushbu kitobni o‘qiganingizdan so‘ng, siz AI sohasining asosi va amaliy jihatlari haqida to‘liq bilimga ega bo‘lasiz.

SUN’IY INTELLEKTGA KIRISH (INTRO TO AI)

Sun’iy intellekt nima ?

Sun’iy intellekt (AI) – bu kompyuter tizimlarini inson fikrlash jarayonlarini takrorlaydigan darajada rivojlantirish texnologiyasi. AI tizimlari:

• O‘rganish (Learning): Ma’lumotlar asosida yangi bilimlarni o‘zlashtiradi.

• Qaror qabul qilish (Decision Making): Hodisalarga asoslanib mantiqiy qaror qabul qiladi.

• Muloqot qilish (Communication): Inson nutqi va tili bilan ishlaydi.

AI turlari

1. Narrow AI (Tor AI): Maxsus vazifalarni bajarishga mo‘ljallangan AI (masalan, Siri yoki Alexa).

2. General AI (Umumiy AI): Insonning mantiqiy fikrlash va qaror qabul qilish qobiliyatiga ega bo‘lgan AI.

3. Super AI: Insondan yuqori intellekt darajasiga ega (hali mavjud emas).

MATEMATIKA – SUN’IY INTELLEKTNING NAZARIY ASOSI

Matematika – sun’iy intellektning poydevori. Har bir AI algoritmi matematik asosga ega.

1. Statistika va Ehtimollar

AI modellarida statistik ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish muhim.

• Statistika nima? Statistika – ma’lumotlarni yig‘ish, tahlil qilish va ulardan umumiy xulosalar chiqarish ilmi.

• O‘rtacha (Mean): Ma’lumotlarning o‘rtacha qiymatini topadi.

• Dispersiya: Ma’lumotlarning tarqalish darajasini o‘lchaydi.

• Ehtimollar: Hodisalarning yuzaga kelish ehtimolini hisoblash (masalan, Bayes teoremasi).

2. Chiziqli Algebra

Chiziqli algebra neyron tarmoqlar va AI algoritmlarining ishlash mexanizmini tushunish uchun zarur.

• Vektorlar: Gradientlarni hisoblash va yo‘qotish funksiyasini optimallashtirish uchun ishlatiladi.

• Matritsalar: Ma’lumotlarni ko‘p o‘lchovli shaklda saqlash va qayta ishlash.

3. Matematik Analiz

AI algoritmlarini optimallashtirishda matematik analiz muhim rol o‘ynaydi.

• Hosila (Derivative): Gradient descent algoritmi asosida ishlaydi.

• Integrallar: Murakkab matematik hisob-kitoblarni bajaradi.

DASTURLASH (PROGRAMMING)

AI dasturchisi bo‘lish uchun eng muhim ko‘nikma – bu dasturlashdir.

1. Qaysi dasturlash tilini tanlash kerak?

1. Python: AI uchun eng keng qo‘llaniladigan til.

2. R: Statistika va ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun yaxshi.

3. Java: Korporativ AI ilovalari uchun.

2. Python asoslarini o‘rganish

Python tili juda sodda va kuchli. Quyidagi kutubxonalar AI bilan ishlashda yordam beradi:

• NumPy: Matematik va statistik hisob-kitoblar uchun.

• pandas: Ma’lumotlarni boshqarish va tahlil qilish uchun.

• scikit-learn: Machine Learning algoritmlari uchun.

• TensorFlow va PyTorch: Deep Learning kutubxonalari.

3 Dasturlashni qanday o‘rganish kerak?

1. Asosiy sintaksis: O‘zgaruvchilar, shartli operatorlar (if-else), sikllar (for, while).

2. Funksiyalar va modullar: Kodni takror ishlatish uchun.

3. Kutubxonalar bilan ishlash: NumPy va pandas yordamida ma’lumotlar bilan ishlash.

MACHINE LEARNING (MASHINAVIY O‘QITISH)

Machine Learning – AI’ning asosiy qismi. Bu algoritmlar ma’lumotlar asosida o‘rganadi va qaror qabul qiladi.

1. Machine Learning turlari

1. Supervised Learning (Nazoratli o‘qitish):

   • Oldindan belgilangan (label) ma’lumotlar asosida o‘qitish.

   • Masalan: Tasniflash (Classification) yoki regression.

2. Unsupervised Learning (Nazoratsiz o‘qitish):

   • Belgisiz (labelsiz) ma’lumotlar asosida naqshlarni topish.

   • Masalan: Klasterlash (Clustering).

3. Reinforcement Learning (Mustahkamlash o‘qitish):

   • Agentlar muhitda harakat qilib, mukofot olishga intiladi.

2. Algoritmlar

• Regression (Linear va Logistic Regression).

• Support Vector Machines (SVM).

• Decision Trees va Random Forest.

DEEP LEARNING

Deep Learning – neyron tarmoqlarga asoslangan o‘rganish texnikasi. Bu murakkab masalalarni hal qilishda qo‘llaniladi.

1. Neyron tarmoqlar (Neural Networks)

• Asosiy tuzilma:

  • Kirish qavati (Input Layer).

  • Yashirin qatlamlar (Hidden Layers).

  • Chiqish qavati (Output Layer).

2. Deep Learning texnologiyalari

1. CNN (Convolutional Neural Networks):

   • Tasvirlarni tahlil qilish.

2. RNN (Recurrent Neural Networks):

   • Matn va vaqt ketma-ketliklari bilan ishlash.

3. GAN (Generative Adversarial Networks):

   • Yangi ma’lumotlar yaratish.

MA’LUMOTLAR ILMI (DATA SCIENCE)

Data Science – AI modellarini o‘qitish uchun ma’lumotlarni tahlil qilish va boshqarish.

Asosiy jarayonlar:

1. Ma’lumotlarni yig‘ish: API yoki veb kazish orqali ma’lumot olish.

2. Ma’lumotlarni tozalash: Noto‘g‘ri yoki yo‘qolgan ma’lumotlarni qayta ishlash.

3. Vizualizatsiya: Grafiklar va diagrammalar chizish (matplotlib va seaborn).

BIG DATA

Big Data katta hajmdagi ma’lumotlarni boshqarish va qayta ishlash uchun ishlatiladi.

Vositalar:

1. Hadoop: Ma’lumotlarni saqlash va boshqarish tizimi.

2. Spark: Real vaqtda katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash vositasi.

BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence AI natijalarini tushunishga va qaror qabul qilishga yordam beradi.

Vositalar:

1. Tableau: Ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish.

2. Power BI: Biznes uchun hisobotlar yaratish.

XULOSA:

QAYSI YO‘NALISHNI TANLASH KERAK?

1. Keng bilim olishni istasangiz: AI Engineer Roadmap-ni tanlang.

2. Ma’lumotlar bilan ishlashni yoqtirsangiz: Data Science’ga e’tibor qarating.

3. Murakkab texnik masalalarga qiziqsangiz: Deep Learning’ga chuqurroq o‘rganing.

4. Biznesga yo‘naltirilgan bo‘lsangiz: Business Intelligence yo‘nalishini tanlang.