VI 
EN - Banner được lưu thành công.
WORKSHOP ONLINE #4 – ỨNG DỤNG HIỆN ĐẠI CỦA CNN TRONG BÀI TOÁN THỊ GIÁC MÁY TÍNH
Khoa Công nghệ Phần mềm trân trọng giới thiệu buổi học thứ tư trong chuỗi Workshop Training Nghiên cứu Khoa học hè 2025 – nơi giúp sinh viên:
- Tiếp cận tư duy và kỹ thuật nghiên cứu hiện đại
- Làm quen với các ứng dụng thực tế của Deep Learning
- Chuẩn bị kiến thức nền cho đồ án, khóa luận và các cuộc thi học thuật
🔍 CNN – Xương sống của thị giác máy tính hiện đại
Với khả năng trích xuất đặc trưng vượt trội, CNN đã trở thành backbone cho hàng loạt mô hình giải quyết tác vụ thị giác máy tính như classification, detection, segmentation…
Khác với các phương pháp truyền thống dùng kỹ thuật trích xuất đặc trưng thủ công, CNN cho phép mô hình học trực tiếp từ dữ liệu – nhanh hơn, chính xác hơn và tổng quát hơn.
Ví dụ:
- Với bài toán object detection, trước đây độ chính xác chỉ dưới 50% và thời gian xử lý đến 30 giây/hình
- Các mô hình hiện đại như YOLO có thể dễ dàng đạt độ chính xác >90% với tốc độ xử lý lên đến hàng trăm FPS
CNN không chỉ là nền tảng cho các mô hình như YOLO, Faster R-CNN, mà còn mở ra các ứng dụng mới như instance segmentation, style transfer, multitask learning...
📚 Nội dung chính của buổi workshop #4
- CNN kết hợp multitask loss cho bài toán hồi quy
- Detection kết hợp localization
- Object detection: YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN
- Instance segmentation
- Neural style transfer
- Các bài toán khác dựa trên CNN
🗓 Thông tin buổi workshop thứ tư
Chủ đề: Ứng dụng hiện đại của CNN trong thị giác máy tính
Thời gian: 20h00 – 21h30, Thứ Sáu, ngày 25/07/2025
Hình thức: Trực tuyến
▫️ Link: 🔗 https://meet.google.com/vvv-vvvo-fsf
- Banner được lưu thành công.
MarTech – Động lực của Marketing hiện đại và sự đón đầu của UIT
Marketing hiện đại không còn vận hành bằng trực giác hay cảm tính. Thay vào đó, sự phát triển vượt bậc của công nghệ đã đưa đến một kỷ nguyên mới – nơi dữ liệu, tự động hóa, trí tuệ nhân tạo (AI), và khả năng cá nhân hóa là trung tâm. Tất cả những yếu tố này hội tụ trong một khái niệm: Marketing Technology (MarTech) – hệ sinh thái công cụ công nghệ phục vụ toàn bộ quá trình truyền thông, từ thu hút đến chuyển đổi và giữ chân khách hàng.
Trong bối cảnh đó, MarTech không chỉ là một xu hướng, mà là động lực thực sự phía sau sự phát triển của ngành Marketing hiện đại. Các công cụ như CRM, hệ thống quản lý nội dung số, phân tích dữ liệu, tối ưu quảng cáo đa kênh hay AI tạo sinh đã thay đổi hoàn toàn cách thương hiệu kết nối với khách hàng.
UIT – Trường đại học tiên phong tích hợp MarTech vào đào tạo Truyền thông Đa phương tiện
Tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) – ĐHQG-HCM, MarTech không chỉ là nội dung giảng dạy thời sự, mà còn là một trong ba hướng ngành đào tạo chính thức trong ngành Truyền thông Đa phương tiện. Với định hướng liên ngành rõ rệt, chương trình kết hợp truyền thông, thiết kế sáng tạo, marketing hiện đại cùng công nghệ thông tin, kỹ thuật phần mềm, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Sinh viên theo học ngành này tại UIT không chỉ được học về sáng tạo nội dung, thiết kế đồ họa, sản xuất video, mà còn được đào tạo chuyên sâu về các công nghệ nền tảng của MarTech như:
- Phân tích dữ liệu người dùng để đưa ra quyết định truyền thông chính xác
- Ứng dụng AI và học máy trong cá nhân hóa nội dung và đo lường hiệu quả chiến dịch
- Khai thác các công cụ truyền thông số, nền tảng quảng cáo số và hệ thống CRM
- Tư duy công nghệ và logic phần mềm trong thiết kế trải nghiệm người dùng (UX)
Ba hướng ngành của chương trình đào tạo Truyền thông Đa phương tiện tại UIT:
- AI ứng dụng trong Truyền thông Đa phương tiện
- Thiết kế Đa phương tiện
- Công nghệ Tiếp thị (MarTech)
Chính nhờ sự tích hợp sâu công nghệ – điều mà các chương trình đào tạo truyền thông ở nhiều trường khác chưa làm được một cách hệ thống – UIT trở thành đơn vị tiên phong đưa công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu vào ngành truyền thông một cách bài bản và toàn diện.
Học ngành Truyền thông Đa phương tiện tại UIT – Đón đầu tương lai
Sinh viên tốt nghiệp từ ngành này tại UIT không chỉ là những người làm truyền thông sáng tạo, mà còn là những chuyên gia biết cách vận hành hệ thống, phân tích dữ liệu, ứng dụng công nghệ vào toàn bộ chuỗi giá trị truyền thông – tiếp thị. Đây chính là lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh ngành truyền thông đang thay đổi nhanh chóng dưới sức ảnh hưởng của chuyển đổi số và AI.
- Banner được lưu thành công.
Trong kỷ nguyên số, marketing không còn đơn thuần là sáng tạo nội dung hay phát triển thương hiệu. Thay vào đó, nó đã trở thành một lĩnh vực gắn chặt với công nghệ, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Sự kết hợp đó được gọi bằng một cái tên: MarTech – viết tắt của Marketing Technology.
MarTech là gì?
MarTech là tập hợp các công nghệ, phần mềm và công cụ kỹ thuật số được sử dụng để hỗ trợ, tự động hóa và tối ưu hóa hoạt động tiếp thị. Từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), công cụ phân tích hành vi người dùng, nền tảng tự động hóa tiếp thị, cho đến AI cá nhân hóa nội dung – tất cả đều là một phần trong hệ sinh thái MarTech.
Không đơn thuần là một xu hướng, MarTech đang được xem là tương lai của ngành marketing toàn cầu. Sự phát triển nhanh chóng của các nền tảng số, dữ liệu người dùng và kỳ vọng ngày càng cao từ phía khách hàng buộc các doanh nghiệp phải tái cấu trúc hoạt động tiếp thị theo hướng công nghệ hóa và dữ liệu hóa toàn diện.
Vì sao MarTech là tương lai của marketing?
Cá nhân hóa bằng AI
AI đang giúp marketer xây dựng các chiến dịch được cá nhân hóa theo thời gian thực, dựa trên hành vi, sở thích và lịch sử tương tác của từng người dùng.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu
MarTech cho phép ra quyết định dựa trên số liệu cụ thể, giúp tối ưu hóa hiệu quả chiến dịch, theo dõi hành vi khách hàng và đo lường chính xác hơn.
Tự động hóa và hiệu suất cao
Các công cụ MarTech giúp tự động hóa hàng loạt công việc như gửi email, phân khúc khách hàng, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng – giải phóng thời gian để tập trung vào chiến lược và sáng tạo.
Đáp ứng kỳ vọng của người tiêu dùng hiện đại
Người tiêu dùng kỳ vọng trải nghiệm liền mạch, cá nhân hóa và có giá trị trên mọi nền tảng. MarTech chính là công cụ giúp doanh nghiệp đáp ứng những nhu cầu ngày càng cao đó.
Học MarTech ở đâu? Khi công nghệ và truyền thông gặp nhau tại UIT
Tại Việt Nam, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM (UIT) là một trong những đơn vị tiên phong triển khai đào tạo MarTech như một định hướng chuyên sâu trong ngành Truyền thông Đa phương tiện.
Khác với nhiều chương trình đào tạo truyền thông thiên về nghệ thuật hoặc kỹ năng trình bày, ngành Truyền thông Đa phương tiện tại UIT được xây dựng theo định hướng liên ngành hiện đại, kết hợp kiến thức về truyền thông, thiết kế sáng tạo, marketing với nền tảng công nghệ thông tin, kỹ thuật phần mềm, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Sinh viên không chỉ học cách xây dựng nội dung, thiết kế đồ họa, sản xuất video hay làm truyền thông tương tác, mà còn được trang bị tư duy công nghệ và khả năng phân tích dữ liệu, với năng lực:
- Sử dụng các công cụ MarTech và nền tảng truyền thông số
- Phân tích dữ liệu người dùng để đưa ra quyết định truyền thông chính xác
- Ứng dụng AI trong cá nhân hóa nội dung và đo lường hiệu quả truyền thông
- Tư duy công nghệ trong thiết kế trải nghiệm người dùng
Ba hướng chuyên ngành của chương trình đào tạo
Ngành Truyền thông Đa phương tiện tại UIT hiện có ba hướng chuyên sâu:
- AI ứng dụng trong Truyền thông Đa phương tiện
- Thiết kế Đa phương tiện
- Công nghệ Tiếp thị (MarTech)
Chương trình hướng đến việc phát triển toàn diện tư duy sáng tạo và tư duy công nghệ, trang bị cho sinh viên kiến thức cập nhật cùng năng lực triển khai thực tiễn trên nền tảng công nghệ thông tin – một thế mạnh truyền thống của UIT.
Tiên phong ứng dụng công nghệ – Làm chủ truyền thông hiện đại
Ngành truyền thông đang chuyển mình mạnh mẽ. Từ truyền thông đại chúng sang truyền thông số cá nhân hóa, từ nội dung cảm tính sang chiến lược dựa trên dữ liệu – mọi thứ đang thay đổi. Và người làm truyền thông tương lai không chỉ cần sáng tạo, mà còn phải hiểu rõ công nghệ và hành vi người dùng.
UIT không đào tạo những người chỉ đi sau công nghệ – mà đào tạo những người làm chủ công nghệ.
Với nền tảng công nghệ vững chắc, định hướng liên ngành sâu rộng và nội dung đào tạo cập nhật, sinh viên ngành Truyền thông Đa phương tiện tại UIT chính là những người tiên phong trong làn sóng truyền thông ứng dụng công nghệ – đủ năng lực để tiên phong ứng dụng công nghệ và làm chủ truyền thông hiện đại trong thời đại số.
- Banner được lưu thành công.
Chủ đề: Cải tiến độ chính xác của mô hình học sâu & Giới thiệu CNN
Thời gian: 20h00 – 21h30, Thứ Sáu, ngày 18/07/2025
Hình thức: Trực tuyến qua Google Meet
Trong buổi workshop thứ ba thuộc chuỗi Training Nghiên cứu Khoa học hè 2025, sinh viên đã được giới thiệu các phương pháp nâng cao độ chính xác của mô hình học sâu như: Regularization, tối ưu hóa hiện đại (Adam, RMSProp), chuẩn hóa dữ liệu, học chuyển tiếp (Transfer Learning), cùng các kỹ thuật xử lý vanishing gradient như ReLU và BatchNorm.
Phần hai tập trung vào nền tảng và ứng dụng của mạng neuron tích chập (CNN) – một bước ngoặt trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, với các kiến trúc nổi bật như LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception.
Phần thực hành giúp sinh viên trực tiếp trải nghiệm xây dựng mô hình CNN cơ bản bằng TensorFlow, phân loại ảnh với mô hình pretrained và học chuyển tiếp.
🔗 Thông tin chi tiết và liên hệ: https://se.uit.edu.vn/vi/lien-he
- Banner được lưu thành công.
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
🔍 CNN và bước ngoặt của Deep Learning hiện đại
Sự phát triển nhanh chóng của học sâu (deep learning) bắt đầu từ chiến thắng vượt trội của mô hình AlexNet trong cuộc thi phân loại ảnh ImageNet năm 2012. Đây là cột mốc quan trọng khẳng định sức mạnh của mạng neuron tích chập (CNN) trong việc học đặc trưng trực tiếp từ dữ liệu hình ảnh.
Chiến thắng này đã thúc đẩy làn sóng nghiên cứu mạnh mẽ, dẫn đến nhiều cải tiến về kiến trúc mạng và kỹ thuật huấn luyện. Các phương pháp như regularization, tối ưu hóa hiện đại, chuẩn hóa dữ liệu hay học chuyển tiếp đã góp phần nâng cao đáng kể hiệu suất mô hình học sâu.
Việc hiểu và ứng dụng đúng các phương pháp này không chỉ giúp mô hình hiệu quả hơn mà còn là nền tảng quan trọng trong thực hành nghiên cứu.
🗓 Thông tin buổi workshop thứ ba
Chủ đề: Phương pháp cải tiến độ chính xác của mô hình học sâu & Giới thiệu CNN
Thời gian: 20h00 – 21h00, Thứ Sáu, ngày 18/07/2025
Hình thức: Trực tuyến
▫️ Phòng 1: 🔗 https://meet.google.com/vvv-vvvo-fsf
▫️ Phòng 2: 🔗 https://meet.google.com/cuy-kqxb-aqo
📚 Nội dung chính của buổi học
Phần I – Các phương pháp nâng cao độ chính xác của mô hình học sâu
- Quy trình huấn luyện, chỉnh sửa và đánh giá độ chính xác mô hình
- Regularization: L1/L2, Dropout, Early stopping để giảm overfitting
- Các kỹ thuật tối ưu hiện đại: Momentum, RMSProp, Adam
- Vanishing Gradient và các biện pháp khắc phục như ReLU, BatchNorm
- Chuẩn hóa đầu vào và chuẩn hóa hàng loạt (Batch Normalization)
- Kiểm soát tốc độ học (learning rate schedules)
- Học chuyển tiếp (Transfer Learning) với mô hình đã huấn luyện
Phần II – Mạng neuron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNN)
- Ý tưởng nền tảng của CNN trong nhận dạng ảnh
- Nguyên lý hoạt động: Convolution – ReLU – Pooling – Fully Connected
- Các kiến trúc CNN phổ biến: LeNet, AlexNet, VGG
- Mô hình nâng cao: Residual Network (ResNet), Inception Network
- Ứng dụng CNN trong phân loại hình ảnh thực tế
Phần thực hành Hands-on
- Thử nghiệm các phương pháp Regularization
- So sánh hiệu quả của các thuật toán tối ưu
- Xây dựng mô hình CNN đơn giản bằng TensorFlow
- Phân loại hình ảnh sử dụng mô hình CNN pretrained và học chuyển tiếp
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 18/07/2025.
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.
- Học truyền thông thời AI: Giải mã can thiệp thông tin bằng tư duy phản biện và công nghệ
- [RECAP] BUỔI CHIA SẺ THỨ 2 – NEURAL NETWORK: NỀN TẢNG CỦA DEEP LEARNING
- Dấu Mốc Đáng Nhớ: Buổi Bảo Vệ Khóa Luận Tốt Nghiệp Ngành Kỹ Thuật Phần Mềm 11/07/2025
- Đăng ký tham gia lớp pilot môn học SE116 – Phát triển Kỹ năng Lập trình Game Ứng dụng trong Thực tế