Электронный каталог

65.052(5Каз)
Б 27

    Басқару есебі : оқу құралы / Айтанаева А.К. [и др.]. - Алматы : Экономика, 2009. - 304 б. - ISBN 9786012250954 : 1170.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 65.052(5Каз)

Рубрики: Организация бухгалтерского учета на предприятии

Кл.слова (ненормированные):
Есеп -- ақпарат -- өндіріс шығындарының есебі -- басқару есебінің негіздері -- өндірістік есеп, оның басқарудағы орны -- шығындар туралы жалпы түсінік және олардың классификациясы -- үстеме шығындардың есебі -- өндірістегі ақаулардың есебі -- зиянсыздықты талдау -- шешім қабылдаудағы релеванттық шығындар
Аннотация: Оқу құралында ҚР бухгалтерлік есеп жүйесінің халықаралық стандарттарға бейімделу жағдайында басқару есебі қарастырылады.
Держатели документа:
БҚМУ
Доп.точки доступа:
Ержанов, А.К.
Айтанаева, Ә.К.
Жұманова, Г.Ш.
Иматаева , Ә.Е.

Экземпляры всего: 13
чз3 (1), чз2 (3), чз5 (9)
Свободны: чз3 (1), чз2 (3), чз5 (9)

74.04 (5Каз)
А 50
Әлқожаева, Н. С.
    Педагогикалық менеджмент [Текст] : оқу құралы. 2-басылым / Н. С. Әлқожаева, Қ. Б. Жұмабекова. - Алматы : Қазақ университеті, 2018. - 132 б. - ISBN 9786010432512 : 1860.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 74.04 (5Каз)

Рубрики: Организация образования

Кл.слова (ненормированные):
педагогикалық менеджмент -- мектеп менеджері -- педагогикалық басқару -- диагностика -- басқару философиясы -- білім беру процесі -- корпоративтік имидж -- команда құру -- педагогикалық мониторинг -- шешім қабылдау процесі
Аннотация: Бұл оқу құралы педагогика және психология, әлеуметтік педагогика және өзін-өзі тану мамандықтарына арналған.
Держатели документа:
БҚМУ

Доп.точки доступа:
Жұмабекова, Қ.Б.

Экземпляры всего: 20
чз4 (6), чз1 (4), ау (10)
Свободны: чз4 (6), чз1 (4), ау (9)

74.00(5Каз)
К 82

    Критериалды бағалау технологиясы [Текст] : оқу құралы / А. М. Кемешова, З. А. Кошанова, А. Т. Жунусова, А. Т. Себепова. - Астана : Профи Полиграф, 2018. - 115 б. - ISBN 9786013335254 : 2000.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 74.00(5Каз)

Рубрики: Общая педагогика

Кл.слова (ненормированные):
критериалды бағалау технологиясы -- бағалау түсінігі -- қалыптастырушы бағалау -- жиынтық бағалау -- тоқсандық жиынтық бағалау -- баға қою механизмі -- тоқсандық баға қою -- жылдық баға қою -- ақпарат жинау -- талдау -- шешім қабылдау -- критерй -- бағалау стандарттары -- бағалау құрылымы -- бағалау үдерісі
Аннотация: Оқу құралына критериалды бағалау технологиясы бойынша теориялық ақпарат, оқу үдерісін ұйымдастыруда критериалды бағалау технологиясын қолдану әдіс-тәсілдері, қалыптастырушы бағалаудың техникалары, нәтижеге жету жолдары, тиімді кері байланыс орнату түрлері және студенттерге тапсырмалар жиынтығы мен тестілеу сұрақтары енгізілген.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Кемешова, А.М.
Кошанова, З.А.
Жунусова, А.Т.
Себепова, А.Т.

Экземпляры всего: 4
чз1 (2), чз4 (2)
Свободны: чз1 (2), чз4 (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)