База данных: Электронная библиотека
Страница 1, Результатов: 3
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
37.89
С 89
Султанова, К. С.
Кеңсе жабдықтары [Текст] : оқу-әдістемелік құрал / К. С. Султанова. - Алматы : [б. и.], 2022. - 45 б. - ISBN 978-601-7680-24-4 : Б. ц. - Текст : непосредственный.
ББК 37.89
Рубрики: Полиграфические методы размножения проектно-конструкторской и другой технической документации
Кл.слова (ненормированные):
Кеңсе жабдықтары -- Құжат -- Құжаттарды тасымалдау -- Құжаттарды өңдеу -- Жедел полиграфия құралдары -- Әкімшілік басқару жүйелері
Аннотация: Бұл оқу-әдістемелік құралда барлық мекемелерде қажетті кеңсе жабдықтарының түрлеріне сипатта- ма берілді және олардың қолдану аясы кеңінен сипатталды. Оқу-әдісте- мелік құрал кіріспеден және оқу бағдарламасына сәйкес тақырыптардан тұрады. Сонымен қатар орындалатын тәжірибе жұмысының тақырыпта- ры да бағдарлама бойынша өткен тақырыптарға сәйкес құрастырылды. Кіріспеде кеңсе жабдықтарының түрлеріне сараптама беріп жазылған. Сонымен қатар барлық мекемелерде, кəсіпорындар мен ұйымдарда іс қағаздарын жүргізуді ұйымдастыру кезінде немесе кеңсе жұмыстарын ұйымдастыруда әр түрлі техникалардың қолданылатыны қарастырыл- ды. Офистік техникалардың жіктелуі, олар сақтау, тасымалдау, көшіру, өңдеу, көбейту құралдарына жіктеліп, жұмыстар осы құралдар арқылы жүзеге асатыны туралы мағлұмат жазылған. Бөлімдер аяқталғаннан кейін орындалатын тәжірибе жұмысының тақырыптары да берілген. Оқу-әдістемелік құрал – өте қажет, қолдануға ыңғайлы құрал. Өйткені бұл, оқу-әдістемелік құралда «Кеңсе жабдықтары» пәніне арналған оқу бағдарламасына сәйкес барлық тақырыптар қамтылған.
Экземпляры всего: 1
ЭБ (1)
Свободны: ЭБ (1)
С 89
Султанова, К. С.
Кеңсе жабдықтары [Текст] : оқу-әдістемелік құрал / К. С. Султанова. - Алматы : [б. и.], 2022. - 45 б. - ISBN 978-601-7680-24-4 : Б. ц. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Полиграфические методы размножения проектно-конструкторской и другой технической документации
Кл.слова (ненормированные):
Кеңсе жабдықтары -- Құжат -- Құжаттарды тасымалдау -- Құжаттарды өңдеу -- Жедел полиграфия құралдары -- Әкімшілік басқару жүйелері
Аннотация: Бұл оқу-әдістемелік құралда барлық мекемелерде қажетті кеңсе жабдықтарының түрлеріне сипатта- ма берілді және олардың қолдану аясы кеңінен сипатталды. Оқу-әдісте- мелік құрал кіріспеден және оқу бағдарламасына сәйкес тақырыптардан тұрады. Сонымен қатар орындалатын тәжірибе жұмысының тақырыпта- ры да бағдарлама бойынша өткен тақырыптарға сәйкес құрастырылды. Кіріспеде кеңсе жабдықтарының түрлеріне сараптама беріп жазылған. Сонымен қатар барлық мекемелерде, кəсіпорындар мен ұйымдарда іс қағаздарын жүргізуді ұйымдастыру кезінде немесе кеңсе жұмыстарын ұйымдастыруда әр түрлі техникалардың қолданылатыны қарастырыл- ды. Офистік техникалардың жіктелуі, олар сақтау, тасымалдау, көшіру, өңдеу, көбейту құралдарына жіктеліп, жұмыстар осы құралдар арқылы жүзеге асатыны туралы мағлұмат жазылған. Бөлімдер аяқталғаннан кейін орындалатын тәжірибе жұмысының тақырыптары да берілген. Оқу-әдістемелік құрал – өте қажет, қолдануға ыңғайлы құрал. Өйткені бұл, оқу-әдістемелік құралда «Кеңсе жабдықтары» пәніне арналған оқу бағдарламасына сәйкес барлық тақырыптар қамтылған.
Экземпляры всего: 1
ЭБ (1)
Свободны: ЭБ (1)
2.
Файл для загрузки:
Кенжебекова Р.И. Бастауыш сыныптагы кызыкты 2021.pdf
Подробнее
22.1(5Каз)
К 35
Кенжебекова, Р. И.
Бастауыш сыныптағы қызықты математикалық тапсырмалар [Текст] : оқу құралы / Р. И. Кенжебекова, Қ. Молдабек. - Алматы : Эпиграф, 2021. - 168 б. - ISBN 9786013424638 : 7502.88 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.1(5Каз)
Рубрики: Математика
Кл.слова (ненормированные):
бастауыш сынып -- қызықты математика -- қарапайым түсініктер -- толық ондықтар -- жүз -- бақылау жұмыстары -- бірліктер -- ондықтар -- кестелік көбейту -- кестелік бөлу -- кенгуру тест тапсырмалары -- жазбаша көбейту -- жазбаша бөлу -- сандарға қолданатын амалдар -- шамаларға қолданатын амалдар -- нөлмен аяқталатын көбейту -- нөлмен аяқталатын бөлу -- математика
Аннотация: Оқу құралында бастауыш сыныптағы қызықты математикалық тапсырмалар қарастырылған.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Молдабек, Қ.
Экземпляры всего: 5
чз4 (5)
Свободны: чз4 (5)
К 35
Кенжебекова, Р. И.
Бастауыш сыныптағы қызықты математикалық тапсырмалар [Текст] : оқу құралы / Р. И. Кенжебекова, Қ. Молдабек. - Алматы : Эпиграф, 2021. - 168 б. - ISBN 9786013424638 : 7502.88 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Математика
Кл.слова (ненормированные):
бастауыш сынып -- қызықты математика -- қарапайым түсініктер -- толық ондықтар -- жүз -- бақылау жұмыстары -- бірліктер -- ондықтар -- кестелік көбейту -- кестелік бөлу -- кенгуру тест тапсырмалары -- жазбаша көбейту -- жазбаша бөлу -- сандарға қолданатын амалдар -- шамаларға қолданатын амалдар -- нөлмен аяқталатын көбейту -- нөлмен аяқталатын бөлу -- математика
Аннотация: Оқу құралында бастауыш сыныптағы қызықты математикалық тапсырмалар қарастырылған.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Молдабек, Қ.
Экземпляры всего: 5
чз4 (5)
Свободны: чз4 (5)
3.
Подробнее
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)
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.
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)
Страница 1, Результатов: 3