Жасалма интеллект
59 тема
Машиналар маалыматтан кантип үйрөнөт: моделдер, нейрон тармактары жана аларды колдонуу. YourAIZone платформасындагы предметтин бардык темалары. Сабактын башын окуу үчүн теманы ачыңыз.
Жасалма интеллект — «Изилдөөчү» деңгээли 7 тема
Жасалма интеллект — Негиздер 12 тема
- Жасалма интеллект деген эмне?
- Жасалма интеллекттин кыскача тарыхы
- Машиналар кантип үйрөнөт: маалымат жана мыйзам ченемдүүлүктөр
- Эрежелер же окутуу: программалоонун эки жолу
- Машиналык окутуунун түрлөрү
- Нейрондук тармактын ичинде
- Компьютердик көрүү: ЖИ кантип көрөт
- Табигый тилди иштетүү (NLP): жасалма интеллект кантип окуп, жазат
- Чоң тил моделдери жана чат-боттор
- Генеративдик ЖИ: сүрөт, музыка жана видео жаратуу
- ЖИнин чектөөлөрү: галлюцинациялар, бир жактуулук жана каталар
- AI'ди жоопкерчиликтүү колдонуу
Машиналык окутуунун негиздери 12 тема
- Машиналык окутуунун иш процесси (workflow)
- Дайындар: машина окутуунун отуну
- Маалыматты даярдоо: тазалоо, масштабдоо жана бөлүштүрүү
- Сызыктуу регрессия: түз сызык менен сандарды болжолдоо
- Классификациянын негиздери: k-NN жана логистикалык регрессия
- Чечим дарактары жана кокус токойлор (Decision Trees and Random Forests)
- Моделдерди баалоо: тууралык (accuracy), тактык (precision), толуктук (recall)
- Ашыкча ыңгайлашуу жана жетишсиз ыңгайлашуу
- Көзөмөлсүз окутуу: k-Means менен кластерлөө
- Мааниси бар белгилер: белги инженериясы (Feature Engineering)
- Күчөтүп окутуунун негиздери
- Сиздин биринчи ML долбооруңуз: башынан аягына чейин
Нейрон тармактары жана терең окутуу 10 тема
- Биологиялык нейрондон жасалма нейронго чейин
- Перцептрон жана активация функциялары
- Көп катмарлуу тармактар жана алдыга жайылтуу
- Тармактар кантип үйрөнөт: Жоготуу функциялары жана градиенттик түшүү
- Тескери тарату (Backpropagation): интуиция
- Практикада машыктыруу: эпохалар, батчтар жана окуу ылдамдыгы
- Конволюциялык нейрон тармактары: терең тармактар кантип «көрөт»
- Рекурренттик тармактар жана ырааттуулуктар
- Көңүл буруу (Attention) жана Трансформер
- Эмбеддингдер (Embeddings): маанини вектор катары туюндуруу
Генеративдик ЖИ жана чоң тил моделдери 10 тема
- Генеративдик ЖИ деген эмне?
- LLM кантип иштейт: Токендер жана кийинки сөздү болжолдоо
- Чоң тил моделдери кантип окутулат: алдын ала окутуу, тактоо жана RLHF
- Промпт инженериянын негиздери
- Промпт түзүүнүн өркүндөтүлгөн ыкмалары
- Галлюцинациялар: чоң тил моделдери эмне үчүн ойдон чыгарат
- Документтериңизди ЖИге берүү: RAG
- AI-агенттер: Куралдарды колдонгон моделдер
- Сүрөт, аудио жана видео түзүү
- AI менен куруу: API'лер жана экосистема
ЖИ этикасы жана коом 8 тема
- Жасалма интеллект этикасы эмне үчүн маанилүү
- Жасалма интеллект тутумдарындагы жактуулук (bias)
- Купуялык жана сиздин маалыматтарыңыз
- Дипфейктер жана жалган маалымат
- Жасалма интеллект жана жумуш орундары: автоматташтыруу жана жаңы кесиптер
- Жогорку тобокелдиктеги чечимдердеги жасалма интеллект: медицина, укук жана акча
- Жасалма интеллекттин коопсуздугу жана максатка шайкештиги (AI Safety and Alignment) EN
- ЖИ үчүн эрежелер: жөнгө салуу жана жоопкерчиликтүү колдонуу
Ар бир теманы кадам сайын үйрөнүңүз
Сабактар, мисалдар, тесттер жана ЖИ-репетитор ар бир окуучуга ыңгайлашат. Каттоосуз, конок катары баштаңыз.