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

Laboratoriya mashg’ulotlari

T.r	Laboratoriya mashg’ulot mavzulari	Dars soatlari hajmi
1	Python dasturlash tilini o'rganish	2
2	Regressiya masalasini yechish uchun ma'lumotlarni qayta ishlash algoritm va dasturi	2
3	Klasifikatsiya masalasini yechish uchun ma'lumotlarni qayta ishlash algoritm va dasturi	2
4	Klasterizatsiya masalasini yechish uchun ma'lumotlarni qayta ishlash algoritm va dasturi	2
5	Tasvirni qayta ishlash algoritmi va dasturi	2
6	Tasvir kontrastini chiziqli moslashuvchan oshirish algoritm va dasturi	2
7	Lokal kontrastni chiziqsiz oshirish uchun algoritm va dasturi. Tasvirlarni tiklash	2
8	Tasvir yorqinligini oshirish algoritm va dasturi	2
9	Raqamli signallarni splayn metodi bo’yicha qayta ishlash algoritm va dasturi	2
10	Raqamli signallarni kubik bazis splayni yordamida qayta ishlashda eksperemental ma’lumotlar va funksiyalar approksimatsiyasi	2
11	Pythonda Keras kutubxonalarining imkoniyatlarini o'rganish	2
12	Pythonda TensorFlow kutubxonalarining imkoniyatlarini o'rganish	2
13	Neyron tarmoqlarining o'quv jarayonlarini vizualizatsiya qilish va ularning qaror qabul qilishi	2
14	TensorBoard instrumentidan foydalanish	2
15	Kompyuter ko’rish texnologiyalarida deep learning	2
	Jami	30

Amaliy mashg’ulot mavzulari

T.r	Amaliy mashg’ulot mavzulari	Dars soatlari hajmi
1	Python dasturlash tilini o'rganish	2
2	Regressiya masalasini yechish uchun ma'lumotlarni qayta ishlash algoritm va dasturi	2
3	Klasifikatsiya masalasini yechish uchun ma'lumotlarni qayta ishlash algoritm va dasturi	2
4	Klasterizatsiya masalasini yechish uchun ma'lumotlarni qayta ishlash algoritm va dasturi	2
5	Tasvirni qayta ishlash algoritmi va dasturi	2
6	Tasvir kontrastini chiziqli moslashuvchan oshirish algoritm va dasturi	2
7	Lokal kontrastni chiziqsiz oshirish uchun algoritm va dasturi. Tasvirlarni tiklash	2
8	Tasvir yorqinligini oshirish algoritm va dasturi	2
9	Raqamli signallarni splayn metodi bo’yicha qayta ishlash algoritm va dasturi	2
10	Raqamli signallarni kubik bazis splayni yordamida qayta ishlashda eksperemental ma’lumotlar va funksiyalar approksimatsiyasi	2
11	Pythonda Keras kutubxonalarining imkoniyatlarini o'rganish	2
12	Pythonda TensorFlow kutubxonalarining imkoniyatlarini o'rganish	2
13	Neyron tarmoqlarining o'quv jarayonlarini vizualizatsiya qilish va ularning qaror qabul qilishi	2
14	TensorBoard instrumentidan foydalanish	2
15	Kompyuter ko’rish texnologiyalarida deep learning	2
	Jami	30

3. Mustaqil ta’lim va mustaqil ishlar
“Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish” faniga doir mavzularni o‘rganish haftaliklarga ajratilgan holda amalga oshiriladi va talabalarning har haftalik nazariy bilim va amaliy ko‘nikmalarini muntazam rivojlantirib borishga mo‘ljallangan haftalik mustaqil topshiriqlar berib boriladi. Mustaqil topshiriqlar haftalik mavzu doirasida ma’ruzada o‘rganilgan nazariy ma’lumotlar asosida berilgan savollarga javob berish, test savollariga javob berish hamda laboratoriya mashg‘ulotlarida olingan amaliy ko‘nikmalar asosida berilgan masalalarni yechishga mo‘ljallangan dasturlar tuzish kabi topsiriqlarni o‘ziga qamrab oladi.
Mustaqil topshiriqlarni bajarish muddatlari har o‘quv haftasining so‘ngi kuniga belgilanadi. Mustaqil topshiriqlar zamonaviy axborot texnologiyalaridan foydalangan holda, masofaviy ta’lim tizimlari orqali beriladi va talabalar tomonidan bajarilgan mustaqil ishlar ham shu tizim orqali qabul qilinib, fanning baholash mezonlari asosida baholanadi va e’lon qilinib boriladi.
Mustaqil ta’lim topshiriqlari har bir talaba tomonidan quyidagi vazifalarning birini bajarish bilan baholanadi. Topshiriq ikkita nazariy va amaliy qismlardan iborat. Nazariy qismda talaba taklif qilinayotgan algoritmlar tahlili va uni amalda aniq masalani yechish uchun tatbiqini amalga oshiradi. Amaliy qismda biror bir dasturlash tilida loyihalangan va tahlil qilingan algoritmning dasturiy vositasini ishlab chiqadi. Natijalar, ishlab chiqilgan dasturiy vositaning vizual interfeysi dizayni, unda qo’llanilgan multimedia elementlari, universalligi, onlayn qo’llanilishi, mobil ilova yoki boshqa xususiyatlari mavjudligiga qarab baholanadi.
Mustaqil ta’lim mavzulari:
Mustaqil ishlar uchun quyidagi mavzular tavsiya etiladi:
1. Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berishda regressiya va klasifikatsiya
2.Funktsional va funktsional bo'lmagan talablar
3.Ma’lumotlarga qayta ishlov berishda sinflashtirish
4.Ma'lumotlarni qayta ishlashda klassifikatsiya va noaniq mantiq
5. Neyron tarmoqlari bilan ma'lumotni qayta ishlash
6. Ma'lumotlarga dastlabki ishlov berishning Bayes usuli
asosida ma'lumotlarni intellectual tahlil qilish masalasini yechish
7. Ma'lumotlarni qayta ishlov berishning SVM algoritmi asosida klassifikatsiya masalasini yechish
8. Genetik algoritmlar
9. Immun algoritmlari
10. “”Eng yaqin qo’shnilar” usuli bilan ma’lumotlarga qayta ishlov berish
11. Bayes taqsimoti
12. Neyron tarmoqlar metodi. Perceptron
13. Neyron tarmoq usuli. Xopfild va Xemming neyron tarmoqlari
14. Qo’zg’almas neyron tarmoqlari bilan ma'lumotni qayta ishlash
15. Zamonaviy evolyutsion algoritmlar

Mustaqil o’zlashtiriladigan mavzular bo’yicha talabalar tomonidan referatlar tayyorlanadi va taqdimot shaklida hisobot beriladi. Natijalar qo’yilgan masalaning amaliyotdagi o’rni, mustaqil tayyorlanganligi, xulosalarning sifatiga qarab baholanadi.