

ФАКУЛЬТЕТ ЖАЙЛЫ
Департаменттер
Ақпараттық жүйелер
Ақпараттық жүйелер бағдарламасы студенттерді компьютерлік ғылымдар саласында, мысалы, жүйелік әкімшілер, бағдарламалық қамтамасыз етушілер, DevOps мамандары, желілік инженерлер, киберқауіпсіздік мамандары, IT менеджерлері, жобаларды басқарушылар, компьютерлік жүйелер аналитиктері, бизнес-аналитиктер, UX/UI дизайнерлері, 3D аниматорлар және ойын әзірлеушілері сияқты мамандықтарға дайындайды.
Компьютерлік ғылымдар
Бұл бағдарлама студенттерді компьютерлік ғылымдар саласындағы кәсіби мамандықтарға, мысалы, бағдарламалық жасақтама әзірлеушілері, бағдарламалық жоба менеджерлері, деректер инженерлері, деректер ғалымдары, бағдарламалық тестілеушілер, UX/UI мамандары, IoT инженерлері және осы саладағы көптеген басқа мамандықтар бойынша дайындайды. Бағдарламаны оқитын студенттер еңбекқор және математика мен логиканы жақсы меңгерген болуы керек. Бағдарламаның кейбір модульдері Стэнфорд және Гарвард сияқты әлемдегі жетекші университеттердің модульдерімен бірдей мазмұнға ие.
Математика
Математика саласындағы терең білімді шығармашылық ойлау қабілеттерімен және ғылыми зерттеу жүргізу дағдыларымен ұштастыра алатын жоғары білікті мамандарды даярлау. Бұл мамандар өздігінен жаңа мақсаттар мен ғылыми зерттеу тапсырмаларын қоюға, ғылыми жетістіктердің инновациялық әлеуетін бағалауға қабілетті. Яғни, бағдарлама зерттеу процесінің толыққанды қатысушысын дайындауға бағытталған.
Зертханалар
SDU-да орналасқан жетекші жасанды интеллект зерттеу зертханасына қош келдіңіздер, біз 2020 жылы құрылғаннан бері технология мен оның қолданбалы мүмкіндіктерінің шекарасын ілгерілетуге тырысамыз. салалар.
Оқиға
Жасанды интеллект саласындағы көреген Әйгерім Боғырбаева негізін қалаған Жасанды интеллект зертханасы теориялық зерттеулерді практикалық қолданумен ұштастыру мақсатымен құрылған. Біздің зертханамыз ынталы зерттеушілердің шағын командасынан әлемнің жетекші салаларымен және академиялық институттарымен ынтымақтаса отырып, толыққанды ғылыми-зерттеу мекемесіне дейін өсті.
Миссия
Біздің миссиямыз – нақты әлемдегі мәселелерді шешу үшін жасанды интеллект технологияларын түсіну және қабылдауды жетілдіру. Біз инновациялық және тиімді ғана емес, сонымен бірге этикалық және тұрақты AI шешімдерін жасауға ұмтыламыз. Зерттеулеріміз арқылы біз AI кең саласына үлес қосуға және AI мамандарының келесі буынын дайындауға тырысамыз.
Мақсаттар
Жасанды интеллект пен машиналық оқытудағы жетекші зерттеулер.
Академия, өнеркәсіп және мемлекеттік сектор арасындағы ынтымақтастықты дамыту.
Денсаулық сақтау, қоршаған орта және қоғамдық қауіпсіздік сияқты салаларда қоғамға пайда әкелетін жасанды интеллект технологияларын дамыту.
Қатаң зерттеулер мен саясатты әзірлеу арқылы AI-ны этикалық пайдалануды ынталандырыңыз.
Негізгі қызметкерлердің өмірбаяндары
Доктор Әйгерім Боғырбаева AI зертханасының негізін қалаушы Әйгерім – жасанды интеллект саласында 6 жылдан астам тәжірибесі бар белгілі тұлға. Оның зерттеулері RL модельдерін классикалық комбинаторлық оңтайландыру есептеріне қолдануға бағытталған және ол осы тақырып бойынша көптеген мақалаларды жариялады. Әйгерім халықаралық конференцияларда жиі сөз сөйлейді және AI зерттеулеріне қосқан үлесі үшін бірнеше марапаттарға ие болды».
Ағымдағы жобалар
1. «Нейрондық-комбинаторлық оңтайландыруды пайдалана отырып жеткізудің тиімді жүйелерін құру», 2023-2025 жылдарға арналған ғылыми және ғылыми-техникалық жобаларды қаржыландыру Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігі, AP19675614, сомасы 190 000 АҚШ доллары, 100% бөлігі.
2. «Қазіргі заманғы қалалық логистика үшін жасанды интеллект шешімдері», 2023-2025 жылдарға арналған ғылыми-техникалық жобаларға жас ғалымдарды қаржыландыру Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігі, AP19575607, сомасы 161 662 АҚШ доллары.
3. 2023-2024 жылдарға арналған SDU ішкі зерттеулерін қаржыландыру, 2500 доллар.
Алдыңғы жобалар
1. SDU информатика факультетінің бастапқы пакеті, $20,000.
2. 2022-2023 жылдарға арналған SDU ішкі зерттеулерін қаржыландыру, 2500 доллар.
Жарияланымдар
А.Боғырбаева, М.Мералиев*, Т.Мұстахов* және Б.Дәулетбаев*, «Автокөліктерді бағыттау мәселелерін шешуге арналған машинаны оқыту: зерттеу», Интеллектуалды көлік жүйелері бойынша IEEE транзакциялары, 2023 ж., Қабылданған.
Т. Мұстахов∗, Е.Ахметбек∗ және А.Боғырбаева, «Автокөліктің стохастикалық динамикалық маршруттау мәселесін шешу үшін тереңдетіп оқыту», Электроника, компьютерлер және есептеулер бойынша 17-ші халықаралық конференция, қабылданды.
Қаралуда
А.Боғырбаева, Б.Дәулетбаев* және М.Мералиев*, «Дронды қолдану арқылы көлік құралдарын бағыттау мәселелерін шешуге арналған оқытудың күшейту тәсілі»
Жасанды интеллект зертханасында біз өсу мен оқуға ықпал ететін динамикалық және инновациялық зерттеу ортасын құруға міндеттенеміз. Біз студенттерге, жаңа бітірген түлектерге және мамандарға жасанды интеллект саласындағы озық ғылыми жобаларымызға қосылу үшін әртүрлі мүмкіндіктерді ұсынамыз. Сіз қалай қатыса аласыз:
Зерттеуге қатысу
Ғалымдар мен мамандар үшін:
Біз жасанды интеллект пен оның қосымшаларына құмар ғалымдармен және сала мамандарымен ынтымақтастықты құптаймыз. Мүмкіндіктерге бірлескен зерттеу жобалары, мақалалардың бірлескен авторлығы, біздің зертханамыз өткізетін симпозиумдар мен семинарларға қатысу кіреді. Егер сіз өз салаңыздың сарапшысы болсаңыз және инновациялық зерттеулерге қатысуға қызығушылық танытсаңыз, [Байланыс ақпараты] арқылы бізге хабарласыңыз.
Студенттер үшін:
SDU және басқа университеттердің студенттері дипломдық немесе диссертация жұмысының бөлігі ретінде ғылыми жобаларға қатыса алады. Біз заманауи жабдыққа қол жеткізуді, жетекші AI зерттеушілерінен тәлімгерлік және нақты әлемдегі проблемалармен жұмыс істеу мүмкіндігін береміз. Қызығушылық танытқан студенттер жыл сайынғы Зерттеуге қатысу конференциясы арқылы өтініш беруі немесе қолжетімді жобаларды зерттеу үшін олардың академиялық кеңесшісімен байланысуы керек.
Тағылымдамалар
Жазғы тағылымдама бағдарламасы:
Біздің жазғы тағылымдамадан өту бағдарламамыз жасанды интеллект зерттеулерінде практикалық тәжірибе алғысы келетін бакалавриат және магистранттарға арналған. 4 апта бойы интерндер жүзеге асырылып жатқан жобалар бойынша біздің командамен тығыз жұмыс істейді, жасанды интеллект әдістерін үйренеді және инновациялық шешімдерге үлес қосады. Жазғы бағдарламаға өтінімдер әр жылдың наурыз айында ашылады.
Жыл бойғы тағылымдамалар:
Сондай-ақ біз студенттерге оқу мен ғылыми зерттеулерді біріктіруге мүмкіндік беретін жыл бойына сырттай тәжірибені ұсынамыз. Бұл тағылымдамалар студенттер үшін тәжірибелі зерттеушілердің жетекшілігімен академиялық білімдерін тәжірибеде қолдану және кәсіби дағдыларды дамытудың тамаша тәсілі болып табылады.
Өтініш беру жолы:
Зерттеуге немесе тағылымдамадан өтуге өтініш беру үшін meraryslan.meraliiev@sdu.edu.kz электрондық поштасына түйіндемеңізді, ілеспе хатыңызды және ғылыми қызығушылықтарыңыз бен мақсаттарыңыздың қысқаша сипаттамасын жіберіңіз. Өтініш беріп жатқан мүмкіндік түрін және кез келген сәйкес жоба қалауларын көрсетіңіз.
Біздің зерттеу тақырыптарымыз, ағымдағы жобалар және өтінім беру мерзімдері туралы қосымша ақпарат алу үшін [зертхана веб-сайтының URL] мекенжайындағы веб-сайтымызға кіріңіз.
Біздің зертхана интеллектуалды ынталандыратын ортаны ұсынады, онда сіз:
Жасанды интеллект саласын ілгерілететін тиімді жобалармен жұмыс жасаңыз. Академиядағы және өнеркәсіптегі жетекші сарапшылармен ынтымақтастықта болыңыз. Ең озық технологиялар мен ресурстарға қол жеткізіңіз.
БІЛІМ БЕРУ БАҒДАРЛАМАЛАРЫ
AI зертханасында біз сенімді білім беру платформасы арқылы жасанды интеллект туралы білім мен қолдануды жетілдіруге тырысамыз. Оқыту (DL) және Оқытуды күшейту (RL) Біз мынаны ұсынамыз:
Курстар
Машиналық оқытуға кіріспе
Шолу: Бұл курс машиналық оқытудың іргелі тұжырымдамаларына жан-жақты кіріспе береді. Тақырыптар бақыланатын және бақылаусыз оқытуды, жіктеу алгоритмдерін, регрессияны және кластерлерді қамтиды.
Ұзақтығы: 10 апта
Мақсатты аудитория: бағдарламалаудың негізгі білімі бар жаңадан бастағандар.
Жетілдірілген терең оқыту
Қарау. Нейрондық желілерге, конволюциялық нейрондық желілерге (CNN), қайталанатын нейрондық желілерге (RNN) және басқа тереңдетілген терең оқыту архитектурасына тереңірек еніңіз. Бұл курс сонымен қатар терең нейрондық желілерді тиімді оқыту әдістерін қамтиды.
Ұзақтығы: 12 апта
Мақсатты аудитория: машиналық оқыту туралы алдын ала білімі бар орта студенттер.
Оқытуды күшейту және оның қолданылуы
Шолу: Бұл кеңейтілген курс күшейтілген оқытудың негіздерін, динамикалық бағдарламалауды үйрену, Монте-Карло әдістерін, уақыт айырмашылығын оқыту және саясат градиент әдістерін қамтиды.
Ұзақтығы: 8 апта
Мақсатты аудитория: озық студенттер мен мамандар.
Дәрістер мен шеберлік сабақтары
Біздің зертханада тұрақты түрде біздің зерттеушілер, сондай-ақ әлемнің түкпір-түкпірінен келген қонағы спикерлер жетекшілік ететін дәрістер мен семинарлар өтеді. Бұл сессиялар AI саласындағы соңғы зерттеулерді, жаңалықтарды және этикалық мәселелерді талқылауға арналған. Алдағы тақырыптарға мыналар кіреді:
AI-дағы этика
Денсаулық сақтаудағы жасанды интеллекттің болашағы
Зерттеуге арналған AI
Семинарлар
Біздің семинарлар сериямызда қазіргі AI зерттеулері және жаңа трендтер туралы апта сайынғы презентациялар бар. Бұл семинарлар барлығына ашық және AI қауымдастығы ішінде ынтымақтастық пен білім алмасуды ынталандыруға бағытталған. Соңғы семинар тақырыптарымыздың кейбірі мыналарды қамтиды:
«Машиналық оқытудың мәселелері мен мүмкіндіктері»
Зертханалық жабдықтар мен технологиялар
GPU негізіндегі 5 жұмыс станциясы
КОМАНДА
«Бисенбай Дәулетбаев – SDU University-нің «Информатика» мамандығы бойынша магистратурада оқиды. Ол Бостон университетінде информатика мамандығы бойынша магистр дәрежесін, ал Қазақстан-Британ техникалық университетінде «Ақпараттық жүйелер» мамандығы бойынша бакалавр дәрежесін алған 2021 жылдың қыркүйегінде SDU оның қазіргі зерттеуі болып табылатын Дрондармен көп көлікті бағыттау мәселесін тереңдетіп оқыту (mVRPD) жобасында жұмыс істейді.
Мерарыслан Мералиев – Ph.D. SDU University-нің информатика мамандығының студенті. SDU University-де информатика магистрі дәрежесін алды. Мерарислан 2021 жылдың қыркүйегінде SDU-дағы жасанды интеллект зертханасына қосылды және дрондармен көп көлікті бағыттау мәселелерін тереңдетіп оқыту (mVRPD) жобасында жұмыс істеді.
Ернар Ахметбек – информатика магистрі. SDU University-нің студенті. SDU University-де информатика мамандығы бойынша бакалавр дәрежесін алды. Ернардың ғылыми қызығушылықтары машиналық оқыту және көлік құралдарының стохастикалық динамикалық бағдарлау мәселелерін қамтиды».
ЖАҢАЛЫҚТАР
– 07.13.2023 Біздің зертханамыз 2023-2025 жылдарға арналған ғылыми-техникалық жобаларға ғалымдар үшін Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінен AP19675614, “Тиімді жеткізуді құру” жобасы үшін $190 000 сомасында қаржыландыру алды. Нейрондық комбинаторлық оңтайландыру жүйесі.
– 26.06.2023 Таукехан «Комбинаторлық оңтайландыру есептерін шешу үшін оқытуды күшейту тәсілдері» тақырыбындағы кандидаттық диссертациясын сәтті қорғады. Құттықтаймыз!
– 15/05/2023 зертхана қызметкерлері Т.Мұстахов, Ю.Ахметбек және А.Боғырбаеваның «Көлік құралдарының стохастикалық динамикалық маршруттау проблемасын тереңдетіп оқыту» атты мақаласы 17-ші Халықаралық электроника, компьютерлік конференцияда баяндама жасау үшін қабылданды. Инженерлік және есептеуіш техника. . Құттықтаймыз!
– 03.05.2023 Біздің зертхана Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінен AP19575607 2023-2025 жылдарға арналған ғылыми-техникалық жобаларға жас ғалымдарға 72 748 082 теңге (161 662 АҚШ доллары) көлемінде қаржыландыру алды. «Қазіргі заманғы қалалық логистикаға арналған жасанды интеллект шешімдері» деп аталатын жоба. Құттықтаймыз!
– 03.04.2023 жылы СДУ 2023 N2 (62) бюллетенінде Ернар мен Тәукеханның «Көліктердің стохастикалық динамикалық маршруттау мәселесі: зерттеу» атты бірінші мақаласы жарияланды. Құттықтаймыз!
– 14/03/2023-31/03/2023 SDU University-нің информатика факультетінің магистранттары үшін AI зертханасында ғылыми тағылымдамадан өтті.
– 02.05.2022-05.11.22 Satbayev University-нің информатика факультетінің магистранттары үшін AI зертханасында ғылыми тағылымдамадан өтті.
– 04.06.2022 Мерарсылан мен Тәукехан ғылыми семинарда «Маршруттау мәселелерін оқыту әдістері: сауалнама» тақырыбындағы зерттеулерін ұсынды.
– 04/06/2022 Бисенбай мен Мерарсилан ғылыми семинарда «Ұшқышсыз көлікті бағыттау мәселелеріне арналған оқытуды күшейту тәсілі» атты зерттеуін ұсынды.
– 03/02/2022 Доктор Әйгерім зерттеу семинарында «Дронмен саяхатшы сатушы мәселесін шешу үшін тереңдетілген оқыту тәсілі» атты соңғы зерттеуін ұсынды.
– 2022 жылдың 31 қаңтарында біздің топ 1 миллион теңге көлемінде SDS ішкі зерттеулеріне грант алды. SDU ғылыми бөліміне қолдау көрсеткені үшін алғыс айтамыз!
– 25.11.2021 Доктор Әйгерім ICECCO 2021 конференциясында жасанды интеллект бағытын басқарды.
– 15.10.2021 Доктор Әйгерім SDU-да «АҚШ-тағы академиялық тәжірибем» атты ғылыми семинарда баяндама жасады.
– 01.09.2021 Тәукехан біздің топқа қосылды.
– 01.09.2021 Бисенбай біздің топқа қосылды.
– 01.09.2021 Мерарсылан біздің топқа қосылды.
Байланыс
meraryslan.meraliyev@sdu.edu.kz
Зертхана үлкен деректерді талдау саласындағы ғылыми-зерттеу жұмыстарының сапасы мен көлемін арттыру мақсатында құрылған ғылыми-зерттеу және тәжірибелік қызметке арналған.
Зерттеулер
Таратылған жүйелер мен есептеу зертханасы (DSCL) қазіргі заманғы есептеуіш техника үшін маңызды салалардағы кең ауқымдағы озық зерттеулер орталығы болып табылады. Зерттеушілер тобы басқаратын DSCL табиғи тілді өңдеу (NLP), машиналық оқыту (ML), деректерді іздеу, Интернет заттары (IoT) және киберқауіпсіздік салаларында белсенді. Осы салаларды зерттей отырып, DSCL алгоритмді жобалауда, жүйелік дизайнда және қауіпсіздік хаттамаларында инновацияларды енгізуге тырысады, таратылған есептеулер теориясы мен практикалық қосымшаларды дамытуға үлес қосады.
Таратылған жүйелер мен есептеу зертханасы (DSCL) таратылған есептеулердегі озық зерттеулерге үлес қосқысы келетін жаңа мүшелер мен зерттеушілер үшін ашық. Сіз тағылымдамадан өту мүмкіндіктерін іздейтін студент болсаңыз да, инновациялық идеяларды зерттеу үшін бірлескен ортаны іздейтін тәжірибелі зерттеуші болсаңыз да, DSCL әртүрлі ортадағы және білім деңгейлерінен шыққан адамдарды өз командасына қосылуға шақырады.
Зертханалық жабдықтар мен технологиялар
Таратылған жүйелер мен есептеу зертханасы (DSCL) үлестірмелі есептеулердегі озық зерттеулерге арналған заманауи қондырғыларға ие. Бұған Dell PowerEdge T340 сервері, желіні басқаруға арналған HP Enterprise/Aruba Instant Switch, қуат резервіне арналған Online CyberPower UPS, жабдықты сақтауға арналған қауіпсіз шкаф, деректерді визуализациялауға арналған мониторлар, оңтайлы жұмыс жағдайлары үшін ауаны кондиционерлеу және эргономикалық үстелдер кіреді. және жайлылық үшін орындықтар. Бұл ресурстар зерттеушілерге таратылған есептеулердің шекараларын жылжыту үшін тиімді және қолдау көрсететін ортаны қамтамасыз етеді.
КОМАНДА
Камила Орынбекова
Мұхтар Әмірқұмар
Андрей Богданчиков
Дәурен Аязбаев
Әсем Таласбек
Селчук Жанкурт
Жаңалықтар мен іс-шаралар
Мақала 75 пайыздық көрсеткішпен Scopus базалық индекстелген журналда жарияланған мақала: Apache Spark таратылған жүйесімен қазақ тілінің мағыналық жақын сөздерін анықтау
Байланыс
Қаскелең, Абылайхан көш. 1/1, бөлме No G107/1-2
Кіріспе: Компьютерлік көру – автономды көліктерді, медициналық бейнелеуді, қауіпсіздік пен бақылауды, адам мен компьютердің өзара әрекеттесуін және ойын-сауықты қоса алғанда, технология мен қоғамның көптеген аспектілерін түбегейлі өзгерту мүмкіндігі бар жылдам дамып келе жатқан сала. 2023 жылы компьютерлік көру саласындағы озық зерттеулерді алға жылжыту үшін университетіміздің Информатика кафедрасында Компьютерлік көру зертханасы құрылды. Миссиясы: Computer Vision зертханасының миссиясы – технология мен қоғамдағы жетістіктерге елеулі үлес қоса отырып, компьютерлік көру саласында алдыңғы қатарлы зерттеулер жүргізу. Біздің зерттеуіміз әртүрлі қолданбаларды, соның ішінде автономды көліктерді, медициналық бейнелеуді және т.б. төңкеріс жасау мүмкіндігіне ие, осылайша осы салалардың болашағын қалыптастырады. Мақсаттар: Computer Vision зертханасының негізгі мақсаттарына мыналар кіреді: Объектіні анықтау және тану: объектіні дәл локализациялау, жіктеу және бақылау үшін кеңейтілген алгоритмдерді әзірлеу. Компьютерлік көру үшін терең оқыту: күрделі көру тапсырмаларын шешу үшін CNN, RNN және GAN сияқты терең оқыту парадигмаларын пайдалану. Кескінді құру және синтездеу: Инновациялардың алдыңғы қатарында біз VR, ойын және цифрлық мазмұн үшін кескін синтезі мен манипуляциясының жаңа әдістерін жасаймыз. Біздің зерттеулеріміз осы салаларда мүмкін болатын нәрселердің шекарасын ілгерілетуде, қызықты жаңа әзірлемелерге уәде береді. Адам мен компьютердің өзара әрекеттесуі: көру негізіндегі ым, өрнек және көзқарасты тану арқылы табиғи пайдаланушы өзара әрекеттесуі үшін интерфейстерді жақсарту. Бейімделетін сүзгілермен кескінді өңдеу: дыбыссыздандыру және жақсарту сияқты тапсырмалар үшін кеңейтілген адаптивті сүзгілеу арқылы кескін сапасын жақсарту. Негізгі ғалымдардың өмірбаяндары: Зертхана меңгерушісі Джемил Туран SDU University-нің доценті, 2008 жылдан бері оқытушы. Ph.D. 2016 жылы Түркияның Мевлана Руми университетінде электр және компьютерлік инженерия мамандығы бойынша оның цифрлық сигнал және кескінді өңдеу саласындағы тәжірибесі теңдесі жоқ. Ол соңғы уақытта объектіні тануға назар аудара отырып, компьютерлік көру саласында жұмыс істейді. Уәлихан Садық Қарағанды мемлекеттік университетінде радиотехника, электроника және телекоммуникациялар мамандығы бойынша технология бакалавры (екінші дәрежелі магистр) және SDU University-де информатика ғылымдарының магистрі дәрежесін алды. Қазір ол PhD докторантурасының екінші курсында. SDU университетіндегі информатика бағдарламасы. Бұрын SDU University-нің Информатика кафедрасының меңгерушісі қызметін атқарған Уәлихан Садық қазіргі уақытта Информатика бойынша білім беру бағдарламаларының үйлестірушісі және SDU University-нің Информатика кафедрасының аға оқытушысы, Қазақстан, Қаскелең қ. Оның ғылыми қызығушылықтары ұсыныстар жүйесін, кескінді тану және компьютерлік көруді қамтиды. Рашид Баймұқашев Қазақстан, Алматы энергетика және телекоммуникациялар институтында радиотехника, электроника және телекоммуникация ғылымдарының бакалавры, Германияның RWTH-Аахен университетінде байланыс инженерия ғылымдарының магистрі дәрежесін алды, қазіргі уақытта PhD докторантурасының екінші курсында оқиды. .D. SDU University-де «Информатика» бағдарламасы, Қазақстан. Оның ғылыми қызығушылықтары кескіндерді өңдеу және желі қауіпсіздігі.
Зерттеулер
Ағымдағы жобалар: Банктік операцияларды қамтамасыз ету үшін банкноттарды тану. Бұл жоба күрделі банкноттарды тану алгоритмдерін әзірлеу арқылы банктік транзакциялардың дәлдігі мен қауіпсіздігін арттыру үшін терең оқыту мен деректерді талдауды пайдаланады. Кескінді өңдеудегі және бет-әлпетті танудағы инновациялық әдістер қауіпсіздік жүйелерін жақсарту және жекелендірілген қызметтерді жасау, өмір сапасын арттыру және жетекші ғылыми позицияны сақтау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалануға бағытталған. Зерттеу жұмыстары; Мұнда сіздің зертханаңызда жүргізілген жобаларға қатысты негізгі жарияланымдар берілген: Садық, У., Бозшина, А., Баймукашев, Р. және Туран, С., 2024. Қазақстандық банкнот классификациясы үшін векторлық кванттау». Бұл мақалада банкноттарды жіктеу, қаржылық қауіпсіздік жүйелерінің сенімділігін арттыру үшін кескіннің нақты текстуралық мүмкіндіктері мен машиналық оқыту әдістерін қолдану талқыланады. Садық, У., Баймұқашев, Р., Бозшина, А. және Тұран, С., 2024. «KZ-BD: Қазақстандық банкноттардың аннотацияларымен деректер жинағы». Қысқаша деректерде жарияланған бұл мақала банкноттарды тану үшін машиналық оқыту үлгілерін әзірлеуге және сынауға көмектесуге арналған аннотацияланған Қазақстан банкноттарының толық деректер жиынтығын ұсынады. Садық, Ұ., Тұран, С. және Баймұқашев, Р., 2023, маусым. «Банкноттарды тану үшін терең оқыту үлгілеріне шолу». 2023 жылғы 17-ші Электрондық компьютер және есептеулер бойынша халықаралық конференцияда (ICECCO) ұсынылған бұл құжат банкноттарды тану міндетіне қолданылатын терең оқытудың әртүрлі үлгілеріне шолу жасайды, олардың тиімділігі мен жетілдіру бағыттарын көрсетеді.
Зерттеуге қатысу және тағылымдамадан өту мүмкіндіктері Магистратура мен бакалавриаттың ғылыми мүмкіндіктері: Университетке қабылданған студенттер диссертация немесе диссертация жұмысының бөлігі ретінде зертханаға қатыса алады. Олар банкноттарды тану немесе адам мен компьютердің өзара әрекеттесуін жақсарту сияқты ағымдағы жобаларға қатыса алады. Бакалавриат студенттерінің оқу жылы ішінде жазғы тағылымдамадан өту немесе толық емес күндік ғылыми көмекші лауазымдары арқылы зерттеуге көмектесу мүмкіндігі болуы мүмкін. Докторантурадан кейінгі ғылыми позициялар: Жақында бітірген PhD докторлары компьютерлік көру немесе бейнені бейімдеу үшін терең оқыту сияқты мамандандырылған салаларда зерттеу тәжірибесін тереңдету мүмкіндігін таба алады. Бұл лауазымдар көбінесе маңызды кәсіби өсуге және жарияланым мүмкіндіктеріне әкеледі. Сыртқы кандидаттар үшін тағылымдамадан өту: Зертхана басқа академиялық мекемелердің студенттеріне немесе мансаптық зерттеушілерге тәжірибе жинақтауға мүмкіндік беретін тағылымдамадан өтуі мүмкін. Бұл позициялар, әдетте, заманауи технологиялар мен әдістемелерді қолданатын зерттеу жобаларына қатысушыларды тікелей тарта отырып, практикалық болып табылады. Бірлескен зерттеу жобалары: Өнеркәсіп серіктестерімен, басқа академиялық мекемелермен немесе мемлекеттік зерттеу бастамаларымен бірлесіп жұмыс істеу мүмкіндіктері болуы мүмкін. Бұл жобалар компьютерлік көру саласындағы кәсіби даму үшін маңызды тәжірибелік тәжірибе мен желілік мүмкіндіктерді қамтамасыз ете алады. Қалай өтініш беруге болады Қызығушылық танытқан үміткерлер әдетте мыналарды орындауға шақырылады: Қол жетімді лауазымдар туралы хабарламалар үшін зертхананың веб-сайтын немесе университеттің мансаптық қызметтер порталын тексеріңіз. Зертхана меңгерушісі профессор Джемил Туранға толық түйіндеме және олардың зерттеу қызығушылықтары мен олардың зертхана мақсаттарымен қалай сәйкес келетіні көрсетілген ілеспе хатпен тікелей хабарласыңыз. Ағымдағы мүшелермен байланыс орнату және олардың жобалары туралы көбірек білу үшін зертхана берген семинарларға немесе ашық дәрістерге қатысыңыз. Бұл мүмкіндіктер практикалық тәжірибе беріп қана қоймайды, сонымен қатар инновациялық зерттеулер арқылы компьютерлік көру саласын ілгерілетуге ықпал етеді.
Білім беру бағдарламалары
Курстар Зертхана келесі тақырыптар бойынша бакалавриат пен магистратураның мамандандырылған курстарын ұсынады: Компьютерлік көруге кіріспе: кескінді өңдеу негіздері, нысанды анықтау және компьютерлік көру алгоритмдері. Жетілдірілген компьютерлік көру: CNN, RNN және GAN желілерін қамтитын тәжірибелік жобаларды қоса, компьютерлік көру үшін терең оқыту сияқты заманауи әдістерге терең енеді. Кескінді өңдеуге арналған машиналық оқыту: кескінді жіктеу, тану және жасау сияқты тапсырмаларға машиналық оқыту әдістерін қолдануға бағытталған. Адам мен компьютердің өзара әрекеттесуі: адамның ым-ишарасын, мимикасын және вербалды емес коммуникацияның басқа түрлерін түсіндіру жүйелерін әзірлеуді қамтитын курстық жұмыс. Дәрістер Жүйелі түрде жоспарланған дәрістер болашақта зертхана қызметінің бір бөлігі болуы мүмкін, оның ішінде: Қонақ дәрістер: соңғы жетістіктерді немесе жағдайлық зерттеулерді талқылау үшін компьютерлік көру және сәйкес салалардағы сыртқы сарапшыларды шақыру. Факультет дәрістері: Сіздің зертханаңыздың ғалымдарының қазіргі зерттеулері, әдістемелері және нәтижелері туралы презентациялары. Бұл студенттерге және басқа оқытушыларға осы саладағы соңғы жаңалықтардан хабардар болуға көмектеседі. Семинарлар Зертханада апта сайынғы немесе ай сайынғы семинарлар өтуі мүмкін, мұнда: Зерттеу нәтижелері: Студенттер мен зерттеушілер өз жұмыстарын ұсынады, әдістемелерін талқылайды және кері байланыс алады. Аяқталмаған жұмыс сессиялары: Бұл сессиялар қатысушыларға жүргізіліп жатқан зерттеулерді талқылауға және мәселелерді бірлесіп шешуге мүмкіндік береді. Технология демонстрациялары: зертханада қолданылатын немесе әзірленетін жаңа бағдарламалық құралдың, құралдардың немесе аппараттық құралдардың практикалық демонстрациялары. Семинарлар Практикалық семинарлар компьютерлік көру тапсырмалары үшін TensorFlow немесе PyTorch пайдалану бойынша семинарлар болып табылатын Deep Learning Tools сияқты практикалық тренингтерді қамтамасыз ете алады. Деректерді аннотациялау және өңдеу: таңбалау және аннотациялау әдістерін қоса, компьютерлік көру қолданбалары үшін деректер жиынын дайындау бойынша тренинг. Арнайы бағдарламалық қамтамасыз ету және аппараттық құралдарды оқыту: зертхананың жоғары өнімді есептеулерге және OpenCV сияқты арнайы құралдарға қажеттілігін ескере отырып, сессиялар осы ресурстарды тиімді пайдалануға бағытталуы мүмкін. Бұл білім беру бағдарламалары қатысушылардың академиялық білімін арттыруға және оларға компьютерлік көрудегі нақты дүниелік мәселелерге тікелей қолданылатын практикалық дағдыларды беруге арналған. Бұл ұсыныстар зертхананың веб-сайтында, университет курстарының каталогтарында немесе академиялық кеңес беру ресурстары арқылы егжей-тегжейлі көрсетілуі мүмкін.
Зертханалық жабдықтар мен технологиялар
Компьютерлік көруді зерттеу зертханасындағы техникалық жабдық Сіздің зерттеу мақсаттарыңыздың сипатын ескере отырып, Computer Vision зерттеу зертханасы кескінді өңдеу, терең оқыту және объектіні танудағы жоғары өнімді тапсырмалар үшін қажетті озық техникалық құралдармен және құралдармен жабдықталған. Мұнда әдеттегі жабдыққа шолу берілген: Жоғары өнімді жұмыс станциялары: процессорлар және графикалық процессорлар: қуатты процессорлар мен графикалық өңдеу блоктары үлкен деректер жиынын өңдеу және күрделі машиналық оқыту үлгілерін іске қосу үшін өте маңызды. Зертханада NVIDIA Tesla немесе Quadro сериялары сияқты терең білім алуға арналған жоғары деңгейлі графикалық процессорлар пайдаланылуы мүмкін. ЖЖҚ және сақтау: Кескіннің ауқымды дерекқорларын басқаруға және деректерді жылдам іздеу мен өңдеуді жеңілдетуге арналған сыйымдылығы жоғары жедел жады және жылдам сақтау шешімдері (SSD). Бағдарламалық жасақтама және әзірлеу құралдары: Deep Learning Frameworks: терең оқыту үлгілерін құруға және оқытуға арналған TensorFlow, PyTorch және Keras сияқты құралдар. Кескінді өңдеу кітапханалары: кескінді талдауға арналған басқа мамандандырылған кітапханалармен бірге қарапайым және кеңейтілген кескінді өңдеуге арналған OpenCV. Бағдарламалау орталары: Python, C++ және MATLAB сияқты тілдерге арналған біріктірілген әзірлеу орталары (IDE), олар компьютерлік көруді зерттеуде жиі қолданылады. Мамандандырылған кескін жабдығы: жоғары ажыратымдылықтағы камералар мен сенсорлар: талдауға қажетті егжей-тегжейлі кескіндер мен бейнелерді түсіру үшін. 3D сканерлері: объектілердің егжей-тегжейлі 3D үлгілерін жасауға арналған, олар объектіні тану және адам мен компьютердің өзара әрекеттесуін зерттеуде маңызды. Желі және деректер қауіпсіздігінің инфрақұрылымы: ішкі және сыртқы серіктестермен үлкен деректерді тасымалдау мен ынтымақтастықты жеңілдету үшін сенімді желілік шешімдер. Құпия деректерді қорғауға арналған кеңейтілген қауіпсіздік протоколдары, әсіресе жеке немесе қаржылық ақпаратты қамтитын жобаларда маңызды. Қолданылатын заманауи технологиялар мен әдістер Сіздің зертханаңызда компьютерлік көруді зерттеуде алдыңғы қатарда болу үшін бірқатар заманауи технологиялар мен әдістемелер қолданылады: Терең оқыту: конволюционды нейрондық желілерді (CNN), қайталанатын нейрондық желілерді (RNN) және генеративті қарсылас желілерді (GANs) пайдалану. кескінді тану, нысанды анықтау және кескін синтезі сияқты тапсырмалар үшін. Нысандарды анықтау және тану әдістері: Нақты уақыттағы нысанды анықтауға арналған YOLO (тек бір рет қарайсыз), SSD (Single Shot MultiBox Detector) және Faster R-CNN сияқты әдістер. Автономды көлік құралдарын зерттеу және бақылау қолданбаларында маңызды объектіні қадағалау және көріністі тану үшін жетілдірілген алгоритмдер. Кескінді құру және синтездеу: виртуалды шындық пен ойында пайдалану үшін шынайы кескіндерді жасау үшін GAN қолдану. Көрнекі тартымды дизайндар мен эффектілерді жасау үшін стильді тасымалдау және кескінді кескінге аудару сияқты әдістер. Кескінді өңдеуге арналған адаптивті сүзгілеу: жергілікті кескін мүмкіндіктеріне негізделген сүзгілерді бейімдеуді қоса, кескін сапасын жақсарту үшін бейімдеуші сүзгілерді әзірлеу және қолдану, соның ішінде тазарту, бұлыңғырлау және түсті түзету. Адам мен компьютердің өзара әрекеттесуі: кеңейтілген және виртуалды шындық орталары үшін интуитивті пайдаланушы интерфейстерін жасау үшін ыммен тану, бет әлпетін талдау және көзқарасты бақылау технологиялары.
Команда
Джемиль Туран, зертхана меңгерушісі. Рашид Баймұқашев, ғылыми қызметкер. Уәлихан Садық, зерттеуші.
Жаңалықтар және іс-шаралар
Қуаныштысы, келер жылы жаңа ғимаратта бізге үлкен зертхана беріледі.
Студенттерге арналған ресурстар
Студенттік тәжірибелер оқу жылының соңында Computer Vision негіздері бойынша жүргізіледі
Зертхана 2022 жылы құрылған.
IoT зертханасы Интернеттегі заттар технологияларын зерттеу және тәжірибе жасау үшін хаб ретінде қызмет етеді. Бұл зерттеушілер, студенттер және мамандар IoT шешімдерін әзірлеу және сынау үшін бірлесіп жұмыс істейтін арнайы кеңістік. Бұл ортада адамдар жобаларда жұмыс істей алады, эксперименттер жүргізе алады және сенсорлық желілер, деректерді талдау, байланыс хаттамалары және IoT-ге қатысты жүйелік интеграция туралы біле алады. Зертхана адамдарды IoT әлеуетті қолданбалары мен қиындықтары туралы оқыту үшін практикалық оқу тәжірибелері мен семинарларды жеңілдетеді. Сайып келгенде, ол әртүрлі салаларда IoT технологияларын түсіну мен қабылдауды ілгерілете отырып, инновациялар мен білім алмасуды дамытуға бағытталған.
Білім беру бағдарламалары
IoT, Биометрия, Сенсорлар және мобильді желілерге кіріспе, IoT 1: заттар және желі, IoT үшін деректер ғылымы, IoT деректерін басқару және талдау, Индустриядағы IoT, FPGA бағдарламалау
Зертханалық жабдықтар мен технологиялар
1. Ubiquiti UniFi Dream Machine Pro сервері
2. Вега BS-1.2 базалық станциясы
3. IoT сенсорын іздеу құрылғысы, LM-1 12800 мАч, LoRaWAN
4. VEGA базалық станциясы
5. Vega Smart-MS0101, инфрақызыл қозғалыс сенсоры (жиілік 868RU)
6. Vega Smart UM0101 жарық сенсоры
7. Smart HS-0101 температура мен ылғалдылық сенсоры LoRaWAN Vega
8. Антенна 868-01-A10
9. DJI Mini 2 Fly More Combo Drone
10. 3D принтер
11. FPGA платформасы
Команда
Төлемис Гулфарида Ертайқызы
Зертхана 2011 жылы құрылған. Электроника оқу зертханасы кафедра жетекшілік ететін жалпы кәсіптік және арнайы пәндер бойынша зертханалық жұмыстарды орындайды. Зертхананың мақсаты тиісті техникалық және ақпараттық деңгейде сабақтарды өткізуге жағдай жасау. Студенттердің зертханалық және практикалық жұмыстарын әдістемелік қамтамасыз ету. Зертхана схемаларды құрастырып, оларды зерттеуге арналған стендтермен қамтамасыз етілген. Стендтер электр тізбектерін, электрондық элементтерін және логикалық схемалардың жұмысын зерттеуге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, микроконтроллерлерды қолдану арқылы студенттер бағдарламалау, схемаларды жобалау және жүйені біріктіру бойынша құнды дағдыларға ие болады.
Білім беру бағдарламалары
Электроника, Сандық схемотехника, Төменгі деңгейлі архитектура, Компьютердің жетілдірілген архитектурасы
Зертханалық жабдықтар мен технологиялар
1. Негізгі электрониканың оқу жабдығы (Yıldırım Elektronik training set) DC & AC – 17 модуль.
2. Сандық схемаларды жобалау зертхана жұмыс модульдері – 11 модуль.
3. PIC 16F877 Микроконтроллердің зертхана жұмыс модульдері
4. Осциллографтар.
5. Қуаттау блогтары DC Power Suply 30V 10A.
6. Мультиметрлер.
7. Дәнекерлік станциялар.
8. Arduino Uno, nano микроконтроллері.
9. Raspberry Pi + камера
10. ESP8266
11. ESP32 + LoRa
12. 35 түрлі датчиктар
13. Сымсыз таратқыш STX882 + RF қабылдағыш, 433 МГц
14. SMD компоненттерін дәнекерлеуді үйренуге және жинауға арналған KIT жинағы
15. Дәнекерлеуді үйренуге арналған жинақтар.
Команда
Бинара Иманкулова
Байланыс
Зертхана меңгерушісі: binara.Imankulova@sdu.edu.kz
Студенттерге арналған ресурстар
1. Albert Malvino, David Bates, et al. Basic Electronics: Theory and Practice, 2020.
2. Alexander C. K., Sadiku M. N. O., Fundamentals of Electric Circuits, 2009.
Физика зертханасы 2012 жылы құрылған. Физика лабораториялық зертханасы кафедра жетекшілік ететін жалпы кәсіптік және арнайы пәндер бойынша зертханалық жұмыстарды орындайды. Зертхананың жалпы мақсаты экпсерименттік жұмыстарды жасау үшін техникалық және ақпараттық деңгейде сабақтарды өткізуге жағдай жасауға арналған. Студенттердің эксперименттік және практикалық жұмыстарын әртүрлі әдістемеліктермен қамтамасыз ету. Электр өлшегіш приборлармен танысу және приборалдың көрсеткішін анықтау. Зертхана схемаларды құрастырып, оларды зерттеуге арналған стендтермен қамтамасыз етілген. Стендтер электр тізбектерін, электрондық элементтерін және логикалық схемалардың жұмысын зерттеуге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, құрылғының құрылысымен қолдану арқылы студенттер жұмыстың практикалық бөлігі арнайы қолдыналады, амперметлер үшін градуирленген графиктің тұрғызылуы мен бөліктің құнын, сезгіштігін анықтау. Мысалы, амперметр, вольтметр, қосымша кедіргілер. Сонымен қатар, әртүрлі зертханалық жұмыстар істеумен танысу.
Зерттеулер
1. University Improving the Problem of In-depth learning in the Electrodynamics Department // ЖОО электродинамика бөлімін тереңдете оқыту мәселесін жетілдіру Абай атындағы Қазақ ұлттық педагогикалық университеті. «Хабаршы». -2018. -№1(61). Б.181-186.
2. Methodology for solving problems of electrodynamics using vectors in the course of physics// Физика курсында векторларды қолданып электродинамикадан мәселелерді шешудің методологиясы Абай атындағы Қазақ ұлттық педагогикалық университеті. «Хабаршы». -2023.- №2(402). Б.134-147
3. Сomputer-aided methods of physical calculations at a higher education institution // Компьютерные методы физических расчетов в высшем учебном заведении. «М.Тынышбаев атындағы Қазақ көлік және коммуникациялар академиясының Хабаршысы» ғылыми журналы -2023. – желтоқсан.
4. The Development of Education Methods of Electricity and Magnetism Discipline in Higher Educational Institutions // Жоғары оқу орындарында Электр және магнетизм дисциплинасының оқу әдістемеліктерін дамыту. Conference ICECCO. -2018. -P. 14. Conference ICECCO. -2018. -P. 14. ISBN 978-1-7281-0133-0
5. General characteristics of teaching methods in electrodynamics // Электродинамика пәнін оқыту әдістерінің жалпы шешімдері. “URALIntellects.r.o” XVI Халықаралық ғылыми-тәжірибелік конференциясының материалдары. -Прага, 2018. «АСП-Интер». -Тюмень, Россия. Б.65-67.
The Development of Education Methods of Electricity and Magnetism Discipline in Higher Educational Institutions // Жоғары оқу орындарында Электр және магнетизм дисциплинасының оқу әдістемеліктерін дамыту. Conference ICECCO. -2018. -P. 14. Conference ICECCO. -2018. -P. 14. ISBN 978-1-7281-0133-0
Білім беру бағдарламалары
CSS 112, CSS 251, INF 106, MAT 151, CSS 108, MAT 156, CSS 256, CSS 341
Зертханалық жабдықтар мен технологиялар
“G айнымалысы бар Маятник” оқу-зертханалық жабдықтар жиынтығы УП6251, “Механика-1” оқу-зертханалық жабдықтар жиынтығы УП6186, “физикалық және математикалық маятник” оқу-зертханалық жабдықтар жиынтығы УП6256, “Механика-2” оқу-зертханалық жабдықтар жиынтығы УП-6187, “Инерция сәті” оқу-зертханалық жабдықтар жиынтығы”УП6247, АЙНЫМАЛЫ ТОКТАҒЫ КАТУШКАЛАР, АЙНЫМАЛЫ ТОКТАҒЫ КОНДЕНСАТОРЛАР, АЙНЫМАЛЫ ТОК ҮШІН RC СЕРИЯЛЫҚ ТІЗБЕГІН ТАЛДАУ, АЙНЫМАЛЫ ТОК ҮШІН ПАРАЛЛЕЛЬ RL ТІЗБЕГІН ТАЛДАУ, МАГНИТ ПОЛЮСТЕРІНІҢ ҚАТЫНАСЫ
Команда
Калиева Асем Абаевна
Байланыс
assem.kaliyeva@sdu.edu.kz
Студенттерге арналған ресурстар
1. Raymond A. Serway, John W. Jewett, Jr. Physics Edition for Scientists and Engineers with Modern Physics – Ninth Edition – 2013 – p. 1622.
2. https://phet.colorado.edu/en/simulations/charges-and-fields
3. https://phet.colorado.edu/en/simulations/capacitor-lab-basics
4. https://phet.colorado.edu/en/simulations/circuit-construction-kit-dc-virtual-lab
5. https://phet.colorado.edu/en/simulations/circuit-construction-kit-dc
6. https://phet.colorado.edu/en/simulations/faradays-law
7. Physics Laboratory works Compiler Slyunyayeva N.V. Almaty-2006 P-98.
The RedHat lab is aimed at training for RedHat Linux Administration Certification like RHSA etc. It was started as RedHat Academy by facilitation of RedHat company. We have 21 computers with RedHat Linux.
Cisco Networking Academy зертханасының мақсаты – студенттердің білімін шынайы жабдықтарда зертханалық жұмыстар жүргізу арқылы нығайту, сонымен қатар желілік технологиялар бойынша қолданбалы зерттеулер жүргізетін орталық құру. Cisco Networking Academy зертханасы Cisco желілік құрылғыларында Компьютерлік Желілер 1, Компьютерлік Желілер 2, Желілік қауіпсіздік пәндерінен практикалық сабақтар өткізеді, сонымен қатар желілік технологиялар бойынша ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізу жоспарлануда.
Зертхана Autodesk-тің ресми өкілетті академиялық серіктесі болып табылады. Зертхана 2D және 3D модельдеу, анимация, кеңейтілген және виртуалды шындықты қолдана отырып жобаларды жобалау, прототиптер жасау, жобалаудың толық циклі үшін барлық қажетті құралдарды пайдалана отырып, идеядан іске асыруға дейін жұмыс жасауға арналған: Лицензияланған модельдеу бағдарламалық жасақтамасы, лазерлік кесу, 3D принтерлер және т.б.
The main task of the laboratory is to conduct practical and laboratory classes in Data Analysis on specialized stands. The lab has worked with SAS Institute for 3 years. Data Science laboratory uses DataCamp For The Classroom.