Details

Published: 18 June 2026

 SE370 – Cơ hội học phát triển game trong môi trường công nghiệp và đưa sản phẩm game ra thị trường toàn cầu

 Môn học mới trong chương trình đồng đào tạo UIT × VNG

Từ Học kỳ 1 năm học 2026–2027, Khoa Công nghệ Phần mềm – Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) phối hợp cùng VNGGames – Roblox Experience Studio triển khai môn học mới SE370 – Phát triển Game trên Nền tảng Roblox.

Đây là học phần được xây dựng nhằm mang môi trường phát triển game chuyên nghiệp đến gần hơn với sinh viên. Thông qua môn học, sinh viên không chỉ học cách xây dựng game trên Roblox mà còn được trải nghiệm quy trình phát triển sản phẩm trong doanh nghiệp, từ hình thành ý tưởng, thiết kế, lập trình, kiểm thử đến phát hành sản phẩm.

SE370 là một trong những nỗ lực của UIT và VNG trong việc kết nối đào tạo với thực tiễn ngành công nghiệp game, giúp sinh viên tiếp cận sớm với các công nghệ, quy trình và phương pháp làm việc đang được sử dụng trong doanh nghiệp.

 

 Học trực tiếp tại VNG cùng các chuyên gia phát triển game

Môn học được tổ chức trực tiếp tại VNG với sự tham gia của đội ngũ chuyên gia đang làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau của quy trình phát triển game.

Các chuyên gia sẽ trực tiếp giảng dạy các chuyên đề quan trọng của môn học, chia sẻ kinh nghiệm thực tế, những bài học từ quá trình phát triển sản phẩm cũng như các yêu cầu của ngành công nghiệp game hiện nay.

Bên cạnh các buổi học trên lớp, sinh viên sẽ làm việc theo nhóm trong suốt học kỳ. Mỗi nhóm được phân công một mentor đồng hành xuyên suốt quá trình thực hiện dự án, hỗ trợ kỹ thuật, định hướng phát triển sản phẩm và phản biện các giải pháp được đề xuất.

Sự kết hợp giữa chuyên gia đứng lớp và mentor đồng hành theo dự án giúp sinh viên vừa tiếp thu kiến thức, vừa có cơ hội áp dụng ngay vào sản phẩm thực tế của nhóm mình.

 Roblox – Nền tảng đưa sản phẩm đến thị trường toàn cầu

Điểm khác biệt nổi bật của SE370 là việc lựa chọn Roblox làm nền tảng phát triển.

Roblox hiện là một trong những hệ sinh thái game UGC (User Generated Content) lớn nhất thế giới, nơi các nhà phát triển có thể xây dựng, phát hành và tiếp cận cộng đồng người chơi toàn cầu.

Thông qua môn học, sinh viên sẽ được tiếp cận mô hình phát triển game hiện đại trên Roblox, hiểu cách một sản phẩm được xây dựng, vận hành và phát hành trên một nền tảng có quy mô quốc tế.

Mục tiêu của môn học không chỉ là tạo ra một bài tập học phần, mà hướng đến việc xây dựng những sản phẩm hoàn chỉnh có khả năng tiếp cận người chơi thực tế trên nền tảng Roblox.

 Học thông qua dự án thực tế

SE370 được thiết kế theo mô hình học tập dựa trên dự án (Project-Based Learning).

Ngay từ đầu học kỳ, sinh viên sẽ thành lập nhóm, lựa chọn ý tưởng và từng bước phát triển sản phẩm dưới sự hướng dẫn của mentor và các chuyên gia doanh nghiệp.

Trong quá trình học, sinh viên sẽ được trải nghiệm các hoạt động thường gặp trong môi trường phát triển game chuyên nghiệp như xây dựng kế hoạch phát triển sản phẩm, phân chia công việc, quản lý tiến độ, thực hiện sprint, kiểm thử và trình bày sản phẩm.

Toàn bộ kiến thức được triển khai theo hình thức kết hợp giữa lý thuyết và thực hành trong từng buổi học, giúp sinh viên có thể áp dụng ngay vào dự án của nhóm.

 Nội dung đào tạo

Môn học bao phủ các nội dung cốt lõi trong quy trình phát triển game trên Roblox, bao gồm:

●     Tổng quan ngành công nghiệp game và phát triển sản phẩm.

●     Thiết kế gameplay và trải nghiệm người chơi.

●     Phát triển game trên Roblox bằng ngôn ngữ Luau.

●     Thiết kế giao diện, đồ họa và nội dung trong game.

●     Xây dựng hệ thống multiplayer và lưu trữ dữ liệu người chơi.

●     Ứng dụng AI trong quy trình phát triển game.

●     Kiểm thử, tối ưu và phát hành sản phẩm.

●     Marketing game và trình bày ý tưởng sản phẩm.

Mọi nội dung đều hướng đến mục tiêu giúp sinh viên xây dựng được một sản phẩm game hoàn chỉnh trên nền tảng Roblox.

 Đồ án cuối kỳ – Xây dựng game multiplayer trên Roblox

Trong suốt học kỳ, mỗi nhóm sẽ phát triển một dự án game riêng và từng bước hoàn thiện sản phẩm thông qua các mốc đánh giá của môn học.

Đến cuối kỳ, các nhóm sẽ trình bày sản phẩm trước hội đồng gồm giảng viên và chuyên gia doanh nghiệp, đồng thời trực tiếp demo game trên nền tảng Roblox.

Đây là cơ hội để sinh viên tổng hợp toàn bộ kiến thức đã học, rèn luyện kỹ năng làm việc nhóm, trình bày ý tưởng và phát triển sản phẩm theo định hướng thực tế.

 Cơ hội Internship tại Roblox Experience Studio

Bên cạnh kiến thức và trải nghiệm thực tế, môn học còn mở ra cơ hội phát triển nghề nghiệp cho những sinh viên có năng lực nổi bật.

Sau khi kết thúc học phần, Roblox Experience Studio thuộc VNGGames dự kiến sẽ dành tối thiểu 03 vị trí Internship cho các sinh viên có thành tích xuất sắc hoặc sở hữu những ý tưởng, sản phẩm nổi bật trong quá trình học tập.

Đây là cơ hội để sinh viên tiếp tục phát triển chuyên môn trong môi trường doanh nghiệp, làm việc cùng đội ngũ chuyên gia và tham gia sâu hơn vào lĩnh vực phát triển game trên nền tảng Roblox.

 Kế hoạch triển khai

SE370 sẽ được triển khai lần đầu tiên tại UIT theo lộ trình dự kiến:

●     Tháng 7/2026: Tổ chức lớp học thử (pilot) với khoảng 14 sinh viên (thông báo sau)

●     Tháng 8/2026: Mở đăng ký và triển khai tuyển chọn sinh viên tham gia môn học.

●     Tháng 9/2026: Chính thức khai giảng lớp học trong Học kỳ 1 năm học 2026–2027 với quy mô khoảng 42 sinh viên.

Việc tổ chức lớp học thử trước khi triển khai chính thức sẽ giúp hoàn thiện nội dung đào tạo, phương pháp giảng dạy và quy trình phối hợp giữa Nhà trường và doanh nghiệp.

 Dành cho những sinh viên đam mê phát triển game

SE370 không chỉ là một môn học về lập trình game.

Đây là cơ hội để sinh viên học tập trong môi trường doanh nghiệp, làm việc cùng các chuyên gia trong ngành, phát triển sản phẩm theo nhóm và tiếp cận quy trình đưa game ra thị trường trên một nền tảng toàn cầu.

Nếu bạn yêu thích phát triển game, mong muốn xây dựng sản phẩm của riêng mình và trải nghiệm môi trường làm việc thực tế ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường, SE370 sẽ là một học phần đáng chờ đợi trong chương trình đào tạo UIT × VNG.

Details

Published: 15 June 2026

🎮 TỔNG KẾT CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO MENTOR SINH VIÊN MÔN SE116 HỢP TÁC UIT& VNG

🎁Sáng ngày 14/06/2026, tại VNG Campus, buổi tổng kết chương trình Mentor – Mentee thuộc dự án đồng đào tạo giữa Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) và Công ty VNG đã diễn ra với sự tham gia của các giảng viên, đại diện doanh nghiệp, mentor sinh viên và các mentee.

🎨Sau 3 tuần đồng hành, 11 nhóm đã chính thức hoàn thiện và giới thiệu các sản phẩm game của mình. Mỗi sản phẩm là kết quả của quá trình học tập, làm việc nhóm và sự hỗ trợ từ Quý Thầy/Cô, các anh chị VNG-ZPS cùng các mentor sinh viên.

Điều đặc biệt là phần lớn mentee tham gia chương trình là sinh viên năm nhất và năm hai. Với nhiều bạn, đây là lần đầu tiên tiếp cận GitHub, Godot hay lập trình game. Từ những bỡ ngỡ ban đầu, các bạn đã từng bước làm quen với công cụ, quy trình phát triển sản phẩm và cùng mentor giải quyết những khó khăn trong quá trình thực hiện dự án. Chỉ sau 3 tuần, các nhóm đã hoàn thiện được những sản phẩm game đầu tay của mình. Dù vẫn còn những điểm cần tiếp tục cải thiện, đây vẫn là thành quả rất đáng trân trọng, thể hiện sự nỗ lực, tinh thần học hỏi và niềm đam mê của các bạn đối với lĩnh vực phát triển game. 🌸

👉Tại chương trình, các nhóm lần lượt trình bày sản phẩm, chia sẻ ý tưởng và những bài học rút ra trong suốt hành trình thực hiện dự án. Buổi tổng kết cũng là dịp để các thành viên cùng nhìn lại chặng đường đã qua, ghi nhận những cố gắng của bản thân và đồng đội sau nhiều tuần làm việc nghiêm túc.

☘Bên cạnh phần trình bày sản phẩm, Ban Tổ chức đã công bố và vinh danh 4 sản phẩm game xuất sắc nhất gồm 1 giải nhất, 1 giải nhì và đồng giải ba (2 nhóm), đồng thời gửi những phần quà tri ân đến các mentor sinh viên đã tích cực hỗ trợ và đồng hành cùng mentee trong suốt chương trình.

Trong khuôn khổ buổi tổng kết, TS. Đỗ Trọng Hợp và anh Hưng (VNG) cũng đã có những chia sẻ về môn học sắp tới, giúp sinh viên có thêm định hướng cho hành trình học tập và phát triển trong lĩnh vực lập trình game.

Chương trình là những trải nghiệm thực tế, những bài học đầu tiên và những sản phẩm đầu tay mang đậm dấu ấn của từng nhóm. Với nhiều sinh viên năm nhất, năm hai, đây không chỉ là kết quả của một dự án kéo dài 3 tuần mà còn là bước khởi đầu trên hành trình theo đuổi đam mê phát triển game trong tương lai. ✨

Hãy cùng nhìn lại vài hình ảnh cho chương trình.

 

📸 Cùng nhìn lại những khoảnh khắc đáng nhớ của hành trình Mentor – Mentee qua album ảnh tại: https://www.facebook.com/share/p/18uuZvPGpi/

 

Details

Published: 15 June 2026

🧠 RECAP WORKSHOP #3: TỪ NEURAL NETWORK ĐẾN LLM – NẮM BẮT AI HIỆN ĐẠI ĐỂ KHÔNG TỤT HẬU

👉Chiều ngày 14/06/2026, Khoa Công nghệ Phần mềm đã tổ chức thành công Workshop #3 trong chuỗi Seminar Nghiên cứu Khoa học Sinh viên 2026 với chủ đề "Từ Neural Network đến LLM: Nắm bắt AI hiện đại để không tụt hậu", dưới sự hướng dẫn của TS. Đỗ Trọng Hợp.

Workshop tập trung vào những cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển của các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI tạo sinh hiện đại. Mở đầu chương trình, sinh viên được tìm hiểu về Recurrent Neural Network (RNN) và Long Short-Term Memory (LSTM) – hai kiến trúc nền tảng từng được sử dụng rộng rãi trong các bài toán xử lý dữ liệu dạng chuỗi như văn bản, ngôn ngữ và hội thoại.

Từ những hạn chế của RNN và LSTM trong việc xử lý phụ thuộc dài hạn, khối lượng dữ liệu lớn và các quan hệ ngữ nghĩa phức tạp, workshop tiếp tục giới thiệu cơ chế Attention, Self-Attention và Multi-Head Attention. Đây cũng là cơ sở hình thành nên kiến trúc Transformer – bước ngoặt quan trọng đã thay đổi hướng phát triển của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây.

👩‍🏫Trên nền tảng Transformer, TS. Đỗ Trọng Hợp đã phân tích sự ra đời và vai trò của các mô hình ngôn ngữ tiêu biểu như BERT, BART và GPT. Sinh viên được tiếp cận cách BERT hỗ trợ hiểu ngữ cảnh văn bản, BART kết hợp khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ, đồng thời tìm hiểu GPT – nền tảng cốt lõi của ChatGPT và các Large Language Model (LLM) hiện nay.

Bên cạnh các kiến thức về kiến trúc mô hình, workshop còn làm rõ nguyên lý hoạt động của LLM thông qua cơ chế dự đoán token tiếp theo (next-token prediction), các phương pháp khai thác mô hình như Zero-shot Prompting, Few-shot Learning và Fine-tuning, cũng như những hạn chế thường gặp của LLM như hallucination, tính không ổn định theo prompt và khả năng cập nhật tri thức.

Ngoài ra, sinh viên cũng được giới thiệu về Vector Database và Vector Search – những thành phần quan trọng trong các hệ thống AI hiện đại, tạo nền tảng cho các kỹ thuật nâng cao như Retrieval-Augmented Generation (RAG) và các ứng dụng AI thế hệ mới.

🍀Thông qua Workshop #3, sinh viên không chỉ có cái nhìn hệ thống về quá trình phát triển từ RNN, LSTM đến Transformer và GPT, mà còn được trang bị nền tảng kiến thức quan trọng để tiếp cận các chủ đề chuyên sâu hơn trong các buổi tiếp theo của chuỗi seminar, bao gồm Large Language Model (LLM), Fine-tuning, Instruction Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG), LoRA, Vision-Language Model (VLM) và AI đa phương thức (Multimodal AI).✨

Details

Published: 13 June 2026

🧠 TỪ NEURAL NETWORK ĐẾN LLM: NẮM BẮT AI HIỆN ĐẠI ĐỂ KHÔNG TỤT HẬU

Workshop #3: RNN, LSTM, Attention, Transformer, BERT, BART và GPT

Tiếp nối chuỗi Seminar Nghiên cứu Khoa học Sinh viên 2026 với chủ đề "Từ Neural Network đến LLM: Nắm bắt AI hiện đại để không tụt hậu", Khoa Công nghệ Phần mềm tổ chức Workshop #3 nhằm giúp sinh viên hiểu được những bước phát triển quan trọng nhất đã dẫn đến sự ra đời của ChatGPT và các hệ thống AI tạo sinh hiện đại.

📌 Thời gian: 13h00 Chủ nhật ngày 14/06/2026

📌 Hình thức: Online

📌 Link tham gia:
https://meet.google.com/iyc-egpt-xsz

📌 Nội dung chính:
• Recurrent Neural Network (RNN)

• Long Short-Term Memory (LSTM)

• Những hạn chế của RNN và LSTM trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Cơ chế Attention

• Kiến trúc Transformer

• BERT và khả năng hiểu ngôn ngữ

• BART và các mô hình tạo sinh văn bản

• GPT và nền tảng của Large Language Model (LLM)

✨ Trong workshop này, sinh viên sẽ tìm hiểu cách các mô hình AI xử lý dữ liệu dạng chuỗi như văn bản, ngôn ngữ và hội thoại thông qua RNN và LSTM – những kiến trúc từng là nền tảng của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong nhiều năm.

Workshop cũng sẽ phân tích những hạn chế của RNN và LSTM khi xử lý các văn bản dài, các phụ thuộc ngữ nghĩa phức tạp và khối lượng dữ liệu ngày càng lớn. Từ đó, sinh viên sẽ hiểu vì sao cơ chế Attention và kiến trúc Transformer đã tạo nên bước ngoặt quan trọng trong lịch sử phát triển AI.

💡 Một nội dung đáng chú ý của workshop là hành trình phát triển từ Transformer đến các mô hình ngôn ngữ nổi tiếng:

• BERT – giúp máy tính hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của văn bản.

• BART – kết hợp khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

• GPT – nền tảng của ChatGPT và các Large Language Model (LLM), mở ra kỷ nguyên AI tạo sinh với khả năng hội thoại, lập trình và hỗ trợ sáng tạo nội dung.

👩‍💻 Chuỗi workshop không chỉ giúp sinh viên tiếp cận các kiến trúc AI hiện đại theo hướng trực quan và dễ hiểu, mà còn tạo nền tảng để phát triển các đề tài nghiên cứu khoa học, đồ án và các dự án AI ứng dụng trong tương lai.

✨ Các buổi tiếp theo sẽ tiếp tục với những nội dung rất quan trọng của AI hiện đại gồm:

• Large Language Model (LLM)

• Fine-tuning và Instruction Tuning

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• LoRA và Parameter-Efficient Fine-Tuning

• Vision-Language Model (VLM)

• AI đa phương thức (Multimodal AI)