AI دۇنياسى

01

سۈنئىي ئىدراك تارىخى

History of Artificial Intelligence

1950-يىلدىن بۈگۈنگىچە — AI نىڭ يىللار بويى ئۆسۈشى، قىشلار ۋە يازلار

    سۈنئىي ئىدراك (AI) دېگىنى — ئادەتتە ئىنسان ئەقلى تەلەپ قىلىدىغان ۋەزىپىلەرنى (ئويلىنىش، ئۆگىنىش، مەسىلە ھەل قىلىش، تىل چۈشىنىش) ماشىنىلار ئارقىلىق ئامالغا ئاشۇرۇش ئىلمى ۋە تېخنىكىسى. 1956-يىلى John McCarthy «Artificial Intelligence» ئىستىلاھىنى ئوتتۇرغا قويغاندىن بۇيان بۇ ساھە ئۇزۇق-تۇتۇق رىۋاجلىنىپ كەلدى.
  

1950

Alan Turing «Turing Test» تەجرىبىسىنى تەكلىپ قىلدى — ماشىنا ئىدراكى

1956

Dartmouth يىغىنىدا «Artificial Intelligence» ئىستىلاھى تۇنجى قېتىم قوللىنىلدى

1966

ELIZA — تاتجى تىل تەتقىقات دەسلىپكى NLP دەسلىپكى چاتبوت

1974

بىرىنچى AI «قىش»ى — مولىيە ۋە ئىلمىي قىزىقىش سوۋۇدى

1986

Backpropagation ئالگورىزمى ئوچۇقلاندى — نېيرون تارماق تەربىيىسى

1997

IBM Deep Blue شاتراڭ دۇنيا چېمپىيونى Kasparov نى يەڭدى

2006

Geoffrey Hinton «Deep Learning» تەتقىقاتىنى ئاشكارىلادى

2012

AlexNet ImageNet رەقابىتىدە ئىنسانغا ئوخشاش توغرىلىققا يەتتى

2017

Google «Attention Is All You Need» — Transformer مۇقىملاشتى

2020

GPT-3 (175B) — LLM ئىنقىلابى باشلاندى

2022

ChatGPT ئامما ئىشلىتىشىگە چىقتى — AI دۇنياغا تارادى

2026

GPT-4o، Claude 4، Gemini 2 — AGI يىلتىزى باشلاندى

02

AI تۈرلىرى — ئىقتىدار دەرىجىسىگە قاراپ

Types of AI by Capability

Narrow AI دىن AGI ۋە ASI گىچە — ئۈچ دەرىجىلىك سۈنئىي ئىدراك تۈرلىرى

🎯

تار مەيدانلىق AI — Narrow AI (ANI)

Artificial Narrow Intelligence

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان AI تۈرى. پەقەت بىر ياكى بىر نەچچە ئېنىق ۋەزىپىنى ئادا قىلالايدۇ. مەسىلەن: يۈز تونۇش سىستېمىسى پەقەت يۈز تونۇشنى، شاتراڭ AI پەقەت شاتراڭنى ئالىدۇ. ئۆزىنىڭ بەلگىلەنگەن ساھەسىدە ئىنساندىن يۇقىرى بولالايدۇ، ئەمما باشقا ساھەگە كۆچەلمەيدۇ.

مىساللار: Siri، Alexa (ئاۋاز ياردەمچىسى) — Google Translate (تىل تەرجىمىسى) — Netflix تاۋسىيە سىستېمىسى — Tesla ئاپتوماتىك يۈرۈش — AlphaGo (Go ئويۇنى) — رەسىم تونۇش — سپام سۈزگۈچ.

ھازىرقى دەۋر بىر ۋەزىپىلىك تار ساھە ئىشلىتىشكە تاياق

🌐

ئومۇمىي سۈنئىي ئىدراك — AGI

Artificial General Intelligence

ئىنسان سەۋىيىسىدىكى ئومۇمىي ئىدراك. ئىنسان قىلالايدىغان ھەر قانداق بىلىش ۋەزىپىسىنى ئادا قىلالايدۇ. ھازىرچە نەزەرى چۈشەنچە. OpenAI، DeepMind، Anthropic AGI قۇرۇشنى ئاساسلىق مەقسىت قىلغان. AGI مۆلچەرى ئادەمدىن ئادەمگە ئوخشىمايدۇ — بەزىلەر 2027، بەزىلەر 2040، بەزىلەر ھەرگىز دەيدۇ.

ئالاھىدىلىكلىرى: يېڭى ساھەگە ئۆز-ئۆزىدىن ماسلىشىش — ئاز مىقداردىكى مىسالدىن ئۆگىنىش — ئىجادىي تەپەككۇر — ئۆزىنى ئۆزى باھالاش — مۇرەككەپ مەسىلە ھەل قىلىش.

نەزەرى ئىنسان سەۋىيىسى ھەنۇز يوق مۆلچەر: 2030-2050

⚡

ئىنساندىن ئۈستۈن سۈنئىي ئىدراك — ASI

Artificial Superintelligence

ئىنسان ئىدراكىدىن كۆپ ھەسسە يۇقىرى. ئىلمى، ئىجادىيلىق، ئىجتىمائى كۆندۈرۈش قاتارلىق بارلىق ساھەدە ئەڭ ئاقىللىق ئىنساندىنمۇ ئۈستۈن. Nick Bostrom نىڭ «Superintelligence» كىتابىدا چوڭقۇر تەھلىل قىلىنغان. Stephen Hawking، Elon Musk ASI نى ئىنسانىيەتنىڭ ئاخىرقى ئىختىرا قىلغۇچىسى ياكى ئەڭ چوڭ خەتىرى دەپ ئاتىغان.

ئاگاھلاندۇرۇش: ASI نىڭ ماقسىتى ئىنسانلارنىڭ ماقسىتىغا ماسلاشتۇرۇلمىسا «Alignment Problem» كەلتۈرىپ چىقىرىدۇ — Anthropic، DeepMind نىڭ ئەڭ ئاساسلىق تەتقىقات مەسىلىسى شۇ.

نەزەرى ئىنساندىن يۇقىرى خەتەرلىك مۆلچەر: يىراق

TYPE 1

Reactive Machines

ئىنكاسلىق ماشىنا

ئەڭ ئاددىي AI تۈرى. ئۆتمۈش خاتىرىسى يوق، پەقەت ھازىرقى كىرگۈزمىگە ئىنكاس كۆرسىتىدۇ. مىسال: IBM Deep Blue، ئاددىي تاۋسىيە سىستېمىسى.

TYPE 2

Limited Memory

چەكلىك خاتىرە AI

قىسقا مۇددەتلىك ئۆتمۈش سانلىقلىرىنى ئىشلىتىپ قارار قىلىدۇ. مىسال: ئاپتوماتىك يۈرۈش ئاپتوماشىنا، ChatGPT سۆھبەت تارىخى.

TYPE 3

Theory of Mind

ئەقىل نەزەرىيىسى

باشقىلارنىڭ دۇيغۇسى، نىيىتى ۋە تەپەككۇرىنى چۈشىنىش ئىقتىدارى. ھازىر تەتقىقات مەرھىلىسىدە. AGI نىڭ مۇھىم جەھەتلىرىدىن.

TYPE 4

Self-Aware AI

ئۆز-ئۆزىنى چۈشىنىدىغان AI

ئۆزىنىڭ مەۋجۇتلۇقىنى چۈشىنىدۇ، ئۆز-ئۆزىنى باشقۇرالايدۇ. AGI/ASI نىڭ ئاخىرقى مەرھىلىسى. ھازىر خىيالاتلىق مەرھىلىدە.

03

ماشىنا ئۆگىنىشى

Machine Learning (ML)

ماشىنىلارنىڭ ئېنىق كود يازماي تۇرۇپ سانلىقلاردىن ئۆزلۈكىدىن ئۆگىنىش ئۇسۇلى

    ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) — ماشىنىنىڭ ئاشكارىلانغان سانلىقلاردىن ئۆزلۈكىدىن نامۇنا تاپىش ۋە قارار چىقىرىش ئىقتىدارىنى يوللاش ئىلمى. AI نىڭ ئاساسلىق تارمىقى. Arthur Samuel 1959-يىلى «ML» ئىستىلاھىنى ئوتتۇرغا قويغان.
    
ئاددىي قىلىپ ئېيتقاندا: سانلىق مەلۇمات + ئالگورىزم = مودېل → مۆلچەرلىمە

نوع 1

Supervised Learning

يېتەكچىلىك ئاستىدا ئۆگىنىش

بەلگىلەنگەن يارلىق (label) بار سانلىقلار بىلەن تەربىيىلەش. مودېل كىرگۈزمە-چىقىم جۈپلىرىدىن نامۇنا تاپىدۇ.

رەسىم تۈرلەش (Cat/Dog)

باھا مۆلچەرى (Regression)

سپام بايقاش

ئالگورىزم: Linear Regression, SVM, Decision Tree

نوع 2

Unsupervised Learning

يارلىقسىز ئۆگىنىش

يارلىق بەلگىلەنمىگەن سانلىقلاردىن ئۆزلۈكىدىن گۇرۇپپا ۋە نامۇنا تاپىش. قىزىقىدىغان ئوخشاشلىقلارنى بايقاش.

توپلاشتۇرۇش (K-Means, DBSCAN)

ئۆلچەم تۆۋەنلىتىش (PCA)

تاۋسىيە سىستېمىسى

ئانومالىيە بايقاش

نوع 3

Reinforcement Learning

كۈچەيتىش ئۆگىنىشى

Agent مۇھىت بىلەن ئۆز-ئارا تەسىردە بولۇپ مۇكاپات/جازا ئارقىلىق ئۈستۈنلۈك ئىزدەيدۇ.

AlphaGo، AlphaZero (Go ئويۇنى)

ئاپتوماتىك يۈرۈش

رومبوتىق كونترول

ChatGPT RLHF تەربىيىسى

نوع 4

Self-Supervised Learning

ئۆز-ئۆزىدىن يېتەكلىنىش

سانلىقلارنىڭ ئۆزىدىن يارلىق ھاسىللاپ ئۆگىنىش. GPT، BERT قاتارلىق LLM لارنىڭ ئاساسى.

كېيىنكى تامغانى مۆلچەرلەش (GPT)

بوشلۇق تولدۇرۇش (BERT)

Contrastive Learning

كۆپ مىقداردىكى يارلىقسىز سانلىق

نوع 5

Semi-Supervised Learning

يارىم يارلىقلىق ئۆگىنىش

ئاز مىقداردىكى يارلىقلىق سانلىق بىلەن كۆپ مىقداردىكى يارلىقسىز سانلىقنى بىرلەشتۈرۈش.

يارلىق بەلگىلەش خارجىيىتىنى تۆۋەنلىتىدۇ

تىببىي رەسىم تەھلىلى

Graph Neural Networks بىلەن

نوع 6

Transfer Learning

ئۆگىنىشنى كۆچۈرۈش

بىر ۋەزىپىدە ئۆگىنىلگەن بىلىمنى باشقا ۋەزىپىگە يوللاش. Fine-tuning نىڭ ئاساسى.

ImageNet → Radiology

GPT-3 → Domain-specific LLM

تەربىيە ۋاقتى ۋە خارجىيەت تۆۋەنلىيىدۇ

ئاساسلىق ML ئالگورىزملارى

ئالگورىزم	ئۇيغۇرچە ئىسمى	ئىشلىتىلىدىغان ئورۇن	تۈرى
Linear Regression	سىزىقلىق چاغىرىشتۇرۇش	سانلىق قىممەت مۆلچەرى — ئۆي باھاسى، سېتىلىش مۆلچەرى	يېتەكچىلىك
Logistic Regression	تۈرلەش چاغىرىشتۇرۇش	ئىككى تۈرلۈك تۈرلەش — سپام/نورمال، كېسەل/سالامەت	يېتەكچىلىك
Decision Tree	قارار دەرىخى	قارار قاداملىرى — قايتا ئىزاھلانغۇچى مودېل	يېتەكچىلىك
Random Forest	تاساددۇپىي ئورمان	كۆپ قارار دەرىخى بىرلىكى — يۇقىرى ئىقتىدار، ئاشىرا ئۆگىنىشنى ئازايتىدۇ	يېتەكچىلىك
SVM	قوللاش ۋېكتور ماشىنا	يۇقىرى ئۆلچەملىك تۈرلەش — تېكىست، رەسىم تۈرلەش	يېتەكچىلىك
K-Means	K-ئوتتۇرا توپلاش	ئىشلەتكۈچى گۇرۇپپىلاش، بازار تەھلىلى	يارلىقسىز
PCA	ئاساسلىق تەرەپ تەھلىلى	ئۆلچەم تۆۋەنلىتىش، ۋىزۇئالىزاتسىيە	يارلىقسىز
XGBoost / LightGBM	كۈچلۈك تۆگىنىش ئالگورىزمى	Kaggle رەقابىتىدە ئەڭ مەشھۇر — يۇقىرى ئىقتىدارلىق تۇرغۇن سانلىق	يېتەكچىلىك
K-NN	K-يېقىن قوشنا	ئوخشاشلىققا ئاساسەن تۈرلەش — تاۋسىيە سىستېمىسى	يېتەكچىلىك
Naive Bayes	سادە Bayes	تىل تۈرلەش، سپام بايقاش — تېز ۋە ئاددىي	يېتەكچىلىك

04

چوڭقۇر ئۆگىنىش

Deep Learning (DL)

ئىنسان مىيىسى نېيرون تارماقلىرىدىن ئىلھام ئالغان كۆپ قەۋەتلىك سۈنئىي نېيرون تارماق

    چوڭقۇر ئۆگىنىش (DL) — ML نىڭ تارمىقى. سۈنئىي نېيرون تارماق ئارقىلىق كۆپ قەۋەتلىك نامۇنا تاپىش. «چوڭقۇر» دېگەن — كۆپ قەۋەتلىك (layer) دەمەكتۇر. 2012-يىلى AlexNet ImageNet رەقابىتىدە ئىنسان سەۋىيىسىگە يېتىپ DL ئىنقىلابى باشلاندى. GPU ھىسابلاش كۈچى، چوڭ سانلىق مەلۇمات ۋە ئالگورىزم يۇقىرىلىشى DL نى ممكىن قىلدى.
  

DL

Artificial Neural Network (ANN)

سۈنئىي نېيرون تارماق

ئىنسان مىيىسى نېيرونلىرىدىن ئىلھام ئالغان. كىرگۈزمە (Input), يوشۇرۇن (Hidden), چىقىش (Output) قەۋەتلىرىدىن تۈزۈلگەن. Backpropagation بىلەن تەربىيىلىنىدۇ.

DL

Convolutional Neural Network (CNN)

تورلۇق نېيرون تارماق

رەسىم تەھلىلى ئۈچۈن ئالاھىدە. Convolution قەۋەت ئارقىلىق رەسىمدىن گوشا، چىزىق، شەكىل تاپىدۇ. ResNet، VGG، EfficientNet مىساللار.

DL

Recurrent Neural Network (RNN)

قايتالانغۇچ نېيرون تارماق

تۈركۈملۈك سانلىقلار (تىل، ۋاقىت يۈرىكى) ئۈچۈن. ئۆتمۈش خاتىرىسىنى ساقلايدۇ. LSTM، GRU كىيىنچە رىۋاجلاندى.

DL

Long Short-Term Memory (LSTM)

ئۇزۇن-قىسقا مۇددەتلىك خاتىرە

RNN نىڭ كاملىقى — ئۇزۇن مۇددەتلىك تەئسىرنى ساقلايدۇ. تىل تەرجىمىسى، ئاۋاز تونۇش، ۋاقىت يۈرىكى مۆلچەرى.

DL

Transformer

ئۆزگەرتكۈچ تارماق

2017-يىلى Google تەرىپىدىن «Attention Is All You Need» ماقالىسىدە تونۇشتۇرۇلغان. Self-Attention مېخانىزمى بىلەن. GPT، BERT، LLaMA ئاساسى.

DL

Generative Adversarial Network (GAN)

رەقىبانە ھاسىللاش تارماق

Generator ۋە Discriminator ئىككى تارماقنىڭ رەقابىتى. يۇقىرى سۈپەتلىك رەسىم، ۋىدىيو ھاسىللاش. 2014-يىلى Ian Goodfellow تەكلىپ قىلغان.

DL

Diffusion Model

تارقىتىش مودېلى

ئاستا-ئاستا تارقاتمىنى قوشۇپ ئاندىن ئەكس تەرەپكە يۈرۈتۈش ئارقىلىق رەسىم ھاسىللاش. Stable Diffusion، DALL-E 3 ئاساسى.

DL

Autoencoder (VAE)

ئاپتوماتىك شىفىرلاش

ئىچكى يوشۇرۇن ۋاساتىلىق ئۆلچەم (Latent Space) ئارقىلىق مەزمۇن پرېسلەش ۋە ئەسلىگە كەلتۈرۈش. رەسىم ھاسىللاشتا ئىشلىتىلىدۇ.

DL

Graph Neural Network (GNN)

گراپ نېيرون تارماق

گراپ قۇرۇلمىسىدىكى سانلىقلار ئۈچۈن. ئىجتىمائى تار تەھلىلى، مولېكۇل بىولوگىيىسى، تاۋسىيە سىستېمىسى.

ئاساسلىق DL چۈشەنچىلىرى

چۈشەنچە	ئۇيغۇرچە	چۈشەندۈرمە	مۇناسىۋەت
Backpropagation	كەينىگە تارقىتىش	خاتالىقنى كەينىگە تارقىتىپ ئاغىرلىقنى تۈزىتىش — تەربىيىلەشنىڭ ئاساسى	ئاساسلىق
Gradient Descent	گرادىيېنت چۈشۈشى	يوقىتىش فۇنكسىيىسىنىڭ ئەڭ تۆۋەن نۇقتىسىغا ئىتىلىش — ئالگورىزمنى ئۆزگەرتىدۇ	ئاساسلىق
Activation Function	پەئاللاشتۇرۇش فۇنكسىيىسى	ReLU, Sigmoid, Tanh — سىزىقسىزلىق قوشىدۇ، مۇرەككەپ نامۇنا تاپالايدۇ	قۇرۇلما
Dropout	تاساددۇپىي ئۆچۈرۈش	تەربىيە دەۋرىدە نېيرونلارنى تاساددۇپى ئۆچۈرۈش — ئاشىرا ئۆگىنىشنى بوستۇرىدۇ	تەڭشەش
Batch Normalization	توپلام نورمالىزاتسىيىسى	ھەر قەۋەتنىڭ كىرگۈزمىسىنى نورمالىزاتسىيىلەش — تەربىيىلەشنى تۇراقلاشتۇرىدۇ	تەڭشەش
Learning Rate	ئۆگىنىش سۈرئىتى	ھەر قەدەمدە ئاغىرلىقنى قانچە ئۆزگەرتىش — ئەڭ مۇھىم Hyperparameter	Hyperparameter
Epoch & Batch	دەۋر ۋە توپلام	Epoch = پۈتۈن سانلىق بىر قېتىم كۆرۈش; Batch = بىر قېتىمدىكى نۇسخا سانى	Hyperparameter
Overfitting	ئاشىرا ئۆگىنىش	تەربىيە سانلىقىنى يادلاپ، يېڭى سانلىقتا ئومۇملىشالماش — ئالدىنالماش	مەسىلە
Underfitting	يەتكۈسسىز ئۆگىنىش	مودېل نامۇنانى ئۆگىنەلمەش — مودېل ئاددىي ياكى تەربىيە يەتمىدى	مەسىلە
Regularization	تەڭشەكچىلىك	L1/L2 كاللىيىك — ئاشىرا ئۆگىنىشنى بوستۇرۇش ئۇسۇلى	ھەل قىلىش

05

تىل تەھلىلى ۋە چوڭ تىل مودېلى

Natural Language Processing & Large Language Models

ماشىنىلارنىڭ ئىنسان تىلىنى چۈشىنىش ۋە ھاسىللاش ئىلمى — ChatGPT نىڭ مىيى

💬

تەبىئىي تىل تەھلىلى — NLP

Natural Language Processing

ماشىنىلارنىڭ ئىنسان تىلىنى (يازما ياكى ئاۋاز) چۈشىنىش، تەھلىل قىلىش ۋە ھاسىللاش ئىقتىدارى. AI نىڭ ئاساسلىق تارمىقلىرىدىن. 1950-يىللىرى باشلانغان بولۇپ، Transformer مودېلى بىلەن ئىنقىلابلىق ئالغا سەكرىدى.

NLP ۋەزىپىلىرى: تىل بايقاش — تامغا تۈرلەش (NER) — تويغۇ تەھلىلى — خۇلاسىلاش — تەرجىمە — سوئال جاۋاپ — سۆھبەت — تىل تولۇقلاش.

Tokenization Embeddings Attention BERT GPT

🧬

چوڭ تىل مودېلى — LLM

Large Language Model

مىلياردلارچە پارامېتر بار، چوڭ سانلىق مەلۇمات ئۈستىدە تەربىيىلەنگەن Transformer ئاساسلىق تىل مودېلى. پارامېتر سانى يۇقىرىلاشقانسىرى ئىقتىدار كۈچىيىدۇ — بەزى ئەقىللىق ئىقتىدار كۈتۈلمىگەن ئاشكارا بولىدۇ (Emergent Abilities).

قانداق تەربىيىلىنىدۇ؟ ① Pre-training: ئىنتېرنېت مەزمۇنىدىن ئۆز-ئۆزىدىن ئۆگىنىش (تامغا مۆلچەرى) → ② Fine-tuning: ئېنىق ۋەزىپە سانلىقى بىلەن خاسلاشتۇرۇش → ③ RLHF: ئىنسان باھاسى بىلەن يۇقىرىلاشتۇرۇش.

GPT-4o Claude 4 Gemini LLaMA Mistral Qwen

NLP

Tokenization

تامغالاش

تېكىستنى كىچىك بۆلۈكلەرگە (token) بۆلۈش. «Hello» = 1 token، «Unconditional» = 3 token. BPE، WordPiece ئۇسۇللار.

NLP

Word Embeddings

سۆز ۋېكتورى

سۆزلەرنى سانلىق ۋېكتورغا ئايلاندۇرۇش. «King - Man + Woman = Queen». Word2Vec، GloVe، FastText مىساللار.

NLP

Attention Mechanism

دىققەت مېخانىزمى

مودېل جۈملىنى تەھلىل قىلغاندا قايسى سۆزگە كۆپرەك دىققەت قىلىشىنى ئۆزى بەلگىلىيىدۇ. Transformer نىڭ يۈرىكى.

NLP

Context Window

مەزمۇن دەرىچىسى

LLM بىر قېتىمدا قانچە تامغانى كۆرەلەيدۇ. GPT-4o: 128K، Claude 4: 200K. كۆپ بولغانسىرى ئۇزۇن سۆھبەت ساقلىيالايدۇ.

LLM

Hallucination

AI خىيالبازلىقى

LLM توغرا بولمىغان مەلۇماتنى ئىشەنچ بىلەن ئوتتۇرغا قويۇشى. ئەڭ مۇھىم AI بىخەتەرلىك مەسىلىلىرىدىن بىرى.

LLM

Prompt Engineering

تەتكۈز يازغانلىقى

LLM دىن ئەڭ ياخشى جاۋابنى ئالىش ئۈچۈن تەتكۈزنى ئىزچىل يېزىش سەنئىتى. Zero-shot، Few-shot، Chain-of-Thought.

LLM

RAG

ئىزدەش كۈچەيتىلگەن ھاسىللاش

Retrieval-Augmented Generation. تاشقى بىلىم ئامبىرىدىن ئىزدەپ LLM جاۋابىنى كۈچەيتىش. خىيالبازلىقنى ئازايتىدۇ.

LLM

Fine-tuning

مودېل خاسلاشتۇرۇش

ئالدىن تەربىيىلەنگەن LLM نى ئېنىق سانلىق بىلەن داۋاملىق تەربىيىلەش. LoRA، QLoRA ئارزان ئۇسۇللار.

LLM

RLHF

ئىنسان باھاسى بىلەن ئۆگىنىش

Reinforcement Learning from Human Feedback. ئىنسان باھاگۈرى LLM جاۋابلىرىنى تەرتىپلەپ مودېلنى يۇقىرىلاشتۇرىدۇ. ChatGPT نىڭ مۇۋەپپەقىيەت سىرى.

LLM

Quantization

سانلىق تۆۋەنلىتىش

مودېل ئاغىرلىقلىرىنىڭ توغرىلىق دەرىجىسىنى تۆۋەنلىتىش (32bit → 4bit). مودېل ئۆلچىمىنى كىچىكلىتىپ تېزلاتىدۇ. GGUF، GPTQ ئۇسۇللار.

ئاساسلىق LLM مودېللىرى سېلىشتۇرۇشى

مودېل	شىركەت	پارامېتر / ئالاھىدىلىك	تۈرى
GPT-4o	OpenAI	Omni — تېكىست، رەسىم، ئاۋاز ئۈچلىكىنى چۈشىنىدۇ. 128K مەزمۇن دەرىچىسى	تىجارەت
Claude 4 Opus	Anthropic	ئەڭ چوڭقۇر ئەقىللىق تەھلىل. 200K مەزمۇن دەرىچىسى. Constitutional AI	تىجارەت
Gemini 2 Ultra	Google DeepMind	Google Search، YouTube بىلەن بىرلەشكەن. 1M+ مەزمۇن دەرىچىسى	تىجارەت
Llama 3.1 405B	Meta AI	ئوچۇق كودلۇق ئەڭ چوڭ مودېل. تىجارەت ئىشلىتىشكە رۇخسەت	ئوچۇق
Mistral Large	Mistral AI	ئەۋروپا AI شىركىتى. MoE ئارقىلىق ئازسانلىق پارامېتردا يۇقىرى ئىقتىدار	ئوچۇق
Qwen 2.5 72B	Alibaba	كۆپ تىللىق، كود ئۈستۈنلۈكلۈك. Uyghur، Arabic قاتارلىق قوللايدۇ	ئوچۇق
DeepSeek V3	DeepSeek	671B MoE. ئارزان تەربىيىلەش خارجىيەتى. ئوچۇق كودلۇق	ئوچۇق
Phi-3 / Phi-4	Microsoft	كىچىك ئەمما كۈچلۈك. 3.8B دا GPT-3.5 سەۋىيىسى	ئوچۇق

06

كومپيۇتېر كۆرۈشى

Computer Vision (CV)

ماشىنىلارنىڭ رەسىم ۋە ۋىدىيودىن مەزمۇن چۈشىنىش ۋە تەھلىل قىلىش ئىقتىدارى

CV

Image Classification

رەسىم تۈرلەش

رەسىمنى بىر تۈرگە تەقسىم قىلىش. «مۇشۇق» ياكى «كۆپەك»؟ ResNet، EfficientNet، ViT مودېللار.

تىببىي تەشخىسلاش

مەھسۇلات سۈپىتى تەكشۈرۈش

CV

Object Detection

ئوبيېكت بايقاش

رەسىم ئىچىدىكى ئوبيېكتلارنى «صندوق» بىلەن بەلگىلەش ۋە تۈرلەش. YOLO، Faster R-CNN.

ئاپتوماتىك يۈرۈش ئاپتوماشىنا

بىخەتەرلىك كامېرا

CV

Semantic Segmentation

مەنالىق بۆلۈش

ھەر پىكسېلنى بىر تۈرگە تەقسىم قىلىش. رەسىمدىكى ھەر نەرسىنى ئايرىم رەڭ بىلەن بەلگىلەيدۇ.

تىببىي رەسىم تەھلىلى

يول بايقاش

CV

Face Recognition

يۈز تونۇش

رەسىمدىن ياكى ۋىدىيودىن يۈز بايقاش ۋە شەخسنى تونۇش. DeepFace، ArcFace ئالگورىزملار.

ئىشخانا كىرىش كونترول

تېلېفون قۇلۇپ ئاچىش

CV

Pose Estimation

تۇرۇش تەخمىنى

رەسىمدىن ئىنساننىڭ تۈگۈن ئورنىنى (بىلەك، تىز…) بايقاش. MediaPipe، OpenPose ئۈسكۈنىلىرى.

رىياز يادلاش دەرسلىكى

ئاۋار بايقاش

CV

Image Generation

رەسىم ھاسىللاش

تېكىستتىن رەسىم ھاسىللاش (T2I). Stable Diffusion، DALL-E 3، Midjourney، FLUX.1. Diffusion ئالگورىزمى ئاساس.

سەنئەت ۋە دىزاين

رەسىم تەھرىرلەش

CV

OCR

ئوپتىك ھەرپ تونۇش

رەسىمدىكى تېكىستنى رەقەملىك تېكىستكە ئايلاندۇرۇش. Tesseract، PaddleOCR، Azure Form Recognizer.

ھۆججەت رەقەملەشتۈرۈش

لوحە تونۇش

CV

Video Understanding

ۋىدىيو چۈشىنىش

ۋىدىيودىن ئىش-ھەرىكەت تونۇش، مەزمۇن تەھلىلى. Sora، Runway قاتارلىق ۋىدىيو AI لار.

رىياز ۋاقىئە تەھلىلى

ۋىدىيو ئىزدەش

07

ھاسىللاش AI

Generative AI

يېڭى مەزمۇن — تېكىست، رەسىم، ئاۋاز، ۋىدىيو، كود — ھاسىللىيالايدىغان AI

GenAI

Text Generation

تېكىست ھاسىللاش

LLM ئارقىلىق تۈرلۈك تىل ئۇسلۇبىدا مەزمۇن ئىجاد قىلىش. ماقالە، كود، شىئىر، ئۆگىتىم…

GenAI

Image Synthesis

رەسىم يارىتىش

Diffusion Model ئارقىلىق تېكىست تەسۋىرىدىن يۇقىرى سۈپەتلىك رەسىم ھاسىللاش.

GenAI

Audio / Music Generation

ئاۋاز ۋە مۇزىكا ھاسىللاش

Suno، Udio (مۇزىكا); Bark، ElevenLabs (TTS); AudioCraft (Meta). تىللاردىن ئاۋاز ياسايدۇ.

GenAI

Video Generation

ۋىدىيو ھاسىللاش

Sora (OpenAI)، Runway Gen-3، Kling، Pika — تېكىستتىن ياكى رەسىمدىن ۋىدىيو ياسايدۇ.

GenAI

Code Generation

كود ھاسىللاش

GitHub Copilot، Cursor، Claude Code، Devin — تەبىئىي تىل تەسۋىرىدىن كود يېزىش.

GenAI

3D Generation

3D مودېل ھاسىللاش

تېكىست ياكى رەسىمدىن 3D مودېل ياسايدۇ. Point-E، Shap-E (OpenAI)، TripoSR.

GenAI

Multimodal AI

كۆپ مۇھىتلىق AI

تېكىست، رەسىم، ئاۋاز، ۋىدىيونى بىرلىكتە چۈشىنىپ جاۋاپ بىرىدۇ. GPT-4o، Gemini Ultra، Claude 4.

GenAI

AI Agents

AI Agent ئىجراچىسى

LLM ئاساسىدا ئۆز-ئۆزىگە ۋەزىپە رەتلەيدىغان ۋە قورال ئىشلىتىدىغان سىستېما. AutoGPT، Claude Code، Devin.

08

ئالاھىدە AI تارماقلىرى

Specialized AI Domains

Reinforcement Learning، Robotics، Edge AI، Federated Learning ۋە يەنە كۆپرەك

🎮

كۈچەيتىش ئۆگىنىشى — RL

Reinforcement Learning

Agent مۇھىت بىلەن ئۆز-ئارا تەسىردە بولۇپ مۇكاپات (reward) ئارقىلىق ئالتۇن سىياسەت (optimal policy) ئۆگىنىدۇ. ئىنسان يول كۆرسىتىشى تەلەپ قىلمايدۇ — ئۆزلۈكىدىن تەجرىبە قىلىدۇ.

ئاساسلىق ئۇسۇللار: Q-Learning، Deep Q-Network (DQN)، PPO (Proximal Policy Optimization)، Actor-Critic، AlphaZero ئۆز-ئۆزىنى ئوينىتىش.
مىساللار: AlphaGo/AlphaZero (Go ئويۇنى), OpenAI Five (Dota 2), ChatGPT RLHF, رومبوتىق قوللار تەربىيىسى, Stock Trading Bot.

ئالاھىدە

Federated Learning

تارقالغان ئۆگىنىش

سانلىقنى مەركەزگە يوللاماي، ھەر ئۈسكۈنىدە يەرلىك تەربىيىلەپ پەقەت مودېل يېڭىلاشلىرىنى ئوتتۇرغا يوللاش. خۇسۇسىيەت قوغداش.

Google Keyboard تانۇش يۇمشاق دېتالى

تىببىي سانلىق خۇسۇسىيىتىنى ساقلاش

ئالاھىدە

Edge AI

چەت ھىسابلاش AI

AI مودېلىنى بولۇت ئەۋەتمەي تۇرۇپ يەرلىك ئۈسكۈنىدە (تېلىفون، IoT, رومبوت) ئىجرا قىلىش. Tflite، ONNX.

Apple Neural Engine

NVIDIA Jetson

ئالاھىدە

Robotics AI

رومبوتىق AI

جىسمانىي دۇنيادا ھەرىكەت قىلالايدىغان AI. Boston Dynamics، Tesla Optimus، Figure AI رومبوتلىرى.

Sim-to-Real Transfer

Imitation Learning

ئالاھىدە

AI in Healthcare

تىببىي AI

AlphaFold (پروتئىن قۇرۇلمىسى), Pathology AI, Drug Discovery, تىببىي رەسىم تەشخىسلاش.

سەرطان بايقاش

داۋا تاپقۇچلۇق تەتقىقاتى

ئالاھىدە

Autonomous Vehicles

ئاپتوماتىك يۈرۈش

Tesla FSD، Waymo، Cruise — LIDAR، Radar، Camera بىرلەشتۈرۈپ يول كۆرۈش. SAE 0-5 دەرىجىسى.

End-to-End DL

Sensor Fusion

ئالاھىدە

AI for Science

ئىلمىي AI

AlphaFold (DeepMind) — پروتئىن قۇرۇلمىسىنى ھەل قىلدى. GNoME — يېڭى ماددە تاپتى. AI4Science يىلتىزى باشلاندى.

09

AI ئارخىتىكتۇرىسى ۋە قۇرۇلمىسى

AI Architecture & Infrastructure

GPU، TPU، MLOps، Vector Database ۋە AI تەرەققىيات تىزىمى

چۈشەنچە	ئۇيغۇرچە	چۈشەندۈرمە	تۈرى
GPU (A100/H100)	گرافىك پروتسېسسورى	AI تەربىيىلەشنىڭ ئاساسى. NVIDIA H100 ئەڭ مۇقىم GPU. $30,000-40,000/دانە	ئۈسكۈنە
TPU (Google)	تەنسور پروتسېسسورى	Google نىڭ AI ئالاھىدە چىپى. GPU دىن تېزرەك ML ھىسابلاشقا مۇۋاپىق	ئۈسكۈنە
Vector Database	ۋېكتور سانلىق مەلۇمات بازىسى	AI Embedding لىرىنى ساقلاش ۋە ئوخشاشلىق ئىزدەش. Pinecone، Weaviate، Chroma، pgvector	ئۈسكۈنە
MLOps	ML مەشغۇلاتى	ML مودېلىنى تەربىيىلەش، يايدۇرۇش، كۆزىتىش تىزىمى. MLflow، Weights & Biases	تىزىم
Model Serving	مودېل مۇلازىمىتى	AI مودېلىنى API ئارقىلىق ئەتراپقا چىقىرىش. TorchServe، Triton، vLLM، Ollama	تىزىم
Data Pipeline	سانلىق مەلۇمات تىزمىسى	خام سانلىقدىن تەربىيە سانلىقىغىچە تەييارلاش تىزمىسى. Apache Airflow، Prefect	تىزىم
Experiment Tracking	تەجرىبە ئىزدەش	ML تەربىيىسىدىكى Hyperparameter، كۆرسەتكۈچلەرنى خاتىرىلەش. Weights & Biases، MLflow	تىزىم
Inference Optimization	ئىجرا ئۇسۇلى ئۆزىنى	Quantization، Distillation، Pruning — مودېلنى تېزلىتىش ۋە كىچىكلىتىش	ئۇسۇل
ONNX	ئوچۇق نېيرون تارماق	مودېل ئۆز-ئارا ئالماشتۇرۇش ئۆلچىمى. PyTorch → ONNX → TensorRT بىلەن تېزلىتىش	ئۆلچەم
LangChain / LlamaIndex	LLM ئۈستىدىكى قۇرۇلما	LLM ئاساسلىق ئاپپلىكاتسىيە قۇرۇش چارچۇۋىسى. RAG، Agent، Chain بىنا قىلىش	چارچۇۋا

10

AI ئەخلاقى ۋە بىخەتەرلىكى

AI Ethics & Safety

AI نى ئادالەتلىك، ئاشكارە ۋە بىخەتەر قىلىش — ئەڭ مۇھىم تەتقىقات ساھەسى

ئەخلاق

AI Bias

AI لا-ئادالەتلىكى

تەربىيە سانلىقىدىكى تەرەپكە ئاغۇلاش مودېل قارارلىرىدا ئەكس ئەتكۈزۈلىدۇ. يۈز تونۇش سىستېمىسى قارا چۈمبۈل ئاياللارنى ئاز توغرىلىق بىلەن تونۇيىشى مىسال.

بىخەتەرلىك

AI Alignment

AI ماسلىشىش مەسىلىسى

AI نىڭ ئىنسان قىممەتلىرى ۋە ماقسىتىغا ماسلىشىشى. Anthropic نىڭ Constitutional AI شۇنىڭغا مەركەزلىشىدۇ.

بىخەتەرلىك

Interpretability

چۈشىنىشچانلىق

AI نىڭ نېمىشقا مۇنداق قارار قىلغانلىقىنى چۈشىنىش. «قارا سندۇق» مەسىلىسى. Mechanistic Interpretability تەتقىقاتى.

ئەخلاق

Deepfake

AI ئالداپ-مالداش

AI بىلەن ھاسىللانغان يالغان رەسىم، ۋىدىيو، ئاۋاز. مەلۇمات توغرىلىقى ۋە ئىنسان ئوبرازىنى قوغداش مەسىلىسى.

ئەخلاق

AI Regulation

AI قانۇنى

EU AI Act (2024) — دۇنيادىكى تۇنجى جامع AI قانۇنى. ئامېرىكا، خىتاي، ئاۋستىراليا قاتارلىقلارمۇ قانۇن تەييارلاۋاتىدۇ.

بىخەتەرلىك

AI Watermarking

AI مەزمۇن بەلگىسى

AI ھاسىللانغان مەزمۇننى بايقاش ئۈچۈن كۆرۈنمەيدىغان بەلگە قوشۇش. Google SynthID، C2PA ئۆلچىمى.

11

AI تىل بايلىقى قامۇسى

AI Glossary — Key Terms

AI دۇنياسىدىكى ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان ئىستىلاھلار — ئۇيغۇرچە چۈشەندۈرمە

ئىستىلاھ	ئۇيغۇرچە	چۈشەندۈرمە	ساھە
Parameter	پارامېتر	نېيرون تارماقنىڭ تەربىيىلەش جەريانىدا ئۆزگىرىدىغان ئاغىرلىق سانلىقلىرى. GPT-4: ~1.8T	DL
Token	تامغا	LLM نىڭ ئىشلىتىدىغان ئاساسلىق بۆلۈك. سۆز، بۆلۈك سۆز ياكى بىر ھەرپ بولالايدۇ	NLP
Embedding	ۋېكتور ۋاساتى	سۆز ياكى جۈملىنى يۇقىرى ئۆلچەملىك سانلىق ۋېكتورغا ئايلاندۇرۇش	NLP
Hyperparameter	يۇقىرى پارامېتر	تەربىيىلەشتىن ئالدىن بەلگىلىنىدىغان تەڭشەك: ئۆگىنىش سۈرئىتى، Epoch سانى…	ML
Inference	مۆلچەرلىمە	تەربىيىلەنگەن مودېلنى يېڭى سانلىقتا ئىجرا قىلىش — «AI غا سوئال سوراش» دەۋرى	ML
Latent Space	يوشۇرۇن ۋاساتى	مودېل ئىچىدىكى قىسقا، يوشۇرۇن ئۆلچەملىك كۆرۈنۈش. Diffusion مودېللىرىنىڭ «ئويلىنىش مەيدانى»	GenAI
Zero-shot	نۆل مىسال	مودېلغا ئالدىن مىسال بەرمەي بىۋاسىتە سوئال سوراش. GPT نىڭ كۈچلۈك تەرىپى	LLM
Few-shot	ئازسانلىق مىسال	مودېلغا 1-5 مىسال كۆرسىتىپ ئاندىن سوئال سوراش — توغرىلىقنى ئاشۇرىدۇ	LLM
Chain-of-Thought	تەپەككۇر زەنجىرى	LLM نى ئادىمجاي مەرھىلىدە ئويلاندۇرۇش — «قەدەممۇ-قەدەم ئويلا» دەپ تەلەپ قىلىش	LLM
Emergent Abilities	كۈتۈلمىگەن ئىقتىدار	مودېل چوڭلىشىشى بىلەن كۈتۈلمىگەن يېڭى ئىقتىدارلار ئاشكارا بولۇشى	LLM
Benchmark	بىنجىمار ئۆلچىمى	AI مودېللىرىنى سېلىشتۇرۇش ئۆلچىمى. MMLU، HumanEval، ARC، HELM قاتارلىقلار	ئۆلچەم
MoE	مۇتەخەسسىسلەر ئارلاشمىسى	Mixture of Experts — كىرگۈزمىگە قاراپ مۇۋاپىق «مۇتەخەسسىس» تارماقنى پەئاللاشتۇرۇش	DL
LoRA	تۆۋەن دەرىجىلىك ماسلىشىش	Low-Rank Adaptation. كىچىك مىقداردا پارامېتر ئۆزگەرتىپ مودېلنى خاسلاشتۇرۇش	Fine-tuning
Perplexity	ئەقلىي چاتاقلىق	LLM نىڭ تېكىست ھاسىللاش ئىقتىدارىنى ئۆلچەيدىغان كۆرسەتكۈچ — تۆۋەن بولسا ياخشى	NLP
Temperature	ھاسىللاش ئىسسىقلىقى	0=جامع، 1=ئورتا، 2=ئىجادىيچان. LLM جاۋابىنىڭ تاساددۇپىيلىق دەرىجىسى	LLM
BLEU / ROUGE	تېكىست ئۆلچىمى	تەرجىمە ۋە خۇلاسىلاش ئىقتىدارىنى ئۆلچەيدىغان ئاپتوماتىك كۆرسەتكۈچ	NLP
Precision / Recall	توغرىلىق / تولۇق ئالغانلىق	ML مودېلى باھالاش كۆرسەتكۈچلىرى. F1-Score ئىككىسىنىڭ ئورتا قىممىتى	ML
Sigmoid / ReLU / Softmax	پەئاللاشتۇرۇش ئىقتىدارلىرى	نېيرون تارماقنىڭ سىزىقسىزلىق قوشىدىغان ئىقتىدارلىرى. Softmax چىقىشنى ئىقتىمالىيەتكە ئايلاندۇرىدۇ	DL
Adam / SGD	ئۆزگەرتكۈچ ئالگورىزمى	گرادىيېنت چۈشۈش ئالگورىزملىرى. Adam ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدۇ. AdaGrad، RMSProp تارماقلار	DL
F1-Score	F1 نومۇرى	Precision ۋە Recall نىڭ گارمونىيىلىك ئوتتۇرىسى. تەڭسىز سانلىق توپلىمىدا مۇھىم	ML

Artificial Intelligence — تولۇق ئۇيغۇرچە يىلنامە

ئاساسلىق ML ئالگورىزملارى

ئاساسلىق DL چۈشەنچىلىرى

ئاساسلىق LLM مودېللىرى سېلىشتۇرۇشى