Eldor’s AI Lab

[Foydali]🔥 Yakka jangchilar: Bitta inson, ulkan o‘zgarishlar @EldorML Bugungi kunda ko‘pchilik katta natijani faqat katta jamoalar qilishi mumkin deb hisoblaydi. Ammo tarix bizga ko‘rsatadiki, birgina inson ham texnologiya, o‘yin, me’morchilik yoki ilmda inqilob yaratgan. 💡 Linux, Minecraft, Stardew Valley, jQuery, Sagrada Familia, va hatto okean tubining birinchi xaritasi — bularning barchasi bitta odamdan boshlangan. Agar sizda: • G‘oya bo‘lsa • Ishonch bo‘lsa • Harakat bo‘lsa Demak siz ham o‘z tarixingizni yozishingiz mumkin. 🎯 Katta orzular kichik qadamlar bilan boshlanadi. 📖 To‘liq maqola: Maqolani o‘qish @EldorML

📢 ML Model Deployment – Amaliy Dars! @EldorML 📡 📊 ML modelni Google Cloudga Deploy qilishni o’rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: ML Model Deployment 🔗 Videodagi kod shu postning tagida zip formatida yuklangan! ⚡ Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 🚨 Videolar hech qanday tayyorgarliksiz qilinmoqda. Shuning uchun nutqda tutilishlar ko'p uchraydi. Buning uchun uzr so'rayman. @EldorML

[Foydali] Klaviaturadagi 5 daqiqa — diqqatni tiklovchi oddiy odat @EldorML Har kuni atigi 5 daqiqa yozish. Koddan oldin. Chatdan oldin. Uyg‘onishdan so‘ng. 🧠 Shu oddiy mashq: • miyani tiniqlashtiradi • diqqatni tiklaydi • ishlashga mental tayyorgarlik yaratadi 🚀 60 WPM (words per minute) dan 120 WPM gacha o‘sish, lekin muhimrog‘i — bu odat nafaqat tezlikni, balki fikrni aniq ifodalash, sabr va tartib ko‘nikmalarini ham shakllantiradi. ✅ Yozishda aniqlik ustuvor. Tezlik esa natija. Yozish bu — miyani "sport zali"ga olib boruvchi kalit. 📖 To‘liq maqola: maqolaga havola 👉 @EldorML

🚀 [Foydali] 100% lokal AI yordamchi — AgenticSeek! @EldorML 🔐 Hech qanday API va $200 oylik to‘lovlar yo‘q. Faqat o‘zingizning kompyuteringizda ishlaydigan AI agent! 🎯 AgenticSeek nimalarga qodir? ▪️ Webni o‘zi ko‘zdan kechiradi, ma’lumot topadi, formalarni to‘ldiradi ▪️ Python, C, Go, Java kod yozadi, tuzatadi, ishga tushiradi ▪️ Murakkab topshiriqlarni rejalashtiradi va avtomatik bajara oladi ▪️ Ovozni taniydi va siz bilan gaplasha oladi ▪️ Qwen yoki DeepSeek kabi kuchli lokal LLMlarni qo‘llab-quvvatlaydi ▪️ Har qanday serverga ulanmasdan ishlaydi — 100% maxfiylik 👨‍💻 O‘rnatish uchun faqat Python 3.10, ChromeDriver va Docker kerak. 🖥 Kuchli GPU bilan LLMlarni to‘liq lokal ishlatish mumkin (masalan: RTX 3060+) 📦 GitHub manzili: https://github.com/Fosowl/agenticSeek 🔗 Demo va rasmiy sahifa: https://fosowl.github.io/agenticSeek.html 💬 Manus AI o‘rniga lokal yechim izlayotganlar uchun ajoyib loyihalardan biri! @EldorML

📢 [Foydali] Stitch — Googledan AI yordamida UI yaratish vositasi! @EldorML 📱 Stitch — bu mobil va web ilovalar uchun foydalanuvchi interfeyslarini sun’iy intellekt yordamida tez va sifatli yaratish imkonini beruvchi yangi vosita. U Google DeepMindning AI modellari asosida ishlaydi! 🛠 Stitch imkoniyatlari: 🔹 UI dizaynlarni tez yaratish (mobil/web) 🔹 Dizaynlarni Figmaga eksport qilish 🔹 Frontend kodni bevosita olish (masalan, Flutter, React) 🔹 UI va kod o‘rtasidagi farqni kamaytirish 🎨 Dizaynerlar, dasturchilar va startupchilar uchun ayni muddao! 🔗 Sinab ko‘rish: stitch.withgoogle.com @EldorML

📢 5.1 ML modelni deploy qilish — @EldorML 🚀 🤖 ML modeli yaratish - bu jarayonning faqat yarmidir! Asosiy savol: Modelni foydalanuvchilar qanday ishlatadi? Uni haqiqiy ilovaga qanday ulaysiz? 🎯 Model deploy qilish = tayyorlangan ML modelni hayotda ishlatiladigan holatga keltirish 💡 Misol: Bank firibgarligini aniqlash modeli → har bir tranzaksiyani real vaqtda baholaydi 🔧 4 ta eng ommabop usul: 🌐 Flask — eng sodda web framework • Kichik loyihalar uchun ideal • Tez prototip yaratish • HTML formalar bilan ishlash ⚡ FastAPI — zamonaviy va tezkor • JSON API yaratish • Swagger UI bilan avtomatik test • Netflix, Uber ishlatmoqda 🎨 Streamlit — interaktiv web ilova • Slayderlar va tugmalar • Vizual interfeys • Bir necha qator kod bilan tayyor 🚀 Gradio — tez GUI yaratish • Demo versiyalar uchun • Shareable linklar • Jupyter notebook bilan qulay 📦 Qo'shimcha deployment strategiyalari: 🔹 Shadow Deployment — parallel sinov 🔹 Canary Deployment — 5% foydalanuvchi bilan test 🔹 A/B Testing — versiyalarni solishtirish 🛠️ Professional vositalar: • Docker — konteynerlashtirish • Kubernetes — avtomatik boshqaruv • MLflow — lifecycle management • TensorFlow Serving — TF modellari uchun 💡 Yakuniy tavsiya: Model yarating → sinang → deploy qiling → haqiqiy qiymat yarating! 📖 To'liq maqola: EldorML blogida @EldorML

[Foydali]📒 ITda eng kuchli vosita: oddiy daftar va ruchka @EldorML Bugungi zamonaviy IDE va AI yordamchilari fonida oddiy daftar va ruchka hali ham eng kuchli fikrlash vositasi bo‘lib qolmoqda. 💡 Dasturchilar kompyuter oldida ijodiy fikrlay olmaydi. Fikrni aniq rejalashtirish, jarayon sxemalarini chizish, muammoga yechim topish — bularning barchasi qog‘ozda boshlanadi. Kod yozishdan ham muhimroq narsa — nima yozishni bilish. 📓 Yozish orqali: • Fikrlar hujjatga aylanishi mumkin • Mantiqiy xatolar fosh bo‘ladi • Loyihaga chuqurroq yondashuv yuzaga chiqadi Yozish bu — refaktoringning yangi usuli. 📖 To‘liq maqola: Maqolani o‘qish @EldorML

📢 RL: Q-Learning – Amaliy Dars! @EldorML 📡 📊 Q-Learning tushunchasini kod yordamida o‘rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: Q-Learning 📜 Google Colabda ishlash uchun kod 🔗 Kodga havola: Google Colab ⚡ Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 🚨 Videolar hech qanday tayyorgarliksiz qilinmoqda. Shuning uchun nutqda tutilishlar ko'p uchraydi. Buning uchun uzr so'rayman. @EldorML

📢 [Foydali] Microsoftdan AI agentlar bo‘yicha BEPUL 1 soatlik kurs! @EldorML 🧠 Microsoft yangi “AI Agents for Beginners” kursini taqdim etdi. Sun’iy intellekt agentlarini yaratishni o‘rganmoqchi bo‘lganlar uchun ajoyib imkoniyat! 📚 Kursda nimalarni o‘rganasiz? 🔹 Agent dizayni va arxitekturasi asoslari 🔹 RAG (Retrieval-Augmented Generation) va boshqa vositalar bilan integratsiya 🔹 Multi-agent tizimlar va ularning hamkorlikdagi ishlashi 🔹 Semantic Kernel, AutoGen va Azure AI Foundry kabi zamonaviy frameworklar bilan ishlash 🔹 Har bir darsda amaliy Python kod namunalarini bajarish imkoniyati 🎥 Kurs video darslari va kod namunalarini quyidagi havolalarda topishingiz mumkin: 🔗 Kurs sahifasi: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners 🔗 YouTube playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHgKcRjd5-8DT9TbwdlDO-OC 🎓 Kursni tugatganingizda, siz AI agentlarni yaratish va ularni real muhitda qo‘llash bo‘yicha mustahkam bilimga ega bo‘lasiz. @EldorML

🎯 AIni chuqur o‘rganish kerakmi yoki vosita sifatida foydalanish kifoyami? @EldorML Bugungi dasturchilar oldida turgan asosiy savollardan biri shu: 🧠 LLMlarning ichki mexanizmlarini o‘rganib, mutaxassis bo‘lish kerakmi yoki 🔧 ularni qulay vosita sifatida ishlatish kifoyami? 🔍 1. AIni chuqur o‘rganmoqchi bo’lganlar: Transformerlar, attention, logits, RAG, MCP… Bu yo‘l ilmiy va nazariy tayyorgarlik talab qiladi, ammo yirik kompaniyalar eshigini ochadi. ⚙️ 2. AIni vosita sifatida ishlatmoqchi bo’lganlar: Web-ilovalarga AIni ulaydi, foydalanuvchi tajribasini oshiradi, kod yozishni tezlashtiradi. Muhimi: APIlar, promptlar va cheklovlarni tushunish. 📉 Bozor esa allaqachon o‘zgarishda: LLMlar umumiy vosita (commodity)ga aylanmoqda: Ochiq modellar, arzon narxlar va yangi imkoniyatlar. ❓ Haqiqiy savol: Siz nimaga ishtiyoqmandsiz? 🔹 Agar ilmiy jihatdan sizni qiziqtirsa — o‘rganing. 🔹 Ammo sizga ilovalar yaratish yoqsa — vosita sifatida ishlating va innovatsiyalarni yarating. 📌 Xulosa: AI — bu bugunning “Google qidiruvi”. To‘g‘ri foydalangan inson o‘z sohasida yutadi. Sizga faqat yo‘nalishni tanlash qolgan. 😉 👀 To‘liq maqola: EldorML blogida @EldorML

📢 4.2 Model-Free Reinforcement Learning @EldorML 📡 🐶 Itga "o‘tir" yoki "ol" deyishingizni tasavvur qiling. U siz bergan mukofot yoki tanbeh orqali o‘rganadi. Bu — Model-Free RL! 🧠 Model-Free RL nima? Sun’iy intellekt agenti o‘z tajribasi orqali o‘rganadi: ▪️ Muhit qanday ishlashini oldindan bilmaydi ▪️ Harakat qiladi, natijani ko‘radi ▪️ Natijaga qarab strategiyasini yaxshilaydi ⚙️ Nega bu muhim? ✅ Muhit modeli kerak emas ✅ Har qanday murakkab vaziyatda ishlaydi ✅ Real tajriba asosida o‘rganadi 🎯 Misol: Velosiped haydashni o‘rganish — fizikani bilmay, yiqilishni boshdan kechirib, muvozanatni topish orqali o‘rganasiz. Bu aynan Model-Free RL yondashuvi! 🔍 Asosiy algoritmlar: 1️⃣ Q-Learning — eng yaxshi harakatni sinab topadi 2️⃣ SARSA — agent o‘z harakatlariga asoslanadi 3️⃣ Actor-Critic — harakat (Actor) va baholovchi (Critic) birga ishlaydi 📈 Qo‘llanilishi: 🎮 Kompyuter o‘yinlari (Atari, DQN) 🤖 Robototexnika (harakat va to‘siqlardan qochish) 🚦 Shahar transporti (signal boshqaruvi) 💰 Moliyaviy savdo (AI trader agentlari) 🏥 Tibbiyot (shaxsiy davolash rejalari) ✅ Xulosa: Model-Free RL — harakat qil va o‘rgan tamoyili! Agent faqat mukofot orqali o‘zini mukammallashtiradi. 📖 To‘liq maqola: EldorML blogida @EldorML

[Yangilik]🎥 Veo 3 – Google DeepMinddan yangi video generatsiya modeli! @EldorML Google DeepMind o‘zining eng yangi modelini taqdim etdi – Veo 3! Bu sun’iy intellektga asoslangan ilg‘or tizim yordamida siz quyidagi imkoniyatlarga ega bo‘lasiz: ✨ Yuqori sifatli videolar – Matn yoki rasm asosida ancha realistik va tiniq videolar yaratish imkoniyati. 🗣 Nutq – Dialoglar, voice-overlar (tovushli sharhlar) kabi haqiqiy nutqni qo‘shish. 🎶 Audio – Fon musiqasi, effektlar va boshqa tovushlar bilan boyitilgan videolar. 📌 Diqqat: Afsuski, hozircha Veo 3 texnologiyasiga kirish bizning davlatda mavjud emas. 🔗 Veo: https://deepmind.google/models/veo/ @EldorML

[Foydali] Hugging Face MCP bo‘yicha BEPUL kurs taqdim etdi! @EldorML 📚 Yangi “Model Context Protocol” (MCP) kursi ochildi – to‘liq bepul va onlayn! 🔗 Kurs havolasi: https://huggingface.co/mcp-course 🧩 MCP (Model Context Protocol) nima? Bu – sun’iy intellekt modellariga tashqi vositalar (APIlar, fayllar, real vaqt ma’lumotlari) bilan ishlash imkonini beruvchi yangi standart. Oddiy qilib aytganda, MCP yordamida AI modellarni “kengaytirish” va ularni real dunyo bilan bog‘lash mumkin bo‘ladi. Ushbu kurs orqali siz quyidagilarni o‘rganasiz: 🧠 MCP nazariyasi, dizayni va amaliyoti 🧑‍💻 MCP SDK va frameworklaridan foydalanish 💾 Community bilan loyihalar almashish va ilovalarni o‘rganish 🏆 Turli sinovlarda qatnashish va yechimlaringizni baholash 🎓 Kursni tugatganingiz uchun sertifikatga ega bo‘lish Kurs davomida siz tashqi ma’lumotlar va vositalardan foydalangan holda AI ilovalar yaratishni o‘rganasiz. 🗨 Agar kursni boshlasangiz, taassurotlaringiz bilan bo‘lishishni unutmang! @EldorML

[Foydali]🧠 LLMlar bizni ahmoqroq qilmayaptimi? @EldorML AI yordamida ilova yaratish, matematikani yechmasdan modelga topshirish, hatto oddiy xat yozishni ham unga ishonib topshirish — bu qulay, lekin xavfsizmi? Kod yozmasdan ishlab chiqarish — zo‘r, lekin bilim qurbon bo‘lmayaptimi? Ushbu maqolada biz LLMlardan foydalanish orqali nimalarni yutayotganimiz va nimalarni yo‘qotayotganimiz haqida so’z olib boramiz. 🤔 📖 To‘liq maqola: Maqolani o’qish @EldorML

📍 LLM — sun’iy intellektning bir turi bo‘lib, u bilan birga boshqa kuchli modellar ham mavjud. Zamonaviy sun’iy intellekt faqat bitta model bilan cheklanib qolmaydi. Bugungi kunda 8 xil maxsus arxitektura mavjud bo‘lib, ular turli vazifalar uchun alohida mo‘ljallangan. Har biri o‘z kuchli tomoniga ega. 🔍 Keling, ularni birma-bir ko‘rib chiqamiz: 1️⃣ LLM – Katta til modellari 📚 Bu modellar matnni ketma-ket tokenlar orqali o‘qiydi va tushunadi. 🧠 Ular nafaqat faktlarga asoslangan javoblar beradi, balki ijodiy yozadi, dialog quradi, tarjima qiladi va murakkab savollarga mantiqiy fikr bilan javob qaytaradi. ✍️ ChatGPT, Gemini, Claude kabi xizmatlar aynan LLMlarga asoslangan. 2️⃣ LCM – Katta konsept modellari 🧩 Meta kompaniyasining yangi avlod modeli. Gap yoki matnni alohida so‘zlar bilan emas, butun konsept (mazmun) sifatida tushunadi. 🌐 SONAR deb ataladigan embedding maydonida ishlaydi. Bu esa inson fikrlashiga yaqinroq yondashuv beradi. 📈 Natijada model chuqurroq muloqot qiladi, kontekstni yaxshiroq anglaydi. 3️⃣ VLM – Ko‘rish va til modellar 🖼️👓 Matn va tasvirni birgalikda tahlil qiladi. 🔍 Rasmga qarab nima tasvirlanganini aniqlaydi, so‘ng bu haqida matn yozadi yoki savollarga javob beradi. 🤖 Masalan, “Bu rasmda nima bor?” deb so‘rasangiz, VLM sizga aniq tasvirlab beradi. 4️⃣ SLM – Kichik til modellari 📱 Telefon, planshet yoki zaif tizimlarda ishlashga mo‘ljallangan yengil model. ⚡ Juda tez, kam quvvat talab qiladi, lekin foydali javoblarni beradi. 🛠️ Ko‘plab chatbotlar va lokal qurilmalar aynan shunday modellarni ishlatadi. 5️⃣ MoE – Ekspertlar aralashmasi 🧠🧠🧠 Bir nechta “ekspert” modelni o‘zida birlashtirgan. 🗂️ Har bir savolga faqat kerakli ekspertlar javob beradi. 📉 Bu esa hisoblash resurslarini tejaydi, tezlikni oshiradi va samaradorlikni pasaytirmaydi. 🎯 Masalan, texnik savollarga texnik ekspert, tarixiy savollarga tarix ekspert javob beradi. 6️⃣ MLM – Niqoblangan til modellari 🔒 Gap ichidagi ayrim so‘zlarni niqoblab (masklab), model ularni to‘g‘ri topishga harakat qiladi. ↔️ Model gapning ikki tomonini bir vaqtning o‘zida o‘rganadi: chap va o‘ng kontekst asosida. 📘 BERT, RoBERTa kabi modellar aynan shu yondashuv bilan mashhur bo‘lgan. 7️⃣ LAM – Katta harakat modellari 🖱️ Bu model faqat tushunish bilan cheklanmaydi — u harakat qiladi. ⚙️ Masalan, sizdan buyruq olgach, tizim darajasida fayl ochadi, ilova ishga tushiradi yoki dasturni boshqaradi. 🔗 Bu model sun’iy intellektni foydalanuvchi nomidan ishlovchi agentga aylantiradi. 8️⃣ SAM – Segmentlashtirish modellari 🎨 Rasm yoki video ichidagi har bir obyektni, hattoki har bir pikselni aniq ajratib beradi. 🧩 Segmentatsiya orqali rasmda nima qaerda joylashganini model bilib oladi. 📷 Masalan, inson, stul, hayvon, mashina – har biri alohida rang bilan ajratiladi. 📌 Bu model universal tarzda istalgan rasmni bo‘lib, vizual tahlil qiladi. 📊 Oddiy yondashuv bilan farqi nimada? 🚫 An’anaviy model: - Har narsaga bir xil model qo‘llaniladi - Ba’zida yaxshi ishlaydi, ba’zida yo‘q - Katta hajmli ma’lumot va kuchli texnika talab qiladi ✅ Maxsus modellarning ustunligi: - Har bir model ma’lum bir vazifa uchun mo‘ljallangan - Tezlik, aniqlik, hajm, ko‘p formatlilik (modalitet) bo‘yicha optimallashtirilgan - Konseptni tushunadi, rasmni bo‘ladi, harakatni o‘zi qiladi 🎯 Xulosa: To‘g‘ri modelni to‘g‘ri vazifaga ishlatish kerak. 📌 Bu: ✔️ Ishni tezlashtiradi ✔️ Natijani ishonchli qiladi ✔️ Sun’iy intellekt bilan inson o‘rtasidagi muloqotni tabiiylashtiradi @EldorML

📢 4.1 Reinforcement Learning (RL) asoslari — @EldorML 📡 🤖 Reinforcement Learning — bu agent (robot yoki dastur) muhitda harakat qilib, natijadan o‘rganadigan ML usuli. Har bir harakat natijasi uchun u mukofot yoki jazo oladi va shu asosda strategiyasini yaxshilaydi. 🎮 Misol: “Agent o‘yinda eng yuqori mukofotni olish uchun eng samarali harakatlarni o‘rganadi.” 🧠 Asosiy tushunchalar: 🔹 Agent — qaror qabul qiluvchi tizim 🔹 Muhit (Environment) — agent harakat qiladigan olam 🔹 Holat (State, S) — muhitdagi vaziyat 🔹 Harakat (Action, A) — agent bajaradigan amal 🔹 Mukofot (Reward, R) — natijaviy baho 🎯 Agentning maqsadi: uzoq muddatli mukofotlar yig‘indisini maksimal qilish 📊 Markov Decision Process (MDP) — RL muammolarini matematik modelga soluvchi asosiy vosita. U 5 elementdan iborat: holatlar, harakatlar, ehtimollar, mukofot funksiyasi va chegirma faktori. 🧭 Strategiya (Policy) — agent har bir holatda qanday harakat qilishi kerakligini belgilaydi. Strategiyalar deterministik (aniq) yoki stokastik (ehtimollik asosidagi) bo‘lishi mumkin. 🔔 Bellman tenglamalari — RL nazariyasining yuragi. Ular agentga strategiyani optimallashtirishga yordam beradi va asosiy algoritmlarning nazariy poydevorini yaratadi. 🚀 Reinforcement Learning qayerda qo‘llaniladi? 🔹 Robototexnika 🔹 Kompyuter o‘yinlari 🔹 Avtonom transport 🔹 Moliyaviy qaror tizimlari 🔹 Energiya tejash tizimlari ✅ Xulosa: Reinforcement Learning — bu o‘z-o‘zini o‘rganishga asoslangan samarali AI yondashuvi bo‘lib, Q-learning, DQN, TD-learning, Actor-Critic kabi mashhur algoritmlarning asosini tashkil qiladi. 📖 To‘liq maqola: EldorML blogida @EldorML

📢 [Yangilik] Manus AI — Endi hammaga ochiq! @EldorML Bugundan boshlab Manus AI — eng ilg‘or va avtonom AI agentiga kirish yanada osonlashdi! 🚀 🔓 Yangiliklar: ✅ Hamma foydalanuvchilar uchun cheklovlarsiz kirish 🎁 Har kuni 1 bepul vazifa (300 kredit) 💰 Ro‘yxatdan o‘tgan barcha foydalanuvchilarga 1000 kredit bonus! ⚡ Manus AI nima? Manus AI — bu siz uchun mustaqil qarorlar qabul qiladigan, hujjat tayyorlaydigan, kod yozadigan, sayohat rejasini tuzadigan va ish jarayonlarini avtomatlashtiradigan aqlli AI yordamchi. 📊 GAIA benchmark bo‘yicha eng yuqori natijalarni ko‘rsatib, OpenAI GPT-4 kabi raqobatchilarni ortda qoldirmoqda. 🛠️ Matn, rasm, kod bilan ishlash, real vaqt ma’lumotlarini tahlil qilish va turli vositalarni birlashtirish — bularning barchasini endi Manus AI bajara oladi! 🌐 Rasmiy sayt: manus.im @EldorML

📢 Apriori (Association Rule Mining) – Amaliy Dars! @EldorML 📡 📊 Apriori tushunchasini kod yordamida o‘rganamiz! 📌 Python va Google Colab yordamida amaliy darsni bajaramiz! 📺 🎥 Video darsni tomosha qiling: 👉 YouTube: Apriori 📜 Google Colabda ishlash uchun kod 🔗 Kodga havola: Google Colab ⚡ Agar tushunarsiz joylar yoki savollaringiz bo‘lsa, izohda qoldiring! 😊 🚨 Videolar hech qanday tayyorgarliksiz qilinmoqda. Shuning uchun nutqda tutilishlar ko'p uchraydi. Buning uchun uzr so'rayman. @EldorML

📢 [Imkoniyat] Google Developer dasturiga qo‘shiling! @EldorML 🎓 Har oy 35 ta o‘quv krediti bilan AI va Cloud texnologiyalarini o‘rganing! Google Cloud Skills Boost platformasida 1000+ ta laboratoriya va AI kurslari mavjud. Quyidagi yo‘nalishlarda bilimlaringizni mustahkamlang: 🔹 Gemini modellarini AI Studio va Vertex AI bilan o‘zlashtiring 🔹 Firebase Genkit + Gemini orqali AI ilovalarini ishga tushiring 🔹 Vertex AI yordamida AI agentlar yarating 🚀 Google Developer Program a’zosi bo‘ling va o‘z o‘quv safaringizni boshlang! @EldorML