7-amaliy ish.
Mavzu: Virtual yadroli protsessor(NT) ish tartibini o‘rganish
Topshiriq.
Har bir talaba Hyper-V virtual mashinasidan foydalangan holda,
Windows operatsion (10, 11) tizimini yuklashi kerak.
Yuklash jarayonlari
skrinshotlari keltirilishi va polzovatel nomida har kim o‘zining ismi va familiyasini
yozib ustanovka qilish talab qilinadi. Skrinshotlarning ostida izohi albatta bo‘lishi
zarur. Hamma o‘zi bajarishi kerak!
8-amaliy ish.
Mavzu: Neyrokompyuterlarni ishlash algoritmlari.
Topshiriq.
Har bir talaba mashinali o‘qitishning kichik dasturidan
foydalangan holda, o‘zi va guruhda topshiriq berilgan talaba soniga nisbatan rasmlar
foizini hisoblaydigan, amaliyot bajarishi zarur. Skrinshotlar ketma-ketligida albatta
izohlar bo‘lishi va har kim o‘zi bajarishi kerak!
Xulosa: Biz ushbu darsda Neyronkompyuterlar va ularni ishlash algoritimi haqida gaplashib
chiqdik. Ushbu darsda suniy intelektga asoslangan barcha dasturlar va hayotimizda
foydalanayotgan qurilmalarni ishlash prinsplarini o’rganib oldik.
9-amaliy ish.
Mavzu: Neyrokompyuterlarda yechiladigan masalalar.
Topshiriq.
Har bir talaba Python dasturlash tilini kompyuteriga o‘rnatish
jarayonini, dastur o‘rnaganidan so‘ng OpenCV kutubxonasini o‘rnatish ketma-
ketligini va berilgan OpenCV faylining ichidagi face2.py faylini ochib,
yuzni
to‘rtburchakka belgilangan holatigacha skrinshotlar va izohlar bilan yozishi kerak
bo‘ladi. foydalangan holda, o‘zi va guruhda topshiriq berilgan talaba soniga nisbatan
rasmlar foizini hisoblaydigan, amaliyot bajarishi zarur. Skrinshotlar ketma-ketligida
albatta izohlar bo‘lishi va har kim o‘zi bajarishi kerak!
Dasturni kod qismi !
import cv2
"""Maxmudova Sabina"""
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('img', img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
