Chuỗi Training Nghiên cứu Khoa học Hè 2025 – Khoa Công nghệ Phần mềm, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM
Vào lúc 20h00 ngày 11/07/2025, buổi chia sẻ thứ 2 trong chuỗi Training Nghiên cứu Khoa học Hè 2025 đã diễn ra thành công tốt đẹp, thu hút sự tham gia tích cực của đông đảo sinh viên đến từ nhiều khóa thuộc Khoa Công nghệ Phần mềm – Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT).
TS. Đỗ Trọng Hợp – đã mang đến một góc nhìn tổng quan và thực tiễn về hành trình nghiên cứu khoa học, trong đó nhấn mạnh tầm quan trọng của tư duy phản biện và phương pháp tiếp cận khoa học đối với các đề tài có tính ứng dụng cao.
###Chủ đề: Neural Network – Nền tảng của Deep Learning
Trong kỷ nguyên số, trí tuệ nhân tạo (AI) và Deep Learning ngày càng trở thành trọng tâm của các hướng nghiên cứu khoa học. Đặc biệt trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin, việc nắm vững kiến thức nền tảng như Neural Network là điều cần thiết đối với sinh viên khi triển khai đồ án, khóa luận hoặc các đề tài nghiên cứu ứng dụng.
--- Nội dung chính của buổi chia sẻ
Phần 1 – Nền tảng lý thuyết:
- Giới thiệu tổng quan về mạng Neural – nền móng của Deep Learning
- Cấu trúc mạng neural cơ bản
- Khái niệm 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) phổ biến
Phần 2 – Thực hành “Hands-on”:
- Cài đặt mô hình mạng Neural đơn giản bằng Python từ đầu (from scratch)
- Triển khai lại mô hình sử dụng thư viện Keras/TensorFlow
- Thực hiện huấn luyện và đánh giá hiệu quả mô hình
####3 Deep Learning – Nền tảng nghiên cứu hiện đại cho sinh viên KTPM
Với sự phát triển nhanh chóng của các thư viện mã nguồn mở như TensorFlow, Keras,... Deep Learning đang trở thành công cụ không thể thiếu trong nghiên cứu và phát triển các giải pháp công nghệ. Việc nắm vững các kiến thức và kỹ năng này sẽ giúp sinh viên Khoa Công nghệ Phần mềm – UIT nâng cao chất lượng sản phẩm học thuật và tiệm cận với xu hướng công nghệ toàn cầu.
Xin chúc mừng tất cả các bạn sinh viên đã hoàn thành buổi chia sẻ thứ 2 một cách nghiêm túc và hiệu quả.
Hẹn gặp lại ở buổi chia sẻ tiếp theo với những chủ đề mới mẻ, thực tiễn và đầy thử thách!