Алғыс айту күнін мерекелеу қарсаңында, 2026 жылғы 27 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде студенттерін, оқытушылары мен қызметкерлерін бі әрі қарай оқу
Сөздәйектер галереясы
Мен үшін жақсы мұғалім бәрінен де артық, өйткені мұғалім - мектептің жүрегі.
Ы.Алтынсарин
Факультеттер жаңалықтары
2026 жылғы 27 ақпанда Алғыс айту күнін мерекелеу қарсаңында тарих, экономика және құқық факультетінде «Күміс университет» жобасы аясында курс тыңдаушы әрі қарай оқу
2026 жылғы 27 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде «Foundation» бағдарламасының студенттерімен және болашақ талапкерлермен кәсіби бағдар әрі қарай оқу
2026 жылғы 24 ақпанда Жұмағали Тлеулин атындағы Солтүстік Қазақстан жоғары медицина колледжі КГУ «СҚО әкімдігінің денсаулық сақтау басқармасы» базасын әрі қарай оқу
2026 жылғы 19 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінің студенттері «Нашақорлыққа жол жоқ!» «Заң және тәртіп» идеологиясын ілгерілету жөніндег әрі қарай оқу
2026 жылғы 19 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде Қазақстан Республикасының жаңа Конституциясының жобасы түсіндірілді. Іс-шара Ж-23, Ж-2 әрі қарай оқу
Kozybayev Alumni түлектер қауымдастығының қызметі аясында тарих, экономика және құқық факультетінде әртүрлі ұрпақ түлектерін біріктіру үшін маңызды ал әрі қарай оқу
2026 жылғы 17 ақпанда оқу-зертханалық корпуста (636-аудитория) 01 наурыз – Алғыс айту күніне арналған «Бір шаңырақ астында» / «Под одним шаныраком» ат әрі қарай оқу
«М. Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университеті» КЕАҚ-тың медицина факультетінің базасында республикалық референдум қарсаңында ұйымдастырылған әрі қарай оқу
6В04108 «Бизнес және менеджмент» (US) білім беру бағдарламасының тарих, экономика және құқық факультетінің 3 курс студенттері Яковенко Жанна Александр әрі қарай оқу
Идентификациялық өлшеулер, терең Машиналық оқыту Deep Leaning және Big Data science әдістері негізінде электр энергетикалық жабдықты диагностикалаудың және мониторингілеудің зияткерлік компьютерлік аспаптарын әзірлеу
Басым бағыт: Энергетика және машина жасау
Жоба жетекшісі: Кошеков К.Т., т.ғ.д.
Жобаны орындаушылар: Риттер Д.В., т.ғ.к., В. Ю. Кобенко, т.ғ.д., Бакенов К.А., т.ғ.к., Кашевкин А.А., техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты, Калантаевская Н.А., техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты, Латыпов С.И., Техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты.
Орындау мерзімі: 3 жыл.
Қаржыландыру көлемі: 62 000 000 теңге.
Жобаның мақсаты: нақты уақыт режимінде сәйкестендіру өлшемдері теориясын, компьютерлік және сымсыз инфокоммуникациялық технологияларды қолдана отырып, электр энергетикалық жабдықтың диагностикалық және басқару сигналдарын жинаудың, бастапқы өңдеудің және танудың зияткерлік алгоритмдері негізінде бағдарламалық қамтамасыз етуді қамтитын компьютерлік аспаптар мен мониторинг және диагностика жүйелерін құру.
Күтілетін нәтижелер: күтілетін ғылыми және әлеуметтік-экономикалық тиімділік:
- зияткерлік технологияларды енгізу есебінен энергия үнемдеуді арттыру әдіснамасы;
- диагностикалық және басқару сигналдарының, Deep Leaning және Big Data science сәйкестендіру өлшемдеріне негізделген электр энергетикалық жабдықты диагностикалау және бақылау әдістері мен құралдары және олардың қоршаған ортаға әсерін азайту;
- жоғары вольтты электр энергетикалық жабдықтың диагностикасы мен мониторингінің сапасы мен жылдамдығын арттыру;
- Электр энергетикасындағы Deep Leaning есебінен энергия үнемдеудің жаңа пайдалы білімін алу;
- электр энергетикасында ақпараттық-коммуникациялық технологияларды дамыту.
Жетекші энергетикалық кәсіпорындарда кейіннен сынақтан өткізе отырып, эксперименттік үлгілерді құру.
Алынған нәтижелердің мақсатты тұтынушылары электр энергиясын өндіру, беру және тарату бойынша отандық және шетелдік кәсіпорындар, сондай-ақ жабдықтарды әзірлеуші ұйымдар болып табылады.
Сәйкестендіру өлшемдерін қолдану күрделі объектілерді зияткерлік диагностикалау мәселелерін шешуге, лингвистикалық сипаттамаларын өңдеумен түбегейлі жаңа жабдықтар жасауға өте ыңғайлы.
Deep Leaning терең Машиналық оқыту әдістерін және Big Data технологияларын пайдалану зерттеушілерге энергетикалық жабдықты талдаудың қуатты құралдарына, жұмысқа қабілеттілікті болжаудың жаңа тиімді стратегияларын әзірлеуге мүмкіндік береді. Еуропалық және Еуразиялық патенттерді алу.
Жобаның сипаттамасы: жоба Big Data құралдары мен ақпараттық сигналдарды (электрлік, акустикалық, діріл) талдау үшін терең Машиналық оқыту әдістерін қамтитын шешімдер кешенін енгізу арқылы электр энергетикалық жабдықтың ақауларын диагностикалау және болжау процестерінің тиімділігін арттыруға бағытталған.
Жобаның нәтижесі ақпараттық сигналдардан диагностикалық ақпаратты автоматтандырылған түрде алуға арналған зияткерлік компьютерлік аспаптар мен бағдарламалық-аппараттық кешен құру болады.
Жобаның міндеттері:
−проведение подробного анализа по состоянию вопроса в области создания интеллектуальных приборов и систем в электроэнергетике;
−электр энергетикасында зияткерлік аспаптар мен жүйелерді құру саласындағы мәселенің жай-күйіне егжей-тегжейлі талдау жүргізу;
−Big Data идентификациялық теориясын қолдану мүмкіндіктерін талдау және терең машиналық оқытуды өлшеу. Аспаптар мен жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін құру үшін техникалық шешімдерді қалыптастыру;
−зияткерлік компьютерлік аспаптарды және электр энергетикалық жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін әзірлеуге техникалық талаптар мен техникалық тапсырмаларды әзірлеу;
−электр энергетикалық жабдықтар үшін сәйкестендіру өлшемдері теориясы негізінде сигналдарды жинау және интеллектуалды өңдеу алгоритмдері мен әдістерін әзірлеу;
−зияткерлік компьютерлік аспаптарды және электр энергетикалық жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін әзірлеу;
−эксперименттік үлгілерге конструкторлық құжаттама жинағын әзірлеу;
−компьютерлік аспаптардың және диагностика мен мониторинг жүйесінің эксперименттік үлгілерін жасау;
−аспаптар мен жүйенің эксперименттік үлгілерін сынау.