Электронный каталог

74.26(5Каз)
М 90

    Мұғалім тәжірибесіндегі іс-әрекеттегі зерттеу [Текст] = Исследование в действии в практике учителя : әдістемелік нұсқаулық / Г. Я. Қазығұлова, А. М. Елікбаева, Б. Т. Арынов [и др.]. - Астана : "Назарбаев Зияткерлік мектептері" ДББҰ "Педагогикалық шеберлік орталығы", 2018. - 64 б. - ISBN 9786013285368 : 2000.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 74.26(5Каз)

Рубрики: Методика преподавания учебных предметов в общеобразовательной школе

Кл.слова (ненормированные):
мұғалім тәжірибесіндегі іс-әрекет -- рефлексиялық практик мамандары -- деректерді жинау
Аннотация: Әдістемелік нұсқаулық мектеп мұғалімдеріне сыныпта немесе мектеп көлемінде іс-әрекеттегі зерттеуді басқаруға, жоспарлауға және іске асыруға қатысты көмек және бағыт-бағдар ұсынады. Әдістемелік нұсқаулықта практик мамандар іске асырған "Кеңейтілген аймақтық іс-әрекеттегі зерттеу" үдерісі және бірлескен іс-әрекеттегі зерттеу жүргізудің тиімді жолдары қамтылған.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Қазығұлова, Г.Я.
Елікбаева, А.М.
Арынов, Б.Т.
Нұрханова, Л.С.
Жаңабаева, Ж.Е.

Экземпляры всего: 1
чз1 (1)
Свободны: чз1 (1)

67.52(5Каз)
И 86
Искаков, К. Д.
    Цифрлық криминалистика [Текст] : оқу-тәжірибелік құрал / К. Д. Искаков, П. Ж. Тулеуов. - Алматы : ADAL KITAP, 2025. - 221 б. - ISBN 9786013841915 : 9800.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 67.52(5Каз)

Рубрики: Криминалистика

Кл.слова (ненормированные):
цифрлық криминалистика -- цифрлық қылмыстарды тергеу -- цифрлық дәлелдемелер -- халықаралық стандарттар -- нормативтік-құқықтық база -- цифрлық дәлелдемелерді жинаудың құралдары -- деректерді жинаудың аппараттық құралдары -- деректерді жинаудың бағдарламалық құралдары -- оперативті жадыны талдау -- қашықтан жадыны таңдау -- мобильді құрылғылардан деректерді алу әдістері -- бұлттық қызметтер -- қашықтағы серверлер -- өшірілген деректерді қалпына келтіру -- шифрланған деректерді қалпына келтіру -- сандық дәлелдемелерді талдау -- файлдық жүйелерді сот-криминалистикалық талдау -- желілік трафикті талдау -- оқиғалар журналдарын талдау -- зиянды бағдарламалық қамтамасыз етуді тергеу -- компьютерлік қылмыстарды тергеу -- киберқылмыстар -- веб-ресурстар -- дерекқорларға жасалған шабуылдарды зерттеу -- жасанды интеллектіні қолдану -- документтеу -- тергеу нәтижелерін ұсыну -- есептілік форматы -- ресімдеуге қойылатын талаптар -- эксперттің қорытындысын дайындау -- цифрлық дәлелдемелерді сотта ұсыну -- практикалық жағдайлар -- сәтті тергеулер -- магистратура -- докторантура
Аннотация: Оқу-тәжірибелік құралы ішкі істер органдары жүйесінің оқу орындарының курсанттарына, заң факультеттерінің студенттеріне, магистранттар мен докторанттарға, сондай-ақ Қазақстан Республикасы құқық қорғау органдарының тәжірибелі қызметкерлеріне арналған. Бұл құрал цифрлық криминалистика саласындағы ең қарқынды дамып келе жатқан бағыттардың біріне арналған өзекті және мазмұнды еңбек болып табылады.
Держатели документа:
БҚУ

Доп.точки доступа:
Тулеуов, П.Ж.

Экземпляры всего: 2
чз3 (2)
Свободны: чз3 (2)

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)