DASTLABKI TUSHUNCHALAR
AI/ML/DL HAQIDA BOSHLANG'ICH TUSHUNCHALAR
MUQADDIMA
Kashfiyotchilar o'zi tafakkur qiluvchi mashinani yaratishni uzoq vaqt orzu qilishgan. Bu istak taxminan millodan avvalgi XII-IX asrlarga borib taqaladi.
Bir nechcha yuz yil ilgari, dastlabki dasturlanuvchi kompyuter yaratilinganida, insonlar bunday mashinalarning intellekti bo'lishi mumkinligi haqida ikkilanib qolishgan edi [Lovelace, 1842]. Bugun esa, suni'y intellekt (AI) o'zining ko'plab amaliy va ilmiy yutuqlari bilan dunyoning muhim sohalaridan biriga aylanishga ulgurdi. Biz intellektni gaplar va rasmlarni tushinishida, tibbiyot sohasida tashxis qo'yishida, ilmiy tadqiqotlarni qo'llab quvvatlashida, ish vazifalarni belgilab beruvchi dasturlarda va boshqa ko'plab sohalarda ko'rishimiz mumkin.
Suni'y intellekt o'zining dastalbki kunlarida, insoniyat uchun intellektual jihatdan murakkab matematika qonunlariga asoslangan masalalar ketma-ketligini nisbatan osonroq yechim topa oldi. Suni'y intellekt uchun murakkab jarayon bu biz insonlar uchun bajarishga oson bo'lgan ammo formal tarzda tushuntira olmaydigan ishlar (gaplardagi so'zlarni anglash, rasmdagi yuzlarni tanish va h.k) ni yechishdir.
Sun'iy intellekt (AI) erishgan dastlabki yutuqlari kompyuterdan nisbatan kamroq bilim talab qilinadigan sohalardir. Masalan, IBM kompaniyasining Deep Blue shahmat o'ynash tizimi Jahon chempionni Garry Kasparovni mag'lub etgan (1997 yilda) [Hsu, 2002]. Shahmat bu kompyuter uchun oddiy dunyodir, chunki bunda faqat 64 ta pozitsiya hamda 32 ta aynan muayyan qoidalar asosida harakatlanuvchi figuralardan iborat. To'g'ri va muvvafaqiyatli shahmat strategiyalarini kompyuterga joylashning o'zi g'alaba qozinishga yetarli bo'ladi. Shahmat o'yini osongina va qisqa vaqt ichida formal qoidalar asosida dasturchi tomonidan yaratilinishi mumkin.
Shuni ham ta'kidlab o'tish kerakki, kompyuter insonlarni shahmatda osongina mag'lub eta olishi mumin, lekin oddiy inson qila oladigan buyumlarni tanish yoki so'zlarni tushuna olish darajasiga endigina yetdi.
Yuqoridagi so'zlardan xulosa qiladigan bo'lsak, suni'y intellekt hozirgi kunda inson harakatlarini imitatsiya qilish bosqichida ekanligini tushunishimiz mumkin. Aynan mana shu bosqichda qanday ishlar olib borilayotgani hamda amaliyotda qo'llanilishi haqida sizlarda bilim va ko'nikma paydo qilish maqsadida darslar tayyorlashga bel bog'ladik.
MAQSADIMIZ:
Darslarimiz orqali sizlarga:
Sun'iy intellekt sohasida qo'llanilayotgan bilimlar bilan tanishtirish.
Sun'iy intellektni "Pyhton" dasturlash tili orqali qo'llash ko'nikmalarini shakklantirish.
Pyhton kutubxonalari (PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, opencv, numpy, pandas, scipy, matplotlib ..) bilan tanishtirish va ko'nikma shakllantirish.
Eslatma: Suni'y intellekt sohasiga kirishni qayerdan boshlashni bilmayotgan va o'zbek tilida materiallar qidirayotgan vatandoshlarimiz uchun ushbu darslar ketma-ketligi ayni muddaodir.
DARSLAR KIMLAR UCHUN:
Suni'y intellekt sohasiga qiziqishi yuqori bo'lgan har qaysi soha vakillari uchun. Siz ushbu sohaga qiziqasizmi unda maqsadni aniq qo'yib izlanishni boshlang. Bizning darslarimiz sizlar uchun ko'prik bo'la oladi degan umiddamiz.
MANBALAR
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, DEEP LEARNING.
Aurelien Geron, Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow.
www.sariq.dev (platforma andozasi)
Last updated
