Ақпараттық технологияларды дамытудағы қазіргі заманғы үрдістер

Оқулықтық тірек

• Исабаева Д. Н., Абдулкаримова Г. А., Рахимжанова Л. Б., Аубекова М. А. «Информатика» (ЖМБ), 11-сынып, Атамұра, 2020, 7–15, 37–41, 94–96, 138–140, 150–153, 164–172-беттер
• Қадырқұлов Р. А., Нұрмұханбетова Г. К. «Информатика», 6-сынып, Алматыкітап баспасы, 2020, 40–41, 62–67-беттер

Негізгі ұғымдар

• Машиналық оқыту (ML) — деректер негізінде өздігінен үйренетін алгоритмдер; жүйе заңдылықты (модельді) өзі қалыптастырады.
• Жасанды нейрон: кірістер $x_i$, салмақтар $w_i$, сумматор, белсендіру функциясы $f(S)$.
• Заттар интернеті (IoT) — датчиктер мен атқарушы тетіктері бар, адамның қатысуынсыз дерек алмасатын нысандар жүйесі.
• Блокчейн — криптографиялық байланысқан блоктар тізбегінен тұратын орталықтандырылмаған үлестірілген деректер базасы.
• VR — толық батырылу; AR — нақты әлемге виртуалды нысандарды қабаттастыру; MR — аралас шындық.
• Стартап — жоғары тәуекел жағдайында масштабталатын бизнес-модельді іздейтін инновациялық жоба; MVP — минималды өміршең өнім.
• 3D-баспа — қабаттап құю; модель *.stl форматында, слайсер оны g-кодқа айналдырады.

Теория

Жасанды интеллект. Дәстүрлі программалауда адам ережелер мен деректерді береді, ал машиналық оқытуда кіріс деректер мен күтілетін нәтижелер беріліп, модельді жүйенің өзі құрады. Жасанды нейрондық желі — адам миының құрылымына ұқсас математикалық модель. Нейрон есептейді: $S = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b, \qquad y = f(S).$ Оң салмақ сигналды күшейтеді (қозу), теріс салмақ бәсеңдетеді (тежелу). Белсендіру функциялары: табалдырықтық (Хевисайд), сигмоид $\sigma(S) = \dfrac{1}{1 + e^{-S}}$, ReLU $f(S) = \max(0, S)$. Көпқабатты желі қабаттары: кіріс, жасырын, шығыс.

IoT архитектурасы. 1) Сенсорлық деңгей: датчиктер физикалық шамаларды сигналға айналдырады, актуаторлар (реле, клапан) командаларды әрекетке айналдырады. 2) Желілік деңгей: Wi-Fi, Bluetooth BLE, Zigbee, LoRaWAN, NB-IoT; шлюз (gateway) жергілікті желіні интернетке қосады. 3) Бұлттық деңгей: серверлер, MQTT хаттамасы («жариялаушы — жазылушы»). 4) Қолданбалы деңгей: мобильді қосымша, басқару панелі.

Блокчейн. Блокта: уақыт белгісі, Nonce, транзакциялар, алдыңғы блоктың хэші және өз хэші (SHA-256). Тізбектің бірінші блогы — генезис-блок. Бір әріп өзгерсе, хэш толық өзгереді, тізбек бұзылады — деректер өзгермейді. Орталық сервер жоқ, көшірме әр түйінде. Консенсус: Proof-of-Work (майнерлердің есептеу жұмысы), Proof-of-Stake (монета үлесіне қарай).

Қазақстандағы цифрландыру. «Цифрлық Қазақстан» бағдарламасы: Индустрия 4.0, проактивті мемлекет (электрондық қызметтер), «Цифрлық Жібек жолы» (оптикалық байланыс, 5G), IT-мамандар даярлау, «Astana Hub» технопаркі. Финтех: Kaspi.kz, Halyk. Білім беру — «Күнделік», BilimLand; денсаулық — «Damumed».

VR / AR / MR. VR құрылғылары: шлем, контроллерлер (6DoF), сенсорлар. AR — смартфон камерасы, смарт-көзәйнек, көліктегі HUD. Қолданылуы: білім беру (3D анатомия, виртуалды зертхана), симуляторлар, сәулет, сауда.

Стартап кезеңдері. 1) Идея: тұтынушы мәселесін (pain point) анықтау, CustDev. 2) MVP және «Жасау — Өлшеу — Үйрену» циклі. 3) Product-Market Fit; гипотеза ақталмаса — пивот (бағытты өзгерту). 4) Масштабтау, инвестиция тарту. Дәстүрлі бизнестен айырмасы — инновациялық технология және шығынды күрт өсірмей экспоненциалды масштабталу.

Жарнама. Инфографика: бір негізгі хабарлама, визуалды иерархия, пиктограммалар; құралдары — Canva, Figma, Piktochart. Бейне: түсіндірме ролик (60–90 с), қысқа тік бейнелер (15–30 с, алғашқы 3 секундта «ілу»); кезеңдері — сценарий, раскадровка, түсірілім, монтаж, субтитр, CTA.

3D жобалау. 2D — ұзындық пен ен, 3D — үшөлшемді кеңістік ($x, y, z$); күрделі заттар қарапайым нүктелер мен фигуралардан құрастырылады. Қолданылуы: кино, мультфильм, ойын, сәулет, инженерия, медицина (протездер), археология. 3D-принтер — қабаттап құю әдісімен жұмыс істейтін программамен басқарылатын станок. Тарихы: 1984 ж. Чарльз Халл — стереолитография (патент 1986 ж., «3D Systems»); 1988 ж. — FDM (еріту) және SLS (лазермен біріктіру). Жұмыс реті: SketchUp-та модель → Файл – Экспорт → *.stl → слайсер (Cura) → g-код → басып шығару.

import math

def neuron(x, w, b):
    S = sum(wi * xi for wi, xi in zip(w, x)) + b
    return 1 / (1 + math.exp(-S))      # сигмоид

print(round(neuron([1, 0], [0.5, -0.3], 0.0), 3))  # 0.622

Мысалдар

1. Нейронның кірістері $x = (1, 2)$, салмақтары $w = (0{,}5;\ -0{,}25)$, $b = 0$, белсендіру — ReLU. Шығысы? $S = 0{,}5 - 0{,}5 = 0$; $\max(0, 0) = 0$.
2. Пәтерге жиһазды смартфон камерасы арқылы «қойып» көру — қай технология? AR.
3. Блокчейннің бір блогындағы дерек өзгертілді. Не болады? Оның хэші өзгереді, келесі блоктағы «алдыңғы хэш» сәйкес келмей, тізбек бұзылады.
4. SketchUp-тағы модельді 3D-принтерге қалай дайындайды? *.stl форматына экспорттап, слайсерде g-кодқа айналдырады.

ҰБТ-дағы жиі қателер

• VR мен AR-ды шатастыру: VR нақты ортадан толық оқшаулайды, AR оған қабаттастырады.
• Блокчейнде орталық сервер бар деп ойлау: көшірме әр түйінде.
• MVP-ді «толық дайын өнім» деп түсіну: бұл ең аз мүмкіндіктері бар алғашқы нұсқа.
• Слайсерді 3D-редактор деп санау: ол модельді қабаттарға бөліп, g-код жасайды.
• Датчик пен актуаторды шатастыру: датчик өлшейді, актуатор әрекет етеді.

Өзіңді тексер

1. Тізбектің бірінші блогы қалай аталады? — Генезис-блок.
2. Стартаптың бағытын түбегейлі өзгерту? — Пивот.
3. 3D-баспа технологиясын кім ойлап тапты? — Чарльз Халл, 1984 ж.
4. «Жариялаушы — жазылушы» үлгісіндегі IoT хаттамасы? — MQTT.
5. ReLU функциясының формуласы? — $f(S) = \max(0, S)$.