Электронный каталог

32.973.202-018.2
Е 72
Ермеков , Н. Т.
    Введение в программирование на языке Python [Текст] : учебник / Н. Т. Ермеков , Б. Е. Таржибаева. - Алматы : ТОО "Лантар Трейд", 2020. - 202 с. - ISBN 9786017659301 : 5936.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.202-018.2

Рубрики: Программное обеспечение компьютерных сетей

Кл.слова (ненормированные):
программирование -- Python -- алгоритмизация -- понятие алгоритма -- исполнителя -- свойства алгоритма -- типы алгоритмов -- языки программирования -- элементы языка Python -- алгоритмы работы с величинами -- программирование линейных алгоритмов -- работа с файлами -- массивы -- словари в Python -- функции в Python -- процедуры в Python -- модули в Python -- пакеты в Python -- программирование графических объектов -- объектно-ориентированного программирования -- объекты -- классы -- инкапсуляция -- наследование -- полиморфизм
Аннотация: В книге вы получите базовые знания об алгоритмах, научитесь самостоятельно устанавливать среду программирования Python, узнаете о различных типах данных и начнете самостоятельно писать программы на языке Python, узнаете о возможностях Python при работе с графикой, научитесь работать с компонентами библиотеки tkinter, узнаете об объектно-ориентированном программировании.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Таржибаева, Б.Е.

Экземпляры всего: 10
чз2 (5), ау (5)
Свободны: чз2 (5), ау (5)

32.973.26-018.1(5Каз)
Б 42
Бекенова, А. С.
    Python бағдарламалау тілі [Текст] : оқу құралы / А. С. Бекенова. - Алматы : Альманахъ, 2019. - 119 б. - ISBN 9786013191645 : 4032.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.26-018.1(5Каз)

Рубрики: Языки программирования

Кл.слова (ненормированные):
Python бағдарламалау тілі -- қатынас операторлары -- IF операторлары -- Python бағдарламалау тіліндегі модульдер -- Python бағдарламалау тіліндегі жолдық әдістер -- Python бағдарламалау тіліндегі тізімдер -- Python бағдарламалау тіліндегі цикл операторлары -- Python бағдарламалау тіліндегі қосымша мәліметтер -- алгоритмдер -- Python бағдарламалау тілінде қателерді өңдеу -- файлдармен жұмыс -- Python-да обьектіге бағытталған бағдарламалау -- графиктік интерфейстер
Аннотация: Оқу құралында Python бағдарламалау тілінің негізгі принциптерін меңгеру: деректер құрылымы, кіші бағдарламалар, есептеулер жүргізу, шарттар, циклдер, қателерді іздеу және түзету, обьектіге бағытталған бағдарламалау, графиктік интерфейстері бар қосымшалар өңдеу қарастырылған.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 7
чз2 (2), ау (5)
Свободны: чз2 (2), ау (5)

74.263.2(5Каз)
М 92
Мұхамбетжанова, С. Т.
    Информатика [Текст] : жалпы білім беретін мектептің 9-сыныбына арналған оқулық / С. Т. Мұхамбетжанова, А. С. Тен, Н. Г. Голикова. - Алматы : Атамұра, 2019. - 160 б. - ISBN 9786013315799 : 2492.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 74.263.2(5Каз)

Рубрики: Методика преподавания информатики вычислительная техника

Кл.слова (ненормированные):
информатика -- 9 сынып -- ақпаратпен жұмыс жасау -- компьютер таңдаймыз -- деректер базасы -- python программалау -- желілік этикет -- мәліметтер қоры
Аннотация: Оқулықтың негізгі мақсаты - ақпараттық-коммуникациялық технологияларды игеруге ғана емес, сонымен қатар танымдық, шығармашылық қабілеттерін, дағдыларын, ақпаратпен жұмыс істеу және оларды тәжірибеде қолдану, оқушының алгоритмдік және логикалық ойлау қабілетін дамыту, ақпараттық мәдениетті қалыптастыру болып табылады.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Тен, А.С.
Голикова, Н.Г.

Экземпляры всего: 2
чз2 (2)
Свободны: чз2 (2)

74.263.2(5Каз)
М 92
Мухамбетжанова, С. Т.
    Информатика [Текст] : учебник для 9 кл. обшеобразоват. школы / С. Т. Мухамбетжанова, А. С. Тен, Н. Г. Голикова. - Алматы : Атамұра, 2019. - 160 с. - ISBN 9786013316086 : 2492.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 74.263.2(5Каз)

Рубрики: Методика преподавания информатики вычислительная техника

Кл.слова (ненормированные):
информатика -- 9 класс -- работа с информацией -- выбираем компьютер -- база данных -- программирование алгоритмов -- программирования Python -- 2d-игры
Аннотация: Учебник содержит много интересного, важного, дополняющего и расширяющего кругозор материала, а также приведены примеры решения типовых задач по изучаемой теме.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Тен, А.С.
Голикова, Н.Г.

Экземпляры всего: 2
чз2 (2)
Свободны: чз2 (2)

22.3 (5Каз)
Р 95
Рыстыгулова, В. Б.
    Физикадағы компьютерлік әдістер [Текст] : оқу құралы / В. Б. Рыстыгулова, Ж. М. Битибаева. - Алматы : Альманахъ, 2023. - 242 б. - ISBN 9786017686222 : 13328.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.3 (5Каз)

Рубрики: Физика

Кл.слова (ненормированные):
физикадағы компьютерлік әдістер -- python программалау -- алгоритм -- сызықтық алгоритм -- тармақталған алгоритм -- циклдік алгоритм -- бір өлшемді массив -- графикалық интерфейс -- кулон заңы -- электромагниттік индукция құбылысы -- анимация -- спектрлік анализ
Аннотация: Оқу құралында қарапайым алгоритмнен бастап физикалық процесті модельдеу әдістері қамтылған.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Битибаева, Ж.М.

Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)

22.12(5Каз)
К 93
Құралбаев, З.
    Негізгі есептеу алгоритмдері [Текст] : оқу құралы / З. Құралбаев. - Алматы : ЖШС "Лантар books", 2024. - 307 б. - ISBN 9786013615479 : 7764.96 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.12(5Каз)

Рубрики: Основания математики. Математическая логика

Кл.слова (ненормированные):
негізгі есептеу алгоритмдері -- python алгоритмдік тілі -- алгоритмдеу негіздері -- циклдық үдерістерді сипаттау -- тармақталған алгоритм -- программалау -- деректер құрылымы -- байланысты тізімдер -- стектер -- кезектер -- бір өлшемді массивтер -- екі өлшемді массивтер -- матрица -- кері матрицаны анықтау -- есептеу математикасы -- типтік алгоритмдер -- сандық есептеу әдістері -- алгебралық теңдеулер -- трансценденттік теңдеулер -- теңдеуді шешу -- ньютон әдісі -- сызықтық алгебралық теңдеулер -- жордан-гаусс әдісі -- крамер әдісі -- аппроксимациялау әдісі -- сызықтық аппроксимациялау -- квадраттық аппроксимациялау -- тіктөртбұрыштар әдісі -- трапециялар әдісі -- симпсон әдісі -- бірінші дәрежелі қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- екінші дәрежелі қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- сорттау әдістері -- ішкі сорттау әдістері -- тікелей сызықтық таңдау алгоритмі -- алмастыру арқылы сызықтық таңдау алгоритмі -- жұптық алмастыру әдісі -- стандартты алмастыру әдісі -- шелл сорттау әдісі -- графтар -- шектестік матрицасы -- инциденциялар матрицасы -- шектестік тізімдер -- доғалар массиві -- флойд-уоршелл алгоритмі -- дейкстра алгоритмі
Аннотация: Ұсынылып отырған оқу құралы типтік есептерді шешудің негізгі алгоритмдері мен олардың негізінде программалар құрастыруға байланысты мәліметтерге арналған. Мұнда алгоритмдердің қолданыстағы түрлері мен сипаттау тәсілдері, олардың қасиеттері, тиімділігі мен күрделілігі туралы ақпарат берілген.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)

32.973
К 14
Казагачев, В. Н.
    Компьютерная графика [Текст] : учебно-методическое пособие / В. Н. Казагачев. - Алматы : Alash Book, 2025. - 128 с. - ISBN 9786013831527 : 9000.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973

Рубрики: Компьютеры (Электронно-вычислительные машины)

Кл.слова (ненормированные):
компьютерная графика -- введение в компьютерную графику -- растровая графика -- векторная графика -- алгоритмы рисования графических примитивов -- цветовые модели -- работа с цветом -- основы 3D-графики -- основы рендеринга -- работа с текстурами -- освещение -- тени -- геометрические преобразования -- анимация в компьютерной графике -- алгоритмы сжатия изображений -- алгоритмы сжатия видео -- фотореалистичная графика -- трассировка лучей -- использование шейдеров -- GLSL -- HLSL -- разработка графических приложений и игр -- OpenGL -- Vulkan -- DirectX -- Blender -- Substance Painter -- Unity -- Unreal Engine -- C++ -- Python -- Adobe Photoshop -- AutoCAD
Аннотация: Курс «Компьютерная графика» охватывает фундаментальные и практические аспекты цифрового изображения, начиная от основ растровой и векторной графики до сложных методов 3D-моделирования, текстурирования и рендеринга. В рамках курса изучаются ключевые алгоритмы обработки графических данных, включая алгоритмы рисования примитивов, интерполяции движения, а также методы работы с текстурами, освещением и шейдерами. Рассматриваются современные технологии и инструменты, такие как OpenGL, Vulkan, DirectX, Blender, Substance Painter, Unity и Unreal Engine. Курс предназначен для студентов специальностей, связанных с вычислительной техникой, программированием и дизайном, а также для всех, кто хочет освоить современные инструменты компьютерной графики и применить их на практике.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (2)
Свободны: чз2 (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)