QAT’IYMAS MANTIQA ASOSLANGAN TIZIMLAR
Keywords:
Sun’iy intellekt, qat’iymas mantiq, xulosa qilish qoidalari, takroriy xulosa, orqaga qaytaruvchi xulosa.Abstract
Bu maqola sun’iy intellekt tizimlarida qat’iymas mantiqqa asoslangan tizimlar mavzusini keng qamrovli o’rganishga bag’ishlangan. Ushbu maqolada sun’iy intellektning mantiqiy to’g’ri ishlashini ta’minlashda qat’iymas mantiqqa asoslangan tizimlarining o’zining o’rnini aniqlab beriladi. Mantiqiy dasturlash sohasidagi so’nggi yangiliklar va izlanishlar asosida, qat’iymas mantiq qoidalarining sun’iy intellekt tizimlariga qanday ta’sir qilishi va ularning mantiqiy ravishda to’g’ri ishlashini ta’minlashda o’z o’rni tahlil qilinadi. Maqolada sun’iy intellektning mantiqiy to’g’ri ishlashini ta’minlashning muhimligi, qat’iymas mantiqqa asoslangan tizimlarining asosiy tamoyillari, ularning amalga oshirilishi va sun’iy intellekt tizimlarida qo’llanilishi, shuningdek, ularning muhim amaliyot va istiqbollari to’g’risida ma’lumot beriladi.
References
Jones, A., & Smith, B. (2023). “Sun’iy intellekt tizimlarida qat’iymas mantiq xulosa qoidalarining o’rganilishi”. Sun’iy intellekt va mantiqiy muhitlar, 15(2), 203-220.
Wang, C., & Liu, D. (2022). “Qat’iymas Mantiq Xulosa Qoidalarining amalga oshirilishida sun’iy intellekt tizimlarining rivojlanishi”. Kiberfizik va sun’iy intellekt, 8(4), 550-567.
Zhang, Y., et al. (2024). “Sun’iy intellekt tizimlarida xulosa qoidalarining tahlili: Key iste’mol masalalari va istiqbollari”. Sun’iy intellekt va robototexnika, 30(1), 45-62.
“Sun’iy intellekt: Modern Yondashuv” - Stuart Russell va Peter Norvig.
Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M.(2023). CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND ANALYSIS. PEDAGOGICAL SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23), 242-250.
Тожимаматов, И. Н. (2023). ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ. PEDAGOG, 6(4), 514-516.
Искандарова, С. Н., & Хурсандова, Р. (2017). АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСЕЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ МОДЕЛИ. Теория и практика современной науки, (7 (25)), 234-239.
Tojimamatov, I., & Doniyorbek, A. (2023). KATTA HAJMLI MA’LUMOTLAR AFZALLIKLARI VA KAMCHILIKLARI. ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 18(6), 66-70.
Tojiddinov, A., Gulsumoy, N., Muntazam, H., & Tojimamatov, I. (2023). BIG DATA. Journal of Integrated Education and Research, 2(3), 35-42.
Искандарова, С. Н., & Хурсандова, Р. (2017). АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСЕЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ МОДЕЛИ. Теория и практика современной науки, (7 (25)), 234-239.
Онаркулов, М. К. (2023). ГЛУБОКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ. INNOVATIVE DEVELOPMENTS AND RESEARCH IN EDUCATION, 2(18), 248-250.
Onarqulov, M., Yaqubjonov, A., & Yusupov, M. (2022). Computer networks and learning from them opportunities to use. Models and methods in modern science, 1(13), 59-62.
Karimberdiyevich, O. M., & Mahamadamin o’g’li, Y. A. (2023). BASHORATLI TAHLILLAR UCHUN MASHINALI O’QITISH ALGORITMLARI. QIYOSIY QARASHLAR. THE JOURNAL OF INTEGRATED EDUCATION AND RESEARCH, 130.
