Künstliche Intelligenz

Leiter der Abteilung:

Azimov Bunyod Rakhimjonovich

Sprechzeiten: Montag–Freitag (14:00–16:00)

Telefon: (+99871) 207-59-43

E-Mail: b.azimov@tuit.uz

Künstliche Intelligenz ist heute ein unverzichtbares Werkzeug in unserem Alltag und in sozioökonomischen Bereichen wie Produktion, Gesundheitswesen, Bildung, Bank- und Finanzwesen, Verkehr, Informationstechnologie und öffentlicher Verwaltung. Daher ist es wichtig, Fachkräfte zu gewinnen und wettbewerbsfähiges Personal auszubilden, um künstliche Intelligenz in allen Bereichen einzuführen und bestehende Informationssysteme auf der Grundlage intelligenter Lösungen zu modernisieren.

In Übereinstimmung mit der Resolution des Präsidenten der Republik Usbekistan Nr. PQ-4996 vom 17. Februar 2021 „Über Maßnahmen zur Schaffung von Bedingungen für die beschleunigte Einführung von Technologien der künstlichen Intelligenz“ wurde auf Grundlage der Anordnung Nr. 809 des Rektors der Taschkent-Universität für Informationstechnologien, benannt nach Muhammad al-Khwarizmi, vom 18. August 2021 die Abteilung „Künstliche Intelligenz“ gegründet.

Insgesamt arbeiten 18 Professoren und Lehrkräfte in der Abteilung, darunter 2 Professoren, 8 außerordentliche Professoren, 3 Oberlehrer und 5 Assistenzlehrer. Im Zeitraum 2021/2025 leitete der Doktor der Technischen Wissenschaften, Professor Zaynidinov Hakimjon Nasiridinovich, die Abteilung. Seit dem 2. September 2025 leitet der Doktor der Philosophie der Technischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor Azimov Bunyod Rakhimjonovich, die Abteilung „Künstliche Intelligenz“.

Das Team der Abteilung hat sich wichtige Ziele gesetzt: die Ausbildung qualifizierter Fachkräfte im Bereich der künstlichen Intelligenz, die Entwicklung wissenschaftlicher Forschung sowie pädagogischer und methodischer Arbeit. Heute bietet die Abteilung eine Ausbildung für Studierende an, die auf den Lehrplänen von Universitäten basiert, die zu den 300 besten der Welt zählen. Dazu gehören Disziplinen wie die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Big-Data-Analyse, Expertensysteme und intelligente Robotersysteme. Studierende und Professoren beteiligen sich zudem aktiv an Innovationsprozessen und beherrschen die neuesten Trends und Technologien in diesem Bereich. Dies dient dazu, junge Menschen auf dem modernen Arbeitsmarkt wettbewerbsfähig zu machen und die wissenschaftlichen und praktischen Erfolge im Bereich der künstlichen Intelligenz im Land zu steigern.

Die Abteilung betreibt Spitzenforschung auf ihrem Gebiet. Ziel dieser Forschung ist es, neue Anwendungsbereiche digitaler Technologien zu erschließen und das Fachgebiet weiterzuentwickeln. Studierende und Lehrende lernen durch die Teilnahme an innovativen Projekten die neuesten Trends und Technologien auf diesem Gebiet kennen.

Das Team der Abteilung besteht aus Lehrkräften mit langjähriger Erfahrung in ihrem Fachgebiet. Sie vermitteln den Studierenden nicht nur aktuelles Wissen, sondern unterstützen sie auch bei ihrer persönlichen und beruflichen Entwicklung.

BACHELOR-ABSCHLUSS

• 60610500 – Künstliche Intelligenz 
• 60711000 - Mechatronik und Robotik

MASTER-ABSCHLUSS

• 70610501 – Künstliche Intelligenz
• 70610303 – Computersysteme in der Medizin
• 70611004 – Intelligente Informations- und Kommunikationssysteme

IN DER ABTEILUNG UNTERRICHTETE FÄCHER

Bachelor-Abschluss:

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
• Wissensdatenbank-Design
• Mensch-Computer-Schnittstelle
• IoT: Systeme und Anwendungen
• Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen
• Künstliche Intelligenz-Netzwerktechnologien
• Künstliche Intelligenz in der Medizin
• Tiefes Lernen
• Einführung in das maschinelle Lernen
• Maschinelles Lernen
• Bestärkendes Lernen
• Multiagentensysteme
• Generative KI
• Datengewinnung

Master-Abschluss:

• Suchen und Extrahieren von Informationen
• Entwerfen von Programmen in intelligenten Systemen
• Künstliche Intelligenz und neuronale Netze
• Parallele Algorithmen in intelligenten Systemen
• Große Daten
• Sprachsignalanalyse
• Maschinelles Lernen
• Bildverarbeitung und Mustererkennung

PROFESSOREN-LEHRER DER FACHBEREICH

• Azimov Bunyod Rakhimjonovich – Leiter der Abteilung
• Musayev Muhammadjon Mahmudovich – Professor
• Seungjik Lee – Professor
• Kahharov Alokhon Abrorovich - außerordentlicher Professor
• Schukurow Kamoliddin Elbabo ugli - außerordentlicher Professor
• Ochilov Mannon Musinovich - außerordentlicher Professor
• Abdullayeva Malika Ilkhomovna – außerordentliche Professorin
• Kuchkarov Muslim Adhamjon ugli – außerordentlicher Professor
• Nurmurodow Dschawakhir Normurod ugli – außerordentlicher Professor
• Abduganijew Mukhriddin Mukhriddin ugli – außerordentlicher Professor
• Azimova Umida Asrolovna – Oberlehrerin
• Qobilov Sirojiddin Sherqulovich – Assistent
• Muminov Elyor Normudovich – Assistent
• Scharifbajew Abdurakhmon Nasir ugli – Assistent
• Gafurjonov Muhammadali Rasuljon ugli – Assistent
• Rakhmonov Mirkomil Alisherovich – Assistent

Doktoranden der Abteilung

• Dadajonova Zilola Batirjon kizi
• Boytemirov Asror Muhammaddostovich
• Ma'mirov Khudoyberdi Chomidjonovich
• Akhmadaliyev Babur Batirjon hässlich

Wissenschaftliche Arbeiten am Lehrstuhl

• Projektname: Entwicklung von Theorie und Algorithmen zur digitalen Verarbeitung biomedizinischer Signale und medizinischer Bilder auf Basis von Methoden der künstlichen Intelligenz
• Projekttyp: Grundlagenprojekt
• Zugewiesene Mittel : 2,1 Milliarden Sum
• Projektname: Neue intelligente Materialien in der Entwicklung, künstliche Intelligenz, Big Data und Prozessmodellierungsforschung werden wachsen
• Projekttyp: Grundlagenprojekt
• Zugewiesene Mittel : 4,3 Milliarden Sum
• Projektname: Krankenhaus für Infektionskrankheiten zur Entwicklung eines intelligenten Roboters
• Projekttyp: Praxisprojekt
• Zugewiesene Mittel : 1,5 Milliarden Sum
• Projektname: Schaffung einer „Bank innovativer Ideen“, die neue wissenschaftliche Entwicklungen und Technologien über Regionen und Wirtschaftssektoren hinweg abdeckt
• Projekttyp: Praxisprojekt
• Zugewiesene Mittel : 668 Millionen Soums
• Projektname: Entwicklung eines Computerprogramms zur Rehabilitation von Kindern mit Hör- und Sprachbehinderungen auf Basis von Algorithmen der künstlichen Intelligenz
• Projekttyp: Innovativ
• Zugewiesene Mittel : 713 Millionen Soums
• Projektname: Neue Masterstudiengänge und Weiterbildungsprogramme im Bereich Medizintechnik in Usbekistan ( UzMedEn )
• Projekttyp: Erasmus+
• Zugewiesene Mittel : 47,9 Tausend Euro

Wissenschaftliche Arbeiten, die in den Datenbanken SCOPUS und Web of Science enthalten sind

7. Azimov Bunyod Rakhimjonovich, Jamoliddinov Dilshodbek Khabibulloog'li, Bahramov Ikhtiyorjon Bakhtiyorog'li, Danish Ather, Ibragimov Sanjar Salijanovich, Ahmadaliyev Boburjon Botirjon-o'g'li. SONAR-Signalklassifizierung mithilfe der logistischen Regression. Vorlage. 14. IEEE Scopus Indexed International Conference on System Modeling & Advancement on Research Trends (SMART-2025), die vom 14. bis 15. November 2024 stattfinden wird. https://www.smart2025.tmu.ac.in/
8. Zaynidinov HN, Bakhromov SA, Azimov BR, Makhmudjanov SU Vergleichende Analyse von Spline-Methoden in der digitalen Signalverarbeitung. // Zeitschrift für Fortschritte in Wissenschaft, Technologie und Ingenieursystemen. Vereinigte Staaten, Band 5, Nr. 6. 2020. – S. 1499–1510.
9. Zaynidinov HN, Bakhromov SA, Azimov BR, Kuchkarov MA Lokale Interpolationsmethode mit bikubischem Spline in der digitalen Verarbeitung geophysikalischer Signale // Zeitschrift für Fortschritte in Wissenschaft, Technologie und Ingenieursystemen. Vereinigte Staaten, Band 6, Nr. 1, 2021. – S. 487-492.
10. Hakimjon Zaynidinov , Fakhriddin Madolimov, Asilbek Medatov, Elmira Nazirova, Uktam Azimov, Shakhnoza Turakhonova, Jahongir Azimjonov. Optimierung künstlicher Intelligenz-gestützter Brustkrebsmodelle: Eine empirische Analyse binärer Klassifikatoren und regressionsbasierter Merkmalsselektoren . Engineering Applications of Artificial Intelligence Vol.147, 110318, 1. Mai 2025. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.110318
11. Zaynidinov H . N, Sharifbaev A . N, Kovalev I . V Steigerung der Effektivität personalisierter Empfehlungssysteme basierend auf dem integrierten GNN-RL- Modell . Zeitschrift für Maschinenbau und Zuverlässigkeit. 53, 980–986 (2024). https://doi.org/10.1134/S1052618824700845
12. H. Zaynidinov , A. Sharifbaev, M. Mozikov und I. Makarov . Effiziente Integration von Reinforcement Learning in Empfehlungssysteme auf Basis von Graph Neural Networks . IEEE Access, Bd. 12, S. 189439–189448, 2024 .
13. Khakimjon Zaynidinov, Danish Ather, Sonal Pathak, Temurbek Kuchkorov, Ibrahimbek Yusupov, Bakhtior Makhkamov. Nutzung von Big Data und KI: Ein umfassender Ansatz zur Verbesserung von IoT, Data Mining und Analytik für Gesundheitswesen, Finanzen und Stadtplanung. Proceedings Internationale Konferenz zu Informationswissenschaft und Kommunikationstechnologien – Anwendungen, Trends und Chancen (07. – 08. Nov. 2024) ICISCT – 2024 (IEEE-Konferenz-ID: 64202), an der Kookmin-Universität, Republik Korea, Seite(n): 368 – 373. https://ieeexplore.ieee.org/document/ 10957073
14. Sonal Pathak, Temurbek Kuchkorov, Ibrahimbek Yusupov, Bakhtior Makhkamov, Khakimjon Zaynidinov, Danish Ather. Analyse der städtischen Luftqualität und der Auswirkungen auf die Gesundheit basierend auf Modellen des maschinellen Lernens. Proceedings der Internationalen Konferenz zu Informationswissenschaft und Kommunikationstechnologien – Anwendungen, Trends und Möglichkeiten (07. – 08. Nov. 2024) ICISCT – 2024 (IEEE-Konferenz-ID: 64202), an der Kookmin-Universität, Republik Korea, Seite(n): 357 – 362. https://ieeexplore.ieee.org/document/ 10957146
15. Danish Ather, Sonal Pathak, Temurbek Kuchkorov, Ibrahimbek Yusupov, Bakhtior Makhkamov, Khakimjon Zaynidinov. Eine vergleichende Analyse von Routing-Protokollen: Verbesserung der Energieeffizienz und Sicherheit in drahtlosen Netzwerken. Proceedings Internationale Konferenz für Informationswissenschaft und Kommunikationstechnologien – Anwendungen, Trends und Möglichkeiten (07. – 08. Nov. 2024) ICISCT – 2024 (IEEE- Konferenz-ID: 64202), an der Kookmin-Universität, Republik Korea, Seite(n): 363 – 367. https://ieeexplore.ieee.org/document/10957058
16. Bakhtior Makhkamov, Khakimjon Zaynidinov, Danish Ather, Sonal Pathak, Temurbek Kuchkorov, Ibrahimbek Yusupov. Vorhersage mehrerer Krankheiten mithilfe von maschinellem Lernen: Ein symptombasiertes Modell für die medizinische Diagnose. Proceedings der Internationalen Konferenz zu Informationswissenschaft und Kommunikationstechnologien – Anwendungen, Trends und Möglichkeiten (07. – 08. Nov. 2024) ICISCT – 2024 (IEEE-Konferenz-ID: 64202), an der Kookmin-Universität, Republik Korea, Seite(n): 374 – 378. https:// ieee.org/ dokumentieren/ 10956787
17. Ibrahimbek Yusupov, Bakhtior Makhkamov, Khakimjon Zaynidinov, Danish Ather, Sonal Pathak, Temurbek Kuchkorov. Analyse von Faktoren, die die Leistung von Schülern beeinflussen, mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens. Proceedings der Internationalen Konferenz zu Informationswissenschaft und Kommunikationstechnologien – Anwendungen, Trends und Möglichkeiten (07. – 08. Nov. 2024) ICISCT – 2024 (IEEE-Konferenz-ID: 64202), an der Kookmin-Universität, Republik Korea, Seite(n): 379 – 383. https://ieeexplore.ieee.org/document/ 10956817
18. Temurbek Kuchkorov, Ibrahimbek Yusupov, Bakhtior Makhkamov, Khakimjon Zaynidinov, Danish Ather. Sonal Pathak: Preisvorhersage und Analyse von Laptop-Spezifikationen auf Basis maschinellen Lernens. Tagungsband der Internationalen Konferenz zu Informationswissenschaft und Kommunikationstechnologien – Anwendungen, Trends und Chancen (07. – 08. Nov. 2024) ICISCT – 2024 (IEEE-Konferenz-ID: 64202), Kookmin-Universität, Republik Korea, Seite(n): 352 – 357. https://ieeexplore.ieee.org/ dokumentieren/ 10957051
19. Zaynidinov Khakimjon, Boytemirov Asror, Karshiyev Odash, Yuldashev Nazarbek, Yakubov Murodjon. Porositäts- und Permeabilitätsvorhersage von Öl- und Gasreservoirs mit künstlichen neuronalen Netzwerken und Support Vector Machines. 3. Internationale IEEE-Konferenz zu Problemen der Informatik, Elektronik und Funktechnik (PIERE). 15-17 November https://www.researchgate.net/publication /387418410 _Porosität _und_Permeabilitätsvorhersage_von_Öl_ und_Gasreservoirs_Using_Artificial_Neural_ Netzwerke _und_Support_Vector_Maschinen
20. Mukhammadjon Musaev, Mannon Ochilov, Malika Abdullaeva, Rashid Nasimov. Wiederherstellung der Zeichensetzung in usbekischen Texten mithilfe der Feinabstimmungsansätze von LLM. Die 8. Internationale Konferenz zu zukünftigen Netzwerken und verteilten Systemen. Die führende Konferenz zu intelligenten Netzwerktechnologien der nächsten Generation. 11. - 12. Dezember 2024, Marrakesch, Marokko. -p9 (Scopus).. https://doi.org/10.1145/3726122.3726139
21. Mekhriddin Rakhimov, Mannon Ochilov, Rashid Nasimov, Shakhzod Javliev. Analyse und Möglichkeiten paralleler Ansätze in der Big Data-Verarbeitung. Die 8. Internationale Konferenz zu zukünftigen Netzwerken und verteilten Systemen. Die führende Konferenz zu intelligenten Netzwerktechnologien der nächsten Generation. 11. - 12. Dezember 2024, Marrakesch, Marokko (Scopus). https://doi.org/10.1145/3726122.3726126
22. Bakhtiyor Makhkamov, Kamoliddin Shukurov, A'lokhan Kakhkharov, Shokhrukhmirzo Kholdorov, Dilshodbek Mamajonov. Analyse von Ermüdungseigenschaften in Muskelgruppen mit dem FreeEMG 1000. Internationale IOT-, Elektronik- und Mechatronik-Konferenz, IEMTRONICS 2024. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-4780-1_7
23. Kamoliddin Shukurov, Mekhriddin Mirjamolov, Shokhrukhmirzo Kholdorov, Nodira Malikova. Verbesserung der Leistung paralympischer Athleten: Kinematische Analyse und Computerinformationssysteme zur optimalen Anpassung der Trainingsbelastung. Internationale Konferenz für IOT, Elektronik und Mechatronik, IEMTRONICS 2024. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-4784-9_29
24. Hakimjon Zaynidinov, Muhammadali G'ofurjonov, Latif Khurramov, Yuriy Pisetsky, G'ayrat Tojiboyev. Digitale biomedizinische Bildverarbeitung mit fortschrittlichen digitalen Hybridfiltern. Internationale Konferenz über Computational Intelligence und Information Retrieval (CIIR 2025). April 2025. https://drive.google.com/drive/folders/1vwnH431vq_7ww-zMtyB15rzOuX6bORQ5
25. Hakimjon Zaynidinov, Mamirov Khudoyberdi, Jorayev Umidjon, Yusupov Ibrohimbek, Ibragimov Sanjarbek, Boytemirov Asror. Dual-Wavelet-basierte Merkmalsextraktion zur Erkennung von Herzrhythmusstörungen aus EKG-Signalen. Internationale Konferenz für Computational Intelligence und Informationsabruf (CIIR 2025). April 2025. https://drive.google.com/drive/folders/1vwnH431vq_7ww-zMtyB15rzOuX6bORQ5
26. Hakimjon Zaynidinov, Damira Hodjayeva, Latif Khurramov, Muhammadali Gofurjanov. Fortgeschrittene Signalverarbeitungsmodelle in Smart-Home-Systemen. Internationale Konferenz für Computational Intelligence und Informationsabruf (CIIR 2025). April 2025. https://drive.google.com/drive/folders/1vwnH431vq_7ww-zMtyB15rzOuX6bORQ5

ARTIKEL IN WISSENSCHAFTLICHEN ZEITSCHRIFTEN, DIE VOM REPUBLIKANISCHEN AAC ANERKANNT SIND

1. Azimov Bunyod, Akhmadaliyev Boburjon . Die Bedeutung der Bilderkennung von Schülern Programme im Bildungsmanagement Bulletin der TUIT: Management- und Kommunikationstechnologien. Nr. 3s(38)2024
2. N. Zaynidinov, A. M. Boytemirov. Vorhersage der Porosität und Permeabilität von Öl- und Gasreservoirs mit künstlichen neuronalen Netzwerken und Support Vector Machines. Fergana Polytechnic Institute. Wissenschaftlich-technische Zeitschrift. 2025. Band 28. Nr. 6 .
3. Abdug'aniyev Muhriddin Muhiddin o'g'li . Bewertung der Genauigkeit kubischer Spline-Funktionen mithilfe analytischer Funktionen . Universal International Scientific Journal. Ausgabe: 2. Band: 4, . 04.2025
4. Zaynidinov N, Mamirov X . X, Azimov B . R, Boytemirov A. M Entwickeln Sie ein optimales tragbares EKG-Gerät zur Überwachung der Herzaktivität. Bulletin der TUIT: Management- und Kommunikationstechnologien. Nr. 3(24)2024
5. Abduganiev, R. Azimov und L. Muydinov, Digitale Verarbeitungsalgorithmen für biomedizinische Signale unter Verwendung von Splines mit kubischer Basis, Bd. 13741 LNCS. 2023. doi: 10.1007/978-3-031-27199-1_3.
6. Abduganiyev Mukhriddin . Analyse der Genauigkeit mit lokalen Spline-Funktionen analytische Funktionen Bulletin der TUIT: Management- und Kommunikationstechnologien. ISSN:2181-1083. Nr. 4(32)2024
7. Musaev Muhammadjon Makhmudovich, Abdullaeva Malika Ilkhamovna, Ochilov Mannon Musinovich . Synthese der usbekischen Sprache und hybride neuronale Netzwerkarchitektur . Wissenschaftliche Zeitschrift für digitale Transformation und künstliche Intelligenz. Band 2, Heft 6, Dezember 2024
8. Kakhkharov, M. Abdullayeva, U. Khasanov, N. Tolibova, N. Elbobo Kizi . Entwicklung eines Systems zur Beurteilung der korrekten Aussprache von Wörtern in der usbekischen Sprache Internationale wissenschaftliche Zeitschrift für Wissenschaft und Innovation, Band 4, Ausgabe 2, Februar 2025, ISN: 2181-3337 | scientists.uz
9. Muhammadjon Makhmudovich Musaev , Munira Ulugbekovna Alieva, Nozima Shamsutdinovna Nadzhmutdinova, Abdumannap Abdumazhidovich Abdukayumov, Flora Ilyasovna Inoyatova und Malika Ilchamovna Abdullaeva Analyse der akustischen Parameter von Stimmzittern und Stimmschimmer bei Kindern mit Dysphonie nach Kehlkopfoperation . HSPI: Internationale Open Access-Zeitschriften. ISSN 2637-3793 Veröffentlicht 04.2025
10. Nurmurodov Javohir Nurmurod o'gli, Dadajonova Zilola Botirjon qizi. Klassifizierung von Lagerstätten mit unterirdischen Ressourcen mithilfe von Technologien der künstlichen Intelligenz . Elektronische wissenschaftliche Zeitschrift „Al-Farg'oniy avlodlari“ISSN 2181-4252. Band: 1 | Ausgabe: 2 | 2025
11. Z . B Dadajonova, B . D Abdullaev, N. Zaynidinov, B . B Akbaraliev, Nasibov B . R Intellektuelle Verarbeitung hydrogeologischer Daten (am Beispiel Grundwasser) British Journal of Global Ecology and Sustainable Development . Band 32, September 2024. ISSN (E): 2754-9291
12. BD Abdullayev, BR Nasibov, BD Abdullayev, ZB Dadajonova, BB Dadajonov. Überwachung von Veränderungen der Grundwasserqualität in bewässerten Gebieten der Region Kaschkadarja. Bulletin der Universität für Geologische Wissenschaften. Nr. 2, 2024
13. Ochilov M, Kholmatov O. A, Jurayev D . B, Narzullayev O. O Wiederherstellung von Satzzeichen in usbekischen Texten   basierend auf Transformatormodellen. TATU-Nachrichten. Nr. 3 (71)/2024
14. Zaynidinov H. , Mamirov X. X. Yusupov I., Boytemirov A. M. „ Ein optimaler Algorithmus zur Überwachung der Herzaktivität basierend auf IoT- und Cloud-Technologien“. Nachkommen von Muhammad al-Khwarizmi. ISSN-2181-9211.1(31)/2025
15. Seungjik Lee , Mamirov X. X , Usmanov T. Überwachungs- und Steuerungssystem für Gewächshäuser basierend auf IoT- und Cloud-Technologien . Internationale wissenschaftliche Zeitschrift „Science Shine“. Ausgabe 8(43), Band 1 | ISSN 3030-377X | 30.04.2025
16. Mamirov X . X, Usmanov J . T . „Analyse und Optimierung der Sensor-Mikrocontroller-Integration für intelligente Umweltkontrolle in intelligenten Gewächshäusern“ Internationales wissenschaftliche Zeitschrift . "Interpretation und Forschungen". Band 1 Ausgabe 6 (52) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8,2
17. Seungjik Lee . IoT-PraxistrainingWissenschaft und Innovation Internationale wissenschaftliche Zeitschrift. Band 4, Ausgabe ISN: 2181-3337, 05.05.2025
18. Kachkharov, M. Abdullayeva, N. Tolibova, N. Elbabos Tochter . Entwicklung eines Systems zur Beurteilung der Richtigkeit Aussprache von Wörtern in der usbekischen Sprache . Wissenschaftliche Zeitschrift „Science and Innovation International“, Band 4, Ausgabe 2, Februar 2025
19. Musayev M . M, Ochilov M . M, Kholmatov O . A, Narzullayev O . O Entwicklung eines Frage-Antwort-Systems basierend auf einem Vektorraummodell und Satzähnlichkeitsmaßen. Scientific Journal of Digital Transformation and Artificial Intelligence, Band 3, Ausgabe 1, Februar 2025. – S. 23–30
20. Musayev M . M, Ochilov M., Abdullaeva, M. Synthese der usbekischen Sprache basierend auf einer hybriden neuronalen Netzwerkarchitektur. Digitale Transformation und künstliche Intelligenz, 2(6), -S. 91–97. https://dtai.tsue.uz/index.php/dtai/article/view/v2i6_22
21. Musayev MM Ochilov M. Implementierung der maschinellen Übersetzung für die usbekische Sprache basierend auf Transformer-Modellen. Digitale Transformation und künstliche Intelligenz: Probleme, Innovationen und Trends 1. Internationale wissenschaftlich-praktische Konferenz, September 2024, Taschkent. -S. 450-457 (ausländischer wissenschaftlicher Artikel)
22. HN Zayniddinov AN Sharifbayev . Anwendung von Graph-Neuralnetzen und Ego-Modifikation mit Training und Verstärkung sowie Systemempfehlungen . „Descendants of Al-Farghani“, elektronische wissenschaftliche Zeitschrift der Ferghana-Niederlassung der TATU, benannt nach Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252. Band: 1 | Nummer: 3 | 05. 2024. Jg. 26-29
23. Qobilov SSH , Tillaboev A , Muminov E. N Konstruktion von Quadraturformeln auf Basis von Splines höherer Ordnung und deren vergleichende Analyse anhand konkreter Beispiele. Theoretische Aspekte bei der Bildung von Pädagogische Wissenschaften
24. MB Karimova Optimierung des Callcenter-Betriebs im Landesdienstleistungszentrum durch Anwendung von Methoden der Massendienstleistungstheorie. „Wissenschaft und Innovation“, internationale wissenschaftliche Zeitschrift, Band 4, Ausgabe 4. April 2025, ISSN: 2181-3337, 211-218.
25. Ochilov M , Kholmatov OA Fragen und Antworten auf Usbekisch T5 bei der Erstellung des Systems Anwendung des Modells Zeitschrift für Management und Zukunftstechnologien März 2025, Band 2, Ausgabe 1. -B. 17.25
26. Kokhorov M Algorithmus zur digitalen Verarbeitung seismischer Signale in verteilte Systeme Bulletin der TUIT: Management- und Kommunikationstechnologien. 2024 3(26)
27. Kuchkarov , M Zaynidinov N, Qabilov S.Sh. Modellierung hydrogeologischer Gebiete mit einer zweidimensionalen kubischen Spline-Funktion von Unabhängig von Knoten Journal of Industrial Engineering and Research (JIER) ISSN (Druck): Angewandt; ISSN (Online): Angewandt Jahrgang 14, Ausgabe 1; Juli 2024; 51-60 © TJPRC Pvt. Ltd.
28. Du . K Khasanov, K . E Shukurov, M . M Ochilov Signalfilterung bei Sprecheridentifizierungs- und -trennungsprozessen. "TATU News", wissenschaftliche, technische und informationsanalytische Zeitschrift der Taschkent University of Information Technologies, 2024, Nr. 4 (72) .
29. Jurayev B , Ochilov M. M, Kholmatov O . A, Narzullayev OO Wiederherstellung von Satzzeichen in usbekischen Texten basierend auf Transformatormodellen. Wissenschaftliche, technische, informative und analytische Zeitschrift der TUIT, 2024, Nr. 3 (71). -S. 69-81.
30. Qabilov Sirojiddin Sherkulovich, Muminov Elyor Normurodovich . Abschätzung des Fehlers lokaler Interpolations-Spline-Funktionen in der Klasse der w1[a1 b1]-Funktionen und Erstellung eines digitalen Verarbeitungsmodells geophysikalischer Signale. Die multidisziplinäre Zeitschrift für Wissenschaft und Technologie. Band 5, AUSGABE 6. 2025. S. 380–385.
31. Makhmudjanov Sarvar Ulugbekovich, Akbarov Navruz Jahongir oglu, Naimov Akhadjon Tojimirza oglu, Qobilov Sirojiddin Sherqulovich. Algorithmus zur Bestimmung von Eltern-Kind-Kombinationen bei der DNA-Analyse. Elektronische wissenschaftliche Zeitschrift "Al-Farghaniy Avlodlari" ISSN 2181-4252. Band: 1. Ausgabe: 2. 2025.
32. Zaynidinov Hakimjon, Bakhramov Sayfiddin, Kobilov Sirojiddin, Kuchkarov Muslimjon. Konstruktion von Spline-Funktionen höherer Ordnung, digitale Verarbeitung und Modellierung von Signalen und deren vergleichende Analyse. Bulletin der TUIT: Management- und Kommunikationstechnologien. ISSN:2181-1083 Nr. 4(37)2024.
33. Zaynidinov HN, Qobilov S.Sh. Die Bedeutung von Spline-Modellen bei der Wiederherstellung hydrogeologischer Daten und die Bewertung ihrer Wirksamkeit. Zeitschrift für Ingenieurwesen und Wirtschaft. November 2024. Ausgabe 4. (05.00.00. Beschluss des Präsidiums der JSC vom 28. August 2024 Nr. 360/5)
34. Qobilov Sirojiddin Sherqulovich. Numerische Modellierung hydrogeologischer Daten in Notex-Netzwerksegmenten unter Verwendung knotenunabhängiger Splines. Wissenschaftliche Zeitschrift „Entwicklung der Wissenschaft“. 2025/5 BAND 3. S. 347-357. (05.00.00. Beschluss des Präsidiums der OAK vom 12. Februar 2025 Nr. 367)
35. RVMullajonov, S.Sh.Qobilov, AMSobirov. Anwendung des in ungleichen Intervallen erstellten lokalen Interpolationsmodells mit kubischem Spline in der digitalen Signalverarbeitung. Internationales wissenschaftliches Magazin. „Novosti obrazovania: issledovanie v XXI veke“ Nr. 26(100), Ausgabe 2. November 2024.

Lehrbücher und Studienführer

1. Mahkamov B.Sh. , Zaynidinov X.N, Nurmurodov J.N „Grundlagen der künstlichen Intelligenz“, Universität für Informationstechnologien Taschkent, Lehrbuch – Taschkent, 2024, 264 S.
2. Zaynidinov​​​​​​​ ​253.
3. Zaynidinov X.N, Azimov B.R Lehrbuch zum Thema „Parallele Algorithmen in intellektuellen Systemen“. Taschkent. © Verlag «INNOVATSIYA-ZIYO». 2024. – 244 S. (244/122).
4. Azimov R.K, Mallayev O.U, Azimov B.R, Abdurakhmonov A.A Lehrbuch zum Thema „Suchen und Extrahieren von Informationen“. Taschkent. © Verlag «Metodist». 2024. – 304 S. (304/101.3).
5. Zaynidinov X.N, Kochkarov M.A, Qobilov S.Sh. „Intellektuelle Datenverarbeitung“, Taschkent Universität für Informationstechnologien, Lehrbuch – Taschkent, 2025, S. 120.
6. Zaynidinov
7. Azimov B.R, Azimova U.A, Ma'mirov X.X, Sharifbayev A.N Methodische Anweisungen zur Durchführung praktischer Übungen zum Thema "Internet der Dinge" - Taschkent University of Information Technologies, Taschkent, 2025
8. A Kochqarov , U.A Azimova , S.Sh Qobilov Methodische Richtlinien zur Durchführung eines individuellen Projekts für Studierende des Bachelorstudiengangs „Künstliche Intelligenz“. - Taschkent: TATU. 2024. - 64 S.
9. Zaynidinov H.N, Azimov B.R, Abdug'aniev M.M, Khuramov L.Ya., Gofurjanov M.R Methodische Anweisungen zur Durchführung des Laborarbeitskurses „Mechanismus mechatronischer Module und Roboter“ – Taschkent 2025, 72

ZERTIFIKATE UND PATENTE