Электронный каталог

74.58(5Каз)
С 95
Сыздыков, А.
    AI-Sana создает экосистему будущего [Текст] / А. Сыздыков // Казахстанская правда. - 2026. - 2 сентября. - №165. - С. 5.
ББК 74.58(5Каз)

Рубрики: Высшее образование в Республике Казахстан

Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- AI-Sana -- высшее образование -- вузы Казахстана -- студенты -- молодые ученые -- цифровизация образования -- AI-компетенции -- AI-предпринимательство -- инновационные проекты -- стартапы -- образовательные технологии -- научные исследования -- цифровые платформы -- машинное обучение -- искусственный интеллект в образовании -- подготовка специалистов -- национальная AI-экосистема
Аннотация: Искусственный интеллект задает ритм для развития высшего образования
Держатели документа:
ЗКУ

80 (5Қаз)
Е 83
Есенжол, А.
    Елдік мұрат енші алатынына сенемін [Текст] / А. Есенжол // Egemen qazaqstan. - 2026. - 7 тамыз . - №147. - Б. . 10
ББК 80 (5Қаз)

Рубрики: жалпы филология ғылымдары

   филологические науки в целом

Кл.слова (ненормированные):
серікқали бәйменше бердіғалиұлы -- тауман амандосов -- бейімбет майлин -- темірғали нұртазин -- қазақ әдебиеті газеті -- ғайып қалам монографиялық еңбегі -- мұрагер -- дәнекер -- ақжүрек
Аннотация: Белгілі қаламгер, аудармашы, дипломат, филология ғылым­дарының докторы, профессор Серікқали Байменшенің шығар­машылығы жан-жақты. Әр еңбегі – толымды сөз айтуға тұрарлық. Әсіресе ғалымның бейімбеттануға қосқан үлесі – бір төбе. Сондықтан Серікқали Ердіғалиұлымен әңгімеміз бірден Биағаңнан басталды.
Держатели документа:
БҚУ

74.262.6
Т 40
Тилекова, Ж. Т.
    География сабақтарында урбанизация үрдісін оқытуда жасанды интеллект бағдарламаларын пайдалану [Текст] / Ж. Т. Тилекова, Г. Ж. Муратова // БҚУ хабаршысы. - 2026. - №2. - Б. 338-349
ББК 74.262.6

Рубрики: Географияны оқыту әдістемесі

Кл.слова (ненормированные):
урбанизация үрдісі -- жасанды интеллект -- дəстүрлі оқыту -- геокеңістіктік деректер -- оқыту əдістері -- ақпараттық технологиялар -- білім беру технологиялары -- тұрақты даму -- экологиялық тұрақтылық -- білім сапасы
Аннотация: Бұл мақалада жасанды интеллект бағдарламарын пайдалану арқылы урбанизация үрдісін оқытудың теориялық жəне тəжірибелік негіздері жан-жақты қарастырылады. Жасанды интеллект бағдарламары урбанизация үрдісін оқытуда білім беру жүйесін жетілдірудің қазіргі кездегі негізгі бағыты болып табылады. Сондықтанда, зерттеудің негізгі нысанасы - урбанизация тақырыбын игеруде жасанды интеллект құралдарын пайдаланудың тиімді жолдарын тұжырымдау жəне бұл инновациялық тəсілдің білім сапасын арттырудағы рөлін бағалау. Мақалада урбанизацияны ілгерілетудегі жасанды интеллекттің əртүрлі қосымшалары көрсетілген. Қала құрылысын жоспарлаудан бастап апаттарды басқаруға дейін жасанды интеллект технологиясы қалаларды жобалау мен басқаруда төңкеріс жасайды. Ақпараттарды талдауды, машиналық оқытуды жəне болжамды модельдеуді қолдана отырып, жасанды интеллект қала басшыларына негізделген шешімдер қабылдауға, ресурстарды пайдалануды оңтайландыруға жəне қала тұрғындарының өмір сүру сапасын жақсартуға көмектеседі. Яғни жасанды интеллекттің мүмкіндіктерін пайдалану арқылы қалалар тиімдірек, экологиялық таза жəне болашақтың сын-қатерлеріне дайын бола алады. Зерттеудің теориялық-əдіснамалық негізін жасанды интеллект технологияларының білім беру сапасын арттырудағы рөлін қарастыратын отандық жəне шетелдік ғалымдардың іргелі еңбектері құрайды. Мақаланы жазу барысында жасанды интеллект бағдарламалары жəне дəстүрлі оқыту үлгілері тəжірибелері салыстырылып, жан-жақты қарастырылды. Дегенменде, жасанды интеллект бағдарламаларын урбанизация үрдісін оқытуда қолдануда жасанды интеллектке қатысты барлық қауіптер мен тəуекелдерді ескеру қажет, өйткені олар білім беру жүйесіне теріс əсер етуі мүмкін.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Муратова, Г.Ж.

26.823(5Қаз)
Т 82
Тулегенов, Е. А.
    Географиялық нүктелерінің биіктігін болжауда машианлық оқыту əдістерін салыстыру [Текст] / Е. А. Тулегенов, Н. О. Мекебаев, Ж. А. Орынтаева // БҚУ хабаршысы. - 2026. - №2. - Б. 358-366
ББК 26.823(5Қаз)

Рубрики: Қазақстан геоморфологиясы

Кл.слова (ненормированные):
Географиялық нүктелер -- машиналық оқыту -- кеңістік -- алгоритм -- жер бедері -- нейрондық желі -- морфометриялық көрсеткіштер -- машиналық оқыту -- кеңістіктік деректер -- геокеңістіктік модельдеу
Аннотация: Бұл мақалада жер бедерлерінің морфометриялық (биіктігі) көрсеткіштерін болжау барысында қазіргі таңдағы өзекті мəселелері жүйелі түрде талданады. Онда машиналық оқыту алгоритмдерімен географиялық ақпараттық жүйелер интграциялау негізделеді. Қазіргі уақытта ҚР аумағының дерекқорын құруда релефтің сандық модельін əзірлеу маңызды мəселелердің бірі. Осы мəселе Қазақстан аумағының геоморфологиялық жағдайының сан алуандығымен жəне күрделілігімен тікелей тəуелді. Тянь – Шань таулары мен Алтай тауының биік таулы белдеулерінен бастап Каспий маңы ойпатының депрециялық алаптарының ҚР геоморфологиялық əртүрлілігі кез-келген математикалық модельдің тиімділігін тексеру верификациялық міндет жүктейді. Зерттеуіміздің нəтижелері дəстүрлі əдістерге қарағанда жасанды интеллект əдістері (машиналық оқыту) 25-36 % жоғары дəлдік көрсетті. Біз жүргізген зерттеумізде модельдерді салырсытруда Random Forest əдісі нəтиже көрсетті. Ол деректерді өңдеуде тұрақтылық көрсеткіштеріне ие болды. Осы модельдің ерекшелігі жер бедерінің өзгерістерін сипаттап, олардың олардың ауытқуларын бейнелеуге мүмкіндік берді.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Мекебаев, Н.О.
Орынтаева, Ж.А.

78
В 22
Вахрушев, М. В.
    Что такое датасет и зачем он нужен в библиотеке [Текст] / М. В. Вахрушев, М. В. Гончаров, К. А. Колосов // Научные и технические библиотеки. - 2026. - №7. - С. 66-80
ББК 78

Рубрики: Библиотечное дело

Кл.слова (ненормированные):
датасет -- альтметрики -- библиографическое описание
Аннотация: В представленной статье рассматривается концепция датасетов, предназначенных для задач машинного обучения алгоритмов/моделей синтетических нейронных сетей, то есть моделей искусственного интеллекта. В Российской Федерации реализуется Стратегия развития информационного общества на 2017–2030 гг., цель которой формирование в стране общества знаний. Современные библиотеки уже аккумулируют, сохраняют и распространяют существующие знания, а в рамках работы с датасетами выступают провайдерами концепции этой стратегии. Датасет можно определить как структурированный набор данных, в котором они организованы для решения тех или иных задач, к тому же структура датасета, в свою очередь, конструктивно зависима от типа, характера и формализованности первичных данных. Для обоснования этого утверждения и подготовлена настоящая статья. В тексте приводятся две базовые технологические модели формирования датасета (набора данных на основе текстового корпуса).
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Гончаров, М.В.
Колосов, К.А.