«t f. Su’niy intelekt»

O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI
OLIY VA O‘RTA MAXSUS TA’LIM VAZIRLIGI
TERMIZ DAVLAT UNIVERSITETI





«t.f. SU’NIY INTELEKT»

FAN DASTURI

Bilim sohasi:		100 000 - Gumanitar soha
Ta’lim sohasi:		110 000 - Pedagogika
Ta’lim yo‘nalishi:		511 0100 – Matematika va informatika

Fan/modul kodi		O‘quv yili 2022-2023		Semestr 5	ECTS – Kreditlar 3
Fan/modul kodi tanlov		Ta’lim tili O‘zbek			Haftadagi dars soatlari 6
1.	Fanning nomi		Auditoriya mashg‘ulotlari (soat)		Mustaqil ta’lim (soat)	Jami yuklama (soat)
	Sun’iy intellekt		90		30	120
2.	I. Fanning mazmuni Fanni o‘qitishdan maqsad – sun’iy intellekt va neyron to‘rlarining nazariy asoslari haqida, tatbiqiy masalalarni yuqori sifat va aniqlikda yechish uchun obrazlarni anglashning zamonaviy matematik usullari, tatbiqiy sohalarning qiyin formallashuvchi masalalarida qaror qabul qilishni izohlash uchun zamonaviy axbort tizimlarini yaratish haqida talabalar bo‘yicha bilimga ega bo‘lish. Fan vazifasi – qiyin formallashuvchi masalalarini yechish uchun hisoblash eksperimenti ko‘rinishida, sun’iy intellekt usullaridan foydalangan holda axborot tizimlarini (modellarini) yaratish ko‘nikmalarini berish. II. Asosiy nazariy qism (ma’ruza mashg‘ulotlari) II.I. Fan tarkibiga quyidagi mavzular kiradi: 1-mavzu. “Data science va suniy intelekt” fani. Python asoslari. Data science nima?. Data science fani va uning yo’nalishlari. Data science va su’niy intelekt muhandislari. Python tilini o’rnatish. Brauzerda kod yozish. O’zgaruvchilar. Matnlar bilan ishlash. List. Ro’yxatlar. For tsikl . if-else. Lug’at. Nesting. While. Funksiya. Modular. 2-mavzu. Data science metodologiyasi Metodologiya nima?. CRISP-DM. ma’lumotni o’rganish. Ma’lumotni tayyorlash. Model yaratish va baholash. Loyiha taqdimoti. 3-mavzu. Data analysis. Numpy kutubxonasi List va array. NumPy array. Ma’lumot turlari. Indekslash va kesish. Boolean indekslash. Array o’qlarini almashtirish. Universal funksiyalar. Mantiqiy shart operatori. Fayllar bilan ishlash. Chiziqli algebra. 4-mavzu. Data analysis. Pandas kutubxonasi Series ma’lumotlar tuzilmasi. Dataframe ma’lumotlar tuzilmasi. Lug’atlardan dataframe yaratish. 5-mavzu. Data analysis. Indekslar, Dataset statistikasi. Indekslar. Elementlarni tanlash. Arifmetik amallar. Tartiblash. Reytinglash. Dataset statistikasi. Ma’lumotlarni filtrlash. 6-mavzu. Ma’lumotlarga ishlov berish. Fayllar va ma’lumotlar ombori. Fayldan o’qish. Faylga yozish. HDF5 formati.veb sahifalardan o’qish. JSON va API dan o’qish. Ma’lumotlar ombori. SQL. Jadvalni DF ga o’qish. Tartiblash(ORDER BY) va saralash(DISTINCT). Filtrlash(WHERE). BETWEEN. IN va LIKE. 7-mavzu. Ma’lumotlarga ishlov berish. Ma’lumotlarni tayyorlash .dropna()-NaN qiymatlarni tashlab yuborish. .fillna()-NaN qiymatlarni to’ldirish. Takroriy qiymatlarni o’chirish. .map()-qiymatlarni moslash. G’ayritabiiy qiymatlar bilan ishlash. Python datetime. 8-mavzu. Ma’lumotlarga ishlov berish. Uyg’unlashtirish, ulash va qayta shakllash. Irarxik indeksli ma’lumotlar to’plami. Ma’lumotlar to’plamlarini uyg’unlashtirish. Ma’lumot to’plamlarini ulash. So’rovnoma. 9-mavzu. Vizualizatsiya. Grafiklar Matplotlib kutubxonasi bilan tanishuv. Seaborn kutubxonasi. Chiziqli grafika. Ustunli grafika. Heatmap. Tarqoqlik grafigi. Taqsimod. Subplot. 10-mavzu. Machine learning Machine learning nima?. Supervised learning. Unsupervised learning. Semi-supervised va Reinforcement learning.