Электронный каталог

32.973.2(5Қаз)
М 42
Медетбаева, С. А.
    Бағдарламаларды өңдеудің құрал-жабдықтары (тәжірибелік жұмыстар) [Текст] : оқу құралы / С. А. Медетбаева, А. М. Муханова, Ж. Т. Айтуганова. - Алматы : Alash Book, 2025. - 288 б. - ISBN 9786013830766 : 11000.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.2(5Қаз)

Рубрики: Сандық компьютерлер (дискретті электронды есептеуіш машиналар)

   Цифровые компьютеры (электронно-вычислительные машины дискретного действия)

Кл.слова (ненормированные):
бағдарламаларды өңдеудің құрал-жабдықтары -- технологиялар -- даму кезеңдері -- жобалау әдістері -- даму процесінің кезеңдері -- даму процесінің элементтері -- қолданбаларды жасау құралдары -- ақпараттық жүйелерді жоспарлау технологиясы -- бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу технологиясы -- ақпараттық жүйелердің каноникалық жобалау -- ақпараттық жүйелерге функциялық талаптардың спецификациясы -- пәндік аймақтың моделдеу методологиялары -- пәндік аймақтың құрылымдық моделі -- bpwin әдісі -- мұрагерлік иерархиясы -- толық категория -- unified modeling language uml моделді унификациялау тілі -- bpwin 4.0 -- декомпозиция диаграммасын құру -- түйін ағаш диаграммаларын құру -- feo диаграммасын құру -- модельдердің бөлінуі -- модельдердің қосылуы -- idef3 диаграммасын құру -- сценарий құру -- құндық талдау -- activity based costing -- udp категориясын қолдану -- модельдердің ыдырауы -- бастапқы модельдің ыдыраған модельмен бірігуі -- жұмыстарды басқа модельге көшіру -- to-be моделін құру -- бизнес-процесстердің реинжинирингісі -- dfd диаграммасын құру -- off-page reference
Аннотация: Берген оқу құралы тәжірибелік жұмыстарды орындауға, жаңа ақпараттық технологияларды қолдана отырып, автоматтандырылған өндіріспен байланысқан ақпараттық проблемаларды өз бетімен шешуге және өңдеуге арналған. Бұл құралда функционалдық модельдеудің негізгі әдістемелеріне сүйеніп (IDEFO, IDEF3 и DFD) BPwin 4.O. Case-жабдығы көмегімен модельдер құрылған. Функционалдық модельдегі AS-IS (болған түрі) уақытша шектеу және TO-BE (қандай болу қажет) моделінің құрылуы, ақпараттар негізінде есеп құру принциптері, RPTwin есептеу нәтижесі генераторының қолдануы қарастырылған. Функционалдық модельдерді құру жұмыстары бірнеше жаттығудан тұрады.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Муханова, А.М.
Айтуганова, Ж.Т.

Экземпляры всего: 3
оқу залы 2 (3)
Свободны: оқу залы 2 (3)

84(5Қаз)
С 32
Сералин, М.
    Топжарған [Текст] : шығармалары / М. Сералин ; Құраст. Т. Әбдірахманов. - Алматы : [б. и.], 1985. - 168 б, суретті, портр. - Б. ц. - Текст : непосредственный.
ББК 84(5Қаз)

Рубрики: Көркем әдебиет

   Художественная литература

Кл.слова (ненормированные):
Мұхаметжан Сералин -- қазақ әдебиеті -- поэзия -- публицистика -- ағартушылық қызмет -- көркем әдебиет -- қазақ ақындары -- шығармалар жинағы -- Топжарған
Аннотация: Бұл жинаққа көрнекті қазақ демократ-ағартушысы, ақын әрі журналист Мұхаметжан Сералиннің таңдаулы шығармалары, аудармалары мен публицистикалық мақалалары енгізілген. Кітап автордың көп қырлы шығармашылығымен, оның ХХ ғасырдың басындағы қоғамдық-әлеуметтік көзқарастарымен танысуға мүмкіндік береді. Басылым иллюстрациялармен және портреттермен толықтырылған, бұл оны қазақ әдебиетінің тарихын зерттеудегі құнды дереккөзге айналдырады.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Әбдірахманов, Т. \ құраст.\

Экземпляры всего: 1
EFOND (1)
Свободны: EFOND (1)

34.4(5Қаз)
К 15
Қайранбаев, М.
    Машина үйрету [Текст] : оқулық. 3-кітап / М. Қайранбаев. - Алматы : "Лантар books" ЖШС, 2023. - 418 б. - ("Жасанды Интеллект инженері болу" сериясы). - ISBN 9786013614960 : 19660.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 34.4(5Қаз)

Рубрики: Жалпы машина жасау. Машинатану

   Общее машиностроение. Машиноведение

Кл.слова (ненормированные):
машина үйрету -- жасанды интеллект инженері болу -- машинаны үйретудің түрлері -- бақылау арқылы оқыту -- регрессиялық есеп -- классификациялық есеп -- бақылаусыз оқыту -- класстеризация -- сызықтық регрессия -- машинаны үйрету модельінің жалпы жағдайы -- баға функциясы -- градиенттік түсу -- код -- деректер генерациясы -- сызықтық алгебра -- матрица мен вектор -- матрицаларды қосу -- скальярға көбейту -- матрица мен вектор көбейтіндісі -- матрица мен матрицаны көбейту -- матрицаларды көбейтудегі қасиеттері -- кері матрица -- матрица транспозициясы -- бірнеше айнымалы сызықтық регрессия -- полиномиялды регрессия -- логистикалық регрессия -- классификация есебі -- шешім қабылдау аралығы -- бірнеше класстық классификатор -- регуляризация -- асыра сілтеп үйрету -- баға функциясына қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация коды -- логистикалық регрессия үшін регуляризация амалы -- нейрондық жүйелер -- сызықтық емес болжам функциясы -- жасанды нейрондық жүйелердің адам миымен қатынасы -- жасанды нейрондық жүйе -- жасанды нейрондық жүйедегі векторлық есептеу жолы -- сызықтық емес болжамды нейрондық жүйе арқылы жүргізу -- бірнеше класстық нейрондық жүйе -- нейрондық жүйедегі оқыту -- нейрондық жүйедегі баға функциясы -- артқа тарау алгоритмі -- градиенттік тексеру -- нейрондық жүйедегі параметрлерді кездейсоқ сандарға теңеу -- жасанды нейрондық жүйені оқыту үшін арналған бағдарлама -- нейрондық жүйенің толықтай алгоритмі -- машина үйретудегі кеңестер -- қателіктермен жұмыс істеу -- болжам модельіне баға беру -- машина үйрету модельдерін таңдау -- машина үйрету жүйесін құру -- теңеспеген ақпараттар жиынтығы -- тіреу векторының машиналары -- баға функциясын жетілдіру -- ядро функциясы 1 -- ядро функциясы 2 -- тіреу вектор машинасын қалай қолданамыз -- k жақын көршілер -- k жақын көршілер алгоритмі -- k жақын көршілер алгоритміндегі параметрлер -- шешім қабылдау ағашы -- кездейсоқ орман алгоритмі -- қарапайым байес -- байес теоремасы -- класстеризация есебі -- к-орта -- к-орта алгоритмі үшін баға функциясы -- центроидтардың бастапқы орны -- өлшемдікті қысқарту -- деректердің көлемін кішірейту -- деректер визуализациясы -- негізгі компонент анализі -- меншікті вектор есептеу жолы -- аномалияны анықтау -- гаусстық таралу -- аномалиялық құбылысты анықтау алгоритмі -- қасиеттерді таңдау -- көп айнымалы гаусстық таралу -- ұсыныс жүйелері -- бірлескен ұсыныс жүйесі -- орта нормализациясы -- үлкен деректермен жұмыс -- стохастикалық градиенттік түсу -- кіші топтық градиенттік түсу -- үйрету параллельизациясы -- оптикалық символды анықтау мысалы -- есеп берілгені -- жүгірмелі терезе -- деректерді жинау жолдары -- модель жұмысының өнімділігін арттыру
Аннотация: Бұл кiтаптың басты мақсаты — машинаны үйрету саласын оқырмандарға таныстыра келіп нөлдiк деңгейден халықаралық дәрежедегi Junior Machine Learning Engineer деңгейiне дейiнгі бiлiм беруді іске асыру. Өз тарапымыздан Junior Machine Learning Engineer деңгейін көздейтін тақырыптарды қарастырып, оларға толықтай түсінік беруге тырыстық. Әр тақырыптағы өз бiлiмдерiңiздi тексеру үшiн тест сұрақтар мен жаттығулар берiп отырдық. Бұл оқу құралында келесідей тақырыптар қамтылған: "Машинаны Үйретуге кіріспе", "Сызықтық Регрессия", "Логистикалық регрессия", "Нейрондық жүйелер", "Машинаны үйрету мен Машинаны үйрету жүйесiн құру кеңестері", "Тiреу векторының машиналары", "k Жақын Көршiлер", "Шешiм қабылдау ағашы", "Қарапайым Байес", "Класстеризация есебi", "Өлшемдiктi қысқарту", "Аномалияны анықтау", "Ұсыныс жүйелерi" және "Үлкен деректермен жұмыс". Әр тақырып үшiн Python тiлiнде код жазылып, сол тақырыпты теориялық түрде түсiнiп қана қоймай, сол кодты бiзбен бiрге жазып, практикалық тұрғыдан бiлiмдерiңiздi арттыра алуға қолайлы жағдай жасадық. Осылайша, өтілген әрбір тақырыпты толығырақ түсiну үшiн осы есептердi шығара отырып, тек теориялық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге практикалық тұрғыдан да түсiнік аласыздар.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 2 (2)
Свободны: оқу залы 2 (2)