«t f. Su’niy intelekt»

11-mavzu. ML loyiha qadamlari
Analitik yondashuv. Modelni baholash. Ma’lumotlarni o’rganish. DF bilan tanishuv. Grafiklar. ML ga tayyorgarlik. standartizatsiya
12-mavzu. Regressiya
Simple linear regression. Simple LR. Scikit-learn. Multiple liner regression. Non-liner regression. Polynomial regression.
13-mavzu. Klassifikatsiya
k-NN. classificatorni baholash. Jaccard index. Confusion matrix. Decision tree. Grafik. Random forest. Logistic regression.
14-mavzu. Deep learning
Deep learning. Tayyorgarlik ko’rish. Rasm klassifikatsiyasi. Klassik dastur, ML va DL misollarini tahlil qilish. Transfer learning. Semantic segmentation. Loandecision.


III. Amaliy mashg‘ulotlar.
Amaliy mashg‘ulotlar uchun quyidagi mavzular tavsiya etiladi:

1. 
   Anaconda dasturini o’rnatish. Spyder dasturida python asoslari
   
2. 
   List(Ro’yxatlar), Lug’at(Dictionary), Funksiya
   
3. 
   Suniy intelekt yaratish(1-suniy intelekt)
   
4. 
   Jupyter notebook va google colab da ishlash. Numpyda list va array
   
5. 
   Numpyda indekslash va universal funksiyalar
   
6. 
   Numpyda mantiqiy shart operatori va chiziqli algebra
   
7. 
   Pandas da Series ma’lumotlar tuzilmasi va lug’atdan dataframe yaratish
   
8. 
   Pandas. Indekslar va elementlarni tanlash
   
9. 
   Pandas. Arifmetik amallar va ma’lumotlarni filtrlash
   
10. 
    Viziualizatsiya. Matplotlib kutubxonasi
    
11. 
    Matplotlib kutubxonasi subplot
    

Amaliy mashg‘ulotlar multimedia qurilmalari bilan jihozlangan auditoriyada bir akademik guruhga bir professor-o‘qituvchi tomonidan o‘tkaziladi. Mashg‘ulotlar faol va interfaktiv usullar yordamida o‘tiladi, mos ravishda munosib pedagogik va axborot texnologiyalar qo‘llaniladi.
IV.Laboratoriya mashg’ulotlari.
Laboratoriya mashg‘ulotlar uchun quyidagi mavzular tavsiya etiladi:

1. 
   Print(), o’zgaruvchi, matnlar va sonlar bilan ishlash
   
2. 
   List, tuples, for, if
   
3. 
   Lug’at, nesting, while
   
4. 
   Funksiya, modellar
   
5. 
   Suniy intelekt (teachable machine)
   
6. 
   Massivlar (Array) bilan ishlash
   
7. 
   Arraylar ustida amallar
   
8. 
   Massivlar ustida yakuniy amalyot
   
9. 
   Data analysis
   
10. 
    Series va index
    
11. 
    Dataframe
    
12. 
    Dataset haqida ma’lumotlar
    
13. 
    Datasetlar ustida amallar
    
14. 
    Ma’lumotlarni tayyorlash
    
15. 
    Malumotlarga ishlov berish
    
16. 
    Matplotlib
    
17. 
    Lineplot, barplot, heatmap
    
18. 
    Scotterplot
    
19. 
    Taqsimot grafigi
    
20. 
    Subplot
    

Laboratoriya mashg’ulotlar universitetning “Axborot texnologiyalari markazi” dagi maxsus jixozlangan kompyuter sinflarida o’tkaziladi. Laboratoriya mashg’ulotlar ikki akademik guruhga bo’linib ikkita o’qituvchi tomonidan o’tkazilishi lozim. Fan mavzulari bo’yicha Laboratoriya mashg’ulotlarini bajarishda maxsus dasturiy vositalaradan foydalanish tavsiya etiladi.