Достижения обучающихся

Инновационные проекты, исследования и стартапы обучающихся Алматинского университета энергетики и связи имени Гумарбека Даукеева.

Проектирование и моделирование телекоммуникационной сети университета с сегментацией VLAN и защитой данных
телекоммуникации компьютерные сети Cisco Packet Tracer VLAN маршрутизация сетевые технологии информационная безопасность LAN/WAN OSPF DHCP сетевое проектирование

Проектирование и моделирование телекоммуникационной сети университета с сегментацией VLAN и защитой данных

Данный проект направлен на разработку и моделирование современной телекоммуникационной сети для университета. В рамках работы создаётся логическая и физическая архитектура сети, включающая маршрутизаторы, коммутаторы, серверы и рабочие станции.Сеть разделяется на VLAN для эффективного управления трафиком между различными группами пользователей: студентами, преподавателями, администрацией и серверной инфраструктурой. Для обеспечения взаимодействия между сегментами используется межвлановая маршрутизация и протоколы динамической маршрутизации (например, OSPF).Особое внимание уделяется вопросам информационной безопасности: внедряются ACL (списки контроля доступа), сегментация сети, защита портов и базовые механизмы фильтрации трафика.Проект моделируется с использованием инструментов Cisco Packet Tracer или GNS3, что позволяет протестировать работу сети, проверить подключение устройств, маршрутизацию и доступ к ресурсам. Результатом работы является функциональная, масштабируемая и защищённая телекоммуникационная инфраструктура, которая может быть использована в реальных условиях образовательного учреждения.

Система компьютерного зрения для распознавания объектов и действий в реальном времени на основе нейронных сетей
Компьютерное зрение глубокое обучение нейронные сети обнаружение в реальном времени YOLO OpenCV ИИ распознавание объектов распознавание действий

Система компьютерного зрения для распознавания объектов и действий в реальном времени на основе нейронных сетей

Проект направлен на разработку интеллектуальной системы компьютерного зрения, способной в реальном времени распознавать объекты и действия с использованием нейронных сетей глубокого обучения. Система обрабатывает видеопоток с камеры, выполняет детекцию объектов и классификацию действий (например, движение человека, жесты, взаимодействие с объектами).В основе решения могут использоваться современные архитектуры, такие как YOLO, SSD или Faster R-CNN для обнаружения объектов, а также модели LSTM или 3D-CNN для анализа последовательностей действий. Проект может применяться в системах безопасности, умного видеонаблюдения, промышленной автоматизации и образовательных системах.