MA'LUMOTLAR TUZILMASI VA ALGORITMLAR VA SUN'IY INTELLEKT ASOSLARI FANLARINING INTEGRATSIYASI
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20292301Ключевые слова:
структуры данных, алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, интеграция, образование, графы, древовидные структуры, нейронные сети, оптимизация.Аннотация
В данной статье исследуется теоретическая и практическая интеграция дисциплин «Структуры данных и алгоритмы» (СДА) и «Основы искусственного интеллекта» (ОИИ) в учебный процесс. В современном компьютерном образовании взаимосвязь между этими двумя дисциплинами приобретает всё большее значение. В статье рассматриваются преимущества интегрированного подхода к обучению, включая развитие алгоритмического мышления студентов, глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и повышение эффективности программирования. В ходе исследования анализируются результаты экспериментального тестирования, проведённого в Ферганском государственном техническом университете. Результаты показывают, что интегрированный подход помогает студентам более эффективно решать сложные задачи искусственного интеллекта.Библиографические ссылки
Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2022). Introduction to Algorithms (4th ed.). MIT Press. — Algoritmlarning klassik va to'liq qo'llanmasi, 1312 bet.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. — Chuqur o'qitishning fundamental darsligi, onlayn: deeplearningbook.org.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. — Sun'iy intellektning to'liq qo'llanmasi, 1100 bet.
Sedgewick, R., & Wayne, K. (2011). Algorithms (4th ed.). Addison-Wesley. — Algoritmlar va ma'lumotlar tuzilmasining keng qamrovli darsligi.
Скиена, С. (2018). Алгоритмы. Руководство по разработке (3-е изд.). BHV-Petersburg. — Algoritmlar bo'yicha amaliy qo'llanma.
Zhou, J., Cui, G., Hu, S., et al. (2020). Graph neural networks: A review of methods and applications. AI Open, 1, 57–81. https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2021.01.001
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 5998–6008.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. — Mustahkamlash bilan o'qitishning asosiy darsligi.
Миrzayev, B. B., & Xoliqov, S. S. (2023). Kompyuter ta'limida integratsiyalashgan yondashuv. Farg'ona Politexnika Instituti Ilmiy Axboroti, 14(2), 45–52.
Karimov, A. R. (2022). O'zbekistonda axborot texnologiyalari ta'limini rivojlantirish. O'zbekiston Milliy Universiteti Vestniki, 3, 112–118.
O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2030-yilga qadar raqamli O'zbekiston dasturi. (2020). O'zbekiston Respublikasi Qonun Hujjatlari Ma'lumotlari Milliy Bazasi.
Huang, W., Zhang, T., Rong, Y., & Huang, J. (2021). Adaptive sampling towards fast graph representation learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31.
Педагогические технологии в высшем образовании. (2021). Под ред. В. А. Сластёнина. М.: Академия. — Oliy ta'limda pedagogik texnologiyalar, 400 bet.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Innovative Academy RSC
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
