Есептеу 2
Сипаттама: Пән интегралды есептеу, қатарлар, бірнеше айнымалылардың функциялары және дифференциалдық теңдеулердің элементтері арқылы математикалық базаның дамуын жалғастырады. Студенттер жүйелердің мінез-құлқын модельдеу, оңтайландыру және бағалау міндеттеріне аналитикалық әдістерді қолданады. Курс статистиканы, деректерді талдауды, машиналық оқытуды және есептеуді модельдеуді үйренуге дайындайды.
Кредиттер саны: 4
Пререквизиты:
- Математика. Мектеп курсы
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 15 |
| Практикалық жұмыстар | 30 |
| Зертханалық жұмыстар | |
| СӨЖО | 15 |
| СӨЖ | 60 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны | Жазбаша емтихан |
Компонент: ЖОО компоненті
Цикл: Базалық пәндер
Мақсат
- Интегралдау әдістерін, бірнеше айнымалы функцияларды талдау және процестерді модельдеу әдістерін дамыту, сондай-ақ оларды қолданбалы есептерді шешуде және инженерлік және ғылыми зерттеулерде математикалық модельдер құруда қолдану дағдыларын қалыптастыру.
Міндет
- Интегралдар, қатарлар, бірнеше айнымалы функциялар және дифференциалдық теңдеулер элементтерін оқып-үйрену; модельдеу және оңтайландыру есептеріне аналитикалық әдістерді қолдану.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- Интегралдау әдістерін, қатарлардың қасиеттерін, бірнеше айнымалы функциялардың негіздерін және дифференциалдық теңдеулер элементтерін біледі.
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- Интегралдық есептеулер есептерін шешеді, қатарлар мен бірнеше айнымалы функцияларды процестерді модельдеу және талдауға қолданады.
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- Математикалық модельдің қолданылу мүмкіндігін, есептеулердің дәлдігін және аналитикалық әдістердің шектеулерін бағалайды.
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- Математикалық шешімді рәсімдейді, қолданылған әдістерді түсіндіреді және нәтижелерді қолданбалы контексте интерпретациялайды.
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- Қосымша математикалық әдістерді өз бетінше меңгереді және оларды статистикада, деректерді талдауда (data analysis) және машиналық оқытуда қолданады.
