Бони ЖИ уровень С

Front

9 CNN қай салада қолданылады? RNN-нің негізгі ерекшелігі қандай?

Back

CNN (Convolutional Neural Network) — суреттермен жұмыс істеуге арналған. Ол бет тану, объект табу, медицинадағы рентген талдау, автокөлік камералары сияқты визуалды салаларда қолданылады.

RNN (Recurrent Neural Network) — тізбекті ақпаратпен жұмыс істейді. Яғни сөйлем, аудио, уақытқа тәуелді деректерді түсінеді. Ол алдыңғы ақпаратты “есте сақтайды”.

Front

10 Трансформерлердің басты артықшылығы неде? CNN қай салада қолданылады?

Back

Трансформерлердің артықшылығы – ақпаратты параллель өңдейді, мәтіндегі ұзын байланыстарды жақсы түсінеді, үлкен көлемдегі деректермен тиімді жұмыс істейді. Осы себепті ChatGPT сияқты жүйелер трансформерге негізделген.

CNN қолданылатын салалар – сурет, видео талдау, медицина, қауіпсіздік камералары, картиналарды тану, робототехника.

Front

11 11. RNN-нің негізгі ерекшелігі қандай? Трансформерлердің басты артықшылығы неде?

Back

RNN ерекшелігі – алдыңғы қадамдағы ақпаратты есте сақтап, келесі қадамға береді. Сондықтан аудио, мәтін, уақыттық деректерге өте қолайлы.

Трансформер артықшылығы – жылдам, дәл, әрі ұзын мәтінді жақсы түсінеді. Оларды үлкен тілдік модельдерде қолдану нәтижеде жақсырып, сапасын арттырады.

Front

12Python: NumPy және pandas қолдану салаларына тоқталыңыз

Back

NumPy — сандармен, матрицалармен, ғылыми есептеулермен жұмыс істеуге арналған кітапхана. Жылдам математикалық операциялар жасайды.

Pandas — кестелерді, деректерді өңдеу, тазалау, талдау үшін қолданылады. Excel сияқты, бірақ тез әрі қуатты.

Front

13 Жасанды интеллекттің болашағы және трендтері

Back

ЖИ болашағы өте кең: робототехника, медицина, білім беру, смарт қалалар, автоматтандырылған көліктер, дизайны автомат жасау. Трендтер: генеративті ЖИ, жеке көмекші агенттер, автономды жүйелер, роботтар, бейне/аудио генерация.

Front

14 ЖИ-дің білім беру жүйесіндегі артықшылықтары мен қиындықтары қандай?

Back

Артықшылықтары:

• Жеке оқу жоспарын жасау

• Үй тапсырмасын автомат тексеру

• Онлайн түсіндіру, көмек көрсету

• Уақытты үнемдеу

Қиындықтары:

• Дұрыс қолданбаса жалған ақпарат беруі мүмкін

• Мұғалімнің бақылауы қажет

• Техникалық құрал керек

• Оқушының дайын білімге үйреніп кету қаупі бар

Front

15 Табиғи тіл. Тілдік модельге анықтама. Тілдік модельдің даму кезеңдері

Back

Табиғи тіл – адам күнделікті сөйлейтін тіл (қазақша, ағылшынша т.б.).

Тілдік модель – мәтінді түсініп, талдап, жаңадан мәтін құра алатын ЖИ моделі.

Даму кезеңдері:

1. Ережеге негізделген жүйелер

2. Статистикалық модельдер

3. Нейрондық модельдер

4. Трансформер және үлкен тілдік модельдер (ChatGPT, Gemini, Claude)

Front

16 Тілдік модельдің даму кезеңдері. Генеративті тілдік модельдер

Back

Тілдік модельдер қарапайым ережелерден бастап күрделі трансформерлерге дейін дамыды.

Генеративті тілдік модельдер – мәтінді өзі құрастыратын, жалғастыратын, сұраққа жауап беретін, идея ойлап шығаратын жүйелер. Олар сұхбат жүргізуге, эссе жазуға, код жасауға қабілетті.