Khoa Công nghệ Phần mềm trân trọng tiếp tục chuỗi Workshop Training Nghiên cứu Khoa học hè 2025, với mục tiêu tạo điều kiện để sinh viên:
- Nâng cao tư duy học thuật và kỹ năng nghiên cứu
- Tiếp cận các xu hướng công nghệ mới như AI, Machine Learning, Deep Learning
- Chuẩn bị hành trang cho các đề tài nghiên cứu, cuộc thi học thuật, đồ án, khóa luận tốt nghiệp.
Vì sao Deep Learning quan trọng trong nghiên cứu khoa học hiện nay?
Trong lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại, trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò trung tâm trong nhiều hướng nghiên cứu khoa học. Deep Learning là nền tảng cốt lõi của các hệ thống AI, nhờ khả năng học và biểu diễn dữ liệu một cách mạnh mẽ và hiệu quả.
Những tiến bộ trong các thư viện mã nguồn mở như TensorFlow, Keras,... đã giúp sinh viên dễ dàng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình Deep Learning. Đây là công cụ quan trọng để giải quyết các bài toán thực tế trong xử lý ảnh, ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu,…
Đối với sinh viên ngành công nghệ thông tin, đặc biệt trong các đề tài đồ án, khóa luận hoặc nghiên cứu khoa học, việc nắm vững kiến thức và kỹ năng về Deep Learning là một lợi thế rõ rệt – giúp sản phẩm nghiên cứu được đánh giá cao hơn và tiệm cận với xu hướng công nghệ hiện đại.
Thông tin buổi workshop thứ hai
- Chủ đề: Neural Network – Nền tảng của Deep Learning
- Thời gian: 20h00 – 21h00, Thứ Sáu, ngày 11/07/2025
- Hình thức: Trực tuyến (Link Google Meet sẽ được gửi qua email và các kênh lớp trước giờ học)
Nội dung chính của buổi học
Phần 1 – Kiến thức nền tảng
- Giới thiệu tổng quan về mạng Neural – mô hình nền tảng của Deep Learning
- Cấu trúc mạng neural cơ bản
- Hàm chi phí (loss function) và thuật toán lan truyền ngược (backpropagation)
- Thuật toán tối ưu Gradient Descent
- Các loại hàm kích hoạt (activation function)
Phần 2 – Thực hành Hands-on
- Cài đặt một mô hình mạng Neural đơn giản bằng Python “from scratch” để hiểu rõ:
- Lan truyền xuôi (forward propagation)
- Lan truyền ngược và cập nhật tham số (backpropagation)
- Viết lại mô hình trên bằng thư viện Keras/TensorFlow
- Tập trung vào quá trình huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu quả
Cơ hội khi tham gia chuỗi workshop
- Tham gia vào các đề tài nghiên cứu khoa học dưới sự hướng dẫn từ các giảng viên của Khoa
- Tham gia các cuộc thi học thuật về AI và nhận các phần thưởng từ Khoa
Thông tin hỗ trợ và liên hệ
Vui lòng truy cập website chính thức của Khoa để biết thêm thông tin và liên hệ với giảng viên hướng dẫn:
https://se.uit.edu.vn/vi/lien-he
Hẹn gặp các bạn vào lúc 20h00, Thứ Sáu, ngày 11/07/2025.
Hãy tận dụng mùa hè để học hỏi, khám phá và phát triển khả năng nghiên cứu khoa học – hành trang quan trọng cho con đường học tập và nghề nghiệp phía trước.