Главная / Факультеты и кафедры / Шаушенова Анаргуль Гимрановна
Шаушенова Анаргуль Гимрановна

Шаушенова Анаргуль Гимрановна

 

Кандидат технических наук, ассоциированный профессор, заведующая ГОП «Информационные системы»

Кабинет 2415, тел. +7 (7172) 38-43-23

E-mail: a.shaushenova@kazatu.edu.kz

 

Сфера научных интересов

Математическое моделирование, искусственный интеллект, компьютерное зрение, распознавание изображений в видеопотоках, интеллектуальные информационные системы

Читаемые дисциплины

Моделирование систем, компьютерное и математическое моделирование в научных исследованиях

Образование

1995-1999 гг.   

Западно–Казахстанский гуманитарный университет по специальности «Математика и информатика».

2004- 2007 гг.  

Таразский Государственный Университет, аспирантура, специальность «Геоэкология».

2010 г.

Защита кандидатской диссертации на тему «Теоретическая оценка гидро-метеорологических режимов и экологического состояния промышленных городов (на примере г. Балхаш)» (научные руководители Т. Омарбекұлы, Б.Б. Бакирбаев).

Трудовой стаж

1999 - 2001 гг.

Педагогический лицей при ЗКГУ г. Уральска, преподаватель математики.

2002 - 2012 гг.

МКТУ им. А.Ясави, старший преподаватель кафедры Математики и математического моделирования

2012 – 2019 гг.

Старший преподаватель кафедры Информатики,КазАТУ им. С. Сейфуллина.

2019 - 2021г.г.

Старший преподаватель кафедры информационных систем,КазАТУ им. С. Сейфуллина.

2021 – 2025 г.г.

Заведующая кафедры «Информационные системы», КАТИУ им. С. Сейфуллина.

С 2025 г.г.

Руководитель ГОП «Информационные системы», КАТИУ им. С. Сейфуллина.

 

Награды, почетные грамоты

Обладатель звания «Лучший преподаватель вуза-2025»

Участие в выполнении НИР в рамках государственного заказа

2021-2023 гг.: со-руководитель научного проекта МОН РК №AP09259657 «Исследование и разработка автоматизированной системы прокторинга для контроля знаний студентов в условиях дистанционного обучения».

2024-2026 гг.: руководитель научного проекта МОН РК AP23486538 «Исследование и разработка системы распознавания изображений в видеопотоках на основе искусственного интеллекта»

 

Зарубежные научные стажировки

  • «Information and Communication. Machine Learning and Deep Learning», University of Agriculture in Krakow, Krakow, Poland, 2022.
  • «Data Analysis», University of Milan, Milan, Italy, 2023.
  • Python Data Analysis. Rice University. Coursera, 2025
  • Managing Machine Learning Projects. Duke University, Coursera, 2025

 

Публикации

1. The Influence of the Proctoring System on the Results of Online Tests in the Conditions of Distance Learning. AD ALTA. Journal of Interdisciplinary Research. Vol. 11, issue 2.  https://doi.org/10.33543/1102 (Web of Science= Q3)

2. The Study of Mathematical Models and Algorithms for Face Recognition in Images Using Python in Proctoring System. Computation 2022, 10, 136. https://doi.org/10.3390/computation10080136  (Scopus, 70 процентиль, CiteScore 2021= 3.3, SJR 2021=0.389, Web of Science= Q2)

3. Implementation of machine learning models to determine the appropriate model for protein function prediction Eastern-European Journal of Enterprise Technologies Volume 5, Issue 4-19, 2022. P.42-49 DOI: 10.15587/1729-4061.2022.263270

4. Research on the development of a proctoring system for conducting online exams in Kazakhstan. Computation 2023, 11(6), 120; https://doi.org/10.3390/computation11060120

5. Deep Residual Learning for Face Anti-Spoofing: A Mathematical Framework for Optimized Skip Connections.  Тechnologies 2025, 13, 413.  https://doi.org/10.3390/technologies13090413 (Scopus, 88 процентиль, CiteScore 2022= 8.5, SJR 2022=0.880; Web of Science Q1, JCI 2024=1,03)

6. Mathematical Modeling of Optimal Drone Flight  Trajectories for Enhanced Object Detection in Video Streams Using  Kolmogorov–Arnold Networks. Technologies 2025, 13, 235.  https://doi.org/10.3390/technologies13060235 (Scopus, 88 процентиль, CiteScore 2022= 8.5, SJR 2022=0.880; Web of Science Q1, JCI 2024=1,03)

7. Еmplementation of  Kolmogorov–Arnold Networks for Efficient Image Processing in  Resource-Constrained Internet of Things Devices. Technologies 2025, 13, 155. https://doi.org/10.3390/technologies13040155    (Scopus, 88 процентиль, CiteScore 2022= 8.5, SJR 2022=0.880; Web of Science Q1, JCI 2024=1,03)