su'iy intellekt asoslari

PPTX 43 sahifa 15,7 MB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇
1 / 43
1. intro to programming 1. sun’iy intellekt asoslari mundarija: sun’iy intellekt tushunchasi va rivojlanish tarixi. neyron tarmoqlarning umumiy ishlash prinsipi sun’iy intellektning asosiy yo‘nalishlari, mashinaviy o‘qitish (machine learning). chuqur o‘qitish (deep learning). mustahkamlash orqali o‘qitish (reinforcement learning). llama va ollama (windows/linux) operatsion tizimga o‘rnatish kirish sunʼiy intellekt yoki sunʼniy idrok (si; inglizcha: artificial intelligence, ai) inson intellektiga taqlid qilishga qodir boʻlgan mashinalar yaratishga qaratilgan fan va texnologiya sohasi. bugungi kunda keng qoʻllanilib kelinayotgan sunʼiy intellekt texnologiyalariga aqlli veb-qidiruv tizimlari (masalan, youtube search), tavsiya tizimlari (youtube, amazon va netflix), tabiiy tilni tushunish (google assistant, siri va alexa), oʻzini-oʻzi boshqaradigan avtomobillar (waymo) va boshqalarni misol qilish mumkin. sunʼiy intellektga 1956-yili mustaqil fan sohasi sifatida asos solingan. shu yilning yozida dartmouth kollejida oʻtgan anjumanda john mccarthy „sunʼiy intellekt“ atamasini birinchi marta ishlatgan va tarixga mazkur atama muallifi oʻlaroq kirgan. sunʼiy intellekt boʻyicha tadqiqotlar xx asr oʻrtalaridan beri qilinib kelinsa-da, unga nisbatan ommaviy qiziqish …
2 / 43
a uch asosiy qatlamdan tashkil topadi: kirish qatlami (input layer) – tashqi ma’lumotlarni qabul qiladi. masalan, raqamli tasvir piksellari yoki sensor o‘lchovlari. yashirin qatlamlar (hidden layers) – kirishdagi signallarni vazn (weight) va faollashtirish funksiyalari yordamida qayta ishlaydi. bu bosqichda tarmoq murakkab xususiyatlarni ajratib oladi. chiqish qatlami (output layer) – yakuniy natijani hosil qiladi. har bir neyron quyidagi bosqichlarni bajaradi: kiruvchi signallarni qabul qiladi va ularga mos vazn koeffitsientlarini qo‘llaydi. vaznli yig'indi hisoblanadi: bu yerda - kirish signali, - mos vazn, - siljish (bias). yig‘indi faollashtirish funksiyasi orqali o‘tkaziladi (sigmoid, relu, tangens giperbolik va boshqalar). bu funksiya neyronning chiqish signalini belgilaydi. o‘qitish jarayoni neyron tarmoqning samarali ishlashi uchun uni o‘qitish (learning) kerak bo‘ladi. o‘qitish jarayoni quyidagicha amalga oshadi: kirish va chiqish juftliklari (ma’lumotlar to‘plami) asosida tarmoqning chiqish natijalari hisoblanadi. natija haqiqiy qiymatlar bilan taqqoslanadi va xato funksiyasi (loss function) aniqlanadi. xato qiymati asosida vaznlar va biaslar orqaga tarqatish algoritmi (backpropagation) yordamida …
3 / 43
naviy o‘qitishga misol mashinaviy o‘qitishga misol mashinaviy o‘qitishga misol mashinaviy o‘qitishga misol nazoratsiz o'rganish: “klasterlash” nazoratsiz o'rganish: “klasterlash” nazorat asosida o‘qitish chuqur o‘qitish (deep learning). mustahkamlash orqali o‘qitish (reinforcement learning). mustahkamlash orqali o‘qitish (reinforcement learning, rl) bu sun’iy intellektning o‘quv paradigmasi bo‘lib, unda agent muhit (environment) bilan o‘zaro ta’sir qilish jarayonida ma’lum bir strategiyani shakllantiradi. agentning asosiy maqsadi vaqt o‘tishi davomida kutilayotgan mukofotlarning yig‘indisini natijasida xulosa chiqarishiga aytiladi. bunda o‘qitish jarayoni sinov va xatolik asosida amalga oshadi. qisqacha qilib aytganda, bu o‘qitish usuli “tajriba qilib ko‘rib, xatodan saboq olish” tamoyiliga asoslangan. asosiy tushunchalar agent – qaror qabul qiluvchi tizim yoki algoritm. muhit – agent faoliyat yuritadigan tashqi tizim. holat – agentning ma’lum vaqt kesimidagi vaziyatini ifodalaydi. harakat – agent tomonidan tanlanadigan imkoniyat. mukofot – harakat natijasida agent oladigan sonli baho. strategiy – agentning muayyan holatda qanday harakatni tanlashini belgilovchi qoidalar majmui. qayd etish– agentning vaqt davomida bosib o‘tgan holatlar va …
4 / 43
shlatiladi. u savollarga javob berish, matn yozish, kod yozishda yordam berish, ma’lumotlarni izohlash, matnlarni tarjima qilish kabi ko‘plab vazifalarni bajaradi. uni meta (facebook) kompaniyasi ilmiy tadqiqotlar va dasturchilar uchun ochiq qilib chiqargan. aslida bu chatgptga o‘xshash model, lekin uni istagan dasturchi o‘z kompyuterida ishlatishi va moslashtirishi mumkin. vazifasi: ollama platforma yoki dastur, u orqali siz llama va boshqa modellarni oson boshqarishingiz mumkin. u modelni o‘rnatish, ishga tushirish va ulardan foydalanishni soddalashtiradi. siz faqat terminalda: ollama run llama2 "salom, menga sun’iy intellekt haqida aytib bering." deb yozsak, ollama llama modelini ishga tushiradi va sizga javob beradi. llama va ollama (windows/linux) operatsion tizimga o‘rnatish: llama (large language model meta ai) meta kompaniyasi tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manbali yirik til modeli. u turli o‘lchamlarda (7b, 13b, 70b va h.k.) mavjud bo‘lib, ilmiy izlanishlar va amaliy loyihalarda foydalaniladi. ollama bu lokal sharoitda (o‘z kompyuteringizda) llama va boshqa llm (large language model)larni ishlatish uchun qulay …
5 / 43
e /featurename:microsoft-windows-subsystem-linux /all /norestart powershell (administrator) ochamiz va quyidagini yozamiz va yana restart tugmasini bosamiz. keyingi qadam bios/uefi’da virtualizationni yoqish kompyuterni qayta yoqing va bios/uefi ga kiring (odatda f2, del, ba’zi laptoplarda f10/f12 bosiladi). 2.advanced yoki configuration bo‘limidan quyidagini toping: intel virtualization technology (vt-x) yoki amd-v uni enabled qilib qo‘ying. o‘zgarishlarni saqlang (f10 → save and exit). wsl --set-default-version 2 wsl --install -d ubuntu o‘rnatib bo‘lgach, quyidagini tekshirib ko‘ramiz: wsl --status endi ubuntu terminalini ochishingiz mumkin. curl -fssl https://ollama.com/download/ollamainstall.sh | sh e’tiboringiz uchun rahmat image4.jpeg image5.png image6.png image7.jpeg image8.jpeg image9.jpeg image10.jpeg image11.jpeg image12.jpeg image13.png image14.png image15.jpeg image16.png image17.jpeg image25.png image26.png image18.png image19.png image30.jpeg image20.gif image21.png image22.png image23.png image24.png image27.png image28.jpeg image29.jpeg image31.png image2.png image3.png image32.png image33.png image34.png image35.png image36.png image37.png image38.png image39.jpg image40.jpg image41.jpg image42.jpeg image43.png image44.png image45.png image46.png image47.jpeg image48.jpeg image49.png image50.png image51.png image52.png image53.png image54.png image55.png image1.png /docprops/thumbnail.jpeg

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 43 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"su'iy intellekt asoslari" haqida

1. intro to programming 1. sun’iy intellekt asoslari mundarija: sun’iy intellekt tushunchasi va rivojlanish tarixi. neyron tarmoqlarning umumiy ishlash prinsipi sun’iy intellektning asosiy yo‘nalishlari, mashinaviy o‘qitish (machine learning). chuqur o‘qitish (deep learning). mustahkamlash orqali o‘qitish (reinforcement learning). llama va ollama (windows/linux) operatsion tizimga o‘rnatish kirish sunʼiy intellekt yoki sunʼniy idrok (si; inglizcha: artificial intelligence, ai) inson intellektiga taqlid qilishga qodir boʻlgan mashinalar yaratishga qaratilgan fan va texnologiya sohasi. bugungi kunda keng qoʻllanilib kelinayotgan sunʼiy intellekt texnologiyalariga aqlli veb-qidiruv tizimlari (masalan, youtube search), tavsiya tizimlari (youtube, amazon va netflix), tabiiy tilni tushunish (goo...

Bu fayl PPTX formatida 43 sahifadan iborat (15,7 MB). "su'iy intellekt asoslari"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: su'iy intellekt asoslari PPTX 43 sahifa Bepul yuklash Telegram