Kiberxavfsizlik injiniringi

I. Fanning mazmuni:

Fanni o‘qitishdan maqsad – talabalarga sun’iy intellekt tizimlarini ishlab chiqish texnologiyalari va neyron tarmoqlarining usul, model va algoritmik dasturiy vositalarini o‘rgatish hamda ularni amaliyotda tadbiq etish ko‘nikmasini hosil qilishdan iborat.

Fanning vazifasi – fan talabalarni nazariy bilimlar, amaliy ko‘nikmalar, sun’iy intelleckt tizimlarini qurishning zamonaviy usul va vositalarini shakllantirish vazifalarini bajaradi.

II. Asosiy nazariy qism (ma’ruza mashg‘ulotlari)

Fan tarkibiga quyidagi mavzular kiradi:

1-mavzu. “Sun’iy intellekt” faniga kirish

Sun’iy intellekt nima? Sun’iy intellekt asoslari. Qo‘llanilish sohalari

2-mavzu. Sun’iy intellekt tarixi

Sun’iy intellektning rivojlanish bosqichlari. 2001 yildan hozirgi kungacha – katta ma’lumotlar to‘plami bilan ishlash.

3-mavzu. Aqlli agentlar.

Agentlar va muhitlar. Ratsionallik tushunchasi. Agentlarning tuzilishi

4-mavzu. Birinchi tartibli predikatlar mantig‘i.

Ish muhitlarining xususiyatlari. Agent strukturasi. Agent dasturlar

5-mavzu. Sun’iy intellektda muammolarni hal qilish.

Qidiruv algoritmlari orqali muammolarni hal qilish. Masalaning qo‘yilishi. Evristik qidiruv strategiyalari.

6-mavzu. Klassik qidiruvdan foydalanib yechimlarni topish.

Qidirish algoritmlari va optimallashtirish muammolari. Nodeterministik harakatlar yordamida qidirish. Onlayn qidiruv agentlari va noma’lum muhitlar.

7-mavzu. O‘yinlar nazariyasi.

O‘yinlarda optimal qarorlar. Qisman kuzatiladigan o‘yinlar. Zamonaviy o‘yin dasturlari

8-mavzu. Mantiqiy agentlar.

Bilimga asoslangan agentlar. Mantiq. Taklif mantig‘i: sodda mantiq. Samarali taklif modelini tekshirish. Taklif mantig‘iga asoslangan agentlar.

9-mavzu. Birinchi darajali mantiq.

Birinchi darajali mantiq sintaksisi va semantikasi. Birinchi darajali mantiqdan foydalanish

10-mavzu. Birinchi darajali mantiqda qaror qabul qilish.

Birlashtirish va ko‘tarish amallari. To‘g‘ri zanjir algoritmi. Teskari zanjir algoritmi.

11-mavzu. Ifodalar mantiqlari.

Mantiq tarifi. Tafakkur xususiyatlari. Mantiq termini. Mantiq qonunlari.

12-mavzu. Loyihalashtirish masalalari.

Klassik rejalashtirish yondashuvlari va ko‘tarish amallari. Loyihalashda resurslar: vaqt va rejalashtirish. Loyihalashning boshqa ko‘rinishlari.

13-mavzu. Bilimlarni taqdim etish masalalari.

Obyektlar va hodisalar. Aqlli obyektlar va hodisalar.

14-mavzu. Noaniq bilimlarning ta’rifi.

Noaniqlik holatida ishlash. Ehtimollik ta’rifi. Bayes teoremasi va uning qo‘llanilishi.

15-mavzu. Ehtimollik holatida qaror qabul qilish.

Noaniqlik holatida bilimlarni taqdim etish. Bayes to‘rlari. Qaror qabul qilishda Bayes to‘rlari, Markov modeli. Dinamik Bayes to‘rlari

16-mavzu. Sun’iy intellekt rivojlanishining istiqbollari.

Mashina intellektual bo‘lishi mumkinmi? Mashina haqida fikrlay olishi mumkinmi? Sun’iy intellekt rivojlanishining etikasi va risklar.

17-mavzu. Sun’iy intellektning hozirgi holati va kelajagi.

Noaniqlik holatida bilimlarni taqdim etish. Bayes to‘rlari.

18-mavzu. Ekspert tizimlarini ishlab chiqish va ulardan foydalanish.

Ekspert tizimlarining tasnifi.

19-mavzu. Bilimlarni ekspert tizimlarida ifodalash.

Ekspert tizimlarini qurish vositalari.

20-mavzu. Mashinali o‘qitish turlari.

Nazorat ostida bo‘lgan (supervised) va bo‘lmagan (Unsupervised) o‘qitish. Yarim  nazorat ostida (semi-supervised) o‘qitish. Mustahkamlangan (Reinforcement) o‘qitish algoritmlari. Ko‘chirilgan (transfer) o‘qitish. Onlayn o‘qitish. Batch o‘qitish.

21-mavzu. Sun’iy neyron tarmoqlari.

Biologik va sun’iy neyron tushunchasi. Neyron tarmoq tushunchasi. Neyronlar ustida mantiqiy amallar bajarish. Perceptron tushunchasi va vazifasi. Sun’iy neyron tarmoq ishlash prinsipini sxematik ifodalash. Umumiy rekursiya qoidasi (GPR) usuli. Sodda neyron tarmog‘ini qurish. Og‘irlik koeffitsientlari va ularni hisoblash. Neyron tarmoq sathlari.

III. Amaliy mashg‘ulotlari buyicha ko‘rsatma va tavsiyalar

Amaliy mashg‘ulotlar uchun quyidagi mavzular tavsiya etiladi:

1-mavzu. Maqsad va muammoni shakllantirish. Sun’iy intellekt asoslari. Qo‘llanilish sohalari

2-mavzu. Muammoning yechimini topish. Agentlar va muhitlar. Ratsionallik tushunchasi. Agentlarning tuzilishi.

3-mavzu. Sun’iy intellekt darajasini baholash (Tyuring testi). Tyuring testi, empirik test, uning g‘oyasi

4-mavzu. Intellektual agentlarni yaratish masalalari. Agentlar va muhitlar. Ratsionallik tushunchasi. Agentlarning tuzilishi.

5-mavzu. Mashinali o‘qitish: o‘qituvchi va o‘qituvchisiz (superviser, unsuperviser). Mashina haqiqatda fikrlay olishi mumkinmi? Sun’iy intellekt rivojlanishining etikasi va risklar

6-mavzu. Ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash. Qidirish algoritmlari va optimallashtirish muammolari

7-mavzu. Mantiqiy klassifikatorlar. Ekspert tizimlarining tasnifi

8-mavzu. Regressorlar. Regressorlar turlari va qo‘llanilishiga misollar. Stoxastik regressorlar, endogen regressorlar

9-mavzu. Qarorlar daraxti asosida klassifikator yaratish. Qaror qabul qilishda Bayes to‘rlari, Markov modeli. Dinamik Bayes to‘rlari.

10-mavzu. Eviristik qidiruv. Qidiruv usullarini o‘rganish. Qidirish algoritmlari va optimallashtirish muammolari. Nodeterministik harakatlar yordamida qidirish

11-mavzu. O‘yinlarda qidiruv algoritmlarini qo‘llash. Qidiruv bir nechta asosiy variantlari va ular uchun har xil algoritmlar yaratish. Chiziqli qidiruvning ixtiyoriy funksiyalari.

12-mavzu. Minimax algoritmini o‘rganish.

Qidiruv usullarini o‘rganish. O‘yinlarda qidiruv algoritmlarini qo‘llash. Minimax algoritmini o‘rganish.

13-mavzu. Mashinali o‘qitishda instrumental vositalardan foydalanish.

Python dasturiy muhiti bilan ishlash

14-mavzu. Mashinali o‘qitish uchun chiziqli algebra.

Chiziqli algebra masalalarini dasturlash

IV. Mustaqil ta’lim va mustaqil ishlar

Mustaqil ta’limning mazmuni talabalar tomonidan

-  ma’ruza va amaliy mashg‘ulotlarga tayyorgarlik;

-  uy vazifalarini bajarish;

-  nazariy bilimlarni o‘zlashtirish;

- tabaqalashtirilgan yakka tartibdagi topshiriqlarni bajarish;

- mustaqil ta’lim uchun mo‘ljallangan mavzularini o‘zlashtirishdan iboratdir.

Mustaqil ta’lim uchun tavsiya etiladigan mavzular:

1. Sun’iy intellekt sohasidagi tadqiqotlarning asosiy yo‘nalishlari;

2. Bilimlar tizimi. Bilimlarni namoyish qilish modellari;

3. Ekspert tizimi haqida tushuncha;

4. Mantiqiy dasturlash haqida umumiy ma’lumot;

5. Aqlli tizimlar. Ma’lumot va axborot o‘rtasidagi farq. Bilim xususiyatlari

6. Loop ni tashkil qilish: rekursiya;

7. Aqlli tizimlarning tuzilishi, loyihalash va funksiyalar;

8. Bilimlarni namoyish qilish modellari. Semantik tarmoqlar. Semantik tarmoqlarning afzalliklari va kamchiliklari;

9. Mashinali o‘qitishi va ma’lumotlarni intellektual tahlili.

10. Sun’iy neyron tarmoqlarining zamonaviy dasturiy vositalari. Matlab, C++, Python.

11. Sun’iy neyron tarmoqlari.

12. Neyron tarmoqlarni dasturlash metodologiyasi

Mustaqil ish ma’ruza va amaliy mashg‘ulotlardan berilgan vazifa bo‘yicha referat, mustaqil ish va taqdimot shaklida talabaning individual bajaradigan ishi hisoblanadi.

V. Fan o‘qitilishining natijalari (shakillanadigan kompetensiyalar)

Fanni o‘zlashtirish natijasida talabalar bilishi kerak:

• Predmet sohani tahlil qilish jarayonida sun’iy intellektni qaysi sohalarda qo‘llash va o‘sha sohalarda takomillashtirish;

• Mashinali o‘qitish turlari bilan tanishish. O‘qituvchili va o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlari. Mashinali o‘qitish uchun kerakli instrumental vositalar (Octave/Matlab/Python) tahlili va imkoniyatlari bilan tanishib chiqadi;

• Umumiy mashinali o‘qitish usullarini amalda qo‘llash va o‘zining fikrlay olish qobilyatiga ega algoritmlarini ishlab chiqish malakalariga ega bo‘lishi kerak;

VI. Ta’lim texnologiyalari va metodlari:

• ma’ruzalar;
• interfaol keys-stady lar;
• guruhlarda ishlash;
• taqdimotlarni qilish;
• individual loyihalar;
• jamoa bo‘lib ishlash va himoya qilish uchun loyihalar.

 VII. Kreditlarni olish uchun talablar:

Fanga oid nazariy va uslubiy tushunchalarni to‘la o‘zlashtirish, tahlil natijalarini to‘g‘ri aks ettira olish, o‘rganilayotgan jarayonlar haqida mustaqil mushohada yuritish va joriy, oraliq nazorat shakllarida berilgan vazifa va topshiriqlarni bajarish, yakuniy nazorat bo‘yicha yozma ishni topshirish.

Asosiy adabiyotlar

1. H.N.Zaynidinov, T.A.Xo’jaqulov, M.P.Atadjanova. Sun’iy intellekt. O‘quv qo‘llanma. “Aloqachi”, Toshkent, 2018, - 261 b.
2. Q.A.Bekmuratov. Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari (Darslik). – T.: “Mahalla va oila nashriyoti”, 2021. – 373 bet.
3. T.A.Xo‘jaqulov, N.T.Malikova. Sun’iy intellekt. (O‘quv qo‘llanma). – T.: “Aloqachi”, 2019, 192 b.
4. Q.A.Bekmuratov. Sun’iy intellekt. Oliy ta’lim muassasasi talabalari uchun o‘quv qo‘llanma. – T.: “Aloqachi”, 2019. – 312 bet.

Qo‘shimcha adabiyotlar

1. Мирзиёев Ш.М. Буюк келажагимизни мард ва олижаноб халқимиз билан қурамиз. Тошкент. “Ўзбекистон”, НМИУ, 2017. – 488 б.
2. Мирзиёев Ш.М. Қонун устуворлиги ва инсон манфаатларини таъминлаш – юрт тараққиёти ва халқ фаравонлигинининг гарови. Тошкент. “Ўзбекистон”, НМИУ, 2017. – 48 б.
3. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. – М.: Горячая линия. Телеком, 2012. – 496 с.: ил. ISBN 978-5-99-12-0082-0

Internet manbaalari

1. http://tutorialspoint.com
2. http://ziyonet.uz
3. http://edu.uz
4. https://coursera.org/
5. https://www.guru99.com/deep-learning-tutorial.html