Eldor’s AI Lab

📌 1.6-dars: if-else shart operatorlari 🐍 @EldorML Pythonda shartlarni tekshirish va turlicha yo‘l tanlash uchun if-else ishlatiladi: 💠 if-elif-else

x = 10
if x > 0:
    print("Musbat son")
elif x == 0:
    print("Nol")
else:
    print("Manfiy son")

💠 Shart operatorlari * ==, !=, >, <, >=, <= * is / is not → obyekt bir xilmi yoki yo‘qmi * in / not in → element kolleksiyada bormi yoki yo‘qmi Misol:

mevalar = ["olma", "banan", "gilos"]
if "banan" in mevalar:
    print("Banan mavjud")

💠 None bilan ishlash * None — qiymat yo‘qligini bildiruvchi maxsus obyekt * To‘g‘ri tekshirish: is None yoki is not None Misol:

x = None
if x is None:
    print("Qiymat yo‘q")

💠 match-case (Python 3.10+) Switch-case muqobili:

kun = 3
match kun:
    case 1:
        print("Dushanba")
    case 2:
        print("Seshanba")
    case 3:
        print("Chorshanba")
    case _:
        print("Boshqa kun")

🎯 Xulosa: * if-elif-else → shartlarni tekshirish uchun * is / in kabi operatorlar → obyekt va kolleksiya bilan ishlashda qulay * match-case → switch-case muqobili * is None → None obyektini xavfsiz tekshirish 🤝 Video Dars: YouTube havola 🖥️ Colab code: Colab havola 🖥️ Python kurs rejasi: Kursga havola @EldorML

📌 1.5-dars: For va While sikllari 🐍 @EldorML Pythonda kodni bir necha marta takrorlash uchun sikllar (loops) ishlatiladi: 💠 for sikli ✅ Oldindan ma’lum bo‘lgan takrorlashlar uchun ✅ Kolleksiya (list, tuple, dict, set) ustida yurish uchun Sintaks:

for element in kolleksiya:
    # kod

Misol:

mevalar = ["olma", "banan", "gilos"]
for meva in mevalar:
    print(meva)

💠 while sikli ✅ Shart True bo‘lganda davom etadi ✅ Oldindan necha marta bajarilishi noma’lum bo‘lganda ishlatiladi Sintaks:

while shart:
    # kod

Misol:

son = 1
while son <= 5:
    print(son)
    son += 1

💠 Maxsus operatorlar * break → siklni to‘xtatadi * continue → sikldagi joriy bosqichni tashlab ketadi 🎯 Xulosa: * for → kolleksiyalar yoki ma’lum oraliqda yurish uchun * while → shart bajarilguncha takrorlash uchun * break → siklni to‘xtatadi * continue → bosqichni tashlab o‘tadi 🤝 Video Dars: YouTube havola 🖥️ Colab code: Colab havola 🖥️ Python kurs rejasi: Kursga havola @EldorML

📌 1.4-dars: List, Tuple, Dictionary va Set 🐍 @EldorML Pythonda eng ko‘p ishlatiladigan 4 ta asosiy ma’lumot tuzilmasi: 💠 List (ro‘yxat) – [] ✅ Tartiblangan ✅ O‘zgaruvchan (element qo‘shish/o‘chirish mumkin) Asosiy metodlar: - append(x) → oxiriga qo‘shadi - extend([..]) → bir nechta qo‘shadi - insert(i, x) → indeksga qo‘shadi - remove(x) → qiymatni o‘chiradi - pop() → oxirgi elementni olib tashlaydi - sort() → tartiblash - reverse() → teskari qilish - count(x) → nechta borligini hisoblaydi - index(x) → birinchi indeksni qaytaradi - len(list) → uzunlikni qaytaradi 💠 Tuple – () ✅ Tartiblangan ❌ O‘zgarmas (immutable) Metodlar: - count(x) → nechta borligini hisoblaydi - index(x) → birinchi indeksni qaytaradi 💠 Dictionary – {kalit: qiymat} ✅ Kalit-qiymat juftligi ✅ O‘zgaruvchan ⚠️ Kalitlar noyob bo‘ladi Metodlar: - keys() → barcha kalitlar - values() → barcha qiymatlar - items() → (kalit, qiymat) juftliklari - get(key) → qiymatni olish (xato bermaydi) - update({...}) → yangi qo‘shish yoki yangilash - pop(key) → kalitni o‘chirish - clear() → hammasini o‘chirish - len(dict) → elementlar soni 💠 Set – {} yoki set() ❌ Tartiblanmagan ✅ Faqat unikal elementlar ✅ O‘zgaruvchan Metodlar: - add(x) → element qo‘shish - remove(x) → elementni o‘chirish (xato bo‘lsa — error) - discard(x) → elementni o‘chirish (xato bermaydi) - pop() → tasodifiy elementni olib tashlash - clear() → hammasini tozalash - union(set2) → setlarni birlashtirish - intersection(set2) → kesishma - difference(set2) → farq 🎯 Xulosa: List – moslashuvchan tartiblangan to‘plam Tuple – tartiblangan, lekin o‘zgarmas Dictionary – kalit-qiymat asosida saqlash uchun Set – unikal elementlarni va matematik amallarni saqlash uchun 🎥 Video: YouTube havola 🖥️ Colab code: Colab havola 🖥️ Python kurs rejasi: Kursga havola @EldorML

📢 1.3-dars: Operatorlar (Matematik, Taqqoslash, Mantiqiy) 🐍 @EldorML 🔑 Pythonda hisoblash va shartlarni tekshirish uchun operatorlar ishlatiladi. 📘 Matematik operatorlar

a = 10
b = 3

print(a + b)   # 13
print(a - b)   # 7
print(a * b)   # 30
print(a / b)   # 3.333...
print(a // b)  # 3 (butun bo‘lish)
print(a % b)   # 1 (qoldiq)
print(a ** b)  # 1000 (darajaga ko‘tarish)

📘 Taqqoslash operatorlari

x = 7
y = 10

print(x == y)   # False
print(x != y)   # True
print(x > y)    # False
print(x < y)    # True
print(x >= 7)   # True
print(y <= 10)  # True

📘 Mantiqiy operatorlar

a = True
b = False

print(a and b)   # False
print(a or b)    # True
print(not a)     # False

📝 Amaliy mashq 1. yosh o‘zgaruvchisini kiriting va uni >= 18 bilan taqqoslang. 2. Do‘kondan non va sut narxini o‘zgaruvchiga yozib, jami narxni hisoblang. 3. and, or, not operatorlari yordamida oddiy shartlarni tekshiring. 🎥 Video versiyasi (ko‘proq tushuntirish bilan): Videoga havola 🖥️ Videodagi kod: Colab kod 🖥️ Python kurs rejasi: Kursga havola @EldorML

📢 1.2-dars: O‘zgaruvchilar va Ma’lumot turlari 🐍 @EldorML 🔑 Pythonda dasturlashning birinchi qadami — o‘zgaruvchilar va ma’lumot turlarini tushunish. O‘zgaruvchi — bu kompyuter xotirasida saqlanadigan qiymatga berilgan nom.

x = 5
y = "Salom"
print(x)   # 5
print(y)   # Salom

Asosiy turlar: * int → butun sonlar * float → o‘nli kasr sonlar * str → matnlar, tekst * bool → True/False 👉 Misol:

yosh = 25
narx = 12.5
ism = "Eldor"
talaba = True

print(type(yosh))   # int
print(type(narx))   # float
print(type(ism))    # str
print(type(talaba)) # bool

📝 Amaliy mashq 1. Ismingizni ism o‘zgaruvchisiga yozing va chiqarib ko‘ring. 2. Tug‘ilgan yilingizni kiriting va hozirgi yoshingizni hisoblang. 3. Non va sut narxini qo‘shib jami narxni toping. 4. True/False qiymatlar bilan sinab ko‘ring. 🎥 Video versiyasi (ko‘proq tushuntirish bilan): Videoga havola 🖥️ Python kurs rejasi: Kursga havola @EldorML

📢 1.1 Python o‘rnatish va Jupyter/Colab bilan ishlash 🐍 @EldorML 💻 Pythonni qanday o‘rnatamiz? - Windows — python.org saytidan yuklab oling. O’rnatish oynasida “Add to PATH” tanlovini belgilang - MacOS — Homebrew orqali: brew install python3 - Linux — ko‘p hollarda bor, yangilash uchun:

sudo apt update && sudo apt install python3

📝 Jupyter Notebook 👉 O‘rnatish ixtiyoriy:

pip install notebook
jupyter notebook

📌 Lekin men o‘zim VS Codeni afzal ko‘raman — katta loyihalar uchun qulayroq. ☁️ Google Colab Hech narsa o‘rnatishni xohlamasangiz, Colab eng qulay variant. Brauzerdan kirib darhol ishlatishingiz mumkin. ✅ Birinchi kod:

print("Men Python o‘rganmoqdaman!")

📖 To‘liq maqola: EldorML blogida 🖥️ Python kurs rejasi: Kursga havola 🆘 P.S. Agar Python o’rnatishda muammo yuzaga kelsa, shu postning izohida yozsangiz yordam berishga harakat qilaman! @EldorML

📢 Do‘stlar, sizlar bilan kelishgan qaror asosida avval 4 haftalik Intensiv Python kursini boshlaymiz! 📊 Keyin esa rejalashtirilgan Maths for Deep Learning kursiga o‘tamiz. 📌 Kurs rejasi (Kurs rejasiga havola): 1-hafta: Python Asoslari - O‘zgaruvchilar, ma’lumot turlari - Ro‘yxatlar, tuple, dictionary - Sikllar (for, while) va if-else - Amaliy mashqlar: oddiy hisob-kitoblar 2-hafta: Funksiyalar va Kengaytirilgan Asoslar - Funksiyalar, lambda, modullar - Fayllar bilan ishlash (txt, csv) - Exception handling - List comprehension - Amaliy mashq: Calculator App 3-hafta: Kengaytirilgan Python - OOP (class, object, inheritance) - Decorators va Generators - Virtual environment, paketlar bilan ishlash - Test yozish (unittest, pytest) - Web requests va JSON bilan ishlash 4-hafta: Ma’lumotlar Tahlili va Vizualizatsiya - NumPy: massivlar, matritsalar - Pandas: jadval ko‘rinishidagi ma’lumotlar - Matplotlib & Seaborn: grafiklar - Amaliy mashq: Dataset tozalash va vizualizatsiya Shu tarzda, hammamiz Python bo’yicha mustahkam poydevor quramiz 💪 @EldorML

📊 Do‘stlar, o‘tkazilgan so‘rovnomamiz natijalari aniq bo‘ldi: Eng ko‘p ovoz olgan yo‘nalish — Deep Learning uchun Matematika (Math for Deep Learning) 🎉 Ammo ikkinchi o‘rinda juda ko‘pchilikning talabiga ko‘ra Python turibdi. Shuni inobatga olib, avval 4 haftalik intensiv Python kursini boshlashga qarshi emasmisizlar? Sababi, Pythonsiz - Deep Learning Math ancha qiyin bo’ladi. 👉 Bu kurs hammamiz uchun mustahkam poydevor bo‘lardi. Keyin esa to‘g‘ridan-to‘g‘ri Deep Learning Math kursiga o‘tardik. Umid qilamanki, barchangiz buni to‘g‘ri tushunasiz va qo‘llab-quvvatlaysiz 🙌

🎉 Hurmatli do‘stlar! Hammani tabriklayman! AI Agent Qurish bo’yicha intensiv kursimiz yakunlandi! 🚀 Sizlarning qo‘llab-quvvatlashingiz va qiziqishingiz tufayli kursni muvaffaqiyatli tugatdik. 📌 Agar do‘stlaringiz ham ushbu kursni o‘rganishni istasa, mana barcha materiallar: 📝 Maqolalar va videolar: AI Agentlarni Qurish Kursi 💻 Kodlar: GitHub Repository ✅ Ushbu materiallar yordamida siz yoki do‘stlaringiz AI agentlar qurishni bosqichma-bosqich, nazariya va amaliyot orqali o‘rganishingiz mumkin bo‘ladi. ✨ Kelasi haftagacha yangi intensiv kurs haqida o‘ylab chiqaman. Sizning takliflaringiz asosida bir nechta variantni taqdim etaman va eng ko‘p qiziqish uyg‘otgan yo‘nalishda yangi kursni boshlaymiz. 💬 Agar takliflaringiz bo’lsa izohlarda yozib qoldiring, bu men uchun juda muhim! @EldorML

📌 4.5 Kelajak imkoniyatlari: Tijorat agentlari va startap g‘oyalari 🎓 AI Agentlar Qurish Kursi davom etmoqda! 🚀 Sun’iy intellekt agentlari butun dunyoda biznesni o‘zgartirib bormoqda. O‘zbekistonda ham bu yo‘nalish katta imkoniyatlarga ega — yosh mutaxassislar, IT Park va hukumat qo‘llab-quvvatlovi tufayli startaplar uchun qulay sharoit yaratilmoqda. ⭐ Moliya va bank sohasi Virtual moliyaviy maslahatchilar, kreditni avtomatik baholash tizimlari va firibgarlikka qarshi xavfsizlik agentlari. ⭐ Ta’lim texnologiyalari Shaxsiylashtirilgan ta’lim dasturlari, avtomatik test baholash, til o‘rganishda AI suhbatdosh agentlari. ⭐ Sog‘liqni saqlash Onlayn konsultatsiya, simptomlarni tezkor tahlil qilish, qishloq joylarda sifatli tibbiy yordam. ⭐ Qishloq xo‘jaligi Hosil prognozi, zararkunandalarni aniqlash, sug‘orish tizimlarini optimallashtirish. ⭐ E-commerce va xizmatlar bozori Mahsulot tavsiya qiluvchi agentlar, buyurtma boshqaruvchi virtual menejerlar, chatbotlar orqali mijozlarga xizmat. ✅ Xulosa: AI agentlari O‘zbekistonda moliya, ta’lim, tibbiyot, qishloq xo‘jaligi va onlayn savdoda yangilik qilish imkoniyatiga ega. Bu yo‘nalishda startap boshlash bugun eng dolzarb va istiqbolli qarorlardan biri bo‘lishi mumkin. 📖 To‘liq maqola → Maqola havolasi @EldorML

📌 4.4 Yakuniy loyiha: Voice agent yaratish 🎓 AI Agentlar Qurish Kursi davom etmoqda! Ushbu darsda biz ovozli agent yaratamiz. Agent mikrofon orqali gapni tinglaydi, wake word yordamida faollashadi va foydalanuvchining nutqini matnga aylantiradi. Keyin LLM matnga javob qaytaradi va agent bu javobni yana ovoz shaklida beradi. 🎙️🤖 📚 Dars davomida siz quyidagilarni o‘rganasiz: 🎤 Wake word aniqlash va agentni ishga tushirish 📝 Nutqni matnga o‘zgartirish (STT) 🔊 Matndan ovoz yaratish (TTS) ⚙️ LLM bilan integratsiya qilish 💡 Ushbu loyiha orqali siz foydalanuvchi bilan to‘g‘ridan-to‘g‘ri ovozli muloqot qila oladigan AI agent yaratishni amalda o‘rganasiz. 🕹 YouTube video – video havola 📌 Kursdagi barcha darslar: 👉 https://medium.com/@mr.eldorabdukhamidov/ai-agentlar-qurish-bepul-onlayn-kurs-e1ad0a2246b9 👉 Kursdagi kodlar uchun GitHub repo: Kurs kodlari 🚨 Videolar tayyorgarliksiz qilinmoqda, shu sabab nutqda tutilishlar va code qismida xatoliklar bo‘lishi mumkin. Buning uchun uzr so‘rayman. 💬 Savollaringiz bo‘lsa, izohlarda yozib qoldiring: 👉 @EldorML

📌 4.3 GitHubda Loyihani Professional Hujjatlashtirish 🚀 GitHub nafaqat kod saqlash joyi, balki portfolioingiz va hamkorlik qilish platformasi hamdir. Loyihangizni to‘g‘ri joylashtirish va hujjatlashtirish uni boshqalarga tushunarli qiladi va sizni tajribali dasturchi sifatida ko‘rsatadi. 🔹 Asosiy qadamlar: 📂 Katalog tuzilmasi – src/, tests/, docs/, services/ kabi papkalar bilan tartibli arxitektura. 📄 README,md – loyiha tavsifi, o‘rnatish, ishlatish yo‘riqnomasi, misollar va litsenziya bo‘limlari. 🔐 .env va .env.example – maxfiy kalitlarni GitHubga yuklamaslik, faqat namunaviy faylni ulashish. ✅ Test va CI/CD – minimal testlar va GitHub Actions orqali avtomatik tekshiruv. 📜 LICENSE va Contributorlar – open-source loyihalarda litsenziya va mualliflar ro‘yxati muhim. 💡 Nega bu muhim? Tartibli va hujjatlashtirilgan loyiha: - Foydalanuvchilarga tushunarli bo‘ladi. - Hamkasblar bilan hamkorlikni yengillashtiradi. - Sizni professional sifatida ko‘rsatadi va ish beruvchilar uchun portfolio bo‘lib xizmat qiladi. 🔗 Batafsil maqola: Medium havolasi 👉 Kursdagi kodlar uchun GitHub repo: Kurs kodlari

📌 4.2 n8n bilan avtomatlashtirish: webhooklar, API chaqiruvlar va integratsiya 🎓 AI Agentlar Qurish Kursi (n8n asosida) davom etmoqda! Ushbu darsda biz n8n yordamida qurilgan AI agentni qanday qilib foydalanuvchilarga Telegram bot orqali ulash va unga HuggingFace API yordamida rasm generatsiya qilish imkoniyatini qo‘shishni o‘rganamiz. Endi agent nafaqat matnli javob, balki AI yaratgan rasmlarni ham foydalanuvchiga qaytara oladi. 📚 Dars davomida siz quyidagilarni o‘rganasiz: 🤖 Telegram Trigger orqali chat_id va prompt olish ⚙️ n8n Function va Chat Model yordamida LLM chain yaratish 🖼 Hugging Face API orqali matndan rasm generatsiya qilish 📩 Telegram bot orqali foydalanuvchiga matn va rasmni qaytarish 💡 Ushbu loyiha orqali siz n8n orkestratori yordamida AI agentni real hayotiy foydalanishga chiqarishni amalda o‘rganasiz. 🕹 YouTube video – video havola 📌 Kursdagi barcha darslar: 👉 https://medium.com/@mr.eldorabdukhamidov/ai-agentlar-qurish-bepul-onlayn-kurs-e1ad0a2246b9 🚨 Videolar tayyorgarliksiz qilinmoqda, shu sabab nutqda tutilishlar va code qismida xatoliklar bo‘lishi mumkin. Buning uchun uzr so‘rayman. 💬 Savollaringiz bo‘lsa, izohlarda yozib qoldiring: 👉 @EldorML

Do‘stlar, ishlarim sababli AI Agentlar Qurish Kursning video darsini haftaning oxirlariga kechiktirishimga to‘g‘ri kelyapti. Noqulaylik uchun uzr so‘rayman va tushunganingiz uchun rahmat 🙏

📌 4.1 Agentlarni tarqatish (Telegram, FastAPI, Streamlit) 🎓 AI Agentlar Qurish Kursi davom etmoqda! Ushbu darsda biz LangGraph yordamida yaratilgan AI agentni qanday qilib foydalanuvchilarga ulashni o‘rganamiz. Endi agent nafaqat lokalda, balki Telegram bot, FastAPI API va Streamlit interfeys orqali ham ishlaydi. 📚 Dars davomida siz quyidagilarni o‘rganasiz: ⚙️ FastAPI orqali agentni backend API sifatida ishga tushirish 🤖 Telegram bot orqali agentni foydalanuvchilarga ulash 🖥 Streamlit yordamida oddiy veb interfeys qurish 🚀 Agentni real hayotiy foydalanishga chiqarish 💡 Ushbu loyiha orqali siz AI agentni oddiy koddan chiqib, haqiqiy xizmat sifatida foydalanuvchilarga taqdim qilishni amalda o‘rganasiz. 🕹 YouTube video – video havola 📌 Kursdagi barcha darslar: 👉 https://medium.com/@mr.eldorabdukhamidov/ai-agentlar-qurish-bepul-onlayn-kurs-e1ad0a2246b9 💬 Savollaringiz bo‘lsa, izohlarda yozib qoldiring: 👉 @EldorML

📌 3.4 Kontent yaratuvchi agent (MCP + LangGraph) 🎓 AI Agentlar Qurish Kursi davom etmoqda! Ushbu darsda biz MCP (Model Context Protocol) va LangGraph yordamida kontent yaratuvchi agent quramiz. Agent LinkedIn posti uchun matn yozadi va MCP Image server orqali thumbnail rasm generatsiya qiladi. 📚 Dars davomida siz quyidagilarni o‘rganasiz: ⚙️ LangGraph bilan oqim yaratish 🔌 MCP yordamida tool ulash 🖼 Hugging Face modeli orqali rasm generatsiya qilish 🧾 Post matnini structured output formatida olish 💡 Ushbu loyiha orqali siz matn + rasm kombinatsiyasida ishlaydigan oddiy kontent agent qurishni o‘rganasiz. 🕹 YouTube video – video havola 📌 Kursdagi barcha darslar: 👉 https://medium.com/@mr.eldorabdukhamidov/ai-agentlar-qurish-bepul-onlayn-kurs-e1ad0a2246b9 💬 Savollaringiz bo‘lsa, izohlarda yozing: 👉 @EldorML

🚀 API bepul ishlatish yo‘li Do‘stlar, avvalroq OpenAI account ochganda $100 bepul limit berardi. Hozir bu narsa ishlamay qolgan bo‘lishi mumkin. Agar siz ham bepul foydalanishni istasangiz — unda ChatOpenAI o‘rniga ChatGroq ishlating. Bu orqali siz tekinga Deepseek modelini ishlatishingiz mumkin (Limiti bor bo’lishi kerak). 🔹 Nima qilish kerak: 1️⃣ Shu yerga kirib account oching va API key yarating (OpenAI saytiga juda o‘xshash): 👉 Groq Console 2️⃣ Packageni o‘rnating:

pip install langchain-groq

3️⃣ API keyni .env faylga qo‘shing:

GROQ_API_KEY=gsk_...

4️⃣ Kodni shunday almashtirasiz: Eski versiya:

# Avvalgi variant:
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o-mini", temperature=0.4)

Yangi versiya:

# Yangi bepul variant:
from langchain_groq import ChatGroq
llm = ChatGroq(
    model="deepseek-r1-distill-llama-70b",
    temperature=0.4
)

✅ Shunda sizda bepul Deepseek modeli ishlaydi.

📌 3.3 HR Resume Screening Agent (Rezyume tahlil qiluvchi) 🎓 AI Agentlar Qurish Kursi davom etmoqda! Ushbu darsda biz HR Resume Screening Agent yaratishni o‘rganamiz. Bu agent PDF yoki matn shaklidagi rezyumelarni tahlil qilib, ularni ish beruvchi talablariga mos yoki mos emas deb tasniflaydi. Bunda biz LangGraph oqimlari va constant job description yondashuvini ishlatamiz. 📚 Dars davomida siz quyidagilarni o‘rganasiz: ⚙️ LangGraph yordamida Resume Screening Agent oqimini yaratish 🛠 Toolni node sifatida ishlatish 📄 PDF fayllarni matnga aylantirish va ularni tahlil qilish 🔍 Rezyumelarni ish talablari asosida baholash ✅ Pass / Reject qarorini chiqarish 💡 Ushbu loyiha orqali siz HR sohasida foydalaniladigan oddiy, ammo samarali AI agent yaratishni amalda o‘rganasiz. 🕹 YouTube video – video havola 📢 Savollar bo‘lsa, izohlarda yozib qoldiring! 🚨 Videolar tayyorgarliksiz qilinmoqda, shu sabab nutqda tutilishlar va code qismida xatoliklar bo‘lishi mumkin. Buning uchun uzr so‘rayman. 👉 @EldorML

📌 3.2 Coding Agent (Kod yozish va testlash) 🎓 AI Agentlar Qurish Kursi davom etmoqda! Ushbu darsda biz Coding Agent yaratishni o‘rganamiz. Bu agent kod yozishda yordam beradi, uni testdan o‘tkazadi va xatoliklarni avtomatik tuzatishga harakat qiladi. Buning uchun LangGraph, LangSmith kuzatuvi va Structured Output texnologiyalaridan foydalanamiz. 📚 Dars davomida siz quyidagilarni o‘rganasiz: ⚙️ LangGraph yordamida Coding Agent tizimini yaratish 🛠 Kodni yozish va testlash jarayonini avtomatlashtirish 🔍 Xatoliklarni aniqlash va qayta yozish orqali tuzatish 📊 LangSmith yordamida kuzatuv va natijalarni tahlil qilish ✅ Structured Output orqali aniq va ishonchli javoblar olish 💡 Ushbu loyiha orqali siz haqiqiy kod yozish va uni avtomatik sinashni amalga oshiruvchi AI Agentni yaratishni o‘rganasiz. 🕹 YouTube video – video havola 📢 Savollar bo‘lsa, izohlarda yozib qoldiring! 🚨 Videolar tayyorgarliksiz qilinmoqda, shu sabab nutqda tutilishlar va code qismida xatoliklar bo‘lishi mumkin. Buning uchun uzr so‘rayman. 👉 @EldorML