Электронный каталог

85.31
А 13
Әбдікәрімов, Ә.
    Музыка теориясының негіздері [Текст] : оқулық / Ә. Әбдікәрімов. - Алматы : [б. и.], 2012. - 184 б. - ISBN 9786012173284 : 1116.00 тг.
ББК 85.31

Рубрики: Музыка

Кл.слова (ненормированные):
музыка -- дыбыс -- нота -- өлшем -- ырғақ -- метр -- ритм -- интервал -- лад -- диатоника -- аккорд -- хроматизм -- транспозиция -- әуен -- мелизм
Аннотация: Бұл оқулықта пәнге тиісті теориялық мағлұматтардың бәрі қамтылған.
Держатели документа:
БҚМУ
Экземпляры всего: 20
чз4 (2), ау (18)
Свободны: чз4 (2), ау (18)

74.268.53
С 89
Сүлейменова, Р.
    Музыка пәнін оқыту әдістемесі (Бастауыш сыныптарға арналған) [Текст] : оқу-әдістемелік құрал / Р. Сүлейменова, Г. Ғ. Жұмалиева. - 2-бас. - Астана : [б. и.], 2012. - 232 б. - (Кәсіптік білім). - ISBN 9786012925449 : 800.00 тг.
ББК 74.268.53

Рубрики: Методика преподавания музыки и пения

Кл.слова (ненормированные):
музыка -- оқыту -- әдістеме -- бастауыш сынып -- дыбыс -- нота -- метр -- ырғақ -- интервал -- саз -- үндестілік -- транспозиция -- динамика -- хор -- ән
Аннотация: Оқу-әдістемелік құрал екі бөлімнен тұрады. Бірінші бөлімде музыка сауаты, музыка әдебиеті туралы мағлұматтар берілген. Екінші бөлімде музыкалық білім берудің әдіс-тәсілдері, сыныптан тыс музыкалық жұмыстарды ұйымдастырудың мақсаты мен міндеттері, музыка пәнінің басқа пәндермен байланысы және мұғалімге қойылатын талаптар қарастырылады.
Держатели документа:
БҚМУ
Доп.точки доступа:
Жұмалиева, Г.Ғ.

Экземпляры всего: 2
чз8 (2)
Свободны: чз8 (2)

85.315.3
М 52
Мергалиев, Д. М.
    Освоение игры на аккордеоне [Текст] : учебное пособие / Д. М. Мергалиев. - Алматы : Эпиграф, 2021. - 92 с. - ISBN 9786013106618 : 7064.88 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 85.315.3

Рубрики: Музыкальные инструменты. Инструментоведение

Кл.слова (ненормированные):
аккордеон -- свойства звукоизвлечения -- навыки игры по слуху -- работа над произведением -- концертная деятельность -- музыкальный инструмент -- музыкальное образование -- аккомпанемент -- акцент -- альтерация -- ансамбль -- аппликатура -- арпеджио -- артикуляция -- артист -- атональная музыка -- басовый ключ -- баян -- бекар -- бельканто -- бемоль -- бенефис -- вибрация -- гамма -- джаз -- жанр -- импровизация -- инвенция -- интерпретация -- исполнитель -- каданс -- каприс -- композитор -- композиция -- мелодия -- лауреат -- музыка -- музыкальное воспитание -- музыкальные конкурсы -- музыкант -- ноктюрн -- нотный стан -- обработка -- пассаж -- позиция -- попурри -- предложение -- пульт -- пьеса -- репертуар -- рефрен -- рондо -- тембр -- транскрипция -- транспозиция -- тремоло -- унисон -- филармония -- шоу-бизнес -- штрих -- эпизод -- эпилог -- этнография -- этюд -- юмореска
Аннотация: В пособии рассматривается специфика инструмента, даются методические рекомендации по освоению основных исполнительских приемов и навыков, содержатся сведения по истории аккордеона.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 5
чз4 (5)
Свободны: чз4 (5)

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)