“Sun’iy intellekt” kurs haqida batafsil ma'lumot
Zamonaviy Sun'iy intellekt asosida ishlovchi dasturlarni yaratish uchun juda katta hajmdagi ma'lumotlarga ishlov berish talab etiladi. Misol uchun, ChatGPT dasturini yaratish uchun 45TB matnlarga ishlov berilgan. Tesla o'zi yurar mashinalari esa 56 million kilometr masofadagi videolarni "o'rganib" chiqqan. Data Science muhandislari terabaytlab axborotlarni tahlil qilish, ulardan foydali maʼlumotlarni olish va nihoyat bevosita matematik modellar yaratish bilan shu'gullanadi.
Data Science va Sun'iy Intellekt mutaxassisi bo'lish uchun kerakli bilimlarga ega bo'lasiz.
Kurs davomida siz zamonaviy texnologiyalardan foydalangan holda 10 ta loyihani yakunlaysiz.
Kurs davomiyligi:
Kurs davomiyligi 6oy. Darslarimiz haftasıga 3 kun 3soatdan bo'ladı. Bu
kursimiz gibrid ta'lim shaklida tashkil qilingan bo'lib, online o'qish imkoniyati ham bor.|
Darslar qanday tartıbda bo'lib o'tadi?
Darslar online yoki offline boldan holarda ham
o'qituvchilardan daim savollariga javob olish imkoniyati bo'ladi.
Yopiq guruh
Telegramdagi yopiq guruhda o'quvchilar istalgan vaqt o'qituvchilar va mentorlardan o'zlarini qiziqtirgan savollarga javob topishi mumkin. Ular har doim yordamga tayyor turishadi.
Oylik onlayn uchrashuvlar
Har oy kurs o'qituvchilari bilan Zoom uchrashuvlari bo'lib o'tadi. Suhbat davomida
o'zingizni qiynayotgan muammo va savollarga javob topishingiz mumkin.
Videodarslar
Darslar video shaklda platformaga joylangan bo'lib, ularni xohlagan payt, istalgan joyda ko'rishingiz mumkin. Videodarslar yangilanib boriladi.
Vazifalar
Modul oxirida test topshiriqlari berilgan. Testdan muvaffaqiyatli o'tgan o'quvchilargina keyingi moduldagi darslarga kirish imkoniga ega bo'ladi.
1. Data Science kasbini egallamoqchi bo’lganlar uchun
2. 0 dan Data Science sohasini o’rganmoqchi bo’lgan yoshlar yoki joriy kasbini o’zgartirib, yangi karyera boshlamoqchil bo’lganlar uchun
Dasturlashga oid bilimlarini sun’iy intellekt va data science yordamida keyingi bosqichga olib chiqib, bozordagi «o’z narxi”ni ko’tarmoqchi bo’lganlar uchun
Biror sohada ekspert bo’lib, o’z sohasida data science va sun’iy intellektni qo’llab, rivojlanmoqchi bo’lganlar uchun mo’ljallangan.
Nega aynan bu kurs?
O’quv dasturi IBM, Google va Kaggle kompaniyalari dasturi asosida tayyorlangan va Data Science mutaxassisi bilishi lozim bo’lgan barcha mavzularni qamrab olgan. Har bir mavzu video darsliklardan tashqari interaktiv o’quv qo’llanmalari va amaliy mashg’ulotlar bilan boyitilgan.
Praktikum Data Science sohasidagi tajribali ustozlar tomonidan o’tiladi. Darslar davomida bir nechta real loyihalar ustida ishlab, o’z malakangizni oshirasiz.
Kurslarni o’zingizga qulay vaqtda va tempda, joriy ishlaringizga xalaqit qilmagan holda o’rganib borishingiz mumkin.
Anvar Narzullaev
Universiti Sains Islam Malaysia oliygohi Kompyuter Texnologiyalari kafedrasi yetakchi mutaxassisi. Janubiy Koreyaning Yeungnam Universiteti Doktoranti (PhD). Mohirdev platformasi asoschilaridan biri. Ilmiy yo'nalishi: Axborot xavfsizligi, Buyumlar Interneti (Internet of Things), yuqori aniqlikdagi navigasiya tizimlari
DARS REJA:
1 Laboratoriya ko'rinishi
2 Kali Linux ni virtual mashina sifatida o'rnatamiz
3 Kali Linux bilan tanishib chiqamiz
4 Terminal va Linux-komandalari
6 Python IDE ni o'rnatamiz va ishlatamiz
7 Мас manzil nima va uni qanday qilib o'zgartirish mumkin?
8 Python modullaridan foydalangan holda tizim buyruqlarini bajaramiz
9 Mac manzilni o'zgartirish uchun juda oddiy dasturni yozamiz
10 O'zgaruvchilar va satrlar (Strings)
11 MAC Changer-da o'zgaruvchilardan foydalanish
12 Foydalanuvchidan ma'lumotlarni olish
13 Foydalanuvchi kiritishi bilan ishlash
14 Buyruqlar qatori argumentlari bilan ishlash
15 Buyruqlar qatori argumentlari asosida o'zgaruvchilarni ishga tushirish
17 Funksiyalardan qiymatni qaytarish
18 Pythonda shartli operatorlar bilan ishlash
19 MAC Changerda shartli operatordan foydalanish
21 Tizim qaytargan komandalarni o'qishni ko'rib chiqamiz
22 Regular Expressions (Regex)
23 Regex yordamida Substring ni ajratib olamiz
25 Mac-manzilni o'zgarishini tekshiradigan algoritmni ishga tushiramiz
27 Windows ni virtual mashina sifatida o'rnatamiz
28 ARP nima va u nima uchun kerak?
29 Biz bilan bir Tarmoqga ulangan mijozlarni topish algoritmini ishlab chiqamiz
30 Scapy yordamida ARP-so'rov yaratamiz
31 Frames larni Broadcast Packets (uzatish Packet)ga birlashtiramiz
32 Packets ni yuborish va qabul qilish
34 Listni takrorlash va Packetni analiz qilish
37 Lug'atlar ro'yhatidan foydalangan holda dasturni takomillashtiramiz
39 6.14 - Network Scanner dasturiga oid amaliy vazifa.
40 Dasturni yangi modulda testdan o'tkazamiz va qo'shimcha modullarni qanday o'rnatishni o'rganamiz
42 Arpspoof yordamida Tarmoqdagi Packetlar oqimini qayta yo'naltiramiz
45 Javobdan МАС-manzilni chiqarib olamiz
47 Packetlarni yuborish uchun cheksiz tsikldan foydalanamiz
49 Exception Handling in Python
50 Restore funksiyasini amalga oshiramiz
51 Isklyucheniya (istisno) bo'lganda ARP-Tables (jadval)larni qayta tiklaymiz
52 6.12 - MITM hujumlariga oid testlar (Easy, Medium, Hard)
53 6.13 - ARP Spoof dasturiga oid amaliy vazifa.
55 Scapy yordamida Packetlarni Snifferlaymiz
56 Ma'lumotlarni ajratib olish
57 Qo'lga kiritilgan packetlarni tahlil qilish va polyalarga kirish
58 URL-manzillarni qo'lga kiritamiz
59 Biz bilan bir tarmoqqa ulangan kompyuter parollarini qo'lga kiritamiz
60 7.7 Sniffer Packet dasturi uchun amaliy vazifa.
61 Port orqali trafikni filterdan o'tkazamiz
62 НТТР-so'rovlarni tahlil qilamiz
63 НТТР-so'rovlarni modifikatsiya qilamiz (tahrirlaymiz)
64 НТТР-so'rovlarni almashtirib qo'yamiz
65 Foydalanuvchi yuklab olayotgan fayllarni tutib olamiz va almashtib qo'yamiz
66 НТТР-javoblarni analiz qilamiz
67 Regular Expressions yordami bilan Substringni almashtiramiz
68 НТТР-javoblarni Decoding qilamiz
69 НТТР-javoblarni modifikatsiya qilamiz va JavaScript inyektsiyani HTML-sahifaga kiritamiz
71 BeEF. Tanishuv va asosiy usullar
72 Code_injector yordamida foydalanuvchi(jabrlanuvchi)ni qo'lga tushiramiz
73 BeEF ning asosiy komandalari
74 BeEF yordamida zararli dasturni yetkazish
75 Dasturni Windows da ishga tushuramiz
76 ARP-javoblarni analiz qilish va ushlab olish
77 ARP-Spoofing hujumlarini aniqlash
78 Payload tizim buyruqlarini bajarish
79 Hisobotni elektron pochta orqali yuborish
80 How to Generate a Gmail App Password from Your Account?
81 Regex bilan komandalarni filtrlash
82 Foydalanuvchi (jabrlanuvchi) ning kompyuterida saqlangan WiFi parollarini ko'chirib olamiz va elektron pochtamizga yuboramiz
83 Dasturdan faylni yuklab olamiz
86 Masofaviy parollarni ko'chirib olish uchun olgan bilimlarimizdan foydalanamiz
87 Fayl tizimi bilan o'zaro aloqa
88 Local Keyloggerning asoslarini yozamiz
89 Global o'zgaruvchilar (Variables)
92 Obyektga yo'naltirilgan dasturlash (OOP)
94 Klaviatura tugmalarini bosilishini yozib olamiz va elektron pochtaga yuboramiz
96 Klient va serverning o'zaro aloqasi
97 Soket yordamida masofadagi kompyuterga ulanamiz
98 Ma'lumotlarni ТСР orqali yuborish va qabul qilish
99 Tizim buyruqlarini masofadan bajarish
101 Serverning skeletini yozib olamiz
102 Refaktoring - Listenerni Classga konvertatsiya qilamiz
103 Refaktoring - Backdoorni Classga konvertatsiya qilamiz
104 Ketma-ketlashtirish - Nazariy ma'lumot
105 Ketma-ketlashtirish - ТСР orqali fayllarni yuborish va qabul qilishni amalga oshiramiz
106 Ketma-ketlashtirish - Ma'lumotlarni ishonchli yuborish va qabul qilish
107 Buyruqlarni huddi ro'yhatdek yuboramiz va dasturimizga exit buyrug'ini kiritamiz
108 Fayl tizimi bilan o'zaro aloqa
111 Buzib kirilgan kompyuterdagi fayllarni yuklab olish
112 Listener da upload funksiyasini amalga oshiramiz
113 Backdoor da upload funksiyasini amalga oshiramiz
114 Noma'lum Exception larni ustida ishlaymiz
116 Backdoors mavzusi bo'yicha vazifalar (Easy, Medium Hard)
117 Python scriptlarini bajariladigan fayllarga aylantirish
118 Bajariladigan fayllarni jimlik rejimida ishga tushurish
119 Linuxda Windows uchun qadoqlashni o'rganamiz
120 Windows uchun dasturni Linuxda qadoqlaymiz
121 Tizimga mahkam o'rnashib olish
122 Tizim ishga tushganda dasturni ishga tushuramiz
123 Payload download and execute yordamida oddiy troyan yaratamiz
124 Barcha kerakli fayllar ichida mavjud bo'lgan troyan yaratamiz
125 Antivirusni chetlab o'tamiz - Nazariy ma'lumot
126 Antivirusni chetlab o'tamiz - Praktika
127 Kerakli Ikonkani qo'shamiz
128 Faylning formatini almashtirib qo'yamiz
129 Quiz test/pyinstaller yordamida qadoqlash
131 Veb saytni qanday buzish mumkin?
134 Veb saytlardagi yashirin yo'llarni qidiramiz
136 Javoblar ichidan foydali kerakli ma'lumotlarni ajratib olamiz
138 Linklarni ajratib olamiz va ularni ro'yxatga qo'shamiz
139 Veb saytda rekursiv qidiruvni amalga oshiramiz
140 Veb saytga POST-so'rovini yuboramiz
141 Avtorizatsiya sahifasidagi akkaunt ma'lumotlarni saralab olamiz
142 QUIZ TEST / Veb saytni buzish mavzusi bo’yicha
143 НТТР so'rovnomalari - POST VS GET
145 HTML atributlarini ajratib olamiz
147 Zaiflikni aniqlovchi skanerni tuzilmasini asoslarini yaratamiz
148 Standart parametrlarni ishlatamiz
149 Sessiyaga so'rovnoma yuboramiz
150 Formani avtomatik ravishda qabul qilish va yuborish
151 Skanerni ishga tushurish usulini amalga oshiramiz
152 XSS zaiflik bilan tanishamiz
154 Formalarda XSS zaiflikni qidirish kodini amalga oshirish
155 Parametrlarda XSS zaiflikni qidirish kodini amalga oshirish
156 Zaiflikni aniqlovchi skaner yordamida zaiflikni avtomatik qidirish
157 Quiz/testlar: XSS zaifliklari:
158 XSS zaifligi mavzusi bo'yicha vazifalar (Easy, Medium, Hard)
159 Zaiflikni aniqlovchi skaner dasturi bo'yicha amaliy vazifa.
160 Serverdan bepul foydalanish uchun voucher
Kursga qancha vaqt ajratishim kerak?
O'zingizga bog'liq. Kamiga haftasiga 10 soat ajratishni tavsiya qilamiz.
Matematikani bilish talab qilinadimi?
Maktab darjasidagi matematikani bilishingiz yetarli. Hozirgi kutubxona va frameworklar bilan ishlaganda, sizdan minimal matematik bilimlar talab qilinadi.
O'zlashtiriladigan ko'nikmalar
- Python Dasturlash tili
- Ma'lumotlarni tozalash va ishlov berish
- Ma'lumotlarni tahlil qilish va vizualizatsiya
- Machine Learning algoritmlar
- Deep Learning va Neyron tarmoqlar
- Natural Language Processing
O'rgatiladigan texnologiyalar
Kurs davomida quyidagi texnologiyalarni mukammal darajada o'zlashtirasiz:
Massivlar va matritsalarga ishlov berish, hamda murakkab matematik funktsiyalarni jamlagan Python kutubxonasi.
Ma'lumotlarga ishlov berish va tahlil qilish uchun maxsus funkstiyalar jamlangan kutubxona.
Neyron tarmoqlar bilan ishlash uchun maxsus framework.
Ma'lumotlarni grafiklar va chizmalar ko'rinishida taqdim qilish uchun maxsus kutubxona.
Ma'lumotlarni chiroyli grafiklar va chizamalar ko'rinishida taqdim qilish uchun maxsus kutubxona.
Klassifikatsiya, regressiya, klasterlash va boshqa Machine Learning algoritmlarni jamlagan kutubxona.
Google tomonidan yaratilgan, katta miqyosdagi Machine Learning va Deep Learning algoritmlarni yaratishga qaratilgan kutubxona.
Katta hajmdagi Deep Learning algoritmlarni yaratish va ishga tushirish uchun maxsus kutubxona.
Kursda o'qishni qanday boshlashim mumkin?
☎️ Tel: +99862-227-72-22 raqami orqali biz bilan bog'laning
🚩 Moʻljal: Urganch, Darital, 2-qavat