Janob Panda | AI

Yosh ayollar sunʼiy intellekt, raqamli muhitning imkoniyatlari va mavjud xatarlaridan himoyalanish hamda ularni boshqarishga qay darajada tayyor?
“Capacity Building in AI Literacy and Cybersecurity for Girls”
loyihasi doirasida,
UNOPS, IT Ta’lim Uyushmasi va Raqamli texnologiyalar vazirligi
ko‘magida hamda
Yevropa Ittifoqining Global Gateway tashabbusi
orqali moliyalashtiriladigan, xotin - qizlar o‘rtasida sunʼiy intellekt savodxonligi, kiberxavfsizlik va raqamli xavfsizlik ko‘nikmalarini rivojlantirishga qaratilgan tadbir bo‘lib o‘tadi.
Yo'nalishlari:
👉
Sun’iy intellektdan xavfsiz, axloqiy va mas’uliyatli foydalanish
👉
Raqamli va Kiberxavfsizlik
👉
Ma’lumotlar savodxonligi va dezinformatsiyani aniqlash
👉
Ijtimoiy manfaatlar va fuqarolik faolligi uchun sun’iy intellekt vositalaridan foydalanish
👉
Raqamli chidamlilik va texnologiyalardan mas’uliyatli foydalanish
👉
Ayollarning texnologiya va raqamli sohalardagi ta’lim hamda karyera imkoniyatlari
🔍
Dastur doirasida interaktiv sessiyalar, amaliy mashg‘ulotlar va ekspertlar ishtirokidagi muhokamalar tashkil etilib, ishtirokchilarga zamonaviy raqamli muhitda samarali faoliyat yuritish uchun zarur bilim va amaliy ko‘nikmalar beriladi.
👩‍💻
Sun’iy intellekt, kiberxavfsizlik, texnologiyalar va raqamli transformatsiyaga qiziqadigan barcha qizlar va yosh ayollarni tadbirda ishtirok etishga taklif qilamiz!
📅
2026-yil 12-sentabr
⏰
09:00
📍
Toshkent shahridagi Inha universiteti
🔗
Ishtirok etish uchun
ro‘yxatdan o‘ting

Qadamingizni o'ylab bosing )
https://t.me/itpark_uz/20819
Shunchaki o'rganmoqchi bo'lsangiz, bu yaxshi, bepul ekan. Ammo, kasb qilmoqchi bo'lsangiz, bu yo'lda qiynalasiz. Resurslaringingizni to'g'ri taqsimlashingiz tarafdoriman. To'g'ri narsaga invest qilayotganingizga ishonch hosil qiling.
@mukhammadkarim_tukhtaboev

O'quvchilarimni bitta-bitta sportga olib kiryapman.
Videodagi bola - Bekmurod. BRB-TECH kompaniyasida dasturchi bo'lib ishlaydi. Tanlangan sport - Dzyudo.

Nvidiani shepi AGI keldi deyapti…
Man juda Astrani AGI ekaniga ishonmadim ishlatib ko’rib…
@aimastava

Yandex ML School Uzbekistan Machine Learning bo‘yicha bepul bir yillik dasturga qabulni davom ettirmoqda — ML sohasiga o‘tmoqchi yoki o‘z kompetensiyalarini kengaytirmoqchi bo‘lganlar uchun yaxshi imkoniyat.
Dasturda chiziqli algebra, ehtimollar nazariyasi, statistika va matematik analiz, ML, Deep Learning, Computer Vision, NLP, LLM va Reinforcement Learning yo‘nalishlari o‘qitiladi. Shuningdek, texnologik kompaniyalarning muhandislari va mutaxassislari bilan amaliy mashg‘ulotlar hamda vorkshoplar o‘tkaziladi. Hech qanday ortiqcha fanlar yo‘q.
Ta’lim IT, matematika va texnik yo‘nalishlarda tahsil olayotgan talabalarga mo‘ljallangan — qabul uchun saralovdan o‘tish kerak. Bu yil jami 35 ta o‘rin ajratilgan.
Ariza topshirishning oxirgi
muddati — 9-sentabr.
@mukhammadkarim_tukhtaboev

Jahongir akani puli ko'payib ketibdi shekilli-a?
@mukhammadkarim_tukhtaboev

Menimcha, endi eshshak ham ishini yo’qotadi.
Agar siz ham “shunchaki” ishlab yurgan bo’lsangiz, eshshakning kuni sizga ham tushadi. Eshshak o’z ustida ishlay olmaydi, sizning esa qo’lingizdan keladi.
Otni taqdiri haqida o’ylamay qo’yavering. Otni testla, bmw kabi mashinalar chiqqan bir davrda ham shaxarning o’rtasida minishyapti.
Poyezddagi gazetadan.
@mukhammadkarim_tukhtaboev

ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, DeepSeek ga shu promptni yuborsa, nega doim "17" natija chiqaradi?
"Pick a random number between 1 and 30."
@mukhammadkarim_tukhtaboev

Dasturchi sifatida tanlov qilish vaqti keldi
It is time to make a bet
Oxirgi bir necha yillarda dasturchilar hayoti tubdan o‘zgarib ketdi. Ishimizning kattagina qismini AI agentlar qilib bermoqda. Biz kundalik qiladigan ish esa shu AI agentlar bilan gaplashish bo‘lib qoldi.
Bu esa quyidagi narsalarni keltirib chiqarmoqda:
1. Brainrot: dasturlash qobiliyatimiz kundan kunga yomonlashib bormoqda. Bu tabiiy. Biror ishni qanchalik kam qilsangiz shu ishni qilish qobiliyatingiz yomonlashib boraveradi.
2. Satisfaction yo'q: ishimizdan "kayf" olmayapmiz. Oldin maza qilib soatlab biror muammo ustida chalg‘imasdan ishlay olar edik. "Flow state" ga tushar edik. Ishimizdan qoniqish olar edik. Hozir esa shu effektni beradigan ishni AI agentlar qilmoqda.
Kelajakda nima bo‘lishini hech kim bilmaydi. Balki bu narsa yomon emasdir. Balki hozirgi vaqt shunchaki adaptatsiya vaqtidir va keyinchalik bu jarayon yakun topgach ishimiz yana bir bor "kayf" olib kelishni boshlar.
Yoki, aynan shu brainrot va qoniqish yo‘qligi bir necha yildan so‘ng juda katta og‘riqqa sabab bo‘ladi. Yillab sport bilan shug‘ullanmasdan bir kun zalga chiqib tosh ko‘targanda qanday ahvolga tushamiz keyingi kuni? Xuddi shu kabi. Ketib qolgan bilimni qaytarib olish juda qiyin va og‘riqli bo‘ladi.
Shuning uchun ham menimcha tanlov qilish vaqti keldi.
Yo AI ni to‘liqligicha qabul qilamiz. AI agentlarga kod yozdirishda davom etamiz. Dasturlash qobiliyatlarimiz tushib ketishini qabul qilamiz. "Kayf" ni esa boshqa joydan qidiramiz. Menimcha bu boshqa joy "domain expert" bo‘lishda. Ya’ni qaysi sohada ishlasangiz o‘sha narsani zo‘r tushunishda. Bu "robotics" bo‘ladimi, "fintech" bo‘ladimi, "database" bo‘ladimi, "edtech" bo‘ladimi. Bu narsa oldin ham juda muhim edi. Shunchaki bundan buyog‘iga yanada muhimlashib borsa kerak.
Yo qandaydir "middleground" topish kerak. Balki "tab, tab, tab" usuli eng ma’qul keladigan usuldir, hozirgi zamon uchun. Ya’ni, oldingidek code yozishda davom etamiz, shunchaki funksiyani yoki birorta class ni yozish vaqti kelganda AI o‘zi to‘ldirib beradi. Natijada "high level" qismini o‘zimiz boshqaramiz, o‘zimiz yozamiz. Mayda-chuydani AIga beramiz. Review qilish ham ancha osonlashadi. Flow state ham yo‘qolmaydi. Tizim qanday ishlashini ham yodimizdan chiqarib yubormaymiz.
Aniq bilmayman. Hech kim bilmaydi. Lekin menga qobiliyatim tushib ketayotgani hech yoqmayapti.
Shuning uchun ham men keyingi bir necha oy mobaynida o‘zim uchun bir domain tanlab o‘sha domain experti bo‘lishga harakat qilmoqchiman. Code yozishda esa shu "tab, tab" usulidan foydalanib yozmoqchiman. "Flow state" dan chiqib ketmaslik uchun bu jarayon tez bo‘lishi shart. Shuning uchun frontier modellar (Fable, Sol va hokazolar) to‘g‘ri kelmaydi chunki ular yaxshigina sekin ishlaydi. Balki DeepSeek Flash modellar mosroqdir bu ish uchun.
Ko‘ramiz.
@jakhonrakhmonov