Davronbek | SWE 🪐

Forwarded from Otabek Kholmirzaev 💻

Hurmatli junior dasturchilar, agar siz AI o‘rganishni endi boshlayotgan bo‘lsangiz, bugundan boshlab quyidagilarni o‘rganishga vaqt ajratsangiz, keyinchalik o‘zingizga rahmat aytasiz:

1. Python + Data Structures & Algorithms
Nega: Bu — AI’da hamma narsa qurilgan til va mantiq; buni bilmasangiz, boshqa joylarda qiynalasiz.

2. Math for ML (Linear Algebra, Probability, Stats)
Nega: Agar matematikani tushunmasangiz, AI modellari qanday ishlashini yoki ularni qanday yaxshilashni ham tushunolmaysiz.

3. Machine Learning (Classic Algorithms)
Nega: Har qanday AI roli sizdan ML asoslarini bilishingizni kutadi, hatto keyinchalik faqat LLM’lar bilan ishlasangiz ham.

4. Deep Learning & Neural Networks
Nega: Bu — hozirgi “AI”ning yuragi, Computer Vision-dan tortib LLM’larga qadar hammasi shunga asoslangan.

5. LLMs (Large Language Models)
Nega: LLM’lar ChatGPT, Claude, Gemini va aksariyat yangi AI mahsulotlarini quvvatlantiradi, bu sohaning ilg‘or qismi.

6. Prompt Engineering
Nega: LLM’lar bilan “gaplashishni” o‘rganish sizga 99% foydalanuvchilarga qaraganda ancha aniq va yaxshi natijalar beradi.

7. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Nega: Ma’lumotlaringizdan savollarga javob bera oladigan chatbot va yordamchilar yaratish — AI kelajagi.

8. AI Agents & Agentic Workflows
Nega: Haqiqiy dunyoda AI siz uchun ish qiladigan botlar jamoasi bo‘ladi, faqat bitta javob beradigan emas.

9. Data Engineering Basics
Nega: AI pipeline’ining 90% qismi ma’lumotlarni yig‘ish, tozalash va boshqarishga sarflanadi.

10. MLOps (Model Deployment & Monitoring)
Nega: Modellarni ishlab chiqish — boshlanishi, ularni ishlashini kuzatish esa haqiqiy qiymat yaratishdir.

11. Cloud Fundamentals (AWS, GCP, Azure)
Nega: Aksariyat AI loyihalari cloud’da ishlaydi; ularni qanday joylashtirish, masshtablash va kuzatishni bilish kerak.

12. Model Evaluation & Debugging
Nega: Faqat o‘lchab va muammolarni topib tuzatganingizdagina modellaringizni yaxshilashingiz mumkin.

13. Building AI APIs & Tools
Nega: Har bir jamoa mahsulotiga “AI funksiyalari” qo‘shishni xohlaydi, API yaratishni o‘rganing.

14. Reading AI Papers & Blogs (Stay Updated)
Nega: Bu soha har oy yangilanadi. Google, Meta, OpenAI va boshqalardan eng so‘nggi yangiliklarni kuzatishni o‘rganing.

Bir vaqtning o‘zida bitta mavzuga e’tibor qarating.
Erta boshlaganingiz uchun keyin o‘zingizga rahmat aytasiz, ko‘pchilik hatto birinchi qadamni ham qo‘ymaydi.

Muallif: Kartikey Kumar

PS: Original manbada faqat juniorlar uchun deyilibdi. Lekin bu bilimlarni o'rganish faqat juniorlar uchun emas balki hamma darajadagi dasturchilar uchun juda foydali bo'ladi. ✅

@Otabek_Kholmirzaev

2👍8🔥332

www.tgoop.com/davron_coder/1340

945 viewsSep 8 at 07:51

Hurmatli junior dasturchilar, agar siz AI o‘rganishni endi boshlayotgan bo‘lsangiz, bugundan boshlab quyidagilarni o‘rganishga vaqt ajratsangiz, keyinchalik o‘zingizga rahmat aytasiz:

1. Python + Data Structures & Algorithms
Nega: Bu — AI’da hamma narsa qurilgan til va mantiq; buni bilmasangiz, boshqa joylarda qiynalasiz.

2. Math for ML (Linear Algebra, Probability, Stats)
Nega: Agar matematikani tushunmasangiz, AI modellari qanday ishlashini yoki ularni qanday yaxshilashni ham tushunolmaysiz.

3. Machine Learning (Classic Algorithms)
Nega: Har qanday AI roli sizdan ML asoslarini bilishingizni kutadi, hatto keyinchalik faqat LLM’lar bilan ishlasangiz ham.

4. Deep Learning & Neural Networks
Nega: Bu — hozirgi “AI”ning yuragi, Computer Vision-dan tortib LLM’larga qadar hammasi shunga asoslangan.

5. LLMs (Large Language Models)
Nega: LLM’lar ChatGPT, Claude, Gemini va aksariyat yangi AI mahsulotlarini quvvatlantiradi, bu sohaning ilg‘or qismi.

6. Prompt Engineering
Nega: LLM’lar bilan “gaplashishni” o‘rganish sizga 99% foydalanuvchilarga qaraganda ancha aniq va yaxshi natijalar beradi.

7. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Nega: Ma’lumotlaringizdan savollarga javob bera oladigan chatbot va yordamchilar yaratish — AI kelajagi.

8. AI Agents & Agentic Workflows
Nega: Haqiqiy dunyoda AI siz uchun ish qiladigan botlar jamoasi bo‘ladi, faqat bitta javob beradigan emas.

9. Data Engineering Basics
Nega: AI pipeline’ining 90% qismi ma’lumotlarni yig‘ish, tozalash va boshqarishga sarflanadi.

10. MLOps (Model Deployment & Monitoring)
Nega: Modellarni ishlab chiqish — boshlanishi, ularni ishlashini kuzatish esa haqiqiy qiymat yaratishdir.

11. Cloud Fundamentals (AWS, GCP, Azure)
Nega: Aksariyat AI loyihalari cloud’da ishlaydi; ularni qanday joylashtirish, masshtablash va kuzatishni bilish kerak.

12. Model Evaluation & Debugging
Nega: Faqat o‘lchab va muammolarni topib tuzatganingizdagina modellaringizni yaxshilashingiz mumkin.

13. Building AI APIs & Tools
Nega: Har bir jamoa mahsulotiga “AI funksiyalari” qo‘shishni xohlaydi, API yaratishni o‘rganing.

14. Reading AI Papers & Blogs (Stay Updated)
Nega: Bu soha har oy yangilanadi. Google, Meta, OpenAI va boshqalardan eng so‘nggi yangiliklarni kuzatishni o‘rganing.

Bir vaqtning o‘zida bitta mavzuga e’tibor qarating.
Erta boshlaganingiz uchun keyin o‘zingizga rahmat aytasiz, ko‘pchilik hatto birinchi qadamni ham qo‘ymaydi.

Muallif: Kartikey Kumar

PS: Original manbada faqat juniorlar uchun deyilibdi. Lekin bu bilimlarni o'rganish faqat juniorlar uchun emas balki hamma darajadagi dasturchilar uchun juda foydali bo'ladi. ✅

@Otabek_Kholmirzaev

BY Davronbek | SWE 🪐