Олимпиада әрі қарай оқу
Сөздәйектер галереясы
Мұғалім өзінің білімін үздіксіз көтеріп отырғанда ғана мұғалім, оқуды, ізденуді тоқтатысымен оның мұғалімдігі де жойылады.
К.Д.Ушинский
Факультеттер жаңалықтары
СҚО ормандарында өрт қаупі жоғары кезең жүріп жатыр. Отпен дұрыс жұмыс істеу ережелері мен табиғатқа деген сүйіспеншілік – біздің кішкентай азаматтар әрі қарай оқу
2026 жылғы 17 сәуірде Ғылым апталығы аясында «Қылмыстық іс бойынша сот» рөлдік ойыны өтті. Іс-шара студенттер қатысқан ашық қылмыстық процесс ретінде әрі қарай оқу
2026 жылдың 17 сәуірінде Kozybaev University қабырғасында Александр Сергеевич Пушкиннің мұрасына арналған атаулы стипендияларды тапсыру салтанаты өтті әрі қарай оқу
2026 жылғы 16 сәуірде Тарих, экономика және құқық факультетінде ғылым апта аясында «1С-Бухгалтерия» сертификатталған орталығын заманауи компьютерлік т әрі қарай оқу
2026 жылғы 10 сәуірде тарих, экономика және құқық факультетінде 7-секция өтті «Жаһандық трансформация жағдайындағы қоғам дамуының құқықтық және әлеум әрі қарай оқу
Гранты әрі қарай оқу
Солтүстік Қазақстан университетінде. М. Қозыбаева көрнекті қазақстандық ғалым-тарихшы, академик Манаш Қабашұлы Қозыбаевтың 95 жылдығына арналған «Қозы әрі қарай оқу
2026 жылғы 8 сәуірде «Астана» халықаралық қаржы орталығының академиясы әзірлеген білім беру бағдарламалары ресми түрде СҚУ-ға берілді. М.Қозыбаева оқу әрі қарай оқу
7 апреля 2026 года медицинский факультет НАО «Северо-Казахстанский университет им.М. Козыбаева» в рамках празднования Международного дня здоровья о 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.