О курсе
Мейрамханов Т.Ж. - Магистр,сеньор-лектор,
Саттыкова Б.Е.- Магистр, ассистент,
1.1 ЖАОК сипаттамасы
Пән сөйлеуді тану, машиналық аударма, кілтті талдау және мәтінді құру сияқты негізгі ұғымдар мен міндеттерді зерттеуге бағытталған. Деректерді тазарту және қалыпқа келтіру әдістері, үлгілерді тани алатын және деректерге негізделген шешімдер қабылдай алатын модельдер жасау үшін қолданылатын оқыту әдістеріне шолу. Студенттер даму процесін меңгереді, алгоритмдерді қолдана алады, сонымен қатар нақты мәселелерді шешу үшін қолданыстағы кітапханалар мен құралдарды қолдана алады
1.2 Оқудың міндеттері:
- ЖИ түсінігі, мүмкіндіктері және құрылымын түсіне отырып, жасанды интеллекттің
теориялық негіздерін, модельдерін және негізгі алгоритмдерін меңгереді;
- Машиналық оқыту, нейрондық желілер және интеллектуалды жүйелерді
бағдарламалық құралдар арқылы құру дағдыларын қалыптастады;
- ЖИ технологияларын нақты қолданбалы есептерді шешуге, талдауға және ғылыми
зерттеу жұмыстарында пайдаланады.
1.3 Оқу нәтижелері: Latent Allocation Dirichlet, conditional random fields, құрылымдық SVM, серверлік нейрондық желілерді қолданады. Python бағдарламалау тілін қолдана отырып, NLP бағдарламаларын әзірлейді және бағалайды.
1.5 Пререквизиттер. Жасанды интеллект жүйелері
1.6 Постреквизиттер. Терең Машиналық оқыту
1.7 5 кредит/45
1.8 Курстың күрделілік деңгейі: орташа
Программа курса
Материалы и тесты разделов открываются после записи на курс.
-
Модуль 1 6 элементов
-
Файл 1 дәріс
-
Гиперссылка 1-Видео дәріс
-
-
-
-
-
-
Модуль 2 6 элементов
-
-
-
-
-
-
-
-
Модуль 3 6 элементов
-
-
-
-
-
-
-
-
Модуль 4 6 элементов
-
-
-
-
-
-
-
-
Модуль 5 6 элементов
-
-
-
-
-
-
-
-
ЖАОК бойынша қорытынды бақылау 1 элемент
-
Тест Тест
-
Другие курсы направления
Компьютерная инженерия и автоматизацияФизика
Компьютерная инженерия и автоматизацияФизика и физические основы информационных технологий
Компьютерная инженерия и автоматизацияТеория принятия решений
Компьютерная инженерия и автоматизацияИнженерлік графика және 3D модельдеу