Dasturiy injiniring” kafedrasi s. N. Iskandarova ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish fanidan

Fanga qo’yilgan dastlabki talablar

Talabalar ushbu fanni o’zlashtirishlari uchun oliy ta’limning birinchi –bakalavr bosqichida o’qitilgan fanlar bo’yicha asosiy bilimlarga ega bo’lishlari shart, jumladan, “Dasturlash”, “Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlar”, kabi fanlarda qo’yiladigan amaliy masalalarni yechish ko’nikmalariga ega bo’lishi kerak.

• 
  Fan o’qitilishining natijalari (shakllanadigan kompetentsiyalar)
  
• 
  Fanni o’zlashtirish natijasida talaba:
  

Ma'lumotlar bazasi, dasturlash yordamida echilgan masalalar sinflarini bilish; ma'lumotlarni yig'ishning asosiy turlari; bilimlarni aqlli tizimlarda ifodalash usullari; bilimga asoslangan xulosa chiqarish algoritmlari; neyron tarmoqlarda aqlli tizimlarning ishlash printsipi.
Ko’nikmalarga ega bo’lishi:

• 
  ma'lumotlarni tahlil qilish sohasidagi terminologiya; Python tili yordamida mantiqiy muammolarni hal qilish ko'nikmalari; noaniq raqamli ma'lumotlar bilan muammolarni hal qilish ko'nikmalari; kompyuter yordamida loyihalash muammolarini hal qilishda intellektualizatsiya vositalaridan foydalanish va uni qo'llab-quvvatlash texnologiyalarini yaratish ko'nikmalari.natijalarni tahlil qilish.
  

Malakaga ega bo’lishi:

• 
  o’quv va ishlab chiqarish jarayonlarida algoritmlarni qo’llash;
  
• 
  muammoning murakkablik darajasini aniqlash;
  
• 
  yangi algoritmlarni ishlab chiqish va ularning samaradorligini tahlil qilish.
  

2. Ma’ruza mashg’ulotlari

T.r	Ma’ruza mavzulari	Dars soatlari hajmi
1	Kirish. Asosiy tushunchalar va ta'riflar.	2
2	Regressiya masalalarini yechish uchun ma'lumotlarni dastlabki qayta ishlash	2
3	Klasifikatsiya masalalarini yechish uchun ma'lumotlarni dastlabki qayta ishlash	2
4	Klasterizatsiya masalalarini yechish uchun ma'lumotlarni dastlabki qayta ishlash	2
5	Tasvirga dastlabki qayta ishlov berish	2
6	Tasvir kontrastini chiziqli moslashuvchan oshirish algoritmi	2
7	Lokal kontrastni chiziqli bo'lmagan oshirish algoritmi. Tasvirni qayta tiklash.	2
8	Tasvir yorqinligini oshirish algoritmi	2
9	Raqamli signalni qayta ishlashda spline usullarini qo'llash	2
10	Raqamli signallarni kubik bazis splayni yordamida qayta ishlashda eksperemental ma’lumotlar va funksiyalar approksimatsiyasi	2
11	Neyron tarmoqlari, deep learning	2
12	Ma'lumotni qayta ishlash uchun pythonga kirish.	2
13	PYTHON -da ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish.	2
14	Keras va TensorFlow paketlari	2
15	Kompyuter ko’rish texnologiyalarida deep learning	2
	Jami	30

Ma’ruza mashg’ulotlar multimediali o’quv vositalari (proektor, elektron doska) bilan jihozlangan auditoriyada akademik guruhlar patoklari uchun o’tkaziladi.