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

23.Svertkali neyron tarmoqlari(CNN), tasvirni skanerlash sxemasi, guruh xaritalarini shakllantirish jarayoni.
Svertkali neyron tarmoqlari (CNN) tasvirni o'rganishda va tasniflashda yetarli natijalarni hosil qilish uchun ishlatiladigan tarmoqlardir. Ular odatda tasvir o'rganish uchun ideal qurilmalardir. CNN lar tasvirni ishlatishdagi asosiy qobiliyatlarining biri, qatorlarda (tasniflash uchun) yoki kartochkalarda (lokallikcha xususiyatlarni topish uchun) masofani hisoblashdir.

Svertkali neyron tarmoqlari tasvirni skanerlash jarayonida qatorlarda (tasniflash uchun) guruh xaritalarini shakllantirish uchun quyidagi bosqichlar bilan amal qiladi:

1. **Kirish qatlam (Input Layer):**
- Kirish qatlamiga tasvirni o'z ichiga qabul qilish uchun tasniflash uchun guruhning har bir tasvirini saqlaydigan piksellardan iborat ma'lumotlar qatorini olib kelamiz.

2. **Svertka (Convolutional) Qatlami:**

- Svertka qatlami, tasvirlarni skanerlashda bosh rol o'ynaydi. U yordamida tasvirlarni skanerlash, guruh xaritasini shakllantirish uchun asosiy amaldir.
- Svertkali tarmoqlar, har bir svertka o'zgaruvchanlari (filtirlar) orqali tasvirlarni bo'ylab harakat qiladi. Filtirlar skanerlanayotgan tasvirning xususiyatlarini aniqlab olib, ularning ma'nolisini tahlil qilish uchun har bir guruh tasvirini hosil qiladi.

3. **Filtrga ReLu Aktivatsiya:**

- Svertka qatlami natijalari filtirlar orqali aniqlangan xususiyatlardir. ReLu (Rectified Linear Unit) aktivatsiya funksiyasi, tasvirning manzili bo'lmagan joylarda o'zgaruvchanlarni o'zgartiradi va tasniflash uchun guruhning qatorini aniqlashda yordam bera olish uchun ishlatiladi.

4. **MaxPooling (Uzluq emaslashtirish) Qatlami:**

- Uzluq emaslashtirish, tasvirni kichiklashtirib, guruh xaritasini shakllantirishda uning muhim qismlarini saqlashda yordam bera olish uchun ishlatiladi. MaxPooling jarayoni orqali, tasvirning har bir uzluqi (max qiymati) olinadi va yangi uzluq emaslashtirilgan tasvir hosil qilinadi.

5. **To'g'ridan-to'g'ri (Fully Connected) Qatlami:**

- To'g'ridan-to'g'ri qatlami, tasvirlarni tasniflash va guruhning qatorini aniqlashda o'z vazifasini bajaradi. U har bir uzluq emaslashtirilgan tasvirni bir nechta yotishli neyronlar bilan bog'laydi va guruhning qatorini topishga harakat qiladi.

6. **Natijaviy Qatlam (Output Layer):**

- Natijaviy qatlami, to'g'ridan-to'g'ri qatlamining chiqishlarini o'z ichiga qabul qiladi va har bir guruh uchun tasniflash natijasini hosil qiladi. U tasniflash uchun guruh xaritasini shakllantirishda o'z vazifasini bajaradi.

Bu jarayon, tasvirni skanerlashda va guruh xaritalarini shakllantirishda muhim bo'lgan qadamalardan biri hisoblanadi. Bu usul tasvirni bo'ylab harakat etish, tasvirlarni kichiklashtirish va xususiyatlarni aniqlash uchun mo'ljallangan xususiyatlardan foydalanishga imkon beradi.