7M06102 Machine Learning & Data Science в Satbayev University

Пәндер

• Information retrival and Information extaraction

  Бұл курстың мақсаты магистранттарға әртүрлі деректер көздерінен ақпаратты іздеу, сүзу және алу саласында теориялық білім мен практикалық дағдыларды беру болып табылады. Мазмұны: Мәтіндік, мультимедиялық және құрылымдық деректердегі ақпаратты тиімді іздеудің әдістері мен үлгілерін зерттеу. Веб-беттер, құжаттар, суреттер және бейнелер сияқты әртүрлі көздерден құрылымдық деректерді автоматты түрде алу алгоритмдері мен әдістерін зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Big Data processing and applications

  Пәннің мақсаты – үлкен деректерді сақтау, түрлендіру және аналитикалық өңдеу технологияларын ұйымдастыру және принциптерін меңгеру және практикалық дағдыларды алу. Пән үлкен деректер технологияларын қолданудың және үлкен деректерді өңдеуге арналған қосымшаларды әзірлеудің теориялық және практикалық аспектілерін зерттейді. Дәріс курсы үлкен деректерді өңдеу және сақтау үшін инфрақұрылымдық шешімдерді дамыту тенденцияларын қарастырады. Практикалық жаттығулар үлкен деректерді өңдеуге арналған қосымшаларды әзірлеуді қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Жүйе мен желіні басқару

  Бұл курстың мақсаты магистранттарға сенімділік, қауіпсіздік және операциялық тиімділік бойынша заманауи талаптарды ескере отырып, ақпараттық жүйелер мен компьютерлік желілерді әкімшілендіру бойынша терең білім мен тәжірибелік дағдыларды беру болып табылады. Мазмұны: Курс операциялық жүйені басқарудың озық әдістерін (Windows, Linux), оның ішінде конфигурацияны, мониторингті және қауіпсіздікті терең зерттеуді қамтиды. Магистранттар сонымен қатар желілік архитектураны, құрылғыларды басқаруды, маршруттауды, сегменттеуді және қауіпсіздікті қоса алғанда, компьютерлік желіні басқарудың күрделі аспектілерін үйренеді. Курс сонымен қатар бұлттық технологияларды, виртуализацияны және деректердің сақтық көшірмесін жасау әдістерін қамтиды. Практикалық сабақтар жүйелер мен желілерді басқарудың нақты мәселелерін шешуге, сондай-ақ ұйымның ақпараттық инфрақұрылымының тиімді жұмысын қамтамасыз ету стратегияларын әзірлеуге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• NLP негіздері

  Курстың мақсаты – магистранттарды табиғи тіл шеңберінде компьютерлер арқылы мәтінді талдаудың негізгі принциптерімен және әдістерімен таныстыру. Мазмұны: Токенизация, лемматизация, талдау, сезімді анықтау, атаулы нысанды шығару және машиналық аударма сияқты мәтінді автоматты түрде түсіну және өңдеудің әртүрлі алгоритмдері мен әдістерін зерттеу. Практикалық тапсырмалар мәтіндердің сезімдік талдауы, ақпаратты автоматты түрде алу және машиналық аударма сияқты нақты мәселелерді шешу үшін NLP үлгілерін әзірлеуге және енгізуге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Кәсіби ағылшын тілін ілгері деңгейде меңгеру (тілдік емес бағыттар үшін). Ғылыми стильдің грамматикалық сипаттамаларын оның ауызша және жазбаша формаларында зерттеу. Білім беру бағдарламасы бойынша монолог және диалог түрінде кәсіби ауызша қарым-қатынас. Зерттеу нәтижелерін есептер, рефераттар, жарияланымдар және көпшілік талқылаулар түрінде көрсете білу; ғылыми зерттеулердің нәтижелерін шет тілінде түсіндіре және ұсына білу.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Қолданбалы Машиналық оқыту және терең оқыту

  Курстың негізгі мақсаты магистранттарға шынайы өмірлік мәселелерді шешуде машиналық оқыту (ML) және терең оқыту (DL) үлгілерін әзірлеу, енгізу және оңтайландыру бойынша терең теориялық білім мен практикалық дағдыларды беру болып табылады. Курс бизнес, денсаулық сақтау, қаржы және ғылым сияқты әртүрлі салаларда заманауи ML және DL әдістерін тиімді қолдана алатын мамандарды дайындауға бағытталған. Курстың мазмұны: Машиналық оқыту негіздерін үйрену; терең оқыту және нейрондық желілер; деректерді жинау, өңдеу және талдау; MO және GO үлгілерін әзірлеу және енгізу; үлгілерді бағалау және жетілдіру; ML және GO әзірлеуге арналған құралдар мен платформалар; MO және GO әртүрлі салаларда қолданылуы.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Advanced Python

  Курстың мақсаты абстрактілі базалық сыныптарға және әртүрлі кітапханаларды құруға арналған әзірлеуші құралдарына назар аудара отырып, Python тілінде объектілі-бағытталған бағдарламалау негіздерін меңгеру болып табылады. Мазмұны: Python тілінде объектілі-бағытталған бағдарламалау (OOP) принциптері, дерексіз базалық класстармен, контейнерлермен, алгоритмдермен және деректерді тиімді өңдеу үшін итераторлармен жұмыс. Файлдық жүйемен және деректер пішімдерімен (XML, JSON, YAML) манипуляциялар. RESTful API арқылы веб-қызметтермен өзара әрекеттесу және соңғы нүктелермен жұмыс істеу.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• IT жобаларды басқару

  Курстың негізгі мақсаты магистранттарға АТ жобаларын тиімді жоспарлау, енгізу және аяқтау үшін қажетті білім мен дағдыларды беру болып табылады. Курста қарастырылатын мәселелер: кәсіпорын архитектурасы және оны басқару; корпоративтік басқару тұжырымдамалары, әдістемелері және стандарттары; ақпараттық технологияларды басқару әдістемелері мен стандарттары; ақпараттық менеджменттің даму тенденциялары мен перспективалары. Пәнді меңгеру нәтижесінде магистранттар IT жобаларында басқару әдістемесін қолдана алады.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеулер мен инновациялар әдістемесі

  Курсты меңгерудің мақсаты – магистранттың ғылыми-зерттеу іс-әрекетін жүргізу дағдыларын қалыптастыру. Пәннің мазмұны зерттеу бағытын анықтау мәселелерін қамтиды; зерттеудің мақсаттары мен міндеттері; ғылыми басылым жазу кезеңдері, әдебиеттерге шолу; ғылыми экспериментті ұйымдастыру; инновациялық қызмет бағыттары; Инновациядағы ғылыми зерттеулердің рөлі.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Зияткерлік меншік және ғылыми зерттеулер

  Бұл курстың мақсаты магистранттарға ғылыми зерттеулер мен инновациялар контекстінде зияткерлік меншікті (IP) түсіну, қорғау және басқару үшін қажетті білім мен дағдыларды беру болып табылады. Курс АЖ-мен тиімді жұмыс істей алатын, ғылыми зерттеулердің нәтижелерін қорғай алатын және тәжірибеде қолдана алатын мамандарды даярлауға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Бизнес деректерін талдау жүйелері

  Мақсаты: Магистрантқа бизнес шешімдерін қабылдау үшін маңызды заңдылықтар мен тенденцияларды анықтауға баса назар аудара отырып, бизнесте қолданылатын деректерді талдау әдістері мен құралдарын меңгеру. Мазмұны: Іскерлік контекстте деректерді жинау, сақтау, өңдеу және талдаудың әртүрлі тәсілдерін зерттеу. BI платформаларын, деректерді визуализациялау құралдарын, есеп беру жүйелерін және деректерді талдауға арналған машиналық оқыту құралдарын қоса алғанда, заманауи бизнес-барлау жүйелері мен құралдарын шолу.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• AI және Machine Learning

  Бұл курстың мақсаты – магистранттарға жасанды интеллект (ЖИ) және машиналық оқыту (МО) саласындағы жан-жақты білім мен практикалық дағдыларды беру. Курстың мазмұны келесі тақырыптарды қамтиды: Жасанды интеллект пен машиналық оқытуға кіріспе, машиналық оқыту алгоритмдері, терең оқыту және нейрондық желілер, деректерді жинау және өңдеу, үлгілерді бағалау және жетілдіру, ЖИ және МО-ды әртүрлі домендерде қолдану, ЖИ үшін құралдар мен кітапханалар және МО, этика және ЖИ әлеуметтік аспектілері.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты технологиялар

  Курс әртүрлі параметрлері бар бұлттық жүйелермен жұмыс істеу үшін қажетті құзыреттерді қамтамасыз етеді. Курстың мазмұны келесі мәселелерді қарастырады: мәліметтерді жинау, визуализациялау, сақтау, оларды қорғау және автоматтандыру; бұлтты сақтау жүйесін жобалау және орналастыру; ескі жүйелерді бұлтқа көшірудің ең қолайлы және тиімді стратегиясын әзірлеу; корпоративтік бұлттық жүйелерді жетілдіру бойынша ұсыныстар әзірлеу мақсатында олардың тиімділігін бағалау үшін тестілеу әдістерін әзірлеу.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Курс жоғары оқу орындары педагогикасының әдіснамалық және теориялық негіздерін меңгеруге бағытталған. Пән заманауи педагогикалық технологияларды, жоғары оқу орнында педагогикалық жобалау, ұйымдастыру және бақылау технологияларын, коммуникативтік құзыреттілік дағдыларын меңгеруге көмектеседі. Курстың соңында магистранттар оқытуды ұйымдастырудың әртүрлі формаларын ұйымдастыру және өткізу, оқытудың белсенді әдістерін қолдану, оқу сабақтарының мазмұнын таңдауды үйренеді. Оқытудың кредиттік технологиясы негізінде оқу процесін ұйымдастыру.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Мақсаты: ғылым тарихы мен философиясын жаһандық және қазақстандық ғылым тұжырымдамаларының жүйесі ретінде зерттеу. Мазмұны: ғылым философиясының пәні, ғылым динамикасы, ғылымның тарихи дамуының негізгі кезеңдері, классикалық ғылымның ерекшеліктері, классикалық емес және постклассикалық ғылым, математика, физика, техника және технологиялар философиясы, инженерлік ғылымдардың ерекшелігі, ғылым этикасы, ғалым мен инженердің әлеуметтік-адамгершілік жауапкершілігі.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Басқару психологиясы

  Курс жетекші қызметінің психологиялық механизмдерін білуге негізделген қызметкерлерді тиімді басқару құралдарын меңгеруге бағытталған. Тәртіп шешім қабылдау, қолайлы психологиялық климат құру, қызметкерлерді ынталандыру, мақсат қою, ұжым құру және қызметкерлермен қарым-қатынас жасау дағдыларын меңгеруге көмектеседі. Курстың соңында магистранттар басқарушылық қақтығыстарды шешуді, өзіндік имиджді құруды, басқарушылық қызмет саласындағы жағдайларды талдауды, сонымен қатар келіссөздер жүргізуді, стресске төзімді және тиімді көшбасшы болуды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Advanced R

  Курстың мақсаты магистранттарға деректерді талдау, статистика және машиналық оқыту үшін R бағдарламалау тілін неғұрлым озық деңгейде пайдалану бойынша білім мен дағдыларды беру болып табылады. Мазмұны: Курс аясында білім алушылар R тілінде бағдарламалаудың озық әдістерін, тілдің функционалдығын, деректермен жұмыс істеудің тиімді әдістерін, талдау нәтижелерін визуализациялауды және интерпретациялауды үйренеді. Курс сонымен қатар параллельді бағдарламалау, код өнімділігін оңтайландыру және жеке пакеттер мен функцияларды жасау тақырыптарын қамтиды. Білім алушылар R-мен неғұрлым озық деңгейде тәжірибе жинақтайды, бұл оларға оны жобалары мен зерттеулерінде тиімді қолдануға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Reinforcement Learning

  Курстың мақсаты магистранттарға күшейтілген оқыту (RL) бойынша терең білім мен практикалық дағдыларды беру. Курс робототехника, ойындар, басқару және бизнес сияқты әртүрлі салалардағы күрделі мәселелерді шешу үшін RL алгоритмдерін жобалауға, енгізуге және оңтайландыруға қабілетті мамандарды дайындауға бағытталған. Reinforcement Learning (күшейтілген оқыту) курсы Машиналық оқыту саласының негіздері мен жетілдірілген тұжырымдамаларын қамтиды, мұнда агент белгілі бір сыйақыны арттыру мақсатында белгілі бір ортада шешім қабылдауға үйренеді. Курсқа кіретін негізгі тақырыптар: күшейтілген оқытудың негізгі әдістері, Марковтың шешім қабылдау процесі (MDP), утилита және стратегия функциялары, жуықтап оқыту, терең қайта құру, көп агенттік қайта құру және т. б.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Генеративті AI

  Бұл курстың мақсаты студенттерге генеративті жасанды интеллект әдістері мен әртүрлі салаларда жаңа деректерді генерациялау технологиялары туралы түсінік беру болып табылады. Генеративті AI курсы жасанды интеллекттегі генеративті модельдердің принциптерін, алгоритмдерін және қолданбаларын қамтиды. Курс келесі тақырыптарды қамтиды: Генеративті қарсылас желілер (GAN), автокодерлер және өкілдік оқыту, терең генеративті модельдер, мәтінді генерациялау және табиғи тілді өңдеу (NLP), кескіндерді құру, музыканы құру және шығармашылық жасанды интеллект, этикалық және әлеуметтік әсерлер және т.б.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Экожүйені модельдеу

  Курстың негізгі мақсаты – магистранттарға экожүйелік модельдерді құру, талдау және түсіндіру үшін қажетті білім мен дағдыларды беру. Пәннің мазмұны экожүйелердің динамикасын түсіну, олардың өзгерістерін болжау және табиғи ресурстарды басқару және қоршаған ортаны қорғау саласындағы шешімдерді қолдау үшін математикалық және компьютерлік модельдерді қолдану тәсілдерін қамтиды.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Business Intelligence

  Курс магистранттарда бизнесті басқару үшін бизнес-аналитиканың заманауи ақпараттық құралдарын пайдалану бойынша теориялық білім мен тәжірибелік дағдылар кешенін дамытуға бағытталған. Тәжірибелік сабақтар барысында магистранттар бизнес-аналитиканың ең танымал платформаларында жұмыс істеу дағдыларын меңгереді: Power BI, Qlik Sense, Tableau маркетинг пен бизнесті басқаруда шешім қабылдауды қолдау үшін; аналитикалық есептерді шешу кезінде OLAP (онлайн аналитикалық өңдеу) жүргізу дағдылары: барлау талдауы, деректерді зерттеу, аналитикалық есептілікті құру.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Интеллектуалды қолдаулы қолданбаларды жасау

  Пәннің негізгі мақсаты – магистранттарға интеллектуалды қосымшаларды құру, енгізу және оңтайландыру үшін қажетті жан-жақты білім мен практикалық дағдыларды беру. Бұл курс жасанды интеллект мүмкіндіктерін қолдану және интеллектуалды шешімдерді ұсынатын қолданбаларда деректерді талдау туралы білім береді. Курстың тақырыптары: заманауи интеллектуалды қолданбалар, қолданбаларда машиналық оқытуды және табиғи тілді өңдеуді қолдану, машиналық оқытудың жетілдірілген әдістері, интеллектуалды агенттерді әзірлеу және т.б.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Тұрақты даму стратегиялары

  Мақсат: Магистранттарды экономикалық өсу, әлеуметтік жауапкершілік және қоршаған ортаны қорғау арасындағы тепе-теңдікке қол жеткізу үшін тұрақты даму стратегияларына үйрету. Мазмұны: Магистранттар тұрақты дамудың тұжырымдамалары мен қағидаларын, тұрақты даму стратегияларын әзірлеу және енгізу, олардың тиімділігін бағалауды, сондай-ақ халықаралық стандарттар мен үздік тәжірибелерді зерттейді. Тұрақты дамудың табысты стратегияларының мысалдары мен жағдайлары қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• NLP-де терең білім

  Курстың мақсаты – магистранттарға табиғи тілді өңдеу (NLP) саласында қолданылатын заманауи терең оқыту әдістері мен технологиялары туралы білім беру. Мазмұны: Қайталанатын нейрондық желілерді (RNN), конволюционды нейрондық желілерді (CNN), трансформаторларды және генеративті қарсылас желілерді (GANs) қоса алғанда, терең оқытудың негізгі тұжырымдамаларын зерттеу. Машиналық аударма, көңіл-күйді талдау, мағынаны шығару және мәтін құру сияқты әртүрлі NLP тапсырмаларында терең оқытуды пайдалануды зерттейді. TensorFlow және PyTorch сияқты заманауи кітапханалар мен фреймворктарды пайдалана отырып, NLP жүйесінде терең оқыту үлгілерін әзірлеу және қолдану бойынша практикалық дағдыларды алу.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Reserch Project

  Бұл курстың мақсаты магистранттарды өз бетінше ғылыми зерттеулер жүргізуге және ғылыми жобалармен жұмыс жасауға үйрету. Курстың мазмұны келесі тақырыптарды қамтиды: Зерттеу тақырыбы мен сұрақтарын әзірлеу, зерттеу әдістемесін әзірлеу, деректерді жинау, деректерді талдау, зерттеу есебін жазу және ұсыну, ғылыми жобаны басқару, зерттеудегі этика және кәсіби стандарттар.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 4
  

• Үлкен тілдік модельдердегі трансформатор архитектурасы

  Мақсаты: Үлкен тілдік модельдердегі трансформер архитектурасының принциптері мен әдістерін зерттеу және түсіну. Курстың мазмұны табиғи тілді өңдеу (NLP) теориясының негіздерін, трансформатор архитектурасын, оның ішінде зейін механизмін, көп деңгейлі бейнелерді және оқыту механизмдерін зерттеуді қамтиды. Сондай-ақ BERT, GPT сияқты заманауи тілдік модельдер және олардың әртүрлі NLP тапсырмаларында қолданылуы талқыланады. Практикалық іс-әрекеттерге тәжірибелерді үйрену және қолдану кіреді.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Есептеу интеллектісі

  Курстың мақсаты: Интеллектуалды жүйелерді құру және күрделі есептерді шешу үшін есептеуіш интеллект саласындағы әдістер мен технологияларды оқып үйрену. Мазмұны: Курс шеңберінде магистранттар есептеу интеллектінің негізгі ұғымдарын, соның ішінде жасанды интеллект, машиналық оқыту, терең оқыту, нейрондық желілер және эволюциялық алгоритмдерді терең зерттейді. Олар сондай-ақ табиғи тілді өңдеу әдістерімен, компьютерлік көрумен, автоматты жоспарлаумен және жасанды интеллекттің басқа салаларымен таныстырылады. Курс теориялық лекцияларды да, практикалық жаттығуларды да қамтиды, оның барысында студенттер әртүрлі алгоритмдер мен технологиялармен тәжірибе жасайды, әртүрлі есептерді шешу үшін интеллектуалды жүйелерді әзірлейді және сынайды.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік көру және кескінді өңдеу

  Курстың мақсаты – компьютерлік көру шеңберінде компьютермен кескіндерді талдау және өңдеудің негізгі әдістері мен технологияларын меңгеру. Мазмұны: фильтрлеу, сегменттеу, объектіні тану, мүмкіндікті алу және жіктеу сияқты кескіндерді өңдеудің әртүрлі алгоритмдері мен тәсілдерін зерттеу. Курс сонымен қатар қазіргі заманғы компьютерлік көру әдістерін, соның ішінде терең оқытуды және конволюционды нейрондық желілерді және олардың медицинада, робототехникада, өнеркәсіптік автоматтандыруда және басқа салаларда қолданылуын қарастырады.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Жоғары оқу орындарында базалық пәндерді оқытуға, әдеби дереккөздерге шолу жасауға, қазіргі ғылымдағы тенденцияларды талдауға және ғылыми зерттеулердің перспективалық бағыттарын анықтауға мүмкіндік беретін шет тілін кәсіби деңгейде қолдану.
• Ғылыми және масштабталатын деректерді өңдеу үшін MapReduce бағдарламалау үлгісін қолдану.
• Әзiрленген және бекiтiлген жұмыс бағдарламалары мен әдiстемелiк нұсқаулардың талаптарын ескере отырып, семинарларды, практикалық, зертханалық сабақтарды жоспарлау және өткiзу, оқу-тәрбие процесiн сүйемелдеу үшiн оқу-әдiстемелiк материалдарды әзiрлеу және студенттердi оқыту мен тәрбиелеуде жаңалықтарды енгiзу, педагогикалық және ғылыми-зерттеу қызметінде жоғары оқу орындарының педагогикасы мен психологиясын қолдану.
• Әртүрлі деректерді өңдеу міндеттеріне қатысты статистикалық талдау және машиналық оқыту әдістерін қолдану, оның ішінде құрылымдық, құрылымдық емес, ғылыми, геномдық және т.б., ғылыми зерттеулер жүргізу, ақпаратты жинау, сақтау және өңдеу бойынша жұмыстарды ұйымдастыру, аналитикалық жүйелерді және машиналық оқыту мен терең оқыту алгоритмдеріне негізделген кеңес беру қызметтерін құру.
• Тұлғааралық және топтық қарым-қатынас орнату; ұжымдағы өз рөлін анықтау, мақсат қою және оны жүзеге асыруға байланысты міндеттерді тұжырымдау; ұжым мүшелерінің әлеуметтік ерекшеліктерін ескере отырып, өзара әрекеттесуді құру; топтық жұмысты жобалау және ұйымдастыру; топ мүшелерінің жаңа білім мен дағдыларды меңгерудегі қажеттіліктерін анықтау.
• Жаңа бейтаныс орталарда зерттеу мәселелерін шешу үшін әртүрлі пәндерден алынған білімдерді біріктіру және жасанды интеллект және деректерді өндіру бағыттарындағы ғылыми зерттеулер контекстінде жаңа идеяларды қалыптастыру.
• Нақты әлем нысандарын формалдау және модельдеу үшін оңтайландыру және сызықтық бағдарламалау есептерін шешудің сандық әдістеріне негізделген тәсілді қолдану.
• Әртүрлі көздерден, соның ішінде нақты уақыт режиміндегі деректер ағындарынан қажетті ақпаратты алып, үлкен деректер технологияларының, бұлтты есептеулер модельдерінің және ақпараттық қауіпсіздік қағидаттарының мүмкіндіктерін ескере отырып, цифрлық ақпараттық инфрақұрылым үшін ғылыми, техникалық және инновациялық шешімдер әзірлеу, сондай-ақ бұл үдерістерде экологиялық тұрақтылықты, цифрлық инклюзивтілікті, этикалық жауапкершілікті және барлық пайдаланушылар санаттары үшін цифрлық ресурстарға тең қолжетімділікті қамтамасыз ету.
• Бағдарламалық жасақтаманы жобалау және әзірлеу, бизнес экожүйелерін модельдеу, виртуалды шындық модельдері, нақты уақыт жүйелері тұжырымдамаларын қолдану.
• Терең оқыту үлгілерін әзірлеу және енгізу және оларды нақты деректер жинақтарында үйрету.

Ұқсас БББ