Banner được lưu thành công.

Được đăng: 28/11/2025

Ứng dụng Mô hình chủ đề (LDA) và khái niệm “Parasocial” nghiên cứu Lòng tự hào dân tộc của giới trẻ Việt Nam - Sinh viên năm nhất Ngành Truyền Thông đa phương tiện giành xuất tham dự Hội nghị Khoa học Quốc tế IMCOM 2026

Được trang bị kiến thức cơ bản về học máy, trí tuệ nhân tạo và công nghệ truyền thông số ngay từ những học kỳ đầu tiên, nhóm sinh viên ngành Truyền thông đa phương tiện của UIT đã nhanh chóng ứng dụng kiến thức như LDA vào các chủ đề “hot” trong lĩnh vực truyền thông số.

Lấy cảm hứng từ những ngày lễ lớn của dân tộc - Kỷ niệm 50 năm Ngày giải phóng miền Nam, thống nhất đất nước (30/4/1975 - 30/4/2025);  Lễ kỷ niệm 80 năm Cách mạng Tháng Tám và Quốc khánh nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam 2-9, nhóm sinh viên Truyền thông UIT đặc biệt quan tâm đến lòng yêu nước, lòng tự hào dân tộc của thế hệ trẻ Việt Nam, đặc biệt thế hệ GenZ.

Hơn nữa, nhóm sinh viên đã nhạy bén ứng dụng khái niệm "Parasocial” (“Từ khoá của năm 2025” do Từ điển Cambridge (Anh) bình chọn), để phân tích lòng tự hào dân tộc của GenZ được xây dựng thông qua mối quan hệ gắn kết với các nghệ sĩ thần tượng tại các show thực tế ở Việt Nam.

Dự án nghiên cứu khoa học tên “Applying Latent Dirichlet Allocation to explore how reality television triggers national pride among Vietnamese youth”

Do nhóm sinh viên ngành Truyền thông đa phương tiện, Khoa Công nghệ phần mềm, thực hiện:

- Nguyễn Hữu Đức- 25520336

- Nguyễn Thanh Nhã Yên- 25522136

- Trần Nguyễn Ngọc Thảo- 25521739

- Nguyễn Bảo Nhi- 25521324

- Phạm Nguyễn Thanh Mai – 25521072

GV hướng dẫn: TS. Đỗ Trọng Hợp, TS. Lê Thị Mỹ Danh

Hội thảo IMCOM là diễn đàn học thuật quốc tế uy tín để các nhà nghiên cứu, giảng viên, và học viên trao đổi ý tưởng, mở rộng hợp tác nghiên cứu và thúc đẩy trao đổi học thuật trong khu vực châu Á – Thái Bình Dương.

Các bài báo được chấp nhận tại hội nghị sẽ được chỉ mục bởi Scopus và EI, đồng thời nộp xem xét đưa vào IEEE Xplore. Một số bài tiêu biểu sẽ được mời mở rộng và xuất bản trên các tạp chí uy tín như IEEE Access, WCMC, Oxford The Computer Journal, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, IET Intelligent Transport Systems, cùng nhiều tạp chí SCI/SCIE khác.

IMCOM 2026 sẽ được tổ chức từ ngày 4–6 tháng 1 năm 2026 tại Hà Nội, Việt Nam (hình thức trực tiếp và trực tuyến).

Link hội nghị: https://imcom.org/

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 25/11/2025

GƯƠNG SINH VIÊN TIÊU BIỂU: LÊ THỊ BÍCH LOAN – HÀNH TRÌNH NỖ LỰC CỦA NỮ SINH KỸ THUẬT PHẦN MỀM

Sinh viên Lê Thị Bích Loan, ngành Kỹ thuật Phần mềm – Trường Đại học Công nghệ Thông tin, là một trong những gương mặt nổi bật với hành trình học tập và rèn luyện đầy ấn tượng. Ngày 27/11, Loan sẽ chính thức nhận bằng tốt nghiệp loại Giỏi, đánh dấu một cột mốc quan trọng sau nhiều năm nỗ lực không ngừng.

🌟 Thành tích khen thưởng nổi bật

Trong suốt quá trình học tập, Bích Loan liên tục ghi dấu với nhiều danh hiệu danh giá: Sinh viên 5 tốt cấp Thành phố, Sinh viên 5 tốt tiêu biểu cấp ĐHQG, Sinh viên 5 tốt tiêu biểu cấp Trường trong hai năm 2024 và 2025. Bạn còn được vinh danh là Thanh niên tiên tiến làm theo lời Bác ĐHQG giai đoạn 2021–2025, khẳng định sự toàn diện và trách nhiệm của một sinh viên đi đầu.

📘 Dấu ấn học thuật nổi bật

Bên cạnh hoạt động phong trào, Loan đặc biệt xuất sắc ở lĩnh vực học thuật và nghiên cứu khoa học. Bạn đạt Huy chương Đồng môn Đại số Bảng A tại Kỳ thi OLP Toán học sinh viên và học sinh toàn quốc năm 2024; là đồng tác giả bài báo khoa học đăng tại Kỷ yếu Hội nghị Tín hiệu và Xử lý hình ảnh quốc tế năm 2023; và có bài tham luận tại Hội thảo “Nâng cao năng lực viết và công bố bài báo khoa học” năm 2024.

Loan cũng giữ vai trò Chủ nhiệm đề tài NCKHSV cấp Trường, và hoàn thành khóa luận tốt nghiệp với số điểm ấn tượng 9.6/10. Bạn nhận được nhiều học bổng như EVN, KKHT của tỉnh Bình Phước và ĐHQG TP.HCM, đồng thời tham gia Trường hè nghiên cứu khoa học của Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán. Với những thành tích này, Loan được tuyển thẳng vào chương trình Thạc sĩ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – ĐHQG TP.HCM.

🌍 Hoạt động phong trào và giao lưu quốc tế

Song song với học tập, Bích Loan tích cực đóng góp cho cộng đồng qua các chiến dịch tình nguyện như Mảnh ghép mới, Huân chương xanh, Xuân tình nguyện. Ở lĩnh vực giao lưu quốc tế, bạn là đại biểu tham dự Liên hoan Sinh viên Thế giới 2024, tham gia AUN–VNUHCM Summer Program 2024, AUN–UNAIR Summer Program 2025 tại Indonesia, và là quan sát viên tại Hội nghị Thanh niên với Khí hậu 2024 do LCOY Việt Nam tổ chức.

✨ Nguồn cảm hứng cho thế hệ sinh viên mới

Câu chuyện của Lê Thị Bích Loan là minh chứng rằng với quyết tâm, sự chăm chỉ và tinh thần chủ động, sinh viên hoàn toàn có thể đạt được thành tựu vượt trội trong cả học tập lẫn hoạt động cộng đồng. Từ việc đạt danh hiệu Sinh viên 5 tốt, công bố nghiên cứu khoa học, tham gia hoạt động quốc tế cho đến tốt nghiệp loại Giỏi, mỗi bước đi của Loan đều truyền cảm hứng mạnh mẽ cho các bạn trẻ đang theo đuổi đam mê trong lĩnh vực công nghệ.

Hy vọng hành trình của bạn sẽ tiếp tục là động lực để các thế hệ sinh viên tiếp tục nỗ lực học tập, khám phá và không ngừng vươn lên trong môi trường đại học đầy cơ hội.

Sinh viên Lê Thị Bích Loan

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 28/10/2025

Chúc mừng sinh viên Phạm Công Minh có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế GOODTECHS 2025

📰Tên bài báo: LLM-based Solution for Dataset Construction and Knowledge Retrieval Support

👨Sinh viên: Phạm Công Minh– 22520882

👨‍🏫GVHD: ThS. Đặng Việt Dũng

✨Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Phạm Công Minh (MSSV: 22520882) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên ThS. Đặng Việt Dũng đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế GOODTECHS 2025 (11th EAI International Conference on Smart Objects and Technologies for Social Good) sẽ diễn ra tại Kien Giang University, An Giang, Việt Nam, từ ngày 18–20 tháng 12 năm 2025.🎊

Tóm tắt bài viết:

Công trình đề xuất một giải pháp ứng dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) trong việc xây dựng Cơ sở Tri thức hoàn chỉnh, nhằm tự động hóa quy trình trích xuất và cấu trúc hóa dữ liệu từ các văn bản pháp luật. Phương pháp này kết hợp tính nghiêm ngặt về logic của Ontology/Đồ thị Tri thức (KG) với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ của LLM, qua đó giúp giảm thiểu rủi ro ảo giác thông tin. Ngoài ra, LLM còn hỗ trợ diễn giải dữ liệu có cấu trúc thành các câu trả lời ngôn ngữ tự nhiên, dễ hiểu đối với người dùng. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng to lớn của việc tích hợp Cơ sở Tri thức chuyên biệt theo miền với LLMs trong việc phát triển các hệ thống hỏi–đáp pháp lý tự động thông minh và hiệu quả.

🍀Kết quả này khẳng định năng lực học tập và nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Phạm Công Minh, đồng thời thể hiện rõ sự hỗ trợ tận tâm và định hướng chuyên môn từ các giảng viên trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học tại Khoa Công nghệ Phần mềm

🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Phạm Công Minh cùng giảng viên hướng dẫn Thầy Đặng Việt Dũng với kết quả này.🎉

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 21/10/2025

Chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025

✍️ Tên bài báo:
Domain-Incremental Learning for UAV Traffic Video Anomaly Detection

👨Sinh viên: Đoàn Danh Dự – 22520260

‍🏫GVHD: TS. Nguyễn Duy Khánh

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự (MSSV: 22520260) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Nguyễn Duy Khánh đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025 (The 14th International Symposium on Information and Communication Technology) sẽ diễn ra tại thành phố Nha Trang, Việt Nam, từ ngày 12–14 tháng 12 năm 2025, do Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST) và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (HCMUS) đồng tổ chức.

🍀 Tóm tắt nội dung:
Bài báo được giới thiệu tập trung vào việc nâng cao khả năng phát hiện bất thường trong video giám sát giao thông từ UAV – một hướng nghiên cứu quan trọng nhưng vẫn gặp nhiều khó khăn khi điều kiện môi trường thay đổi, đặc biệt trong các tình huống thực tế. Công trình đã áp dụng phương pháp Học Gia Tăng Miền (Domain-Incremental Learning – DIL) nhằm giúp mô hình thích ứng tốt hơn với các điều kiện thời tiết khác nhau, đồng thời giảm thiểu hiện tượng quên trong quá trình huấn luyện liên miền. Nhóm nghiên cứu tiến hành thực nghiệm với bốn phương pháp phát hiện bất thường tiêu biểu kết hợp cùng các chiến lược giảm quên như Elastic Weight Consolidation và Experience Replay trên ba miền thời tiết: trời quang, có tuyết và sương mù. Kết quả cho thấy DIL giúp cải thiện hiệu năng đáng kể, đặc biệt mô hình Future-Frame Prediction đạt hiệu suất cao hơn 1–4% so với các mô hình huấn luyện riêng từng miền. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của Học Gia Tăng Miền trong việc xây dựng các hệ thống phát hiện bất thường linh hoạt và hiệu quả hơn.

💕Thành tựu này khẳng định năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Đoàn Danh Dự, đồng thời thể hiện rõ sự hỗ trợ tận tâm và định hướng chuyên môn từ các giảng viên trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học ứng dụng tại Khoa Công nghệ Phần mềm

🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự cùng  giảng viên hướng dẫn Thầy Nguyễn Duy Khánh với thành tựu xuất sắc này.🎉