Minor «Жасанды интеллекттің негіздері»
Курс студенттердің жасанды интеллект туралы базалық түсініктерін және оны қолданудың заманауи әдістерін қалыптастыруға арналған. Пәндерді оқу барысында интеллектуалды жүйелерді құрудың негізгі принциптері, деректермен жұмыс істеу әдістері және машиналық оқытудың базалық алгоритмдері қарастырылады. Бағдарламаны меңгеру студенттерге ЖИ технологияларының жұмыс істеу ерекшеліктерін түсінуге және оларды түрлі қызмет салаларындағы типтік практикалық міндеттерді шешу үшін қолдануға мүмкіндік береді.
Мақсаты | Қалыптасатын негізгі құзіреттер | Оқыту нәтижелері |
Оқытушыларды жасанды интеллекттің негіздерімен, заманауи әдістері мен құралдарымен, машиналық оқыту алгоритмдерімен, нейрондық желілермен, сондай-ақ оларды деректерді талдау және түрлі қызмет салаларындағы кәсіби міндеттерді шешу мүмкіндіктерімен таныстыру. |
| • Жасанды интеллект пен машиналық оқытудың не екенін және олардың қарапайым мысалдарда қалай жұмыс істейтінін түсіну. • Қарапайым бағдарламалар жаза білу және оларды тапсырмаларды шешу үшін қолдана білу. • NumPy, Pandas, Scikit-learn сияқты танымал кітапханаларды деректермен жұмыс істеу және қарапайым модельдер құру үшін пайдалану. • Деректерді талдаудың және визуализациялаудың негізгі әдістерін меңгеру. • Әртүрлі алгоритмдердің бір-бірінен қалай ерекшеленетінін түсіну және берілген тапсырмаға ең қолайлысын таңдау. • Машиналық оқытудың базалық модельдері мен нейрондық желілерді шағын нақты міндеттерді шешу үшін қолдану. • Модельдердің сапасын тексеру және олардың қаншалықты жақсы жұмыс істейтінін бағалау. |
№ | Minor курстары | Сипаттамасы |
Жасанды интеллекттің іргелі негіздері | Пән жасанды интеллекттің фундаменталды принциптерін және ЖИ модельдерімен жұмыс істеу үшін қажетті негізгі әдістерді: матрицалармен және сызықтық түрлендірулермен жұмыс, туындылар мен градиенттер, ықтималдық және статистикалық тәсілдер, сондай-ақ оңтайландыру әдістерін зерттейді. Ол деректерді талдау, болжау және практикалық тапсырмаларды шешу үшін машиналық оқыту және нейрондық желілер модельдерін түсіну, құру және қолдану негізін береді. | |
Деректерді талдау құралдары мен әдістері | Пән студенттерде жасанды интеллект мәселелерінде қолданылатын деректерді талдау бойынша негізгі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыруға бағытталған. Курс деректерді жинау, тазалау, түрлендіру және визуализациялау әдістерін зерттеуді қамтиды, сондай-ақ Seaborn, NumPy, Pandas, Scikit-learn және Matplotlib сияқты қазіргі заманғы құралдарды қолдануды және есептеу эксперименттерін ұйымдастыру үшін Google Colab платформасында жұмыс істеуді үйретеді. | |
Машиналық оқыту және нейрондық желілерге кіріспе | Пән негізгі оқу түрлерін (қадағаланатын, қадағаланбайтын, күшейтумен оқыту), регрессия, классификация және кластеризация әдістерін, машиналық оқыту алгоритмдерін (шешім ағаштары, kNN, SVM), сондай-ақ базалық нейрондық желілер мен терең оқытудың негіздерін зерттейді. Ол ЖИ модельдері қалай құрылады және оларды деректерді талдау, болжау, суреттер мен мәтіндермен жұмыс істеу үшін қалай қолдануға болатынын түсінуге көмектеседі. |