NEYRO KOMPYUTERLAR ARXITEKTURASI
Ключевые слова:
Kalit so‘zlar:neyrokompyuterlar arxitekturasi, Sun’iy intellect, Neyron tarmoqlar,Ko‘p qatlamli neyron tarmoqlar (MLP), Konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN),Rekurrent neyron tarmoqlar (RNN), TensorFlow, PyTorch,GPU va TPU texnologiyalari,tasvirni qayta ishlash,ovoz tanib olish,tabiiy tilni qayta ishlash (NLP),innovatsion texnologiyalar.Аннотация
Annotatsiya
Ushbu maqolada neyrokompyuterlar arxitekturasi va sun’iy intellekt sohasida
neyron tarmoqlar turlarini, texnologiyasi va amaliy qo‘llanilishini chuqur tahlil
qilishga bag‘ishlangan. Unda ko‘p qatlamli, konvolyutsion va rekurrent neyron
tarmoqlarning ishlash prinsiplari, ularning ilmiy va amaliy sohalardagi ahamiyati
ko‘rib chiqiladi. Neyrokompyuterlar texnologiyasi va dasturiy ta'minotining rivoji,
GPU va TPU qurilmalari bilan hisoblash samaradorligini oshirish haqida batafsil
ma’lumot berilgan. Amaliyotdagi foydalanish sohalari, jumladan, tasvirni qayta
ishlash, ovozni tanib olish va tabiiy tilni qayta ishlash misollari . Bu mavzu bugungi
kunda sun’iy intellektning dolzarb yo‘nalishlaridan biri bo‘lib, texnologik
rivojlanishning yangi imkoniyatlarini ochishda muhim rol o‘ynaydi. Maqola
neyrokompyuterlarning hozirgi va istiqboldagi ahamiyatini o‘rganish uchun muhim
hisoblanadi.
Библиографические ссылки
Foydalanilgan adabiyotlar roʻyhati.
1. Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M. (2023).
CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND
ANALYSIS. PEDAGOGICAL SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23),
242-250.
2. Тожимаматов, И. Н. (2023). ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
ДАННЫХ. PEDAGOG, 6(4), 514-516.
3. Mamasidiqova, I., Husanova, O., Madaminova, A., & Tojimamatov, I. (2023). Data
Mining Texnalogiyalari Metodlari Va Bosqichlari Hamda Data Science
Jarayonlar. Центральноазиатский журнал образования и инноваций, 2(3 Part
2), 18-21.
4. Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M. (2023).
CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND
ANALYSIS. PEDAGOGICAL SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23),
242-250.
5. Tojimamatov, I. N., Topvoldiyeva, H., Karimova, N., & Inomova, G. (2023).
GRAFIK MA'LUMOTLAR BAZASI. Евразийский журнал технологий и
инноваций, 1(4), 75-84.
6. Ne’matillayev, A. H., Abduqahhorov, I. I., & Tojimamatov, I. (2023). BIG DATA
TEXNOLOGIYALARI VA UNING MUAMMOLARI. ОБРАЗОВАНИЕ
НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 19(1), 61-64.
7. Tojimamatov, I., Usmonova, S., Muhammadmusayeva, M., & Xoldarova, S.
(2023). DATA MINING MASALALARI VA ULARNING
YECHIMLARI. “TRENDS OF MODERN SCIENCE AND PRACTICE”, 1(2),
60-63.
8. Nurmamatovich, T. I., & Azizjon o’g, N. A. Z. (2024). The SQL server language
and its structure. American Journal of Open University Education, 1(1), 11-15.
9. Tojiddinov, A., Gulsumoy, N., Muntazam, H., & Tojimamatov, I. (2023). BIG
DATA. Journal of Integrated Education and Research, 2(3), 35-42.
10. Tojimamatov, I. N., Asilbek, S., Abdumajid, S., & Mohidil, S. (2023, March).
KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARDA HADOOP ARXITEKTURASI.
In INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE" THE
TIME OF SCIENTIFIC PROGRESS" (Vol. 2, No. 4, pp. 78-88).
11. Xakimjonov, O. U., Muhammadjonova, S. I., & Tojimamatov, I. N. (2023).
MA’LUMOTLARNI INTELEKTUAL TAHLIL QILISHDA DATA MINING
QO’LLASH. Scientific progress, 4(3), 132-137.
12. Isroil, T. (2023). NOSQL MA'LUMOTLAR BAZASI: TANQIDIY TAHLIL VA
TAQQOSLASH. IJODKOR O'QITUVCHI, 3(28), 134-146.
13. Artificial Intelligence: A Modern Approach Stuart Russell va Peter Norvig
14. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook Charu C. Aggarwal
15. Pattern Recognition and Machine Learning Christopher M. Bishop
16. Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, va Aaron Courville
