NĂM HỌC

NỘI DUNG CHÍNH CỦA CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Năm 1

Giáo dục đại cương

Lý luận chính trị

Kỹ năng phương pháp học ĐH

Tin học

Ngoại Ngữ

Kiến thức cơ sở ngành,

Kiến thức cơ sở khối ngành

Năng lực đầu ra:

- Các môn học đại cương giúp: Sinh viên có các kỹ năng của thế kỷ 21 (kỹ năng giải quyết vấn đề, kỹ năng lãnh đạo, kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng giao tiếp thuyết trình trong môi trường làm việc đa văn hóa kỹ năng truyền thông) và các kỹ năng nghề nghiệp đặc thù. Có phẩm chất đạo đức NN để phục vụ cho Doanh Nghiệp và phụng sự xã hội, có tinh thần sẻ chia, có năng lực thích ứng trong môi trường đa văn hóa, năng lực tự học và học tập suốt đời.

- Các môn cơ sở ngành mang đến khả năng phân tích, tổng hợp, đánh giá và vận dụng các kiến thức vào việc giải quyết các vấn đề của thực tế nghề nghiệp trong tư vấn thiết kế, thi công các công trình xây dựng.

Năm 2 & Năm 3

Ngoại ngữ

Năng lực đầu ra: Sinh viên đạt năng lực Ngoại ngữ TOEIC 500

Quản lý dự án & Khởi nghiệp & Nghiên cứu khoa học

Năng lực đầu ra:

- Sinh viên có khả năng khởi nghiệp 1 dự án cá nhân.

- Sinh viên có khả năng nghiên cứu và viết bài báo khoa học.

Sinh viên sẽ học các module:

- Học máy (Machine Learning)

- Học sâu ( Deep Learning)

- Lập trình giao diện Web

- Lập trình Web

- Lập trình di động/ BlockChain

Năng lực đầu ra :

- Thành thạo lập trình các thuật toán học máy (Decision Tree, Linear Regression, K-Meaning) và vận dụng các mô hình CNN, RNN, Auto Decoder, để phát triển các module và xây dựng mô hình học máy.

- Sinh viên thành thạo lập trình các thuật toán học sâu với tensorflow, tensorrt, pytorch để nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại văn bản.

- Sinh viên có năng lực Lập trình website theo yêu cầu của doanh nghiệp.

Đồ án môn học :

- Nhóm 06 sinh viên tham gia xây dựng được một ứng dụng thực tế dùng máy học (Đã có bộ dữ liệu mẫu). Sinh viên chọn 1 trong các đề tài sau:

Đề tài 01: - Phát hiện gian lận thẻ tín dụng - Trong dự án này, sinh viên sẽ học cách tập trung vào phát hiện bất thường bằng cách sử dụng mật độ xác suất để phát hiện gian lận thẻ tín dụng.

Đề tài 02 -  Nâng độ phân giải hình ảnh với SRCNN - Tìm hiểu cách triển khai và sử dụng phiên bản Tensorflow của Mạng nơ-ron siêu phân giải (SRCNN) để cải thiện chất lượng hình ảnh.

Đề tài 03: Dự đoán đánh giá trò chơi : Trong dự án này,  sinh viên sẽ thấy cách thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bằng cách dự đoán các đánh giá trung bình về trò chơi và hiệu quả trò chơi. 

Đề tài 04 : Phân cụm thị trường chứng khoán - Sinh viên Học cách sử dụng thuật toán phân cụm K-means để tìm các công ty có liên quan bằng cách tìm mối tương quan giữa các chuyển động của thị trường chứng khoán trong một khoảng thời gian nhất định.

Đề tài 05: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong Python - Dự án này sinh viên sẽ tập trung vào phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như mã hóa các từ và câu, một phần của nhận dạng giọng nói và gắn thẻ, và phân khúc cụm từ.

Đề tài 06 : Đạt được hiệu suất gần như tiên tiến trong các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng bằng cách sử dụng Học sâu - Trong dự án này,  sinh viên sẽ sử dụng bộ dữ liệu nhận dạng đối tượng CIFAR-10 làm chuẩn để triển khai mạng nơ-ron sâu được công bố gần đây.

Đề tài 07 : Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân loại văn bản - Trong dự án này, bạn sẽ học cách tiếp cận nâng cao đối với Ngôn ngữ tự nhiên. Xử lý bằng cách giải quyết một nhiệm vụ phân loại văn bản bằng cách sử dụng nhiều thuật toán phân loại.

Đề tài 08 : K-Means Clustering để Phân tích Hình ảnh - Trong dự án này, bạn sẽ học cách sử dụng K-Means Clustering một cách không giám sát để phân tích và phân loại hình ảnh 28 x 28 pixel từ bộ dữ liệu MNIST.

Đề tài 09 : Nén & Trực quan Dữ liệu Sử dụng Phân tích Thành phần Nguyên tắc - Dự án này sẽ chỉ cho sinh viên cách nén tập dữ

Đề tài 10: Dự đoán thu nhập cá nhân.

Năm 4 & Năm 4.5

Sinh viên sẽ học các module:

- Thị giác máy tính

- Dữ liệu lớn (Big Data)

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( Nature language processing)

- Hệ chuyên gia ( Expert systems)

Năng lực đầu ra :

- Sinh viên thành thạo áp dụng các mô hình phát hiện đối tượng như khu vực-CNN và ResNet-50, thực hiện phân đoạn hình ảnh bằng cách sử dụng các biến thể của mạng tích hợp đầy đủ (FCN) bao gồm U-Net và  Mask-RCNN nhằm phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, đánh nhãn hình ảnh.

- Sinh viên thành thạo các yếu tố V của dữ liệu lớn(khối lượng, vận tốc, sự đa dạng, tính xác thực, hóa trị và giá trị), thành thạo xác định đâu là vấn đề của dữ liệu lớn, giải trình và khắc phục được các vấn đề từ thu thập, phân tích, giám sát đến báo cáo dữ liệu bằng cách sử dụng các  hệ thống như YARN, HDFS, Hadoop.

- Sinh viên thành thạo lập trình hồi quy logistic, sử dụng mô hình Markov, mạng thần kinh dày đặc, bộ mã hoá- giải mã để phân tích cảm tính, dịch các từ, sữa các từ sai chính tả, xử lý văn bản(tạo, nhận dạng địa danh,các câu trùng lặp) và tóm tắt văn bản, xây dựng chatbot.

Đồ án môn học:

Nhóm 06 sinh viên tham gia xây dựng được một ứng dụng thực tế dùng có sử dụng Big Data:

Đề tài 01: Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong hệ thống website Học trực tuyến

Đề tài 02: Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong hệ thống dự đoán chuyển đổi khách hàng

Đề tài 03: Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong hệ thống dự đoán nhân viên nghỉ việc

Đề tài 04: Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong hệ thống dự đoán xu hướng thị trường (Chứng khoán, Bất động sản, tiền kỹ thuật số..)

Đề tài 05: Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong hệ thống dự đoán về thiên tai(Mưa bão, lũ lụt…)

- Xây dựng được một ứng dụng thực tế với NLP:

Đề tài 1: Phân tích cảm xúc từ văn bản người dùng

Đề tài 2: Xây dựng Bot hỗ trợ khách hàng

Đề tài 3: Xây dựng ứng dụng nhận dạng giọng nói

Đề tài 4: Xây dựng ứng dụng tóm tắt nội dung văn bản

Đề tài 5: Xây dựng máy dịch văn bản tự động

TT & KLTN

Sinh viên có 2 lựa chọn:

a. NCKH (Đề tài nghiên cứu): SV giỏi và có ý tưởng nghiên cứu

b. KLTN (Đồ án tốt nghiệp)

1. Thực hiện đồ án (thiết kế giải pháp, hoàn thiện sản phẩm, triển khai thực tế nếu có thể) thuộc các lĩnh vực sau:

- Sản phẩm/Dịch vụ phần mềm thông minh

- Sản phẩm/Dịch vụ phân tích xử lý dữ liệu để khai phá dữ liệu mới, lựa chọn đưa ra các quyết định phù hợp

- Sản phẩm/Dịch vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý văn bản, tiếng nói

- Sản phẩm/Dịch vụ phát hiện nhận dạng chuyển động, phân loại, xử lý ảnh

- Triển khai cài đặt, xây dựng các thuật toán hoặc các mô hình trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề thực tiễn

- Sản phẩm/Dịch vụ dựa trên nền tảng Blockchain

- Sản phẩm/Dịch vụ FINTech

- Sản phẩm game cho webApp/mobileApp.

- Sản phẩm/Dịch vụ thương mại điện tử

- Sản phẩm/Dịch vụ cho thiết bị di động;

2. Phát triển từ các đồ án module (liên kết nhiều module, có tính sáng tạo, tính mới: công nghệ và ứng dụng, có sản phẩm hoàn chỉnh triển khai được vào thực tế).