Các hướng nghiên cứu
02/08/2017 09:52
Mục tiêu và định hướng chiến lược
Các định hướng nghiên cứu của Khoa CNTT tập trung vào những lĩnh vực công nghệ trọng điểm, bắt kịp xu thế phát triển toàn cầu và đáp ứng nhu cầu chuyển đổi số tại Việt Nam. Mục tiêu của Khoa là duy trì và phát triển nghiên cứu đạt chuẩn công bố quốc tế (ISI/Scopus), đồng thời giải quyết các bài toán thực tiễn thông qua hợp tác chặt chẽ với doanh nghiệp và các cơ sở nghiên cứu trong và ngoài nước.
Các hướng nghiên cứu chính
Trí tuệ nhân tạo và Học máy
Nghiên cứu các mô hình học máy và học sâu ứng dụng trong các bài toán phân loại, nhận dạng, dự đoán và ra quyết định. Một số lĩnh vực liên quan: deep learning, học tăng cường (reinforcement learning), học liên kết (federated learning), tối ưu hóa và nén mô hình cho thiết bị biên (edge AI), trí tuệ nhân tạo giải thích được (Explainable AI – XAI).
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Nghiên cứu các phương pháp xử lý và hiểu ngôn ngữ người dùng, với trọng tâm là tiếng Việt. Một số lĩnh vực liên quan: mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM), sinh văn bản và tóm tắt tự động, phân tích cảm xúc và quan điểm, chatbot và trợ lý ảo tiếng Việt, kỹ thuật tăng cường truy xuất (Retrieval-Augmented Generation – RAG), dịch máy và xây dựng tài nguyên ngôn ngữ.
Thị giác máy tính và Xử lý ảnh
Mục tiêu là xây dựng các hệ thống thông minh có khả năng nhận thức và phân tích thế giới thực thông qua hình ảnh và video. Một số lĩnh vực liên quan: phát hiện và nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt và cảm xúc, phân tích hành vi và giám sát video, xử lý ảnh y tế và hỗ trợ chẩn đoán,
An toàn thông tin và Bảo mật mạng
Nghiên cứu các giải pháp bảo vệ hệ thống thông tin trước các mối đe dọa ngày càng phức tạp. Một số lĩnh vực liên quan: phát hiện và ngăn chặn xâm nhập (IDS/IPS), bảo mật ứng dụng web và di động, mật mã học và bảo mật dữ liệu, phát hiện mã độc bằng AI, an toàn trong hệ thống IoT và đám mây.
Điện toán đám mây, và Internet vạn vật (IoT)
Nghiên cứu các kiến trúc và nền tảng điện toán phân tán phục vụ các ứng dụng thông minh quy mô lớn. Một số lĩnh vực liên quan: kiến trúc microservices và container hóa, điện toán biên và sương mù (edge/fog computing), tối ưu hóa tài nguyên đám mây, giao thức và nền tảng IoT, ứng dụng trong thành phố thông minh, nông nghiệp số và nhà thông minh.
Khoa học dữ liệu và Khai phá dữ liệu
Nghiên cứu các phương pháp khai thác giá trị từ dữ liệu lớn phục vụ phân tích và ra quyết định. Một số lĩnh vực liên quan: kho dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn (Big Data), khai phá dữ liệu và học không giám sát, phân tích dự đoán và phát hiện bất thường, cơ sở dữ liệu mờ (Fuzzy Database), cơ sở dữ liệu hướng đối tượng.
Công nghệ phần mềm và Kiểm thử phần mềm
Nghiên cứu các phương pháp và công cụ đảm bảo chất lượng trong phát triển phần mềm hiện đại. Một số lĩnh vực liên quan: kiểm thử phần mềm tự động, mutation testing, regression testing, kiểm thử khả năng kiểm tra được (software testability), tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD), kiểm thử phần mềm phản ứng (reactive software).