MA'LUMOTLAR TUZILMASI VA ALGORITMLAR VA SUN'IY INTELLEKT ASOSLARI FANLARINING INTEGRATSIYASI
;
https://doi.org/10.5281/zenodo.20292301;
ma'lumotlar tuzilmasi, algoritmlar, sun'iy intellekt, mashinali o'qitish, integratsiya, ta'lim, graflar, daraxt tuzilmalari, neyron tarmoqlar, optimizatsiya.Abstrak
Ushbu maqola ma'lumotlar tuzilmasi va algoritmlar (MTA) hamda sun'iy intellekt asoslari (SIA) fanlarining o'quv jarayoniga integratsiyalashuvini nazariy va amaliy jihatdan tadqiq etadi. Zamonaviy kompyuter fanlari ta'limida ushbu ikki fan o'rtasidagi bog'liqlik tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Maqolada integratsiyalashgan o'qitish yondashuvining afzalliklari, jumladan, talabalarning algoritmik tafakkurini rivojlantirish, mashinali o'qitish algoritmlarini chuqur tushunish va dasturlash samaradorligini oshirish kabi jihatlar ko'rib chiqiladi. Tadqiqot davomida Farg'ona Davlat Texnika Universitetida o'tkazilgan eksperimental sinov natijalari tahlil qilinadi. Natijalar shuni ko'rsatadiki, integratsiyalashgan yondashuv talabalarga murakkab sun'iy intellekt muammolarini samaraliroq hal etishga yordam beradi.Iqtiboslar
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.
##submission.downloads##
Nashr qilingan
Nashr
Bo'lim
Litsenziya
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by4.footer##Iqtibos keltirish tartibi
