​​Bepul AI darslari!!!

OpenClassroom platformasi haqida eshitgan bo'lsangiz kerak. Bu platforma 500 dan ortiq ITga oid bepul 100% online darslarini o'rganuvchilarga taklif qiladi.

Ushbu darslar orasida AI ga oid talaygina kurslar ham bor. Siz bu kurslarni elektron pochtangiz orqali ro'yhatdan o'tib olishingiz mumkin. Kursni tamomlaganingizda esa platforma tomonidan sertifikat hma beriladi. Bu esa sizning portifolioingiz uchun foydali albatda. Sertifikat namunasi quyidagi rasmda keltirilgan.

Bu platformada nafaqt AI engineerlar uchun balki web developerlar, app developerlar, programmerlar va boshqalar uchun ham darslar mavjud.

Link: https://openclassrooms.com/en/courses

Yaqinlarga ushbu xabarni ulashib qo'yamiz. Zora kimningdur muofaqiyatiga sababchi bo'lib qolsak😊.

👉@machine_learning_lab

Deep Learning modellarini training qilishda bepul GPU taklif qiladigan platformalar!

Barchamizga ma'lum ML engineerlariga katta quvvatga ega komputerlar kerak bo'ladi. Ammo bu faktor yangi o'rganuvchilarga "baxona" bo'la olmaydi. Chunki bir nechta "claud-based" platformalar borki siz unda o'z DL modelllaringizni bepul "train" qilishingiz mumkin.

Platformalar:

👉Colab
👉Kaggle
👉Gradient

Yuqoridagi rasmda bu platformalarning hususiyatlari tasvirlangan.

P.s: Gradientga student sifatida ro'yhatdan o'tish kerak.

👉@machine_learning_lab

​​Qanday tipdagi Laptop (Notebook) olsam bo'ladi?

ML engineerlari Video editorlar kabi katta quvvatga ega bo'lgan komputerlarga muhtoj. Yani komputer qancha quvvatli bo'lsa ish shuncha tezlashadi.

Bugun bir maqola o'qib qoldim. Unda bugungi kunda hammayoqqa jar solayotgan Apple companiyasining M1 chip tipidagi Laptoplari 💻 hamda Nvidia GPU (Video karta) lariga ega Latoplar 💻 bilan o'zaro taqqoslangan.

Quyidagi rasmda ushbu taqqoslash natijasi keltirilgan. Taqqoslashda eng ommabop VGG16 neyron tarmog'i va CIFAR-10 ma'lumotlar to'plamidan foydalanilgan.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak baribir ananaviy laptoplar (Nvidia GPU bilan) hanuzgacha tezroq Apple mahsulotiga qaraganda.

Sizni fikringiz qanday? 👇👇👇

👉@machine_learning_lab

AI yordamida website yaratish!

Dora AI sizga AI qobiliyatidan foydalangan holda kuchli veb-saytlarni osongina yaratishga imkon beradi. Bitta matnli soʻrov yordamida siz AI 3D animatsiyasi bilan taʼminlangan ajoyib veb-saytlarni yaratishingiz mumkin.

Intuitiv kodsiz muharriri veb-saytingizning barcha jihatlarini shaxsiylashtirish va sozlash imkonini beradi. Dora AI hozirda alfa bosqichida, yaqin kelajakda yana ko'plab xususiyatlar rejalashtirilgan!

Link: https://easywithai.com/ai-website-builders/dora-ai/

👉 @machine_learning_lab

​​Google 9 ta BEPUL Generativ AI kurslarini chiqardi!

1. Generative AI-ga kirish

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

Generative AI nima ekanligini, undan qanday foydalanilishini va an'anaviy ML usullaridan qanday farq qilishini tushuntirishga qaratilgan kirish darajasidagi mikrota'lim kursi.

2. Katta til modellariga kirish (LLM)

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539

Katta til modellari (LLM) nima ekanligini, ulardan foydalanish holatlari va LLM samaradorligini oshirish uchun tezkor sozlashdan qanday foydalanishni o'rganadigan kirish darajasidagi mikrota'lim kursi.

3. Mas'uliyatli AIga kirish (Intro to Responsible AI)

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554

Kirish darajasidagi mikrotaʼlim kursi masʼuliyatli AI nima ekanligini, bu nima uchun muhimligini va Google oʻz mahsulotlarida masʼuliyatli sunʼiy intellektni qanday joriy etishini tushuntirishga qaratilgan. Shuningdek, u Googlening 7 ta AI tamoyillarini taqdim etadi.

4. Tasvir yaratishga kirish (Intro to Image Generation)

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541

Ushbu kurs sizni diffuziya modellarining nazariyasi va ularni Vertex AI-da qanday o'rgatish va joylashtirish bilan tanishtiradi.

5. Kodlovchi-dekoder arxitekturasi (Encoder-Decoder Architecture)

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543

Ushbu kurs sizga kodlovchi-dekoder arxitekturasining qisqacha tavsifini beradi, bu mashina tarjimasi, matnni umumlashtirish va savollarga javob berish kabi ketma-ketlikdagi vazifalar uchun kuchli va keng tarqalgan ML arxitekturasidir.

6. Attention mexanizmi

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537

Ushbu kurs sizni diqqat mexanizmi bilan tanishtiradi, bu neyron tarmoqlarga kirish ketma-ketligining muayyan qismlariga e'tibor qaratish imkonini beruvchi kuchli texnikadir.

7. Transformer modellari va BERT modeli

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538

Ushbu kurs sizni Transformer arxitekturasi va Transformerlardan ikki tomonlama kodlovchi tasvirlari (BERT) modeli bilan tanishtiradi. Shuningdek, siz BERT-dan matn tasnifi, savollarga javob berish va tabiiy tildan xulosa chiqarish kabi turli vazifalarni bajarishingiz mumkin.

8. Tasvirga sarlavha qo'yish modellarini yaratish

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542

Ushbu kurs sizga Deep Learningdan foydalangan holda tasvir sarlavhalari modelini qanday yaratishni o'rgatadi.

9. Generative AI Studio bilan tanishish

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/552

Ushbu kurs Generative AI Studio bilan tanishtiradi, Vertex AI mahsuloti, u sizga generativ AI modellarini prototiplash va sozlashda yordam beradi, shuning uchun ularning imkoniyatlaridan ilovalaringizda foydalanish mumkin. Ushbu kursda siz Generative AI Studio nima ekanligini, uning xususiyatlari va imkoniyatlari va undan qanday foydalanishni mahsulot demolari orqali o'rganasiz.

👉 @machine_learning_lab

Data Engineer, Data Science va ML Engineerlar orasidagi farq!

Data engineer, Data science va ML engineerlari orasidagi farq haqidagi savolga juda ham ko'p duch kelamiz. Ba'zan ularni bir so'z bilan tushuntirib ajratib bo'lmaydi. Yuqoridagi rasmda juda chiroyli tarzda ularni qiladigan ishlariga qarab o'zaro ajratib ko'rsatilgan.

Siz qay biridasiz?

ML Engineer > 👍
Data Science > 👌
Data Engineer > ✊
Hech qaysisi > 👎

👉 @machine_learning_lab

Yuqoridagi ekskursiyadan keyingi loyihamizning yana bir kichik qismi haqida!

Demak loyihaning bu qismida menga ajratilhgan vazifani qisqacha qilib yozib o'taman.
-Issiqxonadagi bir qator pomidor hosilini qimirlamaydigan kameralar orqali tasvirini uzatish,
-Tasvirlardan hosilni aniqlash (detection),
-Aniqlangan hosilni sonini sanash,
-Aniqlangan hosilni qizarganlik darajasi bo'yicha guruhlarga ajratish,
-Shu bir qatordagi olingan natijalar bo'yicha umumiy issiqxonaning hosildorligini bashorat qilish.

👉@machine_learning_lab

Data Science engineerlari uchun ajoyib yangilik!

Microsoft kompaniyasi python dasturlash tilini Microsoft Excel dasturiga integratsiya qilganini e'lon qildi.

Ushbu yangilik ma'lumotlarni tahlil qilishda, visualizatsiya qilishda yana bir pog'ona oldinlashimizga turtki bo'la oladi.

Ushbu link orqali yangilik bilan batafsil tanishishingiz mumkin.

👉@machine_learning_lab

Python dasturlash tilida mahoratingizni oshiring!

ML engineerlari and Data Science engineerlari uchun asosiy dasturlash tili bu Python. Shunday ekan bu dasturlash tilida mahoratimiz qancha yaxshi bo'lsa loyihani muofaqiyatli va tez tamomlashga asos bo'ladi.

Mahoratimizni oshirish uchun menimcha eng yaxshi joylar bular HackerRank va LeetCode platformalaridir.

Hozir HackerRank haqida qisqacha ma'lumot bermoqchiman. Bu platformada siz Python dasturlash tilini boshlang'ich darajadan expert darajasigacha turli xil mashqlarni bajarish orqali o'rganishingiz mumkin.

Platformada 4 ta certificat beruvchi imtixoni bor shularni olishni tavsiya qilaman (Bizga asosiy kerak bo'lganlari). Bular:

👉Python (Basics)
👉Python (Intermediate)
👉Problem Solving (Basics)
👉Problem Solving (Intermediate)

Bu platformada siz nafaqat Python boshqa dasturlash tillarini ham o'rganishingiz mumkin.

P.s: LeetCode haqida alohida gaplashamiz bu katta mavzu ☺️.

👉@machine_learning_lab

​​IT Park va Coursera hamkorlikda One MIllion Uzbek Coders asosidagi yangi loyihani taqdim etdi.

Endilikda, ushbu hamkorlik natijasida uydan yoki masofadan turib dunyoning eng yaxshi (top) universitetlarida sifatli ta'lim olishingiz mumkin.

Kurslar nafaqat hamyonbop, balki bir qator imtiyozlarni ham taklif qiladi. Masalan, ta'lim uchun bo'lib to'lashingiz yoki xalqaro sertifikat olish xarajatlarining bir qismini qoplashingiz mumkin. Shuningdek, talabalar notebook sotib olish uchun foizsiz kredit olishlari mumkin.

Ro'yhatdan o'tish.

@machine_learning_lab

#kayfiyat

ML/DL bilan qancha ko'p "o'ynashsangiz" yuqoridagi videodagidek holat bo'lishi mumkin. 😂

@machine_learning_lab

Mustaqilligimiz abadiy bo’lsin hurmatli yurtdoshlar!

Mistaqillik bu eng oliy ne’mat! 🕊️

@machine_learning_lab

#loyiha #startup #AI

Tabriklar!!! 👏🥳

ITPark hamda bir nechta kompaniyalar tomonidan tashkillashtirilgan AgriTech4Uzbekistan Innovation Challenge da o’z loyihamiz (Smart Greenhouse) bilan qatnashgan edik!

Alhamdulillah! Alloh nasb etgan ekan 78 da davlatdan topshirilgan 571 loyiha ichida bizning loyihamiz eng yaxshi 22 loyihalar qatoridan joy olibdi!

Bu men va jamoamiz uchun juda ham katta yutuq deb hisoblayman! Qilayotgan ishlarimizni Alloh hayrli qilsin!

P.s: Toshkentda ko’rushguncha 😉!

👉@machine_learning_lab

Yuqori daromad topadigan kasbga o’rganish uchun 50 ta grant imkoniyatidan foydalaning!

Davlatimiz Rahbarining ta’limga e’tibor qaratishga chorlashlariga munosib javob sifatida barcha uzoqni ko‘zlagan kompaniyalar korporativ ijtimoiy mas’uliyatlarini bajarish bo‘yicha harakatlarida aynan ta’limni qo‘llab-quvvatlashni inobatga olishlari muhimligini sezmoqdalar.

Bular orasida Beeline o’ziga hos o’rnak ko’rsatib Oʻzbekistonning iqtidorli yosh IT-mutaxassislarini qoʻllab-quvvatlashini e’lon qilganiga minnatdorchilik bildiramiz va boshqa kompaniyalarni ham ko'proq yoshlarimizni yuqori daromadli kasblarga tayyorlashga e'tibor qaratishlariga chaqiramiz.

Hujjatlarni qabul qilish 4-sentabrdan 22-sentabrgacha davom etadi.

‼️ Batafsil ma’lumot olish va ariza topshirish

@astrumuz

#Startup

AgriTech4Uzbekistan Innovation Challenge

Yuqorida e'lon qilingan AgriTech4Uzbekistan Innovation Challenge keyingi bosqichga o'tgan Innovation Teams larni e'lon qildi.

Bizni logo ham ular qatorida Alhamdulillah!

👉@machine_learning_lab

Yakun! Agritech4Uzbekistan Innovation Challenge

13-15 sentabr kunlari bo'lib o'tgan Startup lar tanlovida bizning jamoa ham Alloh qodir qilganicha qatnashib keldik.

Bu bosqichda saralangan 22 eng yaxshi innavatsion g'oyalardan 10 tasi tanlab olindi. Va bu tanlangan loyihalar investorlar tomonidan $ 30 ming miqdorigacha moliyalashtiriladi.

Bizning innavatsion g'ayamiz yakuniy 10 likka kiritilmadi. Keyingi bosqichga o'tganlarni chin qalbimizdan tabriklaymiz. Munosiblar tanlab olindi.

Tashkilotchilarning barchasiga rahmat aytamiz kutib olish mehmondorchilik, kuzatib qo'yish, wow 👍. (Just Respect)

Ushbu tadbirdan juda ham ko'plab xulosalar oldik, do'stlar ortirdik, yangi g'oyalar va oldimizga yanada ulkan marralar qo'ydik. Ushbu marralarga yetishda Allohim o'zi barchamizni qo'llab quvvatlasin.

P.s: Keyinroq Foto lavhalar bilan ulashaman nasb qilsa.

@machine_learning_lab