2026 жылғы 29 Қаңтарда № 5 оқу корпусының № 1 аудиториясында Тарих, экономика және құқық факультетінің 1 курс студенттерінің Солтүстік Қазақстан обл әрі қарай оқу
Сөздәйектер галереясы
...адам баласы ұшқыр ой, көп ақыл, өткір сезім қайратының арқасында ғылым, білім, өнер тауып, өзгеден үстем дүние жүзінің қожасы болып отыр.
Жүсіпбек Аймауытов
Факультеттер жаңалықтары
2026 жылғы 30 қаңтарда Манаш Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университетінің ТЭҚФ-інің студенттері Вагулин орта мектебінің бітіруші сынып оқушы әрі қарай оқу
2026 жылғы 29 қаңтарда Манаш Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университетінің қабырғасында Қазақстанның экологиялық ұйымдары қауымдастығының қолд әрі қарай оқу
2026 жылғы 23 қаңтарда Тарих, экономика және құқық факультетінде Петропавл қаласы Мемлекеттік кірістер басқармасы өкілдерінің "Бизнес, басқару, құқық әрі қарай оқу
2025 жылдың желтоқсан айының ортасында "Қазақстан Республикасының Қызыл Ай қоғамы" ҚБ "Халықаралық Қызыл Крест және Қызыл Ай қозғалысының негізгі қағи әрі қарай оқу
2025 жылғы 26 желтоқсанда тарих, экономика және құқық факультетінде өткен оқу жылының қорытындысын шығаруға арналған факультет кеңесінің қорытынды оты әрі қарай оқу
17.12.2025 на медицинском факультете НАО СКУ им.М.Козыбаева началась экзаменационная сессия. С целью укрепление принципов академической честности, про әрі қарай оқу
12 декабря 2025 года, в рамках реализации плана научных мероприятий медицинского факультета на 2025–2026 годы, был проведён практический семинар с гру әрі қарай оқу
2025 жылдың 2 желтоқсанында Солтүстік Қазақстан облысының Әділет департаменті "Заң және тәртіп" идеологиясын жүзеге асыру аясында студенттерге дәріс ө әрі қарай оқу
ТЭжҚФ-те АИ көмегімен шешімдерді жеделдету бойынша семинар өтті 2025 жылғы 27 қарашада тарих, экономика және құқық факультетінде бизнес-кеңесші және 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.