Білім алушылардың жетістіктері

Гумарбек Дәукеев атындағы Алматы энергетика және байланыс университетінің білім алушыларының инновациялық жобалары, зерттеулері мен стартаптары.

VLAN сегментациясы және деректерді қорғау арқылы университеттің телекоммуникациялық желісін жобалау және модельдеу
Телекоммуникациялар компьютерлік желілер Cisco Packet Tracer VLAN маршруттау желілік технологиялар ақпараттық қауіпсіздік LAN/WAN OSPF DHCP желілік жобалау

VLAN сегментациясы және деректерді қорғау арқылы университеттің телекоммуникациялық желісін жобалау және модельдеу

Бұл жоба университет үшін заманауи телекоммуникациялық желіні әзірлеуге және модельдеуге бағытталған. Бұл жұмыс маршрутизаторларды, коммутаторларды, серверлерді және жұмыс станцияларын қоса алғанда, логикалық және физикалық желі архитектурасын құруды қамтиды.Желі әртүрлі пайдаланушы топтары: студенттер, оқытушылар, әкімшілік және сервер инфрақұрылымы арасындағы трафикті тиімді басқару үшін VLAN-дарға бөлінген. Сегменттер арасындағы байланысты қамтамасыз ету үшін VLANаралық маршруттау және динамикалық маршруттау хаттамалары (мысалы, OSPF) қолданылады.Ақпараттық қауіпсіздікке ерекше назар аударылады: ACL (кіруді бақылау тізімдері), желі сегментациясы, порт қауіпсіздігі және негізгі трафикті сүзу механизмдері енгізілген.Жоба Cisco Packet Tracer немесе GNS3 көмегімен модельденген, бұл желінің өнімділігін тексеруге, құрылғылардың қосылымына, маршруттауға және ресурстарға қол жеткізуге мүмкіндік береді.Нәтижесінде нақты әлемдегі білім беру орталарында пайдалануға болатын функционалды, масштабталатын және қауіпсіз телекоммуникациялық инфрақұрылым пайда болады.

Нейрондық желілерге негізделген нақты уақыт режиміндегі нысандар мен әрекеттерді тануға арналған компьютерлік көру жүйесі
Компьютерлік көру терең оқыту нейрондық желілер нақты уақыт режимінде анықтау YOLO OpenCV жасанды интеллект нысанды тану әрекетті тану

Нейрондық желілерге негізделген нақты уақыт режиміндегі нысандар мен әрекеттерді тануға арналған компьютерлік көру жүйесі

Жоба терең оқыту нейрондық желілерін пайдалана отырып, нақты уақыт режимінде нысан мен әрекетті тануға қабілетті интеллектуалды компьютерлік көру жүйесін әзірлеуге бағытталған. Жүйе камера бейнесін өңдейді, нысандарды анықтайды және әрекеттерді жіктейді (мысалы, адам қозғалысы, қимылдар және нысандармен өзара әрекеттесу).Шешім нысанды анықтау үшін YOLO, SSD немесе Faster R-CNN сияқты заманауи архитектураларға, сондай-ақ әрекеттер тізбегін талдау үшін LSTM немесе 3D-CNN модельдеріне негізделуі мүмкін.Жобаны қауіпсіздік жүйелерінде, ақылды бейнебақылауда, өнеркәсіптік автоматтандыруда және білім беру жүйелерінде қолдануға болады.