Bosch Future Mobility Challenge!

Bosch kompaniyasi 2017 yildan buyon har yili Future Mobility Challenge e'lon qilib keladi. Bu challenge asosan universitet talabalari uchun tashkil etilgan va maqsad yoshlarni kelajak avtomabillari rivojiga qiziqtirish, ularni mavjud bilamlar, ko'nikmalar bilan tanishtirish. Shu bilan birga yoshlardan yangi bilimlar, g'oyalar va yondashuvlarni olib kompaniya rivoji yo'lida ishlatish.

Bu yilgi Bosch Future Mobility Challenge 2025 da bizning universitetimiz (Inha University in Tashkent) faol, bilimli talabalari bir jamoa bo'lib qatnashishmoqda va hozirgacha bir necha bosqishlaridan o'tishdi. Ularga kelasi bosqichlarda ham omad tilab qolamiz va ularga ishonamiz.

Agar siz ham jamoa bo'lib ushbu challengeda qatnashsangiz va boshlang'ish bosqich suhbatidan o'tsangiz kompaniya maxsus Smart Car Kit (quyidagi rasmda) bilan sizni tanminlaaydi. Va shu kit bilan musobaqada qatnashishingiz mumkin.

Hòsh bu sizga nima beradi?

Ma'naviy tomondan: Eng avvalida o'zingizni bilimlaringizni sinab olasiz, nimalarga qodirligingiz oydinlashadi. Keyingi galda esa jamoa bo'lib ishlashni va mavjud muammoga jamoa bo'lib yechim topishni, ishni rejalashni, taqsimlashni o'rganasiz. Asosiysi esa, bebaho bilimlarga ega bo'lasiz va tanishlar, do'stlar orttirasiz.

Moddiy tomondan:
🥇Birinchi O'rinni egallagan jamoa: 7500 €
🥈Ikkinchi o'rinni egallagan jamoa: 5000 €
🥉Uchinchi o'rinni egallagan jamoa: 3000 €
🙌Eng yaxshi qatnashgan yangi jamoa: 1000 €
Tomoshabinlar tanlagan eng yaxshi jamoa
Kompaniyalar tanlagan eng yaxshi jamoa
Final qatnashchilariga (jamoaga) Smart Car Kit

Rasmda bizni jamoaga kelgan Smart Car Kit BMW 😍😎

Shunday musobaqa bor ekan nimaga qatnashmaslik kerak?

@machine_learning_lab

Yuqorida yozgan postimning video lavhasi 👆

Robotics

Kelayotgan semester da talabalarimiz bilan birgalikda o’rganadigan robotchamiz.

InshaAlloh birgalashib yaxshi bilimlarni o’rganib kurs davomida qiziqarli loyihalarni amalga oshiramiz! Loyihalar asosan o’zi yurar mashinalar (self-driving car) ga bag’ishlanadi.

Kanalimizda shu haqda ham postlar joylab boramiz!

@machine_learning_lab

Shaxsiy fikr!!!

Meta (Facebook) kompaniyasi asoschisi Mark Zuckerbergni nutqini ko'rgan bo'lsangiz kerak. U nutqi davomida shunday dediki yaqin kelajakda (middle level) software engineerlarga ish qolmaydi sababi AI bu ishlarni o'z zimmasiga oladi va ko'plab kompaniyalar software engineerlarni ishga yollashdan ko'ra AI assistenlarni afzal ko'rishadi sababi arzon, qulay va charchamaydi.

Uning fikriga ma'lum darajada qo'shilaman. Lekin bu degani ishsizlik ko'payadi software engineelar ishsiz qoladi degani emas. Bu yangi innovatsion yondashuvga o'tish yangi narsalarni bizga tuxfa etishi mumkin xuddi, tikuvchilik mashinasi ixtiro qilinganda tikuvchilar endi ishsiz qolamiz deb e'tizorlar va havotirlar bildirishgan yakunida esa bu mashina juda ham ko'plab tikuvchilarga ish o'rni yaratish bilan birga tikuvchilik sohasini yangi bosqichga olib chiqqani kabi.

Yani kompaiyalar software engineerlarni ishga yollamasligi mumkin uning o'rniga prompt engineerlar yoki AI engineerlarni albatda yollaydi. Bu bizning hozirgi vaqtdagi fikrimiz xolos. Aynan bu hodisa ro'y bergandan keyingina biz aniq xulosaga kela olamiz.

Xulosa qiladigan bo'lsak, ayrim kasb egalari kasblarini yo'qotishi mumkin faqat ayrim yangi kasb kashf etilishi hisobiga. Umuman olganda, umumiy ishsizlik darajasiga ta'sir qilmasligi, aksincha ishsizlikni kamaytirishi ham mumkin.

Software Engineerlar AI ni ham o'rganishni boshlab yuborsangiz kam bo'lmaysiz 😉😎

👉@machine_learning_lab👈

🌟 Omost - Tasvirlarni (Rasmlarni) yasash uchun Large Language Models (LLM) kuchidan foydalangan holda kod yozish.

📑Omost loyihasi Canvas virtual agenti yordamida rasm namunalarini yasash uchun kodlar yozadigan LLMlarni taqdim etadi. Shu tarzda, hatto murakkab tasvirlarni ham sifatli yaratish mumkin.

✍️Omost hozirda Llama3 va Phi3 o'zgarishlariga asoslangan 3 ta oldindan o'qitilgan LLMlardan foydalangan holda ishlaydi.

Bu loyiha rasmni yanada yaxshi sifatda yasash uchun quyidagi 4 ta manbalardan foydalanadi
(1) Open-Images datasetlaridagi annotatsiyalar,
(2) avtomatik tasvir izohi orqali olingan ma'lumotlar,
(3) DPO-dan mustahkamlash (Direct Preference Optimization, "kodlar bo'lishi mumkinmi yoki yo'qmi? python 3.10 tomonidan tuzilgan yoki yo'q" to'g'ridan-to'g'ri afzallik sifatida),
(4) OpenAI-dan oz miqdordagi sozlash ma'lumotlari GPT4o ning multimodal qobiliyati.

Oxirgi 2 ta rasm tasvirni shu tarzda yasash uchun zarur bo'lgan kodni ko'rsatadi.

📚Manbalar:
GitHub
HuggingFace

Siz ham sinab ko'ring va natijalarni quyida izohlarda ulashing.

👉@machine_learning_lab👈

​​AI sohasida AQSh va Xitoy o'rtasidagi "urush" haqida!!!

AQSh hamda Xitoy davlatlari o’rtasida siyosiy, ijtimoiy, iqtisodiy, ilmiy va boshqa sohalarda ham o’zaro “urush” ketmoqda. Bu hech kimga sir emas. Ushbu postda ilmdagi yani Sun’iy Intelekt sohasidagi o’zaro “urush” haqida qisqacha fikrlashamiz.

Yuqoridagi postlarimni birida shu sohadagi ilmiy maqolalar patentlar va nashrlar borasida Xitoy allaqachon yetakchilikni qo’lga olganligi haqaida yozgan edim. Ammo bu AI mahsulotlarini amaliyotga tadbiqi borasida AQSh yetakchidek ko’rinadi. Masalan: ChatGPT, Midjournay, Gemini va hakozo.

Bilasiz AI mahsulotlarini aniqligi va taraqqiyoti doim GPUlarga bog'liq. GPUlar AIning ajralmas bir bo'lagi va bir birini doim rivojlantirishga undab boradi. Yaqinda Nvidia kompaniyasi yangi avlod GPUlarini taqdim etdi. Ular avvalgilariga qaraganda ancha kuchliroq va ancha arzon (bu haqda batafsil yozamiz). Ammo AQSh hukumati aynan GPUlar eksportiga cheklovlar qo'ygan. Yani, GPUlarni davlatlar hohlagan miqdorda sotib olisha olmaydi. Maqsad hammaga ma'lum. Boshqa mamlakatlarni AI sohasida AQShdan ildamlab ketmasligini ta'minlash. Ammo bu aks ta'sir berishi ham mumkin yani boshqa rivojlangan davlatlar jumladan Xitoy, Rossiya o'zining GPUlarini ishlab chiqarishga undashi mumkin. Bu esa kelajakda AQSh iqtisodiyotiga ham salbiy ta'sir ko'rsatishga olib keladi.

Xitoy nimalar qilmoqda?: Xitoylik olimlar hozirda LLM (Katta Til Modellari) modellarini optimizatsiyasiga ko'proq urg'u berishmoqda yani LLM modellari kamida aniqligini ushlab qolish yoki oshirish uchun arxitekturasini o'zgartirib parametrlar sonini kamaytirishga urinishmoqda. Bu esa LLM modellarini kuchsizroq bo'lgan GPUlarda ham train qilishga yordam beradi. Buni mahsulidan biri DeepSeek kompaniyasi.

Bu kompaniyaga 2023 yilda asos soligan. Hozirgacha bir nechta LLM modellarini ommaga taqdim etdi. Masalan DeepSeek-R1 modeli omma uchun bepul taqdim etildi va Amerika bozoridagi ko'plab AI kompaniyalarining fond bozoridagi aksiyalarini tushib ketishiga sababchi bo'ldi.

Nimaga?

Sababi: DeepSeek-R1 modeli arxitekturasi, codelari hammasi ochiq bemalol foydalansangiz bo'ladi. Modeli aniqligi bir necha katigoriyalarda OpenAIning ChatGPT-o1 modeli bilan bir xil ko'rsatgichga ega. Ammo ChatGPT-o1 modelidan foydalanishingiz uchun esa OpenAIga har oyda naqd $200 to'lab borishingiz kerak. Endi esa foydalanuvshilar soni sezilarli darajada tushib ketadi.

Xulosa: DeepSeek-R1 modeli asoslangan startaplar uchishni boshlaydi. Qadrdonlar otni qamchilash kerak.

Ps.: Aytgancha quyidagi rasm Microsoft Designer platformasida tayyorlandi 😁

👉@machine_learning_lab👈

“Qonga bo‘yalgan kecha”. Xitoycha ChatGPT sabab AQSH fond bozori 1 trln dollar yo‘qotdi

DeepSeek sun’iy idrok sohasida tarixiy burilish yasagani aytilmoqda. “Selikon vodiysi”ni larzaga solgan voqea haqida nimalar ma’lum?.

Batafsil — https://daryo.uz/nygsp4W7

👉 Obuna bo‘ling - @daryo

​​DeepSeek muhandislari juda aqilli chiqib qolishdiku!!!

DeepSeek API-dan foydalanish uchun siz
pip install openai
kodi orqali openai kutubxonasini o'rnatasiz. Ha, siz buni to'g'ri o'qidingiz, OpenAI mijozlar kutubxonalari orqali DeepSeek-dan foydalanishingiz mumkin. DeepSeek REST API OpenAI REST API bilan 100% mos keladi (quyidagi rasmda).

Bu kulgili va CTRL+C va CTRL+V dek tuyulishi mumkin va shu bilan birga aslida ancha aqillilikhamdir.

Masalan:

1. DeepSeek kompaniyasi bu orqali alohida Node.js va Python mijoz kutubxonalari tayyorlash uchun ketadigan muhandislarning bir necha haftalik ishlarini oddiygina OpenAI kutubxona kodiga o‘tish orqali saqlab qoldi.

2. OpenAI-dan foydalanadigan dasturchilar bir necha qator kodlarni o'zgartirish orqali DeepSeek-ga osongina sinab ko'rishlari / o'tishlari mumkin - shunchaki asosiy url va API kalitini o'zgartirishlari talab qilinadi.

Xulosa: DeepSeek-ning to'satdan paydo bo'lishidan ko'rinib turibdiki, siz boshqa kuchli raqib qachon paydo bo'lishini hech qachon bilmaysiz, shuning uchun ilovangizni biron bir LLM bilan to'laqonlik bog'lash aqilli qaror bo'lmasligi mumkin.

👉@machine_learning_lab👈

​​AI dunyosi shiddat bilan o'zgarmoqda!!!

10-yanvar kuni DeepSeek kompaniyasi V3 modelini va oradan 10 kun o'tib R1 modelini ommaga taqdim etgan edi va bu AI dunyosida boomga sabab bo'lgan edi.

Kecha 29 - yanvarda esa Alibaba kompaniyasi Qwen2.5-Max modelini ommaga taqdim etdi.

Alibabaga ko'ra, Qwen2.5-Max DeepSeek-V3 dan o'zib ketib, GPT-4o va Llama-405B modelllari bilan raqaobatlasha oladi. Bu model deyarli barcha global yetakchi modellardan yaxshiroq. OpenAI va Meta kabi gigantlarning eng ilg'or modellaridan ham ustunlik ko'rsata oladi deya xabar bergan Alibaba.

Hozircha, Qwen2.5-Max audio ma'lumotlar bilan ishlashga moslashtirilmagan ekan nazarimda lekin qolgan turdagi datalar text image video kabilar bilan ishlay oladi. Buni sinab ko'rish kerak albatda.

P.s: Yana 10 kun ichida nimalar o'zgarar ekan nasb qilsa ko'ramiz.

👉@machine_learning_lab👈

#StudentMentor 👨‍🎓👩‍🎓

LG kompaniyasida Koreya 🇰🇷 va AQSHda 🇺🇸 shu yil yoz internship qilish imkoniyati!


Chet ellik talabalar uchun LG kompaniyasida 2025-yilgi yozgi internship dasturiga arizalar qabul qilinmoqda.

• Ariza topshirish muddati
- 1-yanvar, dushanbadan 2-fevral, yakshanba tungi 12:00 gacha
• Amaliyot muddati: 2-iyundan 29-avgustgacha
- Zarurat tug‘ilganda ish davri kelishilgan holda o‘zgartirilishi mumkin
• Internship joyi
- 🇰🇷Koreya: Seul, LG Science Park
- 🇺🇸AQSh: Ann Arbor, Michigan shtati

Batafsil 👇

https://www.lgresearch.ai/careers/view?seq=218

Birodarlar!!! yaxshi imkoniyat, omadingizni sinab ko’rsangiz bo'ladi...

Phd da o’qib yurgan vaqtimda, (Koreada) topshirib ko’rgan edim. Sezganingizdek, men tanlanmaganman 😁😉 Sababini qilib qo’yish bizdan…

@machine_learning_lab