AI Muhandisi Kursi

Dars 1 • Sun'iy intellekt ishlanmasi uchun Python

NumPy, Pandas va Matplotlib yordamida sun'iy intellekt ish jarayonlariga qaratilgan Python malakasini shakllantiradi. Keyingi barcha bo'limlar uchun zarur bo'lgan kodlash bazasini ta'minlaydi.

Dars 2 • Sun'iy intellekt uchun ma'lumotlar asoslari

Model ishlashiga ta'sir qiluvchi ma'lumotlar turlari, tuzilmalari va sifat talablarini tushuntiradi. Muhandislarni modellashtirish boshlanishidan oldin ma'lumotlar to'plamlarini baholashga tayyorlaydi.

Dars 3 • Sun'iy intellekt landshafti va asosiy terminologiya

Aniq farqlar bilan sun'iy intellekt, ML va chuqur o'rganishni belgilaydi. Butun kurs davomida qo'llaniladigan umumiy lug'atni yaratadi.

Dars 1 • Ansambl va kuchaytirish usullari

Yaxshilangan bashorat qilish qobiliyati uchun bagging, tasodifiy o'rmonlar, gradient kuchaytirish va XGBoost-ni tushuntiradi. Bitta algoritm bilimiga asoslanib, ansambl afzalliklarini ko'rsatadi.

Dars 2 • Nazoratsiz o'rganish usullari

Belgilanmagan ma'lumotlar uchun klasterlash, o'lchamni kamaytirish va anomalik aniqlashni o'rgatadi. Muhandisning vositalar to'plamini nazorat ostidagi paradigmalardan tashqariga kengaytiradi.

Dars 3 • Xususiyat muhandisligi va tanlovi

Model aniqligini bevosita yaxshilaydigan kodlash, masshtablash, o'zaro ta'sir xususiyatlari va tanlash usullarini qamrab oladi. Xom ma'lumotlarni tayyorlashni algoritm kiritish talablari bilan bog'laydi.

Dars 4 • Model baholash va tanlash

Qat'iy model baholash uchun ko'rsatkichlar, o'zaro tekshirish va noxolislik-dispersiya muvozanatini belgilaydi. Muhandislarning model tanlovlarini miqdoriy dalillar bilan asoslab berishini ta'minlaydi.

Dars 1 • Rekurrent va ketma-ketlik modellari

Ketma-ketlik va vaqt qatori ma'lumotlarini modellashtirish uchun RNN, LSTM va GRU-larni tushuntiradi. Transformator arxitekturalari kiritilishidan oldin muhandislarni vaqtinchalik naqshlarga tayyorlaydi.

Dars 2 • Neyron tarmoq asoslari

Perceptron, faollashtirish funksiyalari, to'g'ri tarqalish va teskari tarqalishni matematik jihatdan tushuntiradi. Chuqur o'rganishni avval belgilangan ML asoslariga asoslaydi.

Dars 3 • Konvolyutsion neyron tarmoqlar

Tasvir va fazoviy ma'lumotlar vazifalari uchun CNN arxitekturasi, pooling va transfer o'rganishni o'rgatadi. Neyron tarmoq bilimlarini kompyuter ko'rishi ilovalariga kengaytiradi.

Dars 4 • Samarali chuqur tarmoqlarni o'qitish

Barqaror o'qitish uchun optimallashtiruvchilar, o'rganish tezligi jadvallari, regulyarizatsiya va batch normalizatsiyasini qamrab oladi. Muhandislar amaliyotda duch keladigan umumiy muvaffaqiyatsizlik usullarini hal qiladi.

Dars 1 • Katta til modelini muhandislik qilish

Ishlab chiqarishda foydalanish uchun katta til modeli API-lari, prompt muhandisligi, kontekst oynalari va natijalarni tahlil qilishni qamrab oladi. Muhandislarni katta til modellarini haqiqiy ilovalarga ishonchli integratsiya qilishga tayyorlaydi.

Dars 2 • Klassik NLP usullari

Tokenizatsiya, stemming, TF-IDF va so'z vektorlarini NLP qurilish bloklari sifatida qamrab oladi. Transformatorga asoslangan usullar kiritilishidan oldin asosiy chiziqni belgilaydi.

Dars 3 • Transformator arxitekturasi chuqur

O'z-o'ziga e'tibor, ko'p boshli e'tibor, pozitsion kodlash va enkoder-dekoder dizaynini tushuntiradi. Zamonaviy katta til modellari bilan ishlash uchun zarur bo'lgan arxitektura tushunchasini beradi.

Dars 4 • Qidiruv bilan kengaytirilgan generatsiya tizimlari

Bilimga asoslangan javoblar uchun vektor qidiruvini katta til modeli generatsiyasi bilan birlashtirgan RAG quvurlarini yaratadi. katta til modeli dan foydalanishni korporativ hujjat va bilim bazasi stsenariylariga kengaytiradi.

Dars 1 • Sun'iy intellekt tizimini loyihalash tamoyillari

Sun'iy intellekt ish yuklari uchun maxsus dizayn naqshlari, muvozanat tahlili va tizimli fikrlashni tanishtiradi. Arxitektura qarorlarini ishlab chiqarish muhiti cheklovlari doirasida ramkalaydi.

Dars 2 • Sun'iy intellekt uchun kengaytiriladiganlik va infratuzilma

Kengaytiriladigan sun'iy intellekt ish yuklari uchun konteynerlashtirish, orkestratsiya va bulutli infratuzilma naqshlarini qamrab oladi. Muhandislarni talab bilan o'sadigan tizimlarni joylashtirishga tayyorlaydi.

Dars 3 • Ma'lumotlar quvurlari va xususiyat omborlari

Izchil xususiyat yetkazib berish uchun ETL dizayni, oqimli yig'ish va xususiyat ombori arxitekturasini qamrab oladi. O'qitish va xizmat ko'rsatish xususiyatlarining sinxron qolishini ta'minlaydi.

Dars 4 • Ishonchlilik va kuzatiluvchanlik uchun loyihalash

Sun'iy intellekt xizmati chidamliligi uchun elektron to'xtatgichlar, zaxira strategiyalari, jurnallash va ogohlantirishni o'rgatadi. Muhandislarning ishlab chiqarishda tizim sog'lig'ini saqlashini ta'minlaydi.

Dars 1 • Mashina o'rganishi uchun CI/CD

Uzluksiz integratsiya va yetkazib berish amaliyotlarini ML kodi, ma'lumotlari va model artefaktlariga qo'llaydi. Dasturiy ta'minot muhandisligi intizomini ML ishlanma ish jarayonlari bilan bog'laydi.

Dars 2 • Model monitoringi va driftni aniqlash

Model yomonlashuvini aniqlash uchun ma'lumotlar drifti, tushuncha drifti va ishlash monitoringini amalga oshiradi. Model nosozliklari foydalanuvchilarga ta'sir qilishidan oldin proaktiv texnik xizmat ko'rsatishni ta'minlaydi.

Dars 3 • ML quvurlari va ish oqimini orkestratsiya qilish

O'qitish, tekshirish va joylashtirish uchun orkestratsiya vositalari yordamida avtomatlashtirilgan ML quvurlarini loyihalaydi. Qo'lda aralashuvni kamaytiradi va iteratsiya davrlarini tezlashtiradi.

Dars 4 • Tajriba kuzatish va takrorlanuvchanlik

Takrorlanadigan ML uchun tajriba jurnallash, artefakt versiyalash va muhit boshqaruvini qamrab oladi. Intizomli model ishlanmasi uchun asos yaratadi.

Dars 1 • Mas'uliyatli sun'iy intellekt boshqaruvi ramkalari

Muhandislik qarorlariga mas'uliyatli sun'iy intellekt tamoyillari, ta'sir baholashlari va siyosat moslashuvini qo'llaydi. Texnik nazoratlarni tashkiliy javobgarlik tuzilmalari bilan bog'laydi.

Dars 2 • Sun'iy intellektda noxolislik, adolatlilik va tenglik

Algoritmik noxolislik manbalarini aniqlaydi va nomutanosib ta'sirni aniqlash va yumshatish uchun adolat ko'rsatkichlarini qo'llaydi. Axloqiy fikrlashni o'lchanadigan muhandislik harakatlariga asoslaydi.

Dars 3 • Sun'iy intellekt xavfsizligi va risklarni boshqarish

Sun'iy intellekt tizimlari uchun tahdid modellashtirish, raqibga chidamlilik va nosozlik rejimi tahlilini o'rgatadi. Muhandislarni zararli sun'iy intellekt xatti-harakatlarini oldindan bilish va yumshatishga tayyorlaydi.

Dars 4 • Maxfiylikni saqlaydigan sun'iy intellekt usullari

Maxfiylik xavfsiz sun'iy intellekt uchun differentsial maxfiylik, federativ o'rganish va ma'lumotlarni anonimlashtirishni qamrab oladi. Model foydaliligini qurbon qilmasdan ma'lumotlarni himoya qilish talablarini hal qiladi.

Dars 1 • Loyihani ko'rib chiqish va taqdimot

Arxitektura diagrammalari, natijalar va o'rganilgan saboqlar bilan yakuniy tizimni taqdim etadi. Sun'iy intellekt loyihalarini texnik auditoriyalarga yetkazish uchun zarur bo'lgan muloqot ko'nikmalarini rivojlantiradi.

Dars 2 • Muammoni shakllantirish va doiralash

Biznes muammosini muvaffaqiyat ko'rsatkichlari va cheklovlari bilan aniq belgilangan sun'iy intellekt vazifasiga aylantiradi. Haqiqiy stsenariyga oldingi boblardan tizimli dizayn fikrlashni qo'llaydi.

Dars 3 • Ma'lumotlarni yig'ish va tayyorlash

Yakuniy loyiha ma'lumotlar to'plami uchun ma'lumotlar yig'ish, tozalash va xususiyat muhandisligini bajaradi. Oldingi boblardan barcha ma'lumotlar ko'nikmalarini integratsiyalashgan ish jarayonida qo'llaydi.

Dars 4 • Model ishlanmasi va tajriba

Kuzatilgan tajribalarni o'tkazadi, eng yaxshi modelni tanlaydi va qarorlarni asoslash bilan hujjatlashtiradi. MLOps amaliyotlaridan foydalangan holda intizomli ML ishlanmasini namoyish etadi.