1. Sun'iy intellektning asosiy tushuncha va ta'riflari, sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqot yo'nalishlari, qanday tizimlar intellektual tizimlar toifasiga kiradi

15.Sun'iy neyron, alohida elementlarining vazifalari (summator, nochiziqli o'zgartirgich), faollashtirish funktsiyalarining turlari va xossalari.
**Sun'iy Neyronlar:**

Sun'iy neyronlar, bilim neyronlarining modeli asosida yaratilgan va matematik modelda ifodalangan elementlardir. Sun'iy neyronlar, axon, dendritlar, soma, sinapslar va boshqa biologik neyronlar tomonidan ta'minlangan elementlarga o'xshash bo'lib, algoritmlar va matematik amallar orqali axborotni o'zgartirish uchun ishlatiladi. Sun'iy neyronlar, neyron tarmoqlari va sun'iy intellekt tizimlari yaratishda qo'llaniladi.

**Aloqada Elementlar va Vazifalari:**

1. **Summator (Qo'shuvchi):** Summator, sun'iy neyronlar ichidagi aloqada elementlardan biri hisoblanadi. U, kirish xossalarni qo'shadi va sinaptik og'irliklar bilan ko'payadi. Summator, kelib chiqqan ma'lumotlarni jamlash va umumiy o'zgaruvchini hosil qilish uchun ishlatiladi.

2. **Nochiziq O'zgartirgich (Threshold):** Nochiziq o'zgartirgich, summatorning natijasini tekshirish va o'zgaruvchini aniqlash uchun ishlatiladi. Agar summatorning chiqish qiymati, nochiziq o'zgartirgichdan katta bo'lsa, sun'iy neyron faollashtiriladi, aks holda faol emas.

**Faollashtirish Funktsiyalari:**

1. **Step (Schipok) Funktsiya:** Ushbu funktsiya o'zgaruvchini qabul qiladi va agar u bir o'zgartirgich qiymatidan katta yoki teng bo'lsa, 1 ni chiqaradi; aks holda 0 ni chiqaradi. Bu step funktsiyasi, boshqa bir nomi bilan ham nomlanadi.

\[ f(x) = \begin{cases}

1 & \text{agar } x \geq \text{o'zgartirgich} \\
0 & \text{aks holda}
\end{cases}
\]

2. **Sigmoid Funktsiya:** Sigmoid funktsiya, chet elamatini o'zlashtiradi va o'zgaruvchini 0 va 1 oralig'ida normalizatsiya qiladi. Ushbu funktsiya koordinata tenglangan bo'lganda, uning qiymati 0.5 ga yaqin bo'ladi. Bu, tarmoq o'rganish va sinchishda keng qo'llaniladi.

\[ f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \]

3. **ReLU (Rectified Linear Unit) Funktsiya:** ReLU funktsiya, kirish qiymati manfi bo'lsa, u 0 ga teng bo'ladi; aks holda, u o'z qiymatini qabul qiladi. ReLU funktsiyasi, sun'iy neyron tarmoqlari va tizimlarning uchuvchi qismida o'rganishda keng qo'llaniladi.

\[ f(x) = \max(0, x) \]

**Sun'iy Neyron Xossalari:**

1. **Kirish Xossalari (Input Features):** Kirish xossalari, sun'iy neyronlarga tashqi ma'lumotlarni (masalan, tasvir piksellari yoki boshqa ma'lumotlar) kiritishda ishlatiladi.

2. **Sinaptik Og'irliklar (Synaptic Weights):** Har bir kirish xosasi bilan bog'langan sinaptik og'irliklar, kiritilgan ma'lumotni (kirish xosalari) tark etishda ahamiyatga ega bo'ladi.

3. **Faollashtirgich (Activation Function):** Faollashtirgich, summator natijasini tekshirib, neyronni faollashtirish yoki faol bo'lmamasini belgilovchi bir funktsiyadir.

4. **Chiqish Xosasi (Output):** Faollashtirgich natijasi, chiqish xosasiga yetkaziladi. Bu chiqish xosasidan olinadigan qiymatlar, sun'iy neyron tarmoql