Asosiy yo‘nalishlar
Laboratoriyaning asosiy yo‘nalishlari ilmiy izlanish, eksperiment va amaliy loyihalar orasidagi aniq bog‘lanishni ko‘rsatadi.
Machine Learning
Deep Learning
AI
Ta'lim va ilmiy rahbarlik
Bu blok laboratoriyaga biriktirilgan ustozlar, ilmiy rahbarlar va yosh tadqiqotchilar bilan olib borilayotgan amaliy tayyorgarlikni ko'rsatadi.
Talabalar va tadqiqotchilar bilan ishlar
ML/DL bo'yicha haftalik amaliy seminarlar va model review sessiyalari
Tavsiya tizimlari, prognozlash va neyron tarmoqlar bo'yicha mini-loyihalar
Yosh tadqiqotchilar uchun MLOps va model monitoring yo'nalishlari
Biriktirilgan ilmiy rahbarlar
Azimov Baxtiyor Magrupovich
DSc, professor
Mashinaviy o'qitish va optimallashtirish algoritmlari
Xamdamov Rustam
PhD, katta ilmiy xodim
Deep Learning modellarini amaliy tizimlarga joriy qilish
Mission flow
Laboratoriya vazifalari
Ilmiy tadqiqotlar olib borish
Ushbu bosqich laboratoriya faoliyatini nazariy izlanishdan amaliy texnologik natijagacha olib boradi.
AI modellar va algoritmlarni ishlab chiqish
Ushbu bosqich laboratoriya faoliyatini nazariy izlanishdan amaliy texnologik natijagacha olib boradi.
Amaliy loyihalarni sinovdan o‘tkazish
Ushbu bosqich laboratoriya faoliyatini nazariy izlanishdan amaliy texnologik natijagacha olib boradi.
Natijalarni prototip va texnologik yechimlarga aylantirish
Ushbu bosqich laboratoriya faoliyatini nazariy izlanishdan amaliy texnologik natijagacha olib boradi.
Research pipeline
Tadqiqot jarayoni
01
Muammo tahlili
02
Model yaratish
03
Sinov va validatsiya
04
Prototipga aylantirish