Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и нейронные сети играют всё более значимую роль в современном образовании. STEM-обучение (наука, технологии, инженерия и математика) направлено на развитие творческих способностей студентов, их критического мышления и навыков решения проблем. Интеграция искусственного интеллекта и нейронных сетей в образовательный процесс позволяет индивидуализировать учебный процесс и реализовать адаптивные стратегии обучения. В STEM-образовании влияние искусственного интеллекта и компьютерных технологий (КТ), особенно нейронных сетей, значительно повышает качество образования студентов. Несмотря на то что внедрение алгоритмов машинного обучения в образовательную сферу широко распространено в мире, в Казахстане их развитие остаётся актуальным и важным. Цель данного исследования — расширить понимание обучающихся в области машинного обучения и нейронных сетей, а также развить их навыки программирования. Особое внимание уделяется разработке оригинальных программных приложений, а не использованию готовых решений. В статье рассматриваются практические способы применения инструментов искусственного интеллекта и нейронных сетей, таких как OpenCV и Dlib, а также анализируются внедрённые в казахстанских университетах практические программы и методы обучения

искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), нейронная сеть, STEM-образование, компьютерные науки, OpenCV, Dlib, распознавание лиц, система образования Казахстана, адаптивное обучение