AI, dữ liệu lớn định hình hướng nghiên cứu các luận văn/đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin

05/09/2026

Trí tuệ nhân tạo, học sâu, nhận diện hình ảnh, khai phá dữ liệu và dự báo chuỗi thời gian là những hướng nghiên cứu nổi bật được học viên cao học ngành Công nghệ thông tin Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) trình bày tại Hội đồng bảo vệ luận văn/đề án Thạc sĩ ngày 04/9.

Các công trình xoay quanh nhiều bài toán đang được quan tâm trong lĩnh vực công nghệ thông tin, trải rộng từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính đến khai phá dữ liệu và phân tích chuỗi thời gian. Qua từng cách tiếp cận, học viên cho thấy khả năng vận dụng mô hình, thuật toán hiện đại vào giải quyết những vấn đề cụ thể trong nghiên cứu và thực tiễn.

AI, dữ liệu lớn định hình hướng nghiên cứu các luận văn/đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin 11

AI, dữ liệu lớn định hình hướng nghiên cứu các luận văn/đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin 39

Hội đồng bảo vệ có sự tham gia của giảng viên, chuyên gia đến từ nhiều cơ sở giáo dục uy tín

Trong nhóm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, nội dung tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện nội dung và phân loại thông tin với những mô hình như Ensemble Learning, PhoBERT cùng kiến trúc học sâu. Qua đó, AI được khai thác sâu hơn trong xử lý ngôn ngữ và nhận diện thông tin trên môi trường số.

Nhiều đề tài khai thác AI, học sâu, thị giác máy tính và dữ liệu trong các bài toán thực tiễn

Thị giác máy tính và nhận dạng hình ảnh cũng được khai thác ở nhiều bối cảnh thực tế. Các nghiên cứu tập trung xây dựng mô hình học sâu phục vụ phân loại mắt gỗ trong công nghiệp chế biến gỗ, nghiên cứu và cải tiến CNN tiền huấn luyện để nhận diện các loại hoa, đồng thời ứng dụng học máy trong nhận dạng trang thiết bị bảo hộ lao động.

AI, dữ liệu lớn định hình hướng nghiên cứu các luận văn/đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin 86

AI, dữ liệu lớn định hình hướng nghiên cứu các luận văn/đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin 96

AI, dữ liệu lớn định hình hướng nghiên cứu các luận văn/đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin 101

Học viên làm rõ phương pháp, mô hình và kết quả nghiên cứu trước những câu hỏi từ Hội đồng

Bên cạnh các ứng dụng AI, một số đề tài đi sâu vào những vấn đề mang tính thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Hai hướng nghiên cứu trên phức đơn hình (simplicial complex) lần lượt tập trung vào phương pháp ước lượng phân bố tần suất mẫu đơn hình và tối ưu ngưỡng phổ biến cho bài toán khai thác mẫu.

Phạm vi nghiên cứu tiếp tục được mở rộng với dự báo chuỗi thời gian dựa trên học sâu có tích hợp thông tin tôpô và phân cụm mờ khả dĩ bán giám sát với cơ chế kiểm soát độ tin cậy dựa trên thông tin lân cận. Sự kết hợp giữa nhiều nền tảng kỹ thuật góp phần nâng cao hiệu quả phân tích, dự báo và nhận diện cấu trúc trong tập dữ liệu.

AI, dữ liệu lớn định hình hướng nghiên cứu các luận văn/đề án Thạc sĩ Công nghệ thông tin 120

Buổi bảo vệ mở rộng trao đổi về những hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực Công nghệ thông tin

Tại phiên bảo vệ, Hội đồng tập trung trao đổi về cơ sở khoa học, phương pháp nghiên cứu, quá trình xây dựng mô hình, lựa chọn nguồn dữ liệu và độ tin cậy của kết quả. Những nhận xét, phản biện chuyên môn là cơ sở để học viên tiếp tục rà soát luận văn/đề án, củng cố lập luận và điều chỉnh những nội dung cần thiết trước khi hoàn thiện công trình.

Tin: Mỹ Lệ
Ảnh: Quốc Bảo
TT. Truyền thông

14635015

Các tin khác