Abstract
Мақалада білім беру жүйесінде жасанды интеллект (ЖИ) пен нейрондық желілердің алатын орны жан-жақты талданған. Авторлар машиналық және тереңдетілген оқыту әдістерінің маңызды қырларына, әсіресе Python бағдарламалау тілі негізінде нейрондық желілерді құру мен дамыту тәсілдеріне ерекше назар аударады. Зерттеу барысында нейрондық желілерді әзірлеуге кеңінен қолданылатын TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet, Theano және Caffe секілді кітапханалардың теориялық негіздері мен функционалдық мүмкіндіктеріне қатысты педагогикалық және ғылыми әдебиеттерге терең шолу жасалған. Әрбір кітапхананың ерекшеліктері мен қолдану салаларына, артықшылықтары мен шектеулеріне сараптамалық баға берілді. Мәселен, талдау нәтижелері бойынша TensorFlow пен PyTorch күрделі және ауқымды ғылыми жобаларға арналған жоғары өнімді, масштабталатын құралдар ретінде танылса, ал Keras — қарапайым құрылымы мен интуитивті интерфейсі арқылы студенттерді оқытуға қолайлы, үйренуге жеңіл құрал ретінде ерекшеленеді. Мақалада қазіргі заманғы жоғары оқу орындарының білім беру процесіне жасанды интеллект технологиялары мен нейрондық желілерді енгізудің өзекті бағыттары айқындалған. Авторлар ЖИ технологияларын университеттік оқу үдерісіне интеграциялау студенттердің теориялық білімдерін тәжірибемен ұштастыруға, практикалық дағдыларын дамытуға және оқытудың тиімділігін арттыруға айтарлықтай ықпал ететінін атап өтеді. Сонымен қатар, ЖИ технологиялары мен аталған кітапханаларды тиімді пайдалану — болашақ мамандардың цифрлық құзыреттіліктерін қалыптастыруда шешуші рөл атқаратыны туралы қорытындылар ұсынылған.