Professional Machine Learning Engineer

Kurs tavsifi

Sun’iy intellekt rivojlantirish Full – bu amaliy yo‘naltirilgan kurs bo‘lib, u Telegram botlarini yaratish, ma’lumotlar bazalari bilan ishlash va sun’iy intellekt hamda tahliliy modellarni ishlab chiqishni o‘rgatish uchun maxsus tayyorlangan. O‘quv davomida siz nafaqat Python dasturlash tilini o‘rganasiz, balki bu ko‘nikmalarni amalda qo‘llab, botlar, ma’lumotlar va sun’iy intellekt bo‘yicha ilg‘or loyihalarni amalga oshirasiz.

Talabalar nimalarni o‘rganadi:

Python asoslari: Python sintaksisini o‘rganish, o‘zgaruvchilar, satrlar va asosiy operatorlar bilan ishlash. Birinchi algoritmlar va skriptlarni yaratish.

Ma’lumotlar oqimini boshqarish: Shartli operatorlar va sikllardan foydalanib, interaktiv dasturlar yaratish.

Funksiya va modullar: Python funksiyalari va modullari yordamida qayta ishlatish mumkin bo‘lgan kodlar yaratish. Kurs davomida matnli botni ishlab chiqish loyihasi.

Ob’ektga yo‘naltirilgan dasturlash: O‘yinlar yaratish uchun klasslar, ob’ektlar va meros olish tushunchalarini o‘rganish.

Ilg‘or dasturlash: Ro‘yxatlar, lug‘atlar va ma’lumotlar bazalari bilan ishlash orqali murakkab ma’lumotlarni boshqarish.

Telegram botlarini ishlab chiqish: Telebot va Aiogram kutubxonalari yordamida Telegram uchun interaktiv va funksional botlar yaratish.

Django-da veb-dasturlash: Django freymvorkidan foydalanib, veb-saytlar va veb-ilovalar yaratish.

Data Analysis:

Filtrlash: Pandas, NumPy, SciPy yordamida ma’lumotlarni filtrlash va asosiy tahlil qilish.

Guruhlash: Pandas, NumPy yordamida ma’lumotlarni bir necha xususiyatlarga ko‘ra guruhlash va statistikani (o‘rtacha, median) hisoblash.

Tozalash: Pandas, Pyjanitor yordamida ma’lumotlardagi bo‘sh joylar va noto‘g‘ri qiymatlarni tozalash.

Vizualizatsiya: Matplotlib, Seaborn, Plotly yordamida diagrammalar (gistogrammalar, grafiklar) yaratish.

Veb-skrapping: Selenium va Scrapy yordamida veb-saytlardan ma’lumotlarni yig‘ish.

Audio tahlil: Pydub, wave kutubxonalari yordamida audio fayllar bilan ishlash va ularni tahlil qilish.



Machine Learning:

Kirish: Asosiy algoritmlarni (chiziqli regressiya, qaror daraxtlari) ishlab chiqish va baholash.

Klassifikatsiya: Kategoriya oldindan aytish uchun model yaratish va baholash.

Individual loyiha: Ma’lumotlarni tahlil qilish, modellashtirish va vizualizatsiya qilish bo‘yicha loyiha bajarish.

Regressiya: Chiziqli va polinomial regressiya modellarini baholash.

Loyiha: Uy narxlarini oldindan aytish uchun regressiya modeli yaratish.

Ensambl: Modelni yaxshilash uchun ensemble metodlarini (bagging, boosting) qo‘llash.

Vaqt qatorlari: ARIMA va LSTM yordamida vaqt qatorlarini tahlil qilish va bashorat qilish.

Neyron tarmoqlar: Neyron tarmoqlar arxitekturasini yaratish va baholash.

NLP: BERT va Transformers yordamida matnni tushunish va klassifikatsiya qilish.

Til modellarini ishlatish: Matn yaratish uchun oldindan o‘rgatilgan modellarni qo‘llash va qayta o‘qitish.

Ovozni sintez qilish va nusxa olish: Tovushni sintez qilish va ovozni klonlash tizimlarini yaratish.



Loyihalar va amaliyot:

Python dasturida turli o‘yinlar yaratish, ob’ektga yo‘naltirilgan dasturlash va algoritm ko‘nikmalarini mustahkamlash.

Telegram botlari va veb-ilovalar yaratish bo‘yicha kurs loyihalari.

Mashina o‘rganish bo‘yicha individual va jamoaviy loyihalar va musobaqalarda ishtirok etish.


Kurs yakuni:

Kurs yakunida har bir talaba o‘zining yakuniy loyihasini taqdim etadi, bunda yaratilgan dasturiy yechimni real ish muhitiga integratsiya qilish ko‘zda tutiladi. Muvaffaqiyatli bitiruvchilar IT sohasida karyeraga tayyor ekanliklarini tasdiqlovchi sertifikat oladi.