Информатика пәнінде жасанды интеллект (ЖИ) жасау үшін келесі негізгі қадамдарды орындау керек:

### **1. Мақсатты анықтау**
Алдымен, қандай мәселені шешетін ЖИ жасағыңыз келетінін анықтау қажет. Мысалы:
- Сөйлеуді тану (Google Assistant, Siri)
- Суреттерді тану (Face ID)
- Автоматты мәтін жазу
- Ойын ойнау

### **2. Бағдарламалау тілін таңдау**
ЖИ жасау үшін жиі қолданылатын бағдарламалау тілдері:
- **Python** (ең танымал, қарапайым)
- **Java**
- **C++**

Python тілі ең қолайлы, себебі оның TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn сияқты көптеген ЖИ кітапханалары бар.

### **3. Деректер жинау және өңдеу**
ЖИ жұмыс істеуі үшін үлкен көлемде деректер қажет. Деректерді:
- Интернеттен жүктеу
- Өз қолымызбен жинау
- Дайын дерекқорлардан пайдалану (Kaggle, UCI Machine Learning Repository)

### **4. Алгоритм таңдау және оқыту**
ЖИ жүйесін оқыту үшін **машиналық оқыту (Machine Learning)** немесе **терең оқыту (Deep Learning)** әдістері қолданылады.
- **Машиналық оқыту (ML)**: шешім ағаштары, регрессия, нейрондық желілер
- **Терең оқыту (DL)**: көпқабатты нейрондық желілер, Convolutional Neural Networks (CNN)

### **5. ЖИ моделін жасау**
Python тілінде **TensorFlow** немесе **PyTorch** кітапханаларын пайдаланып, нейрондық желі моделін құруға болады.

**Мысал: Тексте эмоцияны анықтайтын ЖИ коды (Python, TensorFlow)**
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# Оқу үшін дайын мәтін деректері
texts = ["Мен бақыттымын!", "Бұл өте жаман", "Менің көңіл-күйім жоқ"]
labels = [1, 0, 0] # 1 - позитивті, 0 - негативті

# ЖИ моделін құру
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# Модельді компиляциялау
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# Модельді оқыту
model.fit(np.array([len(t) for t in texts]), np.array(labels), epochs=10)

# Жаңа сөйлемді бағалау
new_text = "Мен қуаныштымын!"
print(model.predict(np.array([len(new_text)])))
```

### **6. ЖИ-ді тексеру және жақсарту**
ЖИ-ді тестілеу арқылы оның қаншалықты дұрыс жұмыс істейтінін анықтау керек. Егер нәтиже нашар болса, деректерді көбейту немесе модель параметрлерін өзгерту қажет.

### **7. Дайын ЖИ-ді қолдану**
Жасалған ЖИ-ді:
- Веб-сайтқа
- Мобильді қосымшаға
- Роботтарға енгізуге болады.

Осылайша, информатика пәнінде Python және басқа құралдарды қолдана отырып, қарапайым жасанды интеллект жасауға болады. ?