text
stringlengths 248
119k
|
|---|
Chương trình đào tạo ngắn hạn viện Công nghệ thông tin – đhqg hn GIảng viên thực chiến – Kiến thức chuyên sâu Xem thêm CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGẮN HẠN, viện công nghệ thông tin – đhqg hn Viện Công nghệ Thông tin – ĐHQG HN là một viện nghiên cứu thành viên của Đại học Quốc gia Hà Nội, được thành lập từ năm 2001 theo quyết định số 14/2001/QĐ-TTg ngày 12/02/2001 của Thủ tướng Chính phủ.
Tiền thân của Viện là Viện Đào tạo Công nghệ Thông tin Việt Nam (VITTI), thực hiện dự án ODA "Hợp tác kỹ thuật Nhật – Việt về đào tạo Công nghệ Thông tin Việt Nam. Dự án này được ký kết ngày 21/3/1997 giữa tổ chức JICA của Nhật Bản và Đại học Quốc gia Hà Nội, qua đó đã tổ chức được hàng trăm khóa đào tạo CNTT đặc biệt cho cán bộ lãnh đạo Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 1997 đến năm 2005. Từ năm 2020, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của các cơ quan tổ chức và xã hội trong việc nâng cao nhận thức về Chuyển đổi số nói chung, cũng như các công nghệ trụ cột của Chuyển đổi số như IoT, Blockchain, AI, Bigdata, Cloud Computing,.., Viện Công nghệ thông tin liên tục cập nhật chương trình, cùng các chuyên gia hàng đầu về CNTT, mang tới các chương trình đào tạo ngắn hạn thực tế và phù hợp nhất.
Xem thêm Chương trình đào tạo Nâng cao nhận thức về chuyển đổi số Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm Công nghệ Blockchain và ứng dụng Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Offline Xem thêm Thiết kế vi mạch nâng cao Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm Thiết kế vi mạch cơ bản Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Offline Xem thêm Khai phá dữ liệu và ứng dụng cơ bản Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm An ninh, an toàn thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Offline Xem thêm Đội ngũ giảng viên PGS.TS. Lê Hoàng Sơn Chuyên gia PGS.TS. Trần Xuân Tú Chuyên gia PGS.TS. Vũ Việt Vũ Chuyên gia PGS.TS. Nguyễn Ái Việt Chuyên gia TS. Đinh Văn Dũng Chuyên gia TS. Bùi Duy Hiếu Chuyên gia TS. Lê Quang Minh Chuyên gia ThS. Vũ Đức Anh Chuyên gia đối tác Tin tức Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Ngày 6-7/09/2023, thực hiện quy chế phối hợp giữa Bộ Công an và ĐHQGHN, Viện... Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ngày 15/8/2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tiếp... Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Ngày 15/6/2023, tại khách sạn Fortuna Hà Nội đã diễn ra sự kiện "Hành trang... Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ 1. Mục đích xét cấp học bổng Thu hút, khuyến khích người học có thành tích,... Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Nhằm hưởng ứng hành động tháng Thanh Niên năm 2022, ngày 2/4/2022 tại Bộ Nội... Vi mạch bảo mật đối với mối đe dọa tấn công kênh kề Với sự tăng trưởng chóng mặt của các thiết bị cá nhân, vấn đề bảo... Ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học giáo dục Ngày 17/6/2022, Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin PGS.TS. Trần Xuân Tú và Hiệu... THÔNG BÁO TUYỂN SINH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ ĐỢT 2 NĂM 2022 CHUYÊN NGÀNH "QUẢN LÍ HỆ THỐNG THÔNG TIN Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một viện... Thông tin LATS của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng... Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch... Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch... Thông báo lịch bảo vệ LATS cấp ĐHQG của NCS. Lê Minh Tuấn Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức buổi bảo... Viện CNTT hợp tác với Edison đào tạo nguồn nhân lực CNTT đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp Hà Nội, ngày 26 tháng 9 năm 2022, tại trụ sở chính Học viện Công... Bảo vệ luận án Tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Minh Tuấn Ngày 06/10/2022 tại phòng 503 Nhà E3 Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc... Seminar tháng 12 năm 2021: "An toàn thông tin Trong khuôn khổ duy trì chuỗi seminar chuyên môn, ngày 02/12/2021, Viện công nghệ thông... Đăng ký ngay để nhận thông tin về các khóa học Δ
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / An ninh, an toàn thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC AN NINH, AN TOÀN THÔNG TIN TRONG THỜI KỲ CHUYỂN ĐỔI SỐ 1. Tổng quan nội dụng: Khoá học sẽ cung cấp cho người học những kiến thức tổng quan về tình hình an ninh, an toàn thông tin trên thế giới và ở Việt Nam cũng như chia sẻ các kỹ năng và kinh nghiệm về bảo mật thông tin trong cuộc sống hàng ngày.
Đặc biệt, học sinh sẽ được thực hành ngay những kiến thức đã học, sẽ biết phát hiện ra những nguy cơ và nâng cao khả năng tự bảo vệ bản thân trước những cuộc tấn công của hacker ngày trong môi trường làm việc và cuộc sống hàng ngày.
2. Thời lượng khóa học: 20 tiết.
3. Mục tiêu khóa học: Cung cấp kiến thức và kĩ năng cần thiết cho người học trong lĩnh vực An ninh, an toàn thông tin trong thời kì chuyển đổi số.
4. Đối tượng tham gia khóa học: Công chức, viên chức, cán bộ trong hệ thống cơ quan nhà nước, doanh nghiệp 5. Yêu cầu kiến thức: Có kỹ năng cơ bản trong sử dụng máy tính, ứng dụng công nghệ thông tin trong cuộc sống.
6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: – Kiến thức: Các học viên sẽ có những kiến thức cơ bản về an ninh, an toàn thông tin.
– Kỹ năng: hạn chế những rủi ro mắc phải trong quá trình công tác, điều hành.
CHƯƠNG TRÌNH KHUNG STT TÊN CHUYÊN ĐỀ NỘI DUNG SỐ TIẾT 1 Tổng quan về an ninh, an toàn thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số.
Cách mạng công nghệ 4.0 là gì?
Đặc điểm của công nghệ 4.0. Tổng quan về tình hình an ninh thông tin ở Việt Nam trong điều kiện hiện nay – Vấn đề xếp hạng an toàn thông tin quốc gia Chuyển đổi số là gì?
Chuyển đổi số khác gì số hóa?
Tại sao phải chuyển đổi số và tình hình chuyển đổi số ở Việt Nam Các thách thức về an ninh, an toàn thông tin trong xu thế chuyển đổi số.
Ứng dụng An toàn thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số.
5 2 An ninh, an toàn thông tin từ góc nhìn về thể chế và chính sách.
Các tiêu chuẩn, quy định của Việt Nam về an toàn thông tin Một số nguyên nhân có thể gây ra mất an toàn thông tin và đề xuất, một số giải pháp bảo đảm an toàn thông tin 5 3 An ninh, an toàn thông tin trong chuyển đổi số cho người dân Chuyển đổi số đem lại lợi ích gì cho người dân và doanh nghiệp.
Làm gì để an toàn trong môi trường số Bảo mật dữ liệu cá nhân - Bảo mật email - Mã hóa thông tin cá nhân - Bảo mật dữ liệu cá nhân trên mạng xã hội/Internet - Backup dữ liệu - Bảo mật dịch vụ không dây - Lưu ý với các trò chơi trực tuyến Một số khuyến cáo khi sử dụng web, mail, mạng xã hội - Vấn đề chia sẻ thông tin cá nhân qua mạng xã hội - Sử dụng email đúng cách - Truy cập web an toàn - Bảo vệ tài khoản các nhân và chính sách riêng tư 5 4 An ninh, an toàn thông tin trong chuyển đổi số cho doanh nghiệp/cơ quan nhà nước.
Quản lí việc truy cập Chuyển đổi số doanh nghiệp/cơ quan nhà nước là gì?
Chuyển đối số trong hoạt động doanh nghiệp/cơ quan nhà nước như thế nào?
An toàn thông tin và chuyển đổi số trong doanh nghiệp/cơ quan nhà nước: - Đào tạo kỹ năng số cho người lao động - Bảo mật dữ liệu doanh nghiệp - Bảo mật website 5
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / Công nghệ Blockchain và ứng dụng ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC CÔNG NGHỆ BLOCKCHAIN VÀ ỨNG DỤNG 1. Tổng quan nội dụng: Cung cấp các kiến thức cơ bản về lịch sử hình thành, nguyên lý hoạt động, các ưu nhược điểm của Blockchain Khóa học cũng cung cấp bức tranh tổng quan về ứng dụng điển hình về Blockchain trong các lĩnh vực, ngành nghề, từ các ứng dụng trong chính phủ điện tử cho tới các ứng dụng chuyển đổi số của các tập đoàn kinh tế, tài chính, sản xuất, logistics, hải quan và an ninh Người học cũng có cơ hội được thực hành và thực hiện các thao tác cơ bản trên các mạng Blockchain công cộng phổ biến như Bitcoin, Ethereum, BNB Chain và Cardano 2. Thời lượng khóa học: 16 tiết.
3. Mục tiêu khóa học: Cung cấp kiến thức và kỹ năng cơ bản, phổ cập về Blockchain cho người dùng 4. Đối tượng tham gia khóa học: Cán bộ công chức, viên chức thuộc cơ quan tổ chức nhà nước hoặc cán bộ, nhân viên thuộc các tập đoàn kinh tế, doanh nghiệp 5. Yêu cầu kiến thức: Không 6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: Nắm được các khái niệm cơ bản về Blockchain, có thể chủ động ra quyết định về việc ứng dụng Blockchain trong công việc của mình như thế nào.
Có thể tự tạo ví điện tử và thực hiện các kỹ năng cơ bản (xem giao dịch, nhận/gửi token, tạo NFT,...) trên các mạng Blockchain phổ biến CHƯƠNG TRÌNH KHUNG STT TÊN CHUYÊN ĐỀ NỘI DUNG SỐ TIẾT 1 Tổng quan và lịch sử công nghệ Blockchain Đặt vấn đề Các bài toán, các thách thức của "số hóa Lịch sử công nghệ Blockchain 2 2 Cơ sở lý thuyết và nguyên lí hoạt động của công nghệ Blockchain Khái niệm Blockchain Sách trắng về Bitcoin Một số khái niệm cơ bản Hàm băm Thuật toán đồng thuận Hợp đồng thông minh Ứng dụng phi tập trung Thực hành băm SHA256 Thực hành tìm số Nounce, đóng khối Blockchain, lưu trữ Blocchain phân tán 2 3 Thị trường Crypto Currency và Một số Blackchain và hệ sinh thái nổi tiếng hiện nay Thị trường Crypto Currency Một số Blockchain và hệ sinh thái nổi tiếng Bitcoin Ethereum BNB Chain Cardano Solana 2 4 Thực hành Tạo ví Metamask, lưu trữ và bảo mật các thông tin truy cập Làm quen với các nền tảng Blockchain Cách thức sử dụng ví, nạp rút các tokens và xem giao dịch trên Blockchain Sử dụng một số DApps Tạo lập các NFTs 4 5 Các ứng dụng của Blockchain trong chuyển đổi số Tổng quan về ứng dụng công nghệ Blockchain trên thế giới Top 50 tổ chức ứng dụng Blockchain vào kinh doanh trên thế giới Các ứng dụng Blockchain tiêu biểu trong các lĩnh vực, ngành nghề: Logistics, Hải quan, An ninh, Quốc phòng, giáo dục, y tế, tiện ích, giao thông công cộng, Bảo hiểm Thuế & hóa đơn điện tử, quản lý & giao dịch bất động sản, định doanh điện tử Ứng dụng Blockchain ở Việt Nam 4 6 Thực hành Thảo luận, trao đổi, hỏi đáp Làm bài trắc nghiệm 2
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / Khai phá dữ liệu và ứng dụng cơ bản ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG CƠ BẢN 1. Tổng quan nội dụng: Khóa học sẽ cung cấp các kiến thức cơ bản về chủ đề khai phá dữ liệu, đấy là phần lõi quan trọng của các hệ thống phân tích dữ liệu thông minh.
Đặc biệt khóa học thông qua các chủ đề với các bài toàn cụ thể trong các lĩnh vực như xử lí ảnh, xử lí Video, xử lí văn bản để học viên thực hành ngay với các sản phẩm thực tế.
Các kiến thức về khai phá dữ liệu tiên tiến như học sâu, các công cụ phổ biến để thực hành như Tensorflow, Keras sẽ được hõ trợ và HDSD trong quá trình làm các đề án và thực hành.
2. Thời lượng khóa học: 40 tiết.
3. Mục tiêu khóa học: Cung cấp kiến thức và kĩ năng cho người học trong lĩnh vực Khai phá dữ liệu và các ứng dụng cơ bản.
4. Đối tượng tham gia khóa học: Đối tượng tham gia khóa học là các lập trình viên, sinh viên, giảng viên, nghiên cứu trẻ.
5. Yêu cầu kiến thức: Hoàn thành khóa học học viên sẽ có kiến thức về khai phá dữ liệu, nắm được các công cụ để khai phá dữ liệu, hiểu biết về các loại dữ liệu như văn bản, ảnh, video và có khả nắng thực hiện các dự ản khai phá dữ liệu một các toàn diện.
6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: Sau khi tham gia khóa học học viên sẽ có kỹ năng phát hiện, đề xuất các bài toán và giải quyết chứng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu.
CHƯƠNG TRÌNH KHUNG STT TÊN CHUYÊN ĐỀ NỘI DUNG SỐ TIẾT 1 Giới thiệu tổng quan về Khai phá dữ liệu và ứng dụng Khái niệm về khai phá dữ liệu, so sánh khai phá dữ liệu với các hệ thống xử lý dữ liệu truyền thống Khai phá dữ liệu và các lĩnh vực liên quan.
Ứng dụng khai phá dữ liệu Các công cụ phần mềm chính dùng trong khai phá dữ liệu.
Tiền xử lí dữ liệu.
5 2 Khai phá dữ liệu dạng bảng Khái niệm dữ liệu dạng bảng.
Các bài toàn sử dụng dữ liệu dạng bảng.
Một số ví dụ.
5 3 Khai phá dữ liệu dạng văn bản Dữ liệu dạng văn bản và cách biểu diễn.
Phương pháp biểu diễn Word2vec, Fas-text và Glove.
Khai phá dữ liệu sử dụng học sâu: CNN, LSTM, BiLSTM. 5 4 Khai phá dữ liệu dạng ảnh Dữ liệu dạng ảnh và cách biểu diễn.
Phương pháp phân loại ảnh.
Phương pháp phát hiện đối tượng trong ảnh.
Ứng dụng cho dữ liệu ảnh y tế.
5 5 Khai phá dữ liệu dạng Video Dữ liệu dạng video và cách biểu diễn.
Phát hiện đối tượng trong video.
Phát hiện hành động bất thường trong Video.
Ứng dụng trong lĩnh vực cụ thể.
5 6 Khai phá dữ liệu lớn Khái niệm dữ liệu lớn.
Môt số công cụ dùng trong khai phá dữ liệu lớn.
Một số ví dụ.
5 7 Thực hiện dự án Học viên chọn chủ đề thực tế, tiến hành thảo luận và xác định bài toàn thực tế với giảng viên.
Quy trình xây dựng hoàn thiện sẽ được giảng viên hướng dẫn và học viên thực hiện.
Lập tình, viết báo cáo và chuẩn bị trình bày kết quả.
10
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHUYÊN NGÀNH 1. Tổng quan nội dụng: Khóa học trí tuệ nhân tạo chuyên ngành cung cấp cho học viên kiến thức về trí tuệ nhân tạo chuyên ngành và các phương pháp mới nhất trong trí tuệ nhân tạo hiện đại và ứng dụng trong các bài toán hỗ trợ ra quyết định, bài toàn nhận dạng, bài toán phát hiện tri thức tự động từ dữ liệu, v.v.
Bên cạnh đó, chương trình cũng giới thiệu một phương pháp nâng cao cải tiến để phù hợp với bài toán thực tế cũng như nâng cao tính hiệu quả của phương pháp.
Khóa học cung cấp thực hành môn học trên Python/ scikit learn.
2. Thời lượng khóa học: 20 tiết.
3. Mục tiêu khóa học: Sau khi học xong khóa học, học viên có thể làm chủ kiến thức về học máy nâng cao, xử lý ảnh và thị giác máy tính, ứng dựng mạng neural và deep learning để xử lý các bài toán trong nhiều lĩnh vực ứng dụng.
4. Đối tượng tham gia khóa học: Khóa học dành cho nghiên cứu viên, lập trình viên và các đối tượng liên quan.
5. Yêu cầu kiến thức: Sau khi kết thúc khóa học, học viên có được các kiến thức chuyên ngành về trí tuệ nhân tạo tập trung vào học máy nâng cao, xử lý ảnh với mạng Neural và Deep Learning.
6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: Sau khi kết thúc khóa học, học viên có thể ứng dụng các kiến thức trí tuệ nhân tạo chuyên ngành để giải quyết các bài toán về tài chính, y tế, khoa học trái đất, v.v.
CHƯƠNG TRÌNH KHUNG STT TÊN CHUYÊN ĐỀ NỘI DUNG SỐ TIẾT 1 Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo Các chiến lược tìm kiếm & heuristics Biểu diễn và xử lý tri thức Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo 5 2 Học máy nâng cao Khai phá dữ liệu Học máy Các kĩ thuật học máy – Phân lớp và dự báo – Mô hình học không giám sát – Trực quan hóa Một số ví dụ trên SKlearn 5 3 Xử lí ảnh và Thị giác máy tính Chuyển đổi số đem lại lợi ích gì cho người dân và doanh nghiệp Hình thành và biểu diễn ảnh Thu nhận và số hóa Phát hiện và tách biên ảnh Phân vùng ảnh Đặc trưng ảnh SIFT, SURF, ORB và các phương pháp trích xuất đặc trưng ảnh Nhận dạng ảnh với kỹ thuật Bag of Features Camera và chuỗi ảnh Một số ví dụ trên SKlearn 5 4 Mạng Neural và Deep Learning Bài toán nhận dạng đối tượng Deep Learning Ví dụ trong bài toán nhận dạng mặt người 5
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / Nâng cao nhận thức về chuyển đổi số ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC NÂNG CAO NHẬN THỨC VỀ CHUYỂN ĐỔI SỐ 1. Tổng quan nội dụng: Cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản về cuộc cách mạng công nghệ 4.0 và quá trình chuyển đổi số đang diễn ra ở Việt Nam như thế nào;
Những công nghệ nền tảng của chuyển dổi số, hạ tầng quốc gia;
Xu hướng phát triển CNTT đã kiến tạo hệ sinh thái số và sự thay đổi cách tiếp cận công việc trong một xã hội số.
Người học sẽ được hướng dẫn những kỹ năng để thích nghỉ với những thay đổi trong xã hội số tương lai.
2. Thời lượng khóa học: 20 tiết.
3. Mục tiêu khóa học: Kết thúc khóa học, các học viên sẽ được bổ sung, trang bị thêm những kiến thức về: – Cơ hội và thách thức phát triển của Việt Nam đối với cuộc cách mạng công nghệ 4.0 và xu thế chuyển đổi số – Vai trò của hạ tầng, các công nghệ nền tảng trong chuyển đổi số – Các xu hướng phát triển CNTT trên thế giới và một số sản phẩm định hướng sẽ được triển khai trong thời gian tới tại Việt Nam – Vấn đề hình thành hạ tầng số quốc gia và kiến tạp hệ sinh thái sô – Vấn đề an toàn an ninh thông tin trên thế giới và tại Việt Nam trong thười chuyển đổi số – Vấn đề cải tiến, thay đổi quy trình nghiệp vụ của tổ chức, doanh nghiệp trong quá trình chuyển đổi số – Vận dụng các cơ chế, chính sách trong việc xây dựng, lập kế hoạch ứng dụng CNTT trong các tổ chức – Một số kĩ năng mềm của một CIO/CEO chuyên nghiệp 4. Đối tượng tham gia khóa học: Cán bộ, viên chức cấp trung, đại trà 5. Yêu cầu kiến thức: Có kỹ năng cơ bản về sử dụng máy tính, ứng dụng công nghệ thông tin trong công việc 6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: Giúp mọi người có được những kiến thức, kỹ năng số phù hợp với quá trình chuyển đổi số của Việt Nam, mở ra cơ hội tiếp cận với công việc, dịch vụ phù hợp với một xã hội bao trùm và toàn diện CHƯƠNG TRÌNH KHUNG Lựa chọn 04 trong 09 chuyên đề trên để trình bày tùy từng đối tượng học viên.
STT TÊN CHUYÊN ĐỀ NỘI DUNG SỐ TIẾT 1 Cách mạng Công nghệ 4.0, Chuyển đổi số – Cơ hội và thách thức đối với Việt Nam Giới thiệu về bối cảnh của CMCN 4.0 Giới thiệu về một số công nghệ lõi, một số sản phẩm tiêu biểu trong cuộc CMCN 4.0 Giới thiệu về chuyển đổi số;
trình bày khái niệm, mô tả các đặc tính quan trọng của Chuyển đổi số Bối cảnh của Việt Nam, những cơ hội thách thức của Việt Nam Phân tích một số trường hợp cụ thể để rút ra bài học kinh nghiệm triển khai 5 2 Hạ tầng số và một số công nghệ nền tảng cho chuyển đổi số Khái niệm về hạ tầng số, công nghệ nền tảng Vai trò của hạ tầng số, công việc nền tảng trong việc chuyển đổi số Giới thiệu về một số công nghệ lõi, hạ tầng, nền tảng lõi: Google search, Google map, Youtube, Yandex, Paypal, IoT, Blockchain,... Phân tích một số casestudy chuyển đổi số thành công để làm nổi bật vai trò của hạ tầng, công nghệ nền tảng.
5 3 Chuyển đổi số trong chính phủ Vấn đề phát triển chính phủ/chính quyền điện tử của thế giới và vấn đề tất yếu của Việt Nam.
Phân biệt giữa chuyển đổi số và chính phủ/chính quyền điện tử Vai trò của kiến trúc tổng thể và sự liên thông, sự tương hợp trong việc xây dựng chiến lược Chuyển đổi số Đề án chuyển đổi số Quốc gia 5 4 Chuyển đổi số doanh nghiệp Phân biệt giữa chuyển đổi số và chính phủ/chính quyền điện tử Vai trò của kiến trúc tổng thể và sự liên thông, tương hợp trong việc xây dựng chiến lược Chuyển đổi số Vấn đề phát triển doanh nghiệp thông minh, chuyển đổi số trong doanh nghiệp Hệ thống thông tin của doanh nghiệp thông minh Xây dựng chiến lược chuyển đổi số cho doanh nghiệp 5 5 Hạ tầng dữ liệu và Hệ sinh thái số Vai trò của hạ tầng dữ liệu quốc gia Các hệ thống cơ sở dữ liệu chuyên ngành Hạ tầng dữ liệu và hạ tầng kết nối doanh nghiệp Vai trò, lợi ích và trách nhiệm của các doanh nghiệp đối với sự kiến tạo Hệ sinh thái số ở Việt Nam 5 6 Đảm bảo an toàn thông tin trong thời Chuyển đổi số Tổng quan chung về tình hình an toàn thông tin Những nguy cơ lớn từ xu thế Chuyển đổi số đối với vấn đề bảo đảm an toàn thông tin cho tổ chức, doanh nghiệp và người dân Thách thức chiến tranh không gian mạng trong thời Chuyển đổi số Những khuyến cáo đảm bảo an toàn thông tin trong thời Chuyển đổi số cho tổ chức và doanh nghiệp 5 6 Đảm bảo an toàn thông tin trong thời Chuyển đổi số Tổng quan chung về tình hình an toàn thông tin Những nguy cơ lớn từ xu thế Chuyển đổi số đối với vấn đề bảo đảm an toàn thông tin cho tổ chức, doanh nghiệp và người dân Thách thức chiến tranh không gian mạng trong thời Chuyển đổi số Những khuyến cáo đảm bảo an toàn thông tin trong thời Chuyển đổi số cho tổ chức và doanh nghiệp 5 7 Xu thế Smart City và phát triển bền vững Tổng quan chung Smart City Tính tất yếu của xu thế Smart city trong thời Chuyển đổi số Những trụ cột cơ bản của phát triển Smart City Hạ tầng dữ liệu, trục tích hợp dữ liệu của Smart City Các mô hình Smart City Những khó khăn trong việc phát triển Smart City ở Việt Nam 5 8 Phân tích quy trình nghiệp vụ và cải thiện thay đổi trong quá trình chuyển đổi số Vấn đề đặc tả, mô hình hóa các quy trình nghiệp vụ của tổ chức, doanh nghiệp Vấn đề đánh giá cải tiến quy trình nghiệp vụ, xác định những điểm thắt quan trọng trong quy trình nghiệp vụ của tổ chức, doanh nghiệp Chuyển đổi số là phải gắn liền với việc thay đổi quy trình, nghiệp vụ, thay đổi cơ cấu hoạt động, cung cấp các sản phẩm mới, dịch vụ mới 5 9 Đề xuất, xây dựng và triển khai dự án ứng dụng CNTT sử dụng ngân sách Nhà nước Các bước xây dựng và quản lý dự án ứng dựng CNTT Các sở cứ để xây dựng ứng dụng CNTT trong cơ quan nhà nước Lập kế hoạch vốn, xây dựng báo cáo tiền khả thi và chủ trương đầu tư Chuẩn bị đầu tư và triển khai dự án Các lưu ý trong vấn đề xây dựng và triển khai dự án ứng dụng CNTT 5
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / Thiết kế vi mạch cơ bản ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC THIẾT KẾ VI MẠCH CƠ BẢN 1. Tổng quan nội dụng: Chương trình "thiết kế vi mạch cơ bản bao gồm hai phần chính: a) Lý thuyết thiết kế cơ bản:- Kiến thức về thiết kế lõi IP (ví dụ, thiết kế IP điều khiển ngắt)- Quy trình thiết kế lõi IP- Kiểm thử kiến trúc đường truyền dữ liệu AMBA trên FPGA- Thiết kế vi xử lí mềm Microblaze- Xây dựng firmware, thiết kế và kiểm thử trên hệ thống trên chipb) Thực hành thiết kế:- Thiết kế IP cơ bản và kiểm thử trên FPGA (ví dụ như AES-128) 2. Thời lượng khóa học: 40 tiết.
3. Mục tiêu khóa học: – Kiến thức: Nắm được kiến thức cơ bản về thiết kế, phát triển các thiết bị vi điện tử đang được sử dụng ngày nay- Kỹ năng: Sử dụng thành thạo ngôn ngữ mô tả phần cứng, sử dụng thành thạo các công cụ, phầm mềm thiết kế- Thái độ, chuyên cần: Nâng cao tính tích cực trong học và tự học 4. Đối tượng tham gia khóa học: Tốt nghiệp đại học (hoặc đang học năm 3, năm cuối) các ngành điện, điện tử, kỹ thuật máy tính, công nghệ thông tin 5. Yêu cầu kiến thức: Người học cần có các kiến thức cơ bản về điện tử số, kiến trúc máy tính, cấu kiện điện tử, thiết kế lô-gic số, tư duy lập trình 6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: – Tư duy thiết kế phần cứng- Quy trình thiết kế và kiểm thử vi mạch số- Sử dụng thành thạo các công cụ hỗ trợ thiết kế và ngôn ngữ mô tả phần cứng- Thực thi được dự án đơn giản (mini-project) về thiết kế mạch CHƯƠNG TRÌNH KHUNG BUỔI NỘI DUNG SỐ TIẾT 1 Giới thiệu về quy trình thiết kế phần cứng, các kỹ thuật và các công cụ.
– Ngôn ngữ mô tả phần cứng: VHDL/Verilog/SystemVerilog – Công cụ mô phỏng: VCS/Modelsim/Vivado – Quy trình thiết kế vi mạch số Bài thực hành (Lab): Mô phỏng một thiết kế dơn giản 4 2 Chủ đề nâng cao về ngôn ngữ mô tả phần cứng và chương trình mô tả – Thiết kế mạch lô-gic tổ hợp – Thiết kế mạch lô-gic tuần tự – Thiết kế máy trạng thái hữu hạn Bài thực hành (Lab): Thiết kế một mạch số đơn giản và viết testbench tự động để kiểm thử 4 3&4 Quy trình thiết kế IP – Thành phần của một IP và các giao diện kết nối của IP (interface) – Quy trình thiết kế IP – Xây dựng testbench để kiểm tra IP – Xây dựng các trường hợp kiểm thử (testcase) để mô phỏng các tính năng cơ bản của IP – Xây dựng một trường hợp kiểm thử của IP Bài thực hành 1: Thiết kế một IP đơn giản (LED driver hoặc một core AES) Bài thực hành 2: Viết một testbench Bài thực hành 3: Kiểm thử thiết kế (với các quy trình nâng cao và tùy chọn) 4 5 Thiết kế hệ thống truyền thông trên chip: – Bus AMBA AXI/AHB – AXI Slave;
AXI Master – Truy cập bộ nhớ trực tiếp (Direct Memory Access) Bài thực hành thiết kế một giao diện kế nối bus đơn giản sử dụng Xilinx Vivado và viết testbench để kiểm thử thiết kế 4 6 Tổng hợp phần cứng và thực thi trên FPGA: – Giới thiệu về phần mềm Vivado – Thiết kế để tổng hợp phần cứng – Tạo các ràng buộc cho thiết kế – Tổng hợp phần cứng với Vivado – Thực thi phần cứng với Vivado – Kiểm tra thiết kế sau khi thực thi với Dev kit Bài thực hành: Tổng hợp và thực thi một thiết kế đơn giản với Vivado 4 7 Giới thiệu Microblaze và IP integrator – Sử dụng Vivado để tạo ra một vi xử lý mềm (soft processor) – Sử dụng Vivado IP category để tạo ra một hệ thống trên chip (SoC) đơn giản trên FPGA Bài thực hành: Sử dụng Vivado để tạo ra một SoC chạy trên FPGA 4 8 Môi trường phát triển phần mềm: – Giới thiệu về Microblaze SDK – Tạo gói hỗ trợ bo mạch (board supported package – BSP) – Viết chương trình đơn giản chạy trên SoC vừa tạo Bài thực hành: Viết chương trình HelloWorld 4 9 Tạo một IP tùy biến: – Sử dụng công cụ Manage IP của Vivado để tạo ra một IP tùy biến và mở rộng hệ thống với giao diện kết nối tùy biến Bài thực hành: Tạo một AES IP tùy biến với giao diện kết nối AXI Slave và viết phần mềm tương tác với IP 8
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Thông tin LATS của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng Họ và tên nghiên cứu sinh: LÊ MINH TUẤN Giới tính: Nam Ngày sinh: 01/04/1975 Nơi sinh: Phú Thọ Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Số 91/QĐ-VCNTT ngày 03/12/2018 của Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn thời gian học tập theo quyết định số 90a ngày 26 tháng 11 năm 2021 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng.
Chuyên ngành: Quản lý Hệ thống thông tin 9. Mã số: 9480205.01 QTD Cán bộ hướng dẫn khoa học: – Hướng dẫn chính: PGS. TS Lê Hoàng Sơn – Hướng dẫn phụ: TS. Vũ Như Lân Tóm tắt các kết quả mới của luận án: Với mục tiêu nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch, các kết quả nghiên cứu mà luận án đề xuất bao gồm: Thuật toán lập lịch cho đường tải xuống trong mạng di động đa dịch vụ kết hợp giữa miền thời gian và miền tần số (ITFDS). Thuật toán lập lịch đề xuất phân phối tài nguyên cho tất cả người dùng theo cả miền thời gian và miền tần số.
Kết quả mô phỏng phương pháp đề xuất được so sánh với các thuật toán QuAS và PSS về các tham số như trễ gói, tỷ lệ mất gói, băng thông và chỉ số công bằng.
Đề xuất thuật toán lập lịch phân phối tài nguyên cho lưới tính toán di động dựa trên tìm kiếm meta-heuristic.
Thực nghiệm trên phương pháp đề xuất được so sánh với các thuật toán heuristic khác như MIN-MIN, MAX-MIN và HEFT trên các tham số dịch vụ như tỷ lệ tăng tốc, thông lượng và tỷ lệ địa phương hóa.
Khả năng ứng dụng thực tiễn: Các kết quả của luận án làm tiền đề quan trọng trong việc áp dụng phương pháp lập lịch mới cho mạng di động đa dịch vụ nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ tới người dùng và cho lưới tính toán di động với các nút động thay đổi theo thời gian.
Các hướng nghiên cứu tiếp theo: Với các kết quả ban đầu đạt được từ các nghiên cứu này, một số hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm cải tiến thuật toán lập lịch trong mạng di động đa dịch vụ trên môi trường 5G, cải thiện năng lượng tiêu thụ của mạng dựa trên phương pháp lấy mẫu nén trong lưới tính toán di động.
Các công trình công bố liên quan đến luận án: [CT1] Ishaani Priyadarshini, Raghvendra Kumar, Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, Rohit Sharma, Sakshi Rai (2019), "A New Enhanced Cyber Security Framework for Medical Cyber Physical Systems, SICS Software-Intensive Cyber-Physical Systems 35(3), pp.159-183. [CT2] Lê Minh Tuấn, Lê Hoàng Sơn, Phạm Thị Minh Phương, Vũ Như Lân, Đặng Thanh Hải, Đinh Thu Khánh (2019), "Nghiên cứu đề xuất mô hình mạng động cho bài toán lập lịch tài nguyên trong mạng Long Term Evolution (LTE), Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công Nghệ thông tin (FAIR), tr.345-352. [CT3] Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, Rajaretnam Priya, Ruba Soundar, Harold Robinson, Raghvendra Kumar (2020), "ITFDS: Channel-Aware Integrated Time and Frequency-Based Downlink LTE Scheduling in MANET, Sensors 20(12), pp.3394. [CT4] Dinesh Prasad Sahu, Karan Singh, Manisha Manju, David Taniar, Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Mohamed Abdel Basset, Hoang Viet Long (2019), "Heuristic Search Based Localization in Mobile Computational Grid, IEEE Access 7, pp.78652-78664. INFORMATION ON DOCTORAL THESIS Full name: LE MINH TUAN 2. Sex: Male Date of birth: April 1st, 1975 4. Place of birth: Phu Tho Admission decision number: Decision no 91/QĐ-VCNTT dated December 3, 2018 of the Director of the Information Technology Institute, Vietnam National University, Hanoi.
Changes in academic process: Extension of the study period according to Decision No.
90a dated 26th Nov, 2021 of the Director of the Information Technology Institute, Vietnam National University, Hanoi.
Official thesis title: Research and proposal an improvement of scheduling algorithm and its application Major: Management of Information Systems 9. Code: 9480205.01 QTD Supervisors: – Supervisor 1: Assoc.
Prof.
Dr.
Le Hoang Son – Supervisor 2: Dr.
Vu Nhu Lan Summary of the new findings of the thesis: With the goal of researching and proposing an improvement the scheduling algorithms, the research results have made the specific contributions of the topic as follows: A scheduling algorithm for downlink in time domain and frequency domain (ITFDS) multi-service mobile network.
The proposed scheduling algorithm distributes resources to all users in the time domain and in the frequency domain.
Simulation results of the proposed method are compared with QuAS and PSS algorithms on parameters such as delay, packet loss rate, throughput, and fairness index.
A resource allocation scheduling algorithm for mobile computational grid based on meta-heuristic search.
Experiments on the proposed method are compared with other heuristic algorithm as MIN-MIN, MAX-MIN and HEFT on quality-of-service parameters such as speedup, throughput, and localization ratio.
Practical applicability, if any: The results of the thesis serve as an important premise in applying a new scheduling algorithm for multi-service mobile networks to improve service quality to users and for mobile computing grids with dynamically changing nodes by the time Further research directions: With the initial results obtained from these researches, some further research directions include improving the scheduling algorithm in multi-service mobile networks on the 5G environment, reducing the energy consumption of the mobile computational grid by using compressed sensing method.
Thesis-related publications: [CT1] Ishaani Priyadarshini, Raghvendra Kumar, Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, Rohit Sharma, Sakshi Rai (2019), "A New Enhanced Cyber Security Framework for Medical Cyber Physical Systems, SICS Software-Intensive Cyber-Physical Systems 35(3), pp.159-183. [CT2] Lê Minh Tuấn, Lê Hoàng Sơn, Phạm Thị Minh Phương, Vũ Như Lân, Đặng Thanh Hải, Đinh Thu Khánh (2019), "Nghiên cứu đề xuất mô hình mạng động cho bài toán lập lịch tài nguyên trong mạng Long Term Evolution (LTE), Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công Nghệ thông tin (FAIR), pp.
345-352. [CT3] Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, Rajaretnam Priya, Ruba Soundar, Harold Robinson, Raghvendra Kumar (2020), "ITFDS: Channel-Aware Integrated Time and Frequency-Based Downlink LTE Scheduling in MANET, Sensors 20(12), pp.3394. [CT4] Dinesh Prasad Sahu, Karan Singh, Manisha Manju, David Taniar, Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Mohamed Abdel Basset, Hoang Viet Long (2019), "Heuristic Search Based Localization in Mobile Computational Grid, IEEE Access 7, pp.78652-78664. Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Thông báo lịch bảo vệ LATS cấp ĐHQG của NCS. Lê Minh Tuấn Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức buổi bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Minh Tuấn, sinh ngày 01/04/1975, tại Phú Thọ Tên đề tài luận án: "Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng. Chuyên ngành: Quản lí hệ thống thông tin Mã số: 9480205.01QTD Thời gian: 14h00, Thứ 5, ngày 06/10/2022 Địa điểm: Phòng 503, Nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội.
Kính mời quý vị quan tâm tới dự.
/. Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Viện CNTT hợp tác với Edison đào tạo nguồn nhân lực CNTT đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp Hà Nội, ngày 26 tháng 9 năm 2022, tại trụ sở chính Học viện Công nghệ Edison, lễ ký kết hợp tác đào tạo chiến lược giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội (ITI) và Học viện Công nghệ Edison (Edison) đã được long trọng tổ chức.
Buổi lễ có sự góp mặt của những tên tuổi đầu ngành trong lĩnh vực nghiên cứu, đào tạo công nghệ thông tin (CNTT) tại Việt Nam và các chuyên gia, cố vấn công nghệ giàu kinh nghiệm đến từ một trong những doanh nghiệp công nghệ có tốc độ phát triển nhanh chóng và luôn chú trọng tới công tác bồi dưỡng lớp nhân tài kế cận, đáp ứng nhu cầu phát triển nhanh chóng của thị trường IT trong nước và khu vực.
PGS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin và Bà Vũ Thị Thu Hương – Giám đốc Học viện Công nghệ Edison ký kết thỏa thuận hợp tác.
Về cách thức triển khai, ITI và Edison sẽ cùng nhau xây dựng các chương trình đào tạo, dự án, đề án nghiên cứu phát triển công nghệ chung thông qua bộ phận hợp tác phát triển của hai bên.
Đặc biệt, hợp tác giữa hai đơn vị cũng xác lập mô hình hợp tác đào tạo A+B ưu việt, với 30% học phần lý thuyết được tổ chức tại ITI, 70% học phần thực hành – triển khai dự án được tổ chức ngay tại các văn phòng công ty cổ phần Savvycom và các đối tác, với mô hình tổ chức đội nhóm, các dự án và đội ngũ mentor "thực chiến – mô phỏng chính xác cách một dự án CNTT sẽ được vận hành và đi vào hoạt động từ A-Z. Chia sẻ tại buổi lễ ký kết, bà Vũ Thị Thu Hương, Giám đốc Học viện Công nghệ Edison cho biết: "Chúng tôi vô cùng vinh hạnh và vui mừng được ký kết hợp tác đào tạo chiến lược với Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội để tăng cường hơn nữa hiệu quả đào tạo nhân tài IT trong nước.
Chúng tôi tin tưởng vào những giá trị khác biệt mà Học viện Công nghệ Edison đem đến cho học viên của mình, thông qua hợp tác với các đơn vị CNTT hàng đầu tại Việt Nam như Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, các công ty CNTT trong Liên minh các doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam (VNITO). PGS.TS. Trần Xuân Tú, Viện trưởng Viện Công nghệ thông Tin, ĐHQGHN chia sẻ: "Hợp tác giữa đại học và doanh nghiệp sẽ giúp hai bên tăng cường hiểu biết lẫn nhau, hỗ trợ nhau trong hoạt động nghiên cứu, chuyển giao công nghệ và đào tạo nhân lực trình độ cao, đáp ứng nhu cầu xã hội.
Viện Công nghệ Thông tin tin tưởng vào tính khả thi cũng như hiệu quả bền vững của sự hợp tác giữa Viện CNTT và Học viện Công nghệ Edison, chúng tôi sẽ cung cấp các chương trình đào tạo chất lượng, cập nhật, sát với thực tiễn, giúp người học có thể tiếp cận làm việc ngay những dự án lớn trong lĩnh vực CNTT và truyền thông.
Người học tham gia chương trình đào tạo được trang bị kiến thức chuyên ngành do các nhà khoa học, chuyên gia hàng đầu đến từ Viện CNTT giảng dạy, trang bị kỹ năng thực tế, tham gia các dự án triển khai công nghệ tại các doanh nghiệp CNTT hàng đầu ở Việt Nam.
Với triết lý đào tạo "Learning by Doing, sự khác biệt của Edison đến từ chính mô hình "Trường học trong doanh nghiệp – nơi học viên được tham gia vào các dự án thật và trải nghiệm các vai trò khác nhau trong các dự án Back End, Front End, Full Stack, Ứng dụng Mobile và Nâng cao.
Với chương trình đào tạo độc quyền, thiết kế riêng bởi PGS.TS. Trần Trọng Hiếu, Khoa CNTT, ĐHQGHN và các chuyên gia hàng đầu của Viện CNTT, ĐHQGHN, 100% học viên sẽ được giới thiệu việc làm và phỏng vấn ngay sau khi hoàn thành khóa thực tập tại các doanh nghiệp CNTT hàng đầu trong Liên minh các doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam (VNITO), với mức lương hấp dẫn.
Về Học viện Công nghệ Edison: Học viện Công nghệ Edison được thành lập bởi các chuyên gia và các Công ty Công nghệ thông tin (CNTT) hàng đầu Việt Nam.
Sứ mệnh của Edison là cầu nối giữa trường học và doanh nghiệp trong lĩnh vực CNTT và chuyển đổi số nhằm đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu thực tế của các doanh nghiệp CNTT tại Việt Nam và thế giới.
Triết lý đào tạo của Edison là 'Learning by doing' qua đó học viên được học, thực hành và làm dự án thực tế dưới sự hướng dẫn của các chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm làm việc tại các công ty CNTT. Để thực hiện điều đó, Edison hợp tác với các đơn vị CNTT hàng đầu tại Việt Nam như Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nôi, các công ty CNTT trong Liên minh các doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam (VNITO). Về Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN: Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một đơn vị thành viên của Đại học Quốc gia Hà Nội, được thành lập từ năm 2001. Viện Công nghệ Thông tin có sứ mệnh đào tạo chuyên gia chất lượng cao ở bậc tiến sỹ, tham gia đào tạo đại học và sau đại học thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin tại các trường đại học và các đơn vị trực thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội;
nghiên cứu khoa học, triển khai ứng dụng, tư vấn và chuyển giao công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông nhằm góp phần phát triển kinh tế – xã hội của đất nước;
đào tạo kỹ năng nghề nghiệp, bồi dưỡng, nâng cao trình độ khoa học, công nghệ, phổ cập công nghệ mới cho các doanh nghiệp, đơn vị, cá nhân trong và ngoài nước.
Về Công ty Cổ phần Savvycom: Savvycom là một trong những công ty Công nghệ thông tin hàng đầu tại Việt Nam, chuyên cung cấp các dịch vụ tư vấn chuyển đổi số và giải pháp phần mềm trong lĩnh vực tài chính, y tế và bán lẻ cho các doanh nghiệp trong nước và quốc tế.
Với mong muốn góp phần nâng cao vị thế của Việt Nam trên bản đồ công nghệ thông tin toàn cầu, Savvycom hướng đến sứ mệnh đưa công nghệ đổi mới vào cuộc sống bằng cách tận dụng nguồn lực lao động kỹ thuật tại Việt Nam, và tầm nhìn trở thành công ty CNTT hàng đầu trong khu vực ASEAN. Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng.
Họ và tên nghiên cứu sinh: LÊ MINH TUẤN Giới tính: Nam Ngày sinh: 01/04/1975 Nơi sinh: Phú Thọ Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Số 91/QĐ-VCNTT ngày 03/12/2018 của Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn thời gian học tập theo quyết định số 90a ngày 26 tháng 11 năm 2021 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội Cán bộ hướng dẫn khoa học: – Hướng dẫn chính: PGS. TS Lê Hoàng Sơn, Viện CNTT – ĐHQGHN – Hướng dẫn phụ: TS. Vũ Như Lân, Trường Đại học Dân lập Thăng Long Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS Lê Minh Tuấn Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ 1. Mục đích xét cấp học bổng Thu hút, khuyến khích người học có thành tích, năng lực nghiên cứu tham gia các chương trình đào tạo tiến sĩ, thực tập sau tiến sĩ của Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN); Góp phần nâng cao chất lượng đào tạo, nghiên cứu khoa học của các nghiên cứu sinh (NCS), thực tập sinh (TTS) trong các chương trình đào tạo tiến sĩ, thực tập sau tiến sĩ, và tăng cường đào tạo nguồn nhân lực khoa học trình độ cao phục vụ phát triển kinh tế – xã hội, hướng tới hội nhập quốc tế.
Nâng cao chất lượng, hiệu quả các hoạt động nghiên cứu khoa học và công nghệ của ĐHQGHN. 2. Đối tượng và điều kiện đăng ký xét cấp học bổng nghiên cứu sinh 2.1. Đối tượng đăng ký Ứng viên đăng ký xét cấp học bổng NCS là thí sinh có nguyện vọng dự tuyển đào tạo tiến sĩ hoặc NCS đang tham gia chương trình đào tạo tiến sĩ tại đơn vị đào tạo thuộc ĐHQGHN, có năng lực nghiên cứu tốt, có khả năng công bố quốc tế và cam kết đạt các chuẩn đầu ra theo Quy định này và Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành của ĐHQGHN. 2.2. Điều kiện đăng ký a) Tuổi không quá 40 tính đến ngày quyết định công nhận NCS; b) Có điểm trung bình chung học tập ở bậc đại học và thạc sĩ đạt tối thiểu từ 2.8 trở lên (thang điểm 4) đối với ứng viên dự tuyển từ thạc sĩ;
có điểm trung bình chung học tập ở bậc đại học đạt tối thiểu từ 2.8 trở lên (thang điểm 4) đối với ứng viên dự tuyển từ cử nhân;
c) Có đề cương nghiên cứu, trong đó dự kiến kế hoạch thực hiện để đạt được kết quả đầu ra của khóa đào tạo tiến sĩ tối thiểu như sau: Trong thời gian đào tạo, NCS là tác giả chính (tác giả tên đầu/tác giả liên hệ) của tối thiểu 02 bài báo về kết quả nghiên cứu của luận án được đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành thuộc danh mục các tạp chí ISI/Scopus, trong đó ít nhất 01 bài đăng trên tạp chí được xếp hạng Q1 (đối với lĩnh vực khoa học tự nhiên và công nghệ) hoặc ít nhất 01 bài đăng trên tạp chí được xếp hạng Q2 trở lên (đối với các lĩnh vực khác); d) Có nhà khoa học có uy tín bảo trợ giới thiệu.
Nhà khoa học bảo trợ không nhất thiết là người hướng dẫn luận án của NCS; đ) Cam kết thực hiện các quy định của ĐHQGHN về xét cấp học bổng cho NCS có năng lực nghiên cứu xuất sắc;
e) Ngoài các điều kiện trên, ứng viên là thí sinh đăng ký dự tuyển đào tạo tiến sĩ phải đáp ứng các điều kiện tuyển sinh theo Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành;
NCS đang theo học chương trình đào tạo tiến sĩ phải còn thời gian học tập, nghiên cứu tối thiểu 18 tháng thời gian đào tạo chuẩn theo quy định tính đến thời điểm nộp hồ sơ đăng ký tham gia chương trình học bổng.
3. Đối tượng và điều kiện đăng ký xét cấp học bổng thực tập sinh 3.1. Đối tượng đăng ký Ứng viên đăng ký học bổng TTS có thể là người ở trong hoặc ngoài nước, trong hoặc ngoài ĐHQGHN, có năng lực nghiên cứu tốt, đề cương nghiên cứu phù hợp và có nhà khoa học nhận hướng dẫn, bảo trợ nghiên cứu.
3.2. Điều kiện đăng ký a) Lý lịch bản thân rõ ràng, không trong thời gian thi hành án hình sự, kỷ luật từ mức cảnh cáo trở lên;
b) Có đủ sức khoẻ để học tập, nghiên cứu;
c) Tuổi không quá 45 tính đến ngày đăng ký dự tuyển;
d) Được công nhận học vị và cấp bằng tiến sĩ trong vòng 5 năm tính từ ngày quyết định công nhận học vị đến ngày đăng ký dự tuyển;
đ) Có đề cương nghiên cứu, trong đó lĩnh vực nghiên cứu và nội dung nghiên cứu phù hợp với thế mạnh của ĐHQGHN; dự kiến kế hoạch thực hiện để đạt được kết quả đầu ra của khóa thực tập sau tiến sĩ tối thiểu như sau: Trong thời gian thực tập, TTS là tác giả chính của các bài báo được đăng trên các tạp chí khoa học chuyên ngành thuộc danh mục ISI/Scopus được xếp hạng từ Q2 trở lên;
số lượng công bố tương ứng với thời gian của khóa thực tập (tối thiểu 01 bài/năm); e) Có nhà khoa học bảo trợ giới thiệu và được một giảng viên hoặc nghiên cứu viên cơ hữu của ĐHQGHN nhận làm người hướng dẫn;
g) Cam kết thực hiện các quy định của ĐHQGHN về xét cấp học bổng cho TTS có năng lực nghiên cứu xuất sắc.
4. Chế độ tài chính 4.1. NCS được xét cấp học bổng tối đa 100 triệu đồng/người/năm (12 tháng). NCS được xét cấp học bổng căn cứ vào kết quả học tập, nghiên cứu trong thời gian đào tạo chuẩn tính từ thời điểm hiệu lực của quyết định cấp học bổng lần đầu.
Đơn vị đào tạo có thể xem xét quyết định miễn học phí cho NCS. 4.2. TTS được xét cấp học bổng tối đa 120 triệu đồng/người/năm (12 tháng). TTS được xét cấp học bổng trong thời gian thực tập sau tiến sĩ tại đơn vị đào tạo theo kế hoạch đã được phê duyệt.
4.3. Tiến độ dự kiến cấp học bổng: a) Hội đồng xét học bổng của ĐHQGHN xem xét và đánh giá cấp học bổng định kỳ cho NCS, TTS vào tháng 6 và tháng 12 hàng năm;
b) Lần đầu (cấp 50 triệu đồng/NCS, 60 triệu đồng/TTS): Căn cứ vào kết quả đánh giá hồ sơ chuyên môn, đề cương nghiên cứu và kết luận của tiểu ban chuyên môn;
c) Các lần tiếp theo (cấp 50 triệu đồng/NCS, 60 triệu đồng/TTS hoặc phần học bổng còn lại): Căn cứ vào đánh giá kết quả, tiến độ học tập, nghiên cứu.
NCS, TTS chưa được xét cấp học bổng nếu không hoàn thành việc học tập, nghiên cứu theo kế hoạch đã phê duyệt.
Việc xét cấp học bổng và cấp bù (nếu đạt) sẽ được xem xét ở lần cấp học bổng tiếp theo.
4.4. Đối với các nghiên cứu đang triển khai nhưng chưa hoàn thành việc công bố trong thời gian đào tạo chuẩn của NCS hoặc thời gian nghiên cứu chính thức theo kế hoạch của TTS thì được xem xét cấp học bổng trong thời gian tối đa 12 tháng tiếp theo nếu kết quả nghiên cứu được công bố.
Để biết thêm thông tin chi tiết xin xem tệp đính kèm tại đây 5. Thông tin liên hệ Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội: Ms.
Hương, ĐT: 0902202466, Phòng 605 – E3, 144 Đường Xuân Thủy, Quận Cầu Giấy, Hà Nội.
Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Vi mạch bảo mật đối với mối đe dọa tấn công kênh kề Với sự tăng trưởng chóng mặt của các thiết bị cá nhân, vấn đề bảo mật thông tin của người dùng đang và sẽ là một trong những chỉ tiêu kỹ thuật quan trọng nhất của các thiết bị điện tử.
Ngoài các phương pháp đánh cắp thông tin cá nhân truyền thống, ngày nay, các mối đe dọa đối với các thiết bị phần cứng mã hóa đầu cuối ngày càng hiện hữu.
Một trong các mối đe dọa đó là kỹ thuật tấn công kênh kề (Side-Channel Attacks – SCA). Kênh kề là khu vực thông tin được tạo ra do quá trình hoạt động của các vi mạch bảo mật.
Ví dụ như bức xạ tia hồng ngoại (infrared radiation), độ trễ thời gian (time delays), nguồn tiêu thụ (power consumption) và bức xạ điện từ (electromagnetic radiation). Thông tin rò rỉ này có thể được phân tích thống kê để tìm ra các đầu mối liên quan đến khóa mật mã.
Mối liên quan có thể là sự ràng buộc của khóa mật mã được thực thi với dữ liệu kênh kề (Vertical SCA), hoặc là sự khác biệt giữa các phép toán được thực thi (Horizontal SCA). Trong đó, phương pháp tấn công kênh kề phương dọc, Vertical SCA, tỏ ra hiệu quả và chính xác hơn, đặc biệt là kỹ thuật tấn công kênh kề tương quan (Correlation SCA). Hình 1: Quy trình tấn công kênh kề tương quan bằng vết công suất Để thực hiện tấn công kênh kề tương quan, ban đầu, kẻ tấn công thực hiện đo và lưu vết kênh kề (vết công suất). Bên cạnh đó, các mô hình giả thuyết về khóa mật được kẻ tấn công ước lượng trọng số Hamming để tìm ra vết giả thuyết, trước khi xử lý thống kê.
Hai bộ dữ liệu, vết kênh kề và vết thống kê, sau đó được đưa vào mô hình Pearson để thực hiện tính sự tương quan giữa hai vết.
Hiện nay, các phương pháp chính để bảo mật dữ liệu trước các kỹ thuật tấn công kênh kề là che phủ (masking), ẩn (hiding), hoặc ngẫu nhiên hóa dữ liệu (randomizing). Tuy nhiên, các giải pháp trên khiến các vi mạch bảo mật gia tăng các yêu cầu phần cứng về chi phí không gian, công suất tiêu thụ.
Từ đó, việc tối ưu các giải pháp bảo mật đối với các kỹ thuật tấn công kênh kề trên các vi mạch bảo mật cho các thiết bị di động, IoT chi phí thấp hiện vẫn là một câu hỏi bỏ ngỏ cho nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới.
Hình 2: Sản phẩm thử nghiệm ADEN4IOT. Viện Công nghệ Thông tin đã bắt tay vào nghiên cứu các giải pháp bảo mật đối với kỹ thuật tấn công kênh kề cho các thiết bị IoT từ năm 2018 và bước đầu đạt nhiều thành quả.
Sản phẩm mẫu ADEN4IOT tích hợp lõi mã hóa AES nhẹ đã được minh chứng khả năng chống lại kỹ thuật tấn công kênh kề tương quan thông qua các bài kiểm tra mô phỏng.
Trong tưởng lai, Viện Công nghệ Thông tin sẽ tiếp tục nghiên cứu và triển khai các giải pháp tiên tiến hơn nhằm chống lại các kỹ thuật tấn công kênh kề trên các thiết bị có chi phí thấp như thẻ RFID thụ động.
Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng.
Họ và tên nghiên cứu sinh: LÊ MINH TUẤN Giới tính: Nam Ngày sinh: 01/04/1975 Nơi sinh: Phú Thọ Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Số 91/QĐ-VCNTT ngày 03/12/2018 của Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn thời gian học tập theo quyết định số 90a ngày 26 tháng 11 năm 2021 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội Cán bộ hướng dẫn khoa học: – Hướng dẫn chính: PGS. TS Lê Hoàng Sơn, Viện CNTT – ĐHQGHN – Hướng dẫn phụ: TS. Vũ Như Lân, Trường Đại học Dân lập Thăng Long Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS Lê Minh Tuấn Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ngày 15/8/2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tiếp đón và làm việc với đoàn công tác Học viện Kỹ thuật Mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ do đồng chí PGS.TS. Nguyễn Hiếu Minh – Phó Giám đốc làm trưởng đoàn.
Tiếp đoàn, về phía Viện Công nghệ Thông tin có PGS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng, TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng và PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng cùng các cán bộ nghiên cứu thuộc Nhóm nghiên cứu mạnh về Hệ thống tích hợp thông minh.
Hai bên thống nhất thúc đẩy hợp tác nghiên cứu và đào tạo về thiết kế chip bán dẫn, bảo mật dữ liệu lớn và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khai phá dữ liệu.
Học viện Kỹ thuật mật mã là cơ sở giáo dục uy tín của Việt Nam, được Chính phủ Việt Nam lựa chọn là một trong tám cơ sở trọng điểm đào tạo nhân lực an toàn thông tin Việt Nam theo Đề án đào tạo và phát triển nguồn nhân lực an toàn, an ninh đến năm 2025. Nhiệm vụ chính của Học viện chính là đào tạo cán bộ nghiên cứu khoa học về kỹ thuật mật mã của ngành Cơ yếu Việt Nam.
Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội là một Viện nghiên cứu thành viên của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Viện với sứ mệnh đào tạo chuyên gia chất lượng cao ở bậc tiến sỹ và tham gia đào tạo đại học và sau đại học thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin.
Vì vậy, việc hợp tác này sẽ góp phần tận dụng và phát huy tối ưu thế mạnh của hai bên, đóng góp vào định hướng cho sự phát triển bền vững và lâu dài của Viện công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Trong khuôn khổ buổi làm việc, hai bên đã trao đổi về những nội dung hợp tác trong thời gian sắp tới, đồng thời khẳng định trên cơ sở mối quan hệ đã được xác lập, cũng như vị trí, tiềm năng, lợi thế và nhu cầu của mỗi bên sẽ đẩy mạnh các nội dung cụ thể như: Trao đổi về việc hướng tới mục tiêu của các nhóm nghiên cứu, sinh viên của Học viện Kỹ thuật Mật mã sang Viện Công nghệ Thông tin để học tập và nghiên cứu.
Hợp tác sâu rộng trong lĩnh vực thiết kế vi mạch tích hợp bảo mật ứng dụng trong lĩnh vực cơ yếu và phát triển các giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn.
Trao đổi học thuật chuyên đề về chip bán dẫn, công nghệ AI với các nhóm nghiên cứu của Viện Công nghệ Thông tin;
thảo luận các vấn đề về nghiên cứu khoa học tiềm năng giữa Viện với các thành viên của nhóm.
Kết thúc buổi đón tiếp, PGS.TS. Trần Xuân Tú đánh giá cao chuyến thăm và làm việc của đoàn đại biểu Học viện Kỹ thuật Mật mã và mong muốn các dự định hợp tác sắp tới giữa Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Kỹ thuật Mật mã sẽ thành công tốt đẹp.
Hai bên nhất trí tăng cường hợp tác cả về chiều sâu lẫn đa dạng hoá hình thức hợp tác, phối hợp, hỗ trợ lẫn nhau về các lĩnh vực mà mình có thế mạnh, nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo, chuyển giao công nghệ, tổ chức các hội nghị và diễn đàn khoa học, công nghệ.
Đặc biệt, Viện công nghệ Thông tin luôn sẵn sàng, tạo điều kiện để sinh viên của Học viện Kỹ thuật Mật mã sang Viện học tập.
Điều này sẽ tạo sự thay đổi đột phá và mới mẻ cho sinh viên giúp sinh viên có thêm nhiều động lực để phát huy được thế mạnh trong nghiên cứu cũng như là học tập.
Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Ngày 6-7/09/2023, thực hiện quy chế phối hợp giữa Bộ Công an và ĐHQGHN, Viện Công nghệ Thông tin cùng với Văn phòng Bộ Công an đã tổ chức "Khóa tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 cho các lãnh đạo, cán bộ trực tiếp tham mưu xây dựng chuyển đổi số, số hóa hồ sơ của Công an các đơn vị, địa phương bằng hình thức trực tiếp kết hợp trực tuyến kết nối từ điểm cầu Hội trường Trụ sở Bộ Công an, số 47 Phạm Văn Đồng, Cầu Giấy, Hà Nội đến điểm cầu hội trường trực tuyến của Công an 63 tỉnh/thành phố trực thuộc Trung ương, các Học viện, Trường CAND, Bệnh viện trực thuộc Bộ Công an trên cả nước với hơn 12.000 cán bộ chiến sĩ tham dự.
Khóa tập huấn về công tác chuyển đổi số này được tổ chức với mục tiêu chia sẻ kiến thức, kỹ năng và thực tiễn về chuyển đổi số, một khía cạnh quan trọng trong thời đại số hóa ngày nay.
Đại diện trực tiếp tham gia giảng dạy trong khóa học này từ phía ĐHQGHN là 3 giảng viên, chuyên gia hàng đầu Việt Nam trong lĩnh vực chuyển đổi số và là lãnh đạo/nguyên lãnh đạo Viện CNTT, ĐHQGHN. Các giảng viên đã chia sẻ những kiến thức cơ bản về các chủ đề như: Cuộc cách mạng công nghệ 4.0, Quá trình chuyển đổi số ở Việt Nam, Chuyển đổi số trong Chính phủ, Hạ tầng dữ liệu dữ liệu, Hệ sinh thái số và Đảm bảo an toàn thông tin trong thời đại Chuyển đổi số.
Khóa tập huấn đã cung cấp cho các học viên những nhận thức cần thiết để hiểu và sẵn sàng tiếp nhận, thích nghi với công nghệ mới và sử dụng chúng trong công việc cũng như trong cuộc sống hàng ngày.
Lễ khai giảng "Khóa tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023. PGS.TS. Nguyễn Ái Việt, nguyên Viện trưởng Viện CNTT, ĐHQGHN chia sẻ về "Cách mạng công nghệ 4.0, Chuyển đổi số – Cơ hội và thách thức của Việt Nam TS.Đinh Văn Dũng, nguyên Phó viện trưởng phụ trách Viện CNTT, ĐHQGHN chia sẻ về chủ đề "Chuyển đổi số trong Chính phủ TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng Viện CNTT, ĐHQGHN chia sẻ về "Hạ tầng dữ liệu và Đảm bảo An toàn thông tin trong thời đại Chuyển đổi số. Buổi bế giảng khóa tập huấn diễn ra cuối buổi chiều ngày 7/9/2023. Những thành công đã đạt được trong khóa tập huấn lần này là một dấu mốc quan trọng của sự hợp tác giữa ĐHQGHN và Bộ Công an trong công tác đào tạo và nghiên cứu cũng như mở ra cơ hội hợp tác và triển khai trong lĩnh vực chuyển đổi số giữa hai đơn vị trong thời gian tới.
Bài viết cùng chủ đề: Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Ngày 6-7/09/2023, thực hiện quy chế phối hợp giữa Bộ Công an và ĐHQGHN, Viện... Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ngày 15/8/2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tiếp... Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Ngày 15/6/2023, tại khách sạn Fortuna Hà Nội đã diễn ra sự kiện "Hành trang... Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ 1. Mục đích xét cấp học bổng Thu hút, khuyến khích người học có thành tích,... Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Nhằm hưởng ứng hành động tháng Thanh Niên năm 2022, ngày 2/4/2022 tại Bộ Nội... Vi mạch bảo mật đối với mối đe dọa tấn công kênh kề Với sự tăng trưởng chóng mặt của các thiết bị cá nhân, vấn đề bảo... Ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học giáo dục Ngày 17/6/2022, Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin PGS.TS. Trần Xuân Tú và Hiệu... THÔNG BÁO TUYỂN SINH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ ĐỢT 2 NĂM 2022 CHUYÊN NGÀNH "QUẢN LÍ HỆ THỐNG THÔNG TIN Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một viện... Thông tin LATS của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng... 1 2
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Bảo vệ luận án Tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Minh Tuấn Ngày 06/10/2022 tại phòng 503 Nhà E3 Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ cấp Đại học Quốc gia của nghiên cứu sinh Lê Minh Tuấn với đề tài "Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng, chuyên ngành Quản lí hệ thống thông tin.
Luận án được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Lê Hoàng Sơn (Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN) và TS. Vũ Như Lân (Trường Đại học Thăng Long). Sau đây là một số hình ảnh của buổi bảo vệ Luận án.
NCS Lê Minh Tuấn trình bày luận án trước Hội đồng.
PGS.TS. Trần Xuân Tú, Viện trưởng Viện CNTT, ĐHQGHN tặng hoa chúc mừng NCS Lê Minh Tuấn.
NCS Lê Minh Tuấn tặng hoa cảm ơn thầy hướng dẫn PGS.TS. Lê Hoàng Sơn.
Nghiên cứu sinh chụp ảnh lưu niệm cùng Hội đồng.
Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Nhằm hưởng ứng hành động tháng Thanh Niên năm 2022, ngày 2/4/2022 tại Bộ Nội vụ, Viện Công nghệ Thông tin và Văn phòng Bộ Nội vụ đã phối hợp tổ chức "Tọa đàm phát huy vai trò của đoàn viên, thanh niên trong việc đẩy mạnh chuyển đổi số của Bộ Nội vụ. Tham gia buổi tọa đàm có hơn 200 đoàn viên thanh niên, các cán bộ đoàn thuộc Bộ Nội vụ, Trường Đại học Nội vụ, Học viện Hành chính Quốc gia Việt Nam.
Trong thời gian hơn 3 tiếng đồng hồ, hai chuyên gia, giảng viên của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội là PGS.TS. Vũ Việt Vũ, Trưởng phòng Khoa học Công nghệ & Đào tạo;
TS. Lê Quang Minh, Trưởng phòng nghiên cứu An toàn Hệ thống thông tin đã có những chia sẻ với các đoàn viên thanh niên của Bộ Nội vụ về nội dung chuyển đổi số, những kinh nghiệm chuyển đổi số thành công, một số thách thức đối với quá trình chuyển đổi số, nhất là đối với vấn đề an toàn thông tin, bảo mật dữ liệu và kết nối khi tiến hành chuyển đổi số.
Đây là một hoạt động bước đầu trong khuôn khổ hợp tác về công tác chuyển đổi số giữa Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN với Văn phòng Bộ Nội vụ, dự kiến sắp tới hai đơn vị sẽ phối hợp tổ chức nhiều hoạt động nhằm đào tạo, nâng cao nhận thức về chuyển đổi số cho các đối tượng cán bộ của Bộ Nội vụ cũng như tư vấn chuyên sâu về công tác chuyển đổi số đang đượ c thực hiện tại Bộ Nội vụ.
Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Giới thiệu Trang chủ / Giới thiệu Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một đơn vị thành viên của Đại học Quốc gia Hà Nội, được thành lập từ năm 2001 theo quyết định số 14/2001/QĐ-TTg ngày 12/02/2001 của Thủ tướng Chính phủ.
Viện Công nghệ Thông tin có sứ mệnh đào tạo chuyên gia chất lượng cao ở bậc tiến sỹ, tham gia đào tạo đại học và sau đại học thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin tại các trường đại học và các đơn vị trực thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội;
nghiên cứu khoa học, triển khai ứng dụng, tư vấn và chuyển giao công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông nhằm góp phần phát triển kinh tế – xã hội của đất nước;
đào tạo kĩ năng nghề nghiệp, bồi dưỡng, nâng cao trình độ khoa học, công nghệ, phổ cập công nghệ mới cho các doanh nghiệp, đơn vị, cá nhân trong và ngoài nước.
Viện công nghệ thông tin có 5 đơn vị nghiên cứu và phát triển công nghệ: (1) Phòng Cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin;
(2) Phòng An toàn hệ thống thôn tin;
(3) Phòng Công nghệ mạng và truyền thông;
(4) Phòng Công nghệ nhận dạng và xử lí ngôn ngữ tự nhiên;
(5) Phòng Công nghệ đa phương tiện và thực tại ảo.
Đội ngũ các nhà khoa học của Viện Công nghệ Thông tin đang triển khai nhiều hoạt đông ngiên cứu, đề tài, dự án cấp nhà nước, cấp bộ ngành , cấp ĐHQGHN và quốc tế liên quan đến các vấn đề công nghệ quan trọng như khoa học dữ liệu;
trí tuệ nhân tạo (AI); thực tại ảo/thực tại tăng cường (VR/AR); xử lí ảnh/video;
an toàn thông tin;
blockchain;
Internet vạn vật (IoT); hệ thống nhúng;
thiết kế vi mạch và FPGA; thiết kế bảo mật cho RFID. Đặc biệt với phương châm nghiên cứu hướng đến thực tiễn nên các nghiên cứu của Viện đều hướng đến việc giải quyết các bài toán của các lĩnh vực như y tế, giáo dục, tài chính, bất động sản, nông nghiệp.
Hiện tại, Viện Công nghệ Thông tin có 30 cán bộ, 15 nghiên cứu sinh và 10 thực tập sinh.
Bên cạnh đó, Viện Công nghệ Thông tin có đội ngũ đông đảo các nhà khoa học thỉnh giảng trong và ngoài nước tham gia các hoạt động đào tạo và nghiên cứu khoa học
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / Thiết kế vi mạch nâng cao ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC THIẾT KẾ VI MẠCH NÂNG CAO 1. Tổng quan nội dụng: Chương trình "thiết kế vi mạch nâng cao bao gồm hai phần chính: a) Lý thuyết thiết kế nâng cao:- Tìm hiểu về cấu trúc vi xử lý RISC-V và HAPS Học về cấu trúc RISC-V Chuyên sâu về sử dụng HAPS-80 b) Thực hành thiết kế:- Thực nghiệm cấu trúc RISC-V trên HAPS-80 2. Thời lượng khóa học: 40 tiết.
3. Mục tiêu khóa học: – Kiến thức: Nắm được kiến thức nâng cao về thiết kế, phát triển các thiết bị vi điện tử đang được sử dụng ngày nay- Kỹ năng: Sử dụng thành thạo công cụ khả trình phần cứng HAPS-80- Thái độ, chuyên cần: Nâng cao tính tích cực trong học và tự học 4. Đối tượng tham gia khóa học: Tốt nghiệp đại học (hoặc sinh viên năm cuối) các ngành điện, điện tử, kỹ thuật máy tính, công nghệ thông tin 5. Yêu cầu kiến thức: Người học cần có các kiến thức cơ bản về điện tử số, kiến trúc máy tính, cấu kiện điện tử, thiết kế lô-gic số, tư duy lập trình 6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: – Tư duy thiết kế kiến trúc RISC-V- Sử dụng thành thạo các công cụ khả trình phần cứng HAPS-80 CHƯƠNG TRÌNH KHUNG STT TÊN CHUYÊN ĐỀ NỘI DUNG SỐ TIẾT 1 Unit 1: Tổng quan về hệ thống HAPS Prototype Unit 2: Tổng quan về hệ thống phần cứng HAPS Quy trình thiết kế FPGA và ASIC; Chuyển thiết kế ASIC sang nguyên mẫu trên FPGA; Các IPs phổ biến trong thiết kế ASIC; Các IPs phổ biến trong thiết kế FPGA; Chuyển đổi các thiết kế có kỹ thuật chặn clock;
Kinh nghiệm thiết kế với hệ thống HAPS Sản phẩm và giải pháp công nghệ với HAPS; Các họ trong HAPS; HAPS-SX, HAPS-80, HAPS-70; Sơ đồ thiết kế Clock;
Bộ kết nối HapsTrack 3 (HT3); Module điều khiển;
UMRBus;
Các bo mạch mở rộng và dây nối 4 2 Unit 3: Quy trình thiết kế với Protocompiler Unit 4: Cơ sở chuẩn bị cho thiết kế và hệ thống Tổng quan về quy trình thiết kế;
Khái niệm về cơ sở dữ liệu;
Quy trình phân tách thiết kế;
Quy trình tổng hợp thiết kế;
Giao diện đồ họa người dùng;
Lab1: Phân tách thiết kế và tổng hợp phần cứng với một thiết kế đơn giản Đặc tả của hệ thống mục tiêu (TTS: Target System Specification); Biên dịch thiết kế;
Cài đặt Protocompiler;
Tiền phân tách thiết kế;
Ước lượng chi phí không gian;
Ước lượng chi phí không gian thực thi;
Các ràng buộc của thiết kế;
Lab2: Tạo ra TSS 4 3 Unit 5: Cơ sở phân tách thiết kế Unit 6: Phân tách hệ thống nâng cao (tùy chọn) Khái niệm về phân tách tự động;
Các bước để phân tách;
Định tuyến cho phân tách/hệ thống;
Ràng buộc cho phân tách (PCF: Partitioning constraint); Các lệnh dùng cho PCF Ghép kênh phân chia thời gian (TDM: Time-Division Multiplexing); TDM trên hệ thống HAPS-70/HAPS-80; Xử lý reset/đồng bộ;
Phương pháp phân tách;
Chiến lược phân tách;
Định tuyến cho hệ thống;
Lab3: Phương pháp phân tách 4 4 Unit 7: Tạo hệ thống (tùy chọn) Unit 8: Cơ sở về tổng hợp phần cứng Quy trình để tạo hệ thống;
Phân bố thời gian;
Các ràng buộc của TDM; Quy trình mô phỏng sau phân tách Các lệnh đề tổng hợp phần cứng trong Protocompiler;
Thiết lập môi trường;
Quy trình để tổng hợp phần cứng;
Tiền ánh xạ/ánh xạ/Đặt và định tuyến;
Các file riêng cho Protocompiler;
Lab4: Tổng hợp độc lập cho FPGA 4 5 Unit 9: Tổng hợp phần cứng nâng cao (tùy chọn) Unit 10: Cơ sở về gỡ lỗi (debug) Kết quả tổng hợp phần cứng;
Các tùy chọn để ánh xạ;
Kỹ thuật đường ống;
Kỹ thuật để tối ưu hóa thời gian;
Chuyển đổi clock Quy trình để gỡ lỗi;
Quy trình trên hệ thống FDGA đơn;
Quy trình trên hệ thống đa FDGA; Môi trường thực thi của Confpro & Protocompiler;
Các ràng buộc thiết kế với thiết bị;
Các bước để gỡ lỗi 4 6 Unit 11: Gỡ lỗi nâng cao (tùy chọn) Unit 12: Khởi động hệ thống Các thiết bị và gỡ lỗi nâng cao;
Các kỹ thuật kích hoạt nâng cao;
Gỡ lỗi với truy vấn sâu;
Lab5: Gỡ lỗi nâng cao với hệ thống đa FPGA và quy trình phân tách/tổng hợp Chế độ khởi động của bo mạch;
Thiết lập Confpro;
Các bước kiểm thử bo mạch;
Bài tập thực tế;
Kiểm thử trực tiếp trên mạch 4 7 Unit 13: Tạo nguyên mẫu của hệ thống RISC-V sử dụng HAPS (giới thiệu) Giới thiệu về RISC-V; Bộ Kit phát triển phần mềm;
Mô phỏng mức hành vi của hệ thống;
Môi trường làm việc;
Lab: Mô phỏng một hệ thống RISC-V 4 8 Unit 14: Tạo các IPs cho nguyên mẫu Sử dụng các IP của Xilinx Vivado: Bộ nhớ khởi tạo bộ nhớ, MIG IPS; Sử dụng các IP riêng của Synopsys (yêu cầu license cho các IPs): Xactor, UMRBus;
Kết nối các IP của Xilinx, Synopsys;
Lab: Tạp MIG IPs 4 9 Unit 15: Mô phỏng hệ thống RISC-V Mô phỏng sử dụng VCS; Mô phỏng của hệ thống nguyên mẫu với IP của Xilinx và Synopsys;
Lab: Mô phỏng của hệ thống RISC-V với các IPs khác nhau 4 10 Unit 16: Thực thi hệ thống RISC-V Unit 17: Kiểm thử và gõ lỗi Chuẩn bị môi trường thực thi;
Chạy protocompier để tạo ra bit stream;
Lab: Thực thi hệ thống Lập trình cho FPGA; sử dụng JTAG để lập trình phần mềm;
Kiểm thử lần cuối và gỡ lỗi;
Kiểm thử hệ thống với phần cứng và phần mềm 4
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / THÔNG BÁO TUYỂN SINH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ ĐỢT 2 NĂM 2022 CHUYÊN NGÀNH "QUẢN LÍ HỆ THỐNG THÔNG TIN GIỚI THIỆU CHUNG Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một viện nghiên cứu thành viên của Đại học Quốc gia Hà Nội, có sứ mệnh đào tạo chuyên gia chất lượng cao ở bậc tiến sĩ, tham gia đào tạo đại học và sau đại học thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin tại các trường đại học và các đơn vị trực thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội;
nghiên cứu khoa học, triển khai ứng dụng, tư vấn và chuyển giao công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông nhằm góp phần phát triển kinh tế – xã hội của đất nước;
đào tạo kỹ năng nghề nghiệp, bồi dưỡng, nâng cao trình độ khoa học, công nghệ, phổ cập công nghệ mới cho các doanh nghiệp, đơn vị, cá nhân trong và ngoài nước.
Viện Công nghệ Thông tin hiện có 5 đơn vị nghiên cứu và phát triển công nghệ: (1) Cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin;
(2) An toàn hệ thống thông tin;
(3) Công nghệ mạng và truyền thông;
(4) Công nghệ nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên;
(5) Công nghệ đa phương tiện và thực tại ảo.
Đội ngũ các nhà khoa học của Viện Công nghệ Thông tin đang triển khai nhiều hoạt động nghiên cứu, đề tài, dự án cấp nhà nước, cấp bộ ngành, cấp ĐHQGHN và quốc tế liên quan đến các vấn đề công nghệ quan trọng như: khoa học dữ liệu;
trí tuệ nhân tạo (AI); thực tại ảo/thực tại tăng cường (VR/AR); xử lý ảnh/video;
an toàn thông tin;
blockchain;
Internet vạn vật (IoT); hệ thống nhúng;
thiết kế vi mạch và FPGA, thiết kế bảo mật cho RFID... THÔNG TIN VỀ CHUYÊN NGÀNH TUYỂN SINH Tên chuyên ngành: Tên tiếng Việt: Quản lí hệ thống thông tin Tên tiếng Anh: Management of Information Systems Mã số chuyên ngành đào tạo: 9480205.01QTD Tên văn bằng tốt nghiệp: Tên tiếng Việt: Tiến sĩ chuyên ngành Quản lí hệ thống thông tin Tên tiếng Anh: The Degree of Philosophy Doctor in Management of Information Systems Hình thức tuyển sinh: Xét hồ sơ chuyên môn theo quy định của ĐHQGHN Thời gian đào tạo: 3 năm ĐIỀU KIỆN XÉT TUYỂN Về văn bằng và công trình đã công bố: Lí lịch bản thân rõ ràng, không trong thời gian thi hành án hình sự, kỉ luật từ mức cảnh cáo trở lên.
Có đủ sức khoẻ để học tập.
Có bằng thạc sĩ thuộc các chuyên ngành: + Chuyên ngành phù hợp: Công nghệ thông tin, Quản lí Hệ thống thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin.
+ Chuyên ngành gần: Hệ thống thông tin quản lí, Toán học tính toán, Truyền dữ liệu và Mạng máy tính, Đảm bảo toán học cho máy tính và các hệ thống tính toán;
Cơ sở toán học cho tin học.
+ Các trường hợp có văn bằng thuộc các chuyên ngành khác thuộc ngành CNTT liên hệ với đơn vị đào tạo để được hướng dẫn chi tiết.
Văn bằng do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp phải thực hiện thủ tục công nhận theo quy định hiện hành.
Trong thời hạn 03 năm (36 tháng) tính đến ngày đăng ký dự tuyển là tác giả hoặc đồng tác giả tối thiểu 01 bài báo thuộc tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc 01 báo cáo khoa học đăng tại kỉ yếu của các hội nghị, hội thảo khoa học quốc gia hoặc quốc tế có phản biện, có mã số xuất bản ISBN liên quan đến lĩnh vực hoặc đề tài nghiên cứu, được hội đồng chức danh giáo sư, phó giáo sư của ngành/liên ngành công nhận.
Đối với những người có bằng thạc sĩ nhưng chưa hoàn thành luận văn thạc sĩ với khối lượng học tập dưới 10 tín chỉ trong chương trình đào tạo thạc sĩ thì phải có tối thiểu 02 bài báo/báo cáo khoa học.
Có đề cương nghiên cứu, trong đó nêu rõ tên đề tài dự kiến, lĩnh vực nghiên cứu;
lí do lựa chọn lĩnh vực, đề tài nghiên cứu;
giản lược về tình hình nghiên cứu lĩnh vực đó trong và ngoài nước;
mục tiêu nghiên cứu;
một số nội dung nghiên cứu chủ yếu;
phương pháp nghiên cứu và dự kiến kết quả đạt được;
lí do lựa chọn đơn vị đào tạo;
kế hoạch thực hiện trong thời gian đào tạo;
những kinh nghiệm, kiến thức, sự hiểu biết cũng như những chuẩn bị của thí sinh cho việc thực hiện luận án tiến sĩ.
Trong đề cương có thể đề xuất cán bộ hướng dẫn.
Có thư giới thiệu của ít nhất 01 nhà khoa học có chức danh giáo sư, phó giáo sư hoặc học vị tiến sĩ khoa học, tiến sĩ đã tham gia hoạt động chuyên môn với người dự tuyển và am hiểu lĩnh vực chuyên môn mà người dự tuyển dự định nghiên cứu.
Thư giới thiệu phải có những nhận xét, đánh giá người dự tuyển về: – Phẩm chất đạo đức, năng lực và thái độ nghiên cứu khoa học, trình độ chuyên môn của người dự tuyển;
– Đối với nhà khoa học đáp ứng các tiêu chí của người hướng dẫn nghiên cứu sinh và đồng ý nhận làm cán bộ hướng dẫn luận án, cần bổ sung thêm nhận xét về tính cấp thiết, khả thi của đề tài, nội dung nghiên cứu;
và nói rõ khả năng huy động nghiên cứu sinh vào các đề tài, dự án nghiên cứu cũng như nguồn kinh phí có thể chi cho hoạt động nghiên cứu của nghiên cứu sinh.
– Những nhận xét khác và mức độ ủng hộ, giới thiệu thí sinh làm nghiên cứu sinh.
Yêu cầu về ngoại ngữ: – Người dự tuyển phải có một trong những văn bằng, chứng chỉ minh chứng về năng lực ngoại ngữ phù hợp với chuẩn đầu ra về ngoại ngữ của chương trình đào tạo được Đại học Quốc gia Hà Nội phê duyệt: – Một trong các chứng chỉ ngoại ngữ tương đương trình độ Bậc 4 trở lên (theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam), được ĐHQGHN công nhận (chi tiết tại Phụ lục 1 và Phụ lục 2), trong thời hạn 24 tháng kể từ ngày thi lấy chứng chỉ tính đến ngày đăng ký dự tuyển;
– Bằng cử nhân hoặc bằng thạc sĩ do cơ sở đào tạo nước ngoài cấp cho chương trình đào tạo toàn thời gian ở nước ngoài bằng ngôn ngữ phù hợp với ngôn ngữ yêu cầu theo chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo.
– Có bằng đại học ngành ngôn ngữ nước ngoài hoặc sư phạm tiếng nước ngoài phù hợp với ngoại ngữ theo yêu cầu chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo, do các cơ sở đào tạo của Việt Nam cấp.
– Trong các trường hợp trên nếu không phải là tiếng Anh, thì người dự tuyển phải có khả năng giao tiếp được bằng tiếng Anh trong chuyên môn cho người khác hiểu bằng tiếng Anh và hiểu được người khác trình bày những vấn đề chuyên môn bằng tiếng Anh.
Hội đồng tuyển sinh sẽ thành lập tiểu ban để đánh giá năng lực tiếng Anh giao tiếp trong chuyên môn của các thí sinh thuộc đối tượng này.
Điều kiện về thâm niên công tác: Phải có ít nhất hai năm hoạt động chuyên môn trong lĩnh vực liên quan đến chuyên ngành Quản lí hệ thống thông tin (tính từ ngày ký quyết định công nhận tốt nghiệp đại học đến ngày dự tuyển). CHỈ TIÊU TUYỂN SINH: 02 nghiên cứu sinh THÔNG TIN HỌC BỔNG Học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội: Thí sinh đáp ứng đủ điều kiện tại Phụ lục 3, Phụ lục 4 có thể đăng ký xét cấp học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh có năng lực nghiên cứu xuất sắc, ngoài việc nộp hồ sơ dự tuyển phải khai báo thông tin và nộp hồ sơ xét cấp học bổng tại địa chỉ sau Học bổng đến từ các tổ chức doanh nghiệp khác: Học bổng VINIF () (hiện tại Viện CNTT đã có 2 NCS đạt học bổng VINIF), học bổng doanh nghiệp,... HỒ SƠ DỰ THI Hồ sơ dự thi bao gồm: Đơn đăng ký dự tuyển;
Sơ yếu lí lịch cá nhân;
Bản sao hợp lệ các văn bằng, chứng chỉ và minh chứng về chuyên môn, ngoại ngữ, kinh nghiệm nghiên cứu khoa học và thâm niên công tác theo quy định;
Giấy chứng nhận công nhận văn bằng trong trường hợp bằng do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp;
Đề cương nghiên cứu;
Thư giới thiệu của tối thiểu một nhà khoa học;
Các tài liệu liên quan khác theo yêu cầu của đơn vị đào tạo.
Công văn cử đi dự tuyển của cơ quan quản lí trực tiếp theo quy định hiện hành về việc đào tạo và bồi dưỡng công chức, viên chức (nếu người dự tuyển là công chức, viên chức); Giấy khám sức khỏe do cơ sở y tế có thẩm quyền chứng nhận đủ sức khỏe để học tập được cấp không quá 06 tháng tính đến ngày nộp hồ sơ;
04 ảnh 3*4 (ghi tên, ngày tháng năm, nơi sinh sau ảnh) Thí sinh tải hồ sơ tại đây: ĐĂNG KÝ DỰ THI, THỜI GIAN THI VÀ LỆ PHÍ 6.1. Đăng ký dự thi Bước 1: Thí sinh nộp hồ sơ bản cứng trực tiếp tại Phòng 605 – Nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội hoặc chuyển qua đường bưu điện (nếu hồ sơ chuyển qua đường bưu điện sẽ tính theo dấu bưu điện)từ 8h00 ngày 05/05/2022 đến 17h00 ngày 30/08/2022. Bước 2: Truy cập vào cổng đăng ký tuyển sinh sau đại học của ĐHQGHN tại địa để khai báo các thông tin cơ bản theo hướng dẫn.
Thời gian khai báo thông tin trực tuyến từ 8h00 ngày 05/05/2022 đến 17h00 ngày 30/08/2022. Thí sinh phải cam kết và chịu trách nhiệm về tính trung thực trong các thông tin khai báo.
Thời gian thi Thời gian đánh giá Hồ sơ chuyên môn:từ ngày 26/09/2022÷ 28/09/2022. Thời gian công bố kết quả tuyển chọn: Trước ngày 04/10/2022. Thời gian nhập học: Trước ngày 28/10/2022. Lệ phí đăng ký xét duyệt: 60.000đ/thí sinh/hồ sơ.
Lệ phí xét duyệt: 200.000đ/thí sinh/hồ sơ.
Phương thức nộp tiền: thí sinh có thể chuyển lệ phí tuyển sinh theo quy định vào tài khoản của Viện Công nghệ Thông tin hoặc nộp trực tiếp bằng tiền mặt tại Viện CNTT. Thông tin chuyển tiền qua tài khoản: Tên Tài khoản: Viện Công nghệ Thông tin – ĐHQGHN Số TK: 22010000675377, ngân hàng BIDV chi nhánh Thăng Long Mọi chi tiết xin liên hệ tại: Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, Chuyên viên phụ trách: Bà Nguyễn Thị Hương.
ĐT: 0902202466. Email: .
Phòng 605 – E3, 144 Đường Xuân Thủy, Quận Cầu Giấy, Hà Nội.
Website: .
Điện thoại: (024)-37547347, Fax: (024)-37547347. Trân trọng thông báo.
/. DANH MỤC CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU VỀ CHUYÊN NGÀNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ "QUẢN LÍ HỆ THỐNG THÔNG TIN STT Tên hướng nghiên cứu phục vụ đào tạo bậc Tiến sỹ Chức danh KH, học vị, họ tên cán bộ chủ trì thực hiện hướng nghiên cứu Số lượng NCS dự kiến tiếp nhận 1. Trí tuệ nhân tạo, khai phá dữ liệu (data mining), tính toán mềm (soft computing), Nhận dạng và tính toán mờ (Fuzzy Partent recognition and computing) PGS.TS. Lê Hoàng Sơn 2 2. An toàn thông tin cho thiết bị IoT, kiến trúc truyền thông trong mạng nơ-ron tích chập PGS.TS. Trần Xuân Tú 2 3. Nghiên cứu về kiến trúc hệ thống thông tin: quản trị hệ thống, đào tạo điện tử (e-learning), thương mại điện tử (e-commerce), chính phủ điện tử (e-government),...; PGS.TS. Nguyễn Ái Việt 2 4. Trí tuệ nhân tạo, học máy, xử lí ảnh PGS.TS. Vũ Việt Vũ 2 Phụ lục 1 Bảng tham chiếu mức điểm tối thiểu một số chứng chỉ ngoại ngữ tương đương Bậc 4 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam sử dụng trong công tác tuyển sinh và tổ chức đào tạo trình độ tiến sĩ của ĐHQGHN Tiếng Anh Khung năng lực ngoại ngữ VN IELTS TOEFL (4 kĩ năng) TOEIC Cambridge Exam Aptis (Hội đồng Anh) Standardized Test of Vietnamese English Proficiency Bậc 4 5.5 543 ITP 72 iBT Reading 385 Listening 400 Speaking 160 Writing 150 B1 Preliminary: 160 B2 First: 160 C1 Advanced: 160 B1 Business Preliminary 160 B2 Business Vantage: 160 C1 Business Higher: 160 B2 General VSTEP.3-5 (6.0) Một số thứ tiếng khác Khung năng lực ngoại ngữ VN Tiếng Nga Tiếng Pháp Tiếng Đức Tiếng Trung Tiếng Nhật Bậc 4 ТРКИ-2 DELF B2 TCF B2 Goethe-Zertifikat B2, TELC Deutsch B2, DSD II (Viết/nói: 8-11 điểm;
Nghe/đọc: 8-13 điểm), ÖSD -Zertifikat B2, TestDaF-TDN4 ECL B2 HSK Bậc 4 JLPT N2 (90) NAT-TEST 2Q (100) J-T Phụ lục 2 Danh sách các cơ sở cấp chứng chỉ Ngoại ngữ được công nhận trong tuyển sinh sau đại học của ĐHQGHN Chứng chỉ ngoại ngữ bậc 3, bậc 4 STT Cơ sở đào tạo Chứng chỉ ngoại ngữ được công nhận Tiếng Anh(*) Tiếng Nga Tiếng Pháp Tiếng Trung Tiếng Đức 1. Trường ĐH Ngoại ngữ, ĐHQGHN √ √ √ √ √ 2. Trường ĐH Hà Nội √ √ √ √ √ 3. Trường ĐH Ngoại ngữ, ĐH Huế √ √ √ √ 4. Trường ĐH SP TP. Hồ Chí Minh √ √ √ √ 5. Trường ĐH Ngoại ngữ, ĐH Đà Nẵng √ √ 6. Trường Đại học Sư phạm Hà Nội √ 7. ĐH Thái Nguyên √ 8. Trường ĐH Cần Thơ √ 9. Trường ĐH Vinh √ 10. Học viện An ninh nhân dân √ (*) Đối với chứng chỉ ngoại ngữ tiếng Anh: các cơ sở đào tạo có số thứ tự từ 1 đến 8 được cấp từ ngày 15/5/2019, các cơ sở đào tạo còn lại được cấp từ ngày 08/5/2020. Các chứng chỉ tiếng Anh STT Cơ sở cấp chứng chỉ Các chứng chỉ được công nhận IELTS TOEFL TOEIC Cambridge Exam Aptis 1. Educational Testing Service (ETS) √ √ 2. British Council (BC) √ √ 3. International Development Program (IDP) √ 4. Cambridge ESOL √ √ 3. Một số ngoại ngữ khác STT Cơ sở cấp chứng chỉ Một số ngoại ngữ khác tiếng Nga tiếng Pháp tiếng Đức tiếng Trung tiếng Nhật tiếng Hàn 1. Viện tiếng Nga Quốc gia A.X.Puskin;
Phân viện Puskin √ 2. Bộ Giáo dục Pháp √ 3. Viện Goethe, TELC, ZfA, ÖSD √ 4. Tổ chức Hán Ban, Trung Quốc √ 5. Japan Foundation (JLPT) Senmon Kyouiku Publishing Co.
,Ltd (NAT-TEST); Nihongo Kentei Kyokai (J – Test) √ 6. Viện Giáo dục Quốc tế quốc gia Hàn Quốc (NIIED) √ Phụ lục 3 Quy định xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh có năng lực nghiên cứu xuất sắc (Kèm theo thông báo số .......... TB-CNTT ngày tháng năm 2022 của Viện trưởng Viện CNTT, ĐHQGHN) Đối tượng và điều kiện đăng ký xét cấp học bổng nghiên cứu sinh Đối tượng đăng ký Ứng viên đăng ký xét cấp học bổng nghiên cứu sinh là thí sinh có nguyện vọng dự tuyển đào tạo tiến sĩ hoặc nghiên cứu sinh đang tham gia chương trình đào tạo tiến sĩ tại đơn vị đào tạo thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội, có năng lực nghiên cứu tốt, có khả năng công bố quốc tế và cam kết đạt các chuẩn đầu ra theo Quy định này và Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Điều kiện đăng ký a) Tuổi không quá 40 tính đến ngày quyết định công nhận nghiên cứu sinh;
b) Có điểm trung bình chung học tập ở bậc đại học và thạc sĩ đạt tối thiểu từ 2.80 trở lên đối với ứng viên dự tuyển từ thạc sĩ;
có điểm trung bình chung học tập ở bậc đại học đạt tối thiểu từ 2.80 trở lên đối với ứng viên dự tuyển từ cử nhân;
c) Có đề cương nghiên cứu, trong đó dự kiến kế hoạch thực hiện để đạt được kết quả đầu ra của khóa đào tạo tiến sĩ tối thiểu như sau: Trong thời gian đào tạo, nghiên cứu sinh là tác giả chính (tác giả tên đầu/tác giả liên hệ) của tối thiểu 02 bài báo về kết quả nghiên cứu của luận án được đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành thuộc danh mục các tạp chí ISI/Scopus, trong đó ít nhất 01 bài đăng trên tạp chí được xếp hạng Q1 (đối với lĩnh vực khoa học tự nhiên và công nghệ) hoặc ít nhất 01 bài đăng trên tạp chí được xếp hạng Q2 trở lên (đối với các lĩnh vực khác); d) Có nhà khoa học có uy tín bảo trợ giới thiệu.
Nhà khoa học bảo trợ không nhất thiết là người hướng dẫn luận án của nghiên cứu sinh;
đ) Cam kết thực hiện các quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội về xét cấp học bổng cho nghiên cứu sinh có năng lực nghiên cứu xuất sắc (theo mẫu tại Phụ lục 4); e) Ngoài các điều kiện trên, ứng viên là thí sinh đăng ký dự tuyển đào tạo tiến sĩ phải đáp ứng các điều kiện tuyển sinh theo Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành;
nghiên cứu sinh đang theo học chương trình đào tạo tiến sĩ phải còn thời gian học tập, nghiên cứu ít nhất từ 18 tháng trở lên trong thời gian đào tạo chuẩn theo quy định tính đến thời điểm nộp hồ sơ đăng ký tham gia chương trình học bổng.
Phụ lục 4 CAM KẾT THỰC HIỆN QUY ĐỊNH XÉT CẤP HỌC BỔNG DÀNH CHO NGHIÊN CỨU SINH/THỰC TẬP SINH CÓ NĂNG LỰC NGHIÊN CỨU XUẤT SẮC[1] Họ và tên nghiên cứu sinh/thực tập sinh: Giới tính: Ngày sinh: Nơi sinh: Chuyên ngành đăng ký dự tuyển: Mã số: Tôi đã tìm hiểu (Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành và) Quy định xét cấp học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc và nội quy, quy định của <đơn vị đào tạo>. Tôi cam kết thực hiện các nội dung sau đây: Đã tìm hiểu và có hiểu biết đầy đủ, sâu sắc khi đăng ký tham gia chương trình học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc.
Tự nguyện, đồng thuận cao, trách nhiệm cao và quyết tâm cao với việc học tập, nghiên cứu đáp ứng yêu cầu của (Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành và) quy định về xét cấp học bổng dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc.
Tuân thủ (Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành và) quy định về xét cấp học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc;
chịu sự quản lý của đơn vị đào tạo trong thời gian học tập, nghiên cứu và thực hiện nghiêm túc Quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội, của đơn vị đào tạo, của nhóm nghiên cứu, cũng như thực hiện mọi nghĩa vụ theo quy định của Nhà nước và của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Các công bố của tôi đều ghi tên đơn vị đào tạo thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội và chú thích là kết quả nghiên cứu được quỹ học bổng dành cho nghiên cứu sinh, thực tập sinh sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc của Đại học Quốc gia Hà Nội tài trợ theo quy định.
Nỗ lực học tập, nghiên cứu để hoàn thành chương trình đúng thời hạn quy định.
Thực hiện đầy đủ nghĩa vụ về tài chính theo quy định của đơn vị đào tạo và của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Hà Nội, ngày tháng năm Nghiên cứu sinh/Thực tập sinh (Ký tên và ghi rõ họ tên) [1] Ứng viên điều chỉnh đơn theo đúng vị trí là nghiên cứu sinh hay thực tập sinh sau tiến sĩ Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học giáo dục Ngày 17/6/2022, Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin PGS.TS. Trần Xuân Tú và Hiệu trưởng trường Đại học Giáo dục GS.TS. Nguyễn Quý Thanh đã tiến hành ký kết văn bản thỏa thuận hợp tác giữa hai đơn vị.
Nội dung ký kết tập trung vào các nội dung về đào tạo, nghiên cứu khoa học và phát triển các sản phẩm trong lĩnh vực công nghệ giáo dục.
Theo đó, Viện Công nghệ Thông tin sẽ hỗ trợ điều phối giảng viên giảng dạy các chương trình tại khoa Công nghệ giáo dục, tiếp nhận sinh viên tham gia thực tập, nghiên cứu khoa học tại các phòng thí nghiệm, nhóm nghiên cứu của Viện.
Bên cạnh đó hai bên sẽ phối hợp cùng nhau thực hiện các đề tài, dự án về lĩnh vực khoa học giáo dục, đặc biệt đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông trong các lĩnh vực của giáo dục như phát triển các ứng dụng học tập thích ứng và cá nhân hóa cũng như chuyển đổi số trong giáo dục.
Cũng trong buổi lễ ký kết hợp tác Hiệu trưởng trường Đại học Giáo dục GS.TS. Nguyễn Quý Thanh đã trao Quyết định bổ nhiệm PGS.TS. Vũ Việt Vũ – Trưởng phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo kiêm giữ chức Phó Chủ nhiệm Khoa Công nghệ Giáo dục.
Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Ngày 15/6/2023, tại khách sạn Fortuna Hà Nội đã diễn ra sự kiện "Hành trang số cho doanh nghiệp do nữ làm chủ & Ra mắt sổ tay an ninh mạng dành cho nữ lãnh đạo, sự kiện do Cơ quan Liên Hợp Quốc về Bình đẳng giới và trao quyền cho phụ nữ (UN Women), Hội đồng doanh nhân nữ Việt Nam (VWEC) và Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam (BIDV) đồng tổ chức.
TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng, phụ trách chuyên môn phòng An toàn Hệ thống thông tin và các thành viên của phòng An toàn Hệ thống thông tin, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đã tham dự sự kiện.
Là bên tư vấn đồng thời chủ trì về mặt nội dung cho cuốn "Sổ tay an ninh mạng dành cho nữ lãnh đạo, sau nửa năm liên tục chỉnh sửa và hoàn thiện, đến nay sự kiện ra mắt Cuốn sổ tay đã đánh dấu sự phối hợp của Phòng An toàn Hệ thống thông tin, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đồng hành với UN Women và VWEC trong Hoạt động "Nâng cao nhận thức cho người dân Việt Nam cũng như doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam về An toàn thông tin. Việc ra mắt cuốn sổ tay đánh dấu sự hoàn thành pha thứ nhất của hợp tác Phòng An toàn Hệ thống thông tin với tổ chức UN Women và VWEC. Dự kiến, trong thời gian tới, Phòng An toàn Hệ thống thông tin sẽ tiếp tục phối hợp cùng với các bên thực hiện những pha tiếp theo, tiến hành xây dựng các lớp đào tạo trực tiếp cũng như xây dựng chương trình đào tạo trực tuyến nhằm mục tiêu phổ biến rộng rãi các kiến thức An toàn thông tin cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam.
Bài viết cùng chủ đề: Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Trả lời Hủy Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.
Các trường bắt buộc được đánh dấu * Bình luận * Tên * Email * Trang web Lưu tên của tôi, email, và trang web trong trình duyệt này cho lần bình luận kế tiếp của tôi.
|
Chương trình đào tạo ngắn hạn viện Công nghệ thông tin – đhqg hn GIảng viên thực chiến – Kiến thức chuyên sâu Xem thêm CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGẮN HẠN, viện công nghệ thông tin – đhqg hn Viện Công nghệ Thông tin – ĐHQG HN là một viện nghiên cứu thành viên của Đại học Quốc gia Hà Nội, được thành lập từ năm 2001 theo quyết định số 14/2001/QĐ-TTg ngày 12/02/2001 của Thủ tướng Chính phủ.
Tiền thân của Viện là Viện Đào tạo Công nghệ Thông tin Việt Nam (VITTI), thực hiện dự án ODA "Hợp tác kỹ thuật Nhật – Việt về đào tạo Công nghệ Thông tin Việt Nam. Dự án này được ký kết ngày 21/3/1997 giữa tổ chức JICA của Nhật Bản và Đại học Quốc gia Hà Nội, qua đó đã tổ chức được hàng trăm khóa đào tạo CNTT đặc biệt cho cán bộ lãnh đạo Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 1997 đến năm 2005. Từ năm 2020, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của các cơ quan tổ chức và xã hội trong việc nâng cao nhận thức về Chuyển đổi số nói chung, cũng như các công nghệ trụ cột của Chuyển đổi số như IoT, Blockchain, AI, Bigdata, Cloud Computing,.., Viện Công nghệ thông tin liên tục cập nhật chương trình, cùng các chuyên gia hàng đầu về CNTT, mang tới các chương trình đào tạo ngắn hạn thực tế và phù hợp nhất.
Xem thêm Chương trình đào tạo Nâng cao nhận thức về chuyển đổi số Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm Công nghệ Blockchain và ứng dụng Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Offline Xem thêm Thiết kế vi mạch nâng cao Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm Thiết kế vi mạch cơ bản Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Offline Xem thêm Khai phá dữ liệu và ứng dụng cơ bản Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Online Xem thêm An ninh, an toàn thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số Lịch khai giảng: 01/01/2023 Hình thức: Offline Xem thêm Đội ngũ giảng viên PGS.TS. Nguyễn Ái Việt Chuyên gia TS. Đinh Văn Dũng Chuyên gia TS. Bùi Duy Hiếu Chuyên gia TS. Lê Quang Minh Chuyên gia ThS. Vũ Đức Anh Chuyên gia PGS.TS. Lê Hoàng Sơn Chuyên gia PGS.TS. Trần Xuân Tú Chuyên gia PGS.TS. Vũ Việt Vũ Chuyên gia PGS.TS. Nguyễn Ái Việt Chuyên gia TS. Đinh Văn Dũng Chuyên gia TS. Bùi Duy Hiếu Chuyên gia TS. Lê Quang Minh Chuyên gia ThS. Vũ Đức Anh Chuyên gia PGS.TS. Lê Hoàng Sơn Chuyên gia PGS.TS. Trần Xuân Tú Chuyên gia PGS.TS. Vũ Việt Vũ Chuyên gia PGS.TS. Nguyễn Ái Việt Chuyên gia TS. Đinh Văn Dũng Chuyên gia ‹› đối tác Tin tức Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Ngày 6-7/09/2023, thực hiện quy chế phối hợp giữa Bộ Công an và ĐHQGHN, Viện... Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ngày 15/8/2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tiếp... Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Ngày 15/6/2023, tại khách sạn Fortuna Hà Nội đã diễn ra sự kiện "Hành trang... Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ 1. Mục đích xét cấp học bổng Thu hút, khuyến khích người học có thành tích,... Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Nhằm hưởng ứng hành động tháng Thanh Niên năm 2022, ngày 2/4/2022 tại Bộ Nội... Vi mạch bảo mật đối với mối đe dọa tấn công kênh kề Với sự tăng trưởng chóng mặt của các thiết bị cá nhân, vấn đề bảo... Ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học giáo dục Ngày 17/6/2022, Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin PGS.TS. Trần Xuân Tú và Hiệu... THÔNG BÁO TUYỂN SINH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ ĐỢT 2 NĂM 2022 CHUYÊN NGÀNH "QUẢN LÍ HỆ THỐNG THÔNG TIN Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một viện... Thông tin LATS của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng... Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch... Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch... Thông báo lịch bảo vệ LATS cấp ĐHQG của NCS. Lê Minh Tuấn Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức buổi bảo... Viện CNTT hợp tác với Edison đào tạo nguồn nhân lực CNTT đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp Hà Nội, ngày 26 tháng 9 năm 2022, tại trụ sở chính Học viện Công... Bảo vệ luận án Tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Minh Tuấn Ngày 06/10/2022 tại phòng 503 Nhà E3 Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc... Seminar tháng 12 năm 2021: "An toàn thông tin Trong khuôn khổ duy trì chuỗi seminar chuyên môn, ngày 02/12/2021, Viện công nghệ thông... Đăng ký ngay để nhận thông tin về các khóa học Δ
|
Giới thiệu chung Trang chủ / Giới thiệu chung Giới thiệu Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một đơn vị thành viên của Đại học Quốc gia Hà Nội, được thành lập từ năm 2001. Viện Công nghệ Thông tin có sứ mệnh đào tạo chuyên gia chất lượng cao ở bậc tiến sỹ, tham gia đào tạo đại học và sau đại học thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin tại các trường đại học và các đơn vị trực thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội;
nghiên cứu khoa học, triển khai ứng dụng, tư vấn và chuyển giao công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông nhằm góp phần phát triển kinh tế – xã hội của đất nước;
đào tạo kỹ năng nghề nghiệp, bồi dưỡng, nâng cao trình độ khoa học, công nghệ, phổ cập công nghệ mới cho các doanh nghiệp, đơn vị, cá nhân trong và ngoài nước.
Viện Công nghệ Thông tin hiện có 3 đơn vị nghiên cứu và phát triển công nghệ: (1) Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng;
(2) Trung tâm Nghiên cứu An toàn và An ninh Thông tin;
(3) Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng.
Đội ngũ các nhà khoa học của Viện Công nghệ Thông tin đang triển khai nhiều hoạt động nghiên cứu, đề tài, dự án cấp nhà nước, cấp bộ ngành, cấp ĐHQGHN và quốc tế liên quan đến các vấn đề công nghệ quan trọng như: khoa học dữ liệu;
trí tuệ nhân tạo (AI); thực tại ảo/thực tại tăng cường (VR/AR); xử lý ảnh/video;
an toàn thông tin;
blockchain;
Internet vạn vật (IoT); hệ thống nhúng;
thiết kế vi mạch bán dẫn;
công nghệ ASIC và FPGA, thiết kế bảo mật cho RFID... Một số sản phẩm khoa học công nghệ tiêu biểu như: Hệ thống nhận dạng phân loại trạng thái cảm xúc khuôn mặt người;
Giải pháp nền tảng phần cứng – phần mềm cho hệ thống thiết bị IoT an toàn;
Hệ tư vấn và hỗ trợ chẩn đoán bệnh theo tiếp cận tính toán mờ;
Phần mềm chẩn đoán bệnh viêm quanh cuống trên ảnh X-quang nha khoa... Viện Công nghệ Thông tin có mạng lưới hợp tác chặt chẽ với các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp khoa học công nghệ trong nước và quốc tế (Hoa Kỳ, Pháp, Đức, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia...). Trong thời gian qua, các nhà khoa học của Viện Công nghệ Thông tin đã triển khai nhiều đề tài, nhiệm vụ khoa học công nghệ hợp tác với các đối tác quốc tế, công bố nhiều công trình khoa học chung với các học giả quốc tế.
Chức năng Nghiên cứu cơ bản, nghiên cứu ứng dụng, chuyển giao công nghệ và phát triển các sản phẩm ứng dụng trong lĩnh vực công nghệ thông tin và khoa học tính toán.
Đào tạo trình độ tiến sỹ;
phối hợp các trường đại học thành viên thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội đào tạo trình độ thạc sỹ trong lĩnh vực công nghệ thông tin và khoa học tính toán;
thực hiện các hoạt động đào tạo, bồi dưỡng khác theo quy định của Nhà nước và của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Tham mưu, tư vấn và cung cấp các dịch vụ công nghệ thông tin phục vụ công tác lãnh đạo, quản lý và các hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Tư vấn và dịch vụ khoa học và công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin và khoa học tính toán.
Nhiệm vụ 1) Nghiên cứu khoa học, chuyển giao công nghệ và phát triển sản phẩm ứng dụng: Triển khai các chương trình, dự án, đề tài nghiên cứu cơ bản về công nghệ thông tin và khoa học tính toán.
Nghiên cứu ứng dụng, phát triển và chuyển giao công nghệ cao trong lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông;
nghiên cứu phát triển các sản phẩm ứng dụng công nghệ thông tin và các sản phẩm bảo đảm an ninh, an toàn mạng thông tin.
2) Đào tạo, bồi dưỡng Tổ chức đào tạo trình độ tiến sỹ;
phối hợp các trường đại học thành viên thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội đào tạo trình độ thạc sỹ trong lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông, an ninh và an toàn mạng, khoa học tính toán.
Tổ chức các khóa đào tạo nghề nghiệp ngắn hạn (lập trình viên cao cấp, chuyên gia phân tích hệ thống); bồi dưỡng nâng cao trình độ khoa học và công nghệ, phổ cập công nghệ mới, sử dụng các ứng dụng công nghệ thông tin.
3) Tham mưu cho Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội trong công tác quản lý và cung cấp các dịch vụ công nghệ thông tin phục vụ công tác lãnh đạo, quản lý và các hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học của Đại học Quốc gia Hà Nội;
tổ chức nghiên cứu và triển khai ứng dụng công nghệ thông tin trong và ngoài Đại học Quốc gia Hà Nội . 4) Cung cấp dịch vụ tư vấn, thiết kế, triển khai và chuyển giao công nghệ, ứng dụng công nghệ thông tin, xây dựng hạ tầng kỹ thuật;
xây dựng các ấn phẩm chuyên ngành về công nghệ thông tin và truyền thông theo quy định của pháp luật.
5) Thực hiện các nhiệm vụ khác do Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội giao.
|
Sản phẩm công nghệ Trang chủ / Sản phẩm công nghệ 1. Giải pháp nền tảng hệ thống trên chip cho thiết bị IoT an toàn Tác giả/đại diện tập thể tác giả: PGS.TS. Trần Xuân Tú, TS. Bùi Duy Hiếu và nhóm nghiên cứu SISLAB 2. Phần mềm chuẩn đoán bệnh viêm quanh cuống dựa trên ảnh X-quang nha khoa VNU-Diagnosis Tác giả/đại diện tập thể tác giả: PGS.TS. Lê Hoàng Sơn.
Sản phẩm Công cụ hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm quanh cuống sử dụng công nghệ Deep Learning (VNU Diagnostics). Công cụ cho phép: Hỗ trợ khoanh vùng tự động vùng bệnh;
Giao diện thân thiện;
Hỗ trợ bác sỹ quản lý hồ sơ bệnh nhân, thông tin khám và bệnh qua giao diện Web thân thiện.
3. Hệ thống nhận dạng phân loại trạng thái cảm xúc khuôn mặt người Tác giả/đại diện tập thể tác giả: PGS.TS. Vũ Việt Vũ.
Đầu vào: Tập các ảnh chứa khuôn mặt hoặc video.
– Hệ thống sẽ phát hiện và tách khuôn mặt.
– Hệ thống sẽ phân loại và đếm các khuôn mặt theo từng trạng thái cảm xúc: Hạnh phúc (happy), Ngạc nhiên (surprise), Ghê tởm (disgust), Buồn chán (sad), Giận dữ (angry), Sợ hãi (fear), bình thường (normal). – Hệ thống cho phép tương tác với người sử dụng thông qua một số câu hỏi về ràng buộc giữa các ảnh khuôn mặt cho phép làm tăng chất lượng của hệ thống phân loại.
|
Hợp tác trong nước Trang chủ / Hợp tác trong nước Với mục tiêu thúc đẩy hợp tác Đại học – Doanh nghiệp trong nghiên cứu, phát triển và chuyển giao công nghệ, Viện Công nghệ Thông tin luôn chú trọng hoạt động hợp tác trong và ngoài nước.
Các đối tác trong nước Viện Công nghệ Thông tin hợp tác tương đối đa dạng, các đối tác hàn lâm và các đối tác doanh nghiệp.
Các hợp tác hàn lâm thường sẽ hợp tác về giảng dạy, nghiên cứu khoa học và cùng nhau xây dựng các dự án, đề tài nghiên cứu khoa học.
Các đối tác là doanh nghiệp sẽ tiến hành cùng nhau giải quyết các bài toán thực tiễn gặp phải cho doanh nghiệp hoặc hợp tác trong đào tạo chuyên sâu các nội dung về công nghệ thông tin và truyền thông.
Một số đối tác trong nước như: Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Viện Quốc tế Pháp ngữ, Đại học Quốc gia Hà Nội Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn, Đại học Đà Nẵng Trường Đại học RMIT Việt Nam Công ty FSI Công ty Savvycom Công ty FPT Smart Cloud Công ty HTC-ITC Học viện Công nghệ Edison Công ty Cổ phần Tập đoàn Hương Việt Ngân hàng SHB Ngân hàng BIDV Một số doanh nghiệp như ngân hàng, nhà máy, xí nghiệp, bệnh viện...
|
Đảm bảo chất lượng Trang chủ / Đảm bảo chất lượng Thực hiện theo Thông tư số 36/2017/TT-BGDĐT ngày 28 tháng 12 năm 2017 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về việc ban hành Quy chế thực hiện công khai đối với cơ sở giáo dục của hệ thống giáo dục quốc dân, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN thực hiện công khai theo các nội dung năm học 2023 – 2024 như sau: 1. Công khai cam kết chất lượng giáo dục và chất lượng giáo dục thực tế Cam kết chất lượng giáo dục (biểu 17) Công khai cam kết chất lượng đào tạo đối với các bậc đào tạo hệ chính quy tại địa chỉ website: Đào tạo sau đại học – Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội.
Công khai chất lượng giáo dục thực tế (biểu 18) Chỉ tiêu tuyển sinh năm học 2023-2024: Công khai tại địa chỉ website: Đào tạo sau đại học – Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội.
2. Công khai điều kiện đảm bảo chất lượng giáo dục Công khai thông tin về cơ sở vật chất: (biểu 19) Công khai đội ngũ giảng viên cơ hữu, cán bộ quản lý và nhân viên (biểu 20) 3. Công khai thu chi tài chính Mức thu học phí và các khoản thu khác (biểu 21) Các nguồn thu từ các hợp đồng đào tạo, nghiên cứu khoa học, chuyển giao công nghệ, sản xuất, tư vấn và các nguồn thu hợp pháp khác (biểu 21) Chi tiết xem tại: Báo cáo 3 công khai của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội năm 2023-2024 CÔNG KHAI THỰC HIỆN DỰ TOÁN THU, CHI NGÂN SÁCH NĂM 2024
|
Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng Trang chủ / Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng Phòng 507, nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội PGS.TS. Lê Hoàng Sơn Giám đốc Email: Trung tâm nghiên cứu tiên tiến quốc tế về trí tuệ nhân tạo ứng dụng (ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH CENTER) đảm nhận các nhiệm vụ chính về nghiên cứu, phát triển công nghệ và đào tạo các học phần cốt lõi trong chương trình đào tạo chuyên sâu về Khoa học máy tính và Hệ thống thông tin quản lý ở trình độ tiến sĩ và sau tiến sĩ.
Với sứ mạng phát triển nghiên cứu đỉnh cao và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao có khả năng tham gia vào quá trình tạo ra tri thức, sản phẩm mới phục vụ cho cuộc cách mạng công nghệ 4.0 và chuyển đổi số của đất nước, đặc biệt liên quan đến hướng nghiên cứu chính về Trí tuệ nhân tạo (AI), Tính toán mềm (Soft Computing), Xử lý ảnh và video (Image and Video Mining), Thực tại ảo và Thực tại ảo tăng cường (Virtual Reality and Augmented Reality).Qua quá trình nghiên cứu và chọn lọc, các hướng nghiên cứu mạnh của Phòng nghiên cứu Công nghệ Đa phương tiện và Thực tại ảo bao gồm: Trí tuệ nhân tạo (AI), Tính toán mềm (Soft Computing), Xử lý ảnh và video (Image and Video Mining), Thực tại ảo và Thực tại ảo tăng cường (Virtual Reality and Augmented Reality), Thuật toán và tối ưu hóa (Optimization), Tính toán tiến hóa (Evolutionary Computing), Tính toán hiệu năng cao trong xử lý ảnh và video (High Performance Computing), Logic mờ và logic tính toán (Fuzzy logic and computation), Hệ phân tán (Distributed Computing), Học máy (Machine Learning), Phân tích dữ liệu chuyên ngành (Business Mining), tìm kiếm thông tin và ngữ nghĩa trong ảnh và video (Semantic Information Retrieval from images and videos), công nghệ thông minh (Intelligent Technology), các hệ thống hỗ trợ quyết định trong Y tế thông minh (Smart Hospital), Nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture), và môi trường thông minh (Smart Environment) dựa trên công nghệ Internet vạn vật (IoT) và điện toán đám mây (Cloud Computing). Các nghiên cứu về tư vấn kiến trúc Hệ thống thông tin trong Chính phủ điện tử (Enterprise Architecture in e-Government).Đội ngũ PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Giám đốc TS. Dương Quang Khánh TS. Đinh Văn Dũng KS. Nguyễn Xuân Đức Anh KS. Ngô Đức Tâm KS. Chu Phạm Đình Tú Đội ngũ cộng tác viên TS. Rohit Sharma TS. Lương Hồng Lan TS. Lê Minh Tuấn TS. Phạm Hải Sơn PGS.TS. Đinh Đoàn Long – Trường ĐH Y Dược, ĐHQGHN PGS.TS. Nguyễn Thanh Tùng – Trường Quốc tế, ĐHQGHN PGS.TS. Nguyễn Long Giang – Viện Hàn lâm KH&CN PGS.TS. Phạm Văn Hải – Trường ĐH Bách khoa Hà Nội TS. Nguyễn Trần Quốc Vinh – Trường ĐH Sư phạm, ĐH Đà Nẵng TS. Đặng Thanh Hải – Trường ĐH Đà Lạt GS.TS. Huỳnh Xuân Hiệp – Trường Đại học Cần Thơ PGS.TS. Võ Đình Bảy – Trường ĐH Công nghệ thành phố Hồ Chí Minh TS. Trần Mạnh Tuấn – Trường Đại học Thủy lợi PGS.TS. Trần Thị Ngân – Trường Đại học Thủy lợi TS. Phạm Minh Chuẩn – Trường Đại học Sư phạm Hà Nội ThS. Phùng Thế Huân – Trường ĐH CNTT&TT, ĐH Thái Nguyên ThS. Cù Nguyên Giáp – Trường Đại học Thương mại ThS. Trần Thanh Đại – Trường Đại học Kinh tế – Kỹ thuật Công nghiệp TS. Adriana E. Chis – Trường Máy tính, Đại học Quốc gia Ireland GS. Horacio González-Vélez – Trường Máy tính, Đại học Quốc gia Ireland GS. Vassilis C. Gerogiannis – Trường Công nghệ, Đại học Thessaly, Hy Lạp GS. Anthony Karageorgos – Trường Công nghệ, Đại học Thessaly, Hy Lạp PGS. Ganeshsree Selvachandran – Đại học UCSI, Kuala Lumpur, Malaysia TS. Ishaani Priyadarshini – Đại học California, Berkeley, Hoa Kỳ TS. Mumtaz Ali – Đại học Deakin, Úc PGS. Irfan Deli – Aralik Universitesi, Thổ Nhĩ Kỳ GS. Sung Wook Baik – Đại học Sejong, Hàn Quốc GS. Shuo-Yan Chou –Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Đài Loan Ông Roberto Collonelo – Brainmatching srls, Ý GS. Hsu Hui Huang – Văn phòng Kinh tế và Văn hóa Đài Bắc tại Việt Nam GS. Angelo Ciaramella – Università degli Studi di Napoli Parthenope, Italy GS. Valentina Emilia Balas – Đại học Aurel Vlaicu Arad, Romania PGS. Raghvendra Kumar –Đại học GIET, Ấn Độ Một số đề tài, dự án khoa học công nghệ nổi bật Đội ngũ cán bộ nghiên cứu của Phòng nghiên cứu Công nghệ Đa phương tiện và Thực tại ảo đã thực hiện nhiều đề tài cấp Quốc gia, quốc tế và các Bộ, ngành với kết quả và tiềm năng ứng dụng.
Sau đây là một số đề tài tiêu biểu của Phòng trong khoảng thời gian 5 năm trở lại đây (2017-2022): 1. Phần mềm chẩn đoán bệnh viêm quanh cuống trên ảnh X-quang nha khoa Chẩn đoán y tế là một khâu rất quan trọng trong quy trình điều trị của bệnh nhân và cũng là khâu trung tâm trong y học lâm sàng.
Việc chẩn đoán chính xác bệnh là yêu cầu quan trọng trong các quyết định điều trị đúng.
Chẩn đoán y tế là dự báo khả năng mắc bệnh của bệnh nhân dựa vào những thông tin triệu chứng mà bệnh nhân gặp phải.
Chẩn đoán được ví như "xương sống của ngành y tế, do đó việc đảm bảo và nâng cao chất lượng chẩn đoán là vấn đề đang được quan tâm hàng đầu tại Việt nam cũng như thế giới.
Ngày nay, công nghệ thông tin nổi lên như một điểm sáng trong hợp tác đa ngành.
Nó như một công cụ đắc lực hỗ trợ nhằm cải thiện hiệu năng, chất lượng trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống.
Một trong những lĩnh vực gặt hái được nhiều thành tựu to lớn với việc áp dụng công nghệ thông tin là ngành y tế.
Trong những năm gần đây, sự kết hợp đa ngành này đã giảm bớt tình trạng quá tải trong các bệnh viện, cải thiện dịch vụ y tế, chất lượng khám và điều trị trong các bệnh viện, v.v.
Hiện nay ở việc nghiên cứu để sử dụng các thiết bị máy hỗ trợ cho chấn đoán của các bác sỹ là hết sức cần thiết.
Để xây dựng được hệ thống này cần được nghiên cứu xây dựng hệ thống học máy trợ giúp cho quá trình học để tích hợp vào các hệ thống máy.Bắt nguồn từ đề tài cấp ĐHQG mã số QG.20.51, phần mềm ứng dụng học sâu trong phân loại hình ảnh, cải thiện độ chính xác, giảm thời gian xử lý, với giao diện thân thiện giúp bác sỹ chẩn đoán ảnh X-Quang.
Phần mềm đã được cấp giấy chứng nhận quyền tác giả số 7324/2021/QTG năm 2021 từ Cục Bản quyền tác giả.
Hình: Phần mềm chẩn đoán bệnh từ ảnh X-Quang nha khoa 2. Phần mềm phân tích hình thái đầu mặt cho người Việt Nam – VNCEPH Phần mềm VNCEPH có chức năng đo đạc 3D, phân tích và dự đoán hình thái đầu mặt ở người Việt Nam, làm cơ sở cho nghiên cứu về giải phẫu bệnh trong Y học.
Hệ thống phần mềm hỗ trợ đo đạc các chỉ số nhân trắc đầu mặt dành riêng cho người Việt cần được xây dựng với các công cụ riêng phục vụ các bác sỹ, các nhà nghiên cứu tại Việt nam.
Dựa trên phân tích các nhu cầu về nghiên cứu, chuẩn đoán và điều trị của các bác sỹ chuyên khoa, hệ thống đo và lưu trữ dữ liệu về các chỉ số nhân trắc đầu-mặt của người Việt được tập hợp thành một kho dữ liệu chung, thống nhất.
Nhờ đó, các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau có thể sử dụng trong những điều kiện nhất định phục vụ các nghiên cứu về những đặc điểm riêng của chủng tộc người Việt.Phần mềm nằm trong kết quả Đề tài nhánh Bộ Khoa học và Công nghệ, mã số: ĐTĐL.CN.27/16, được thực hiện với sự phối hợp của Viện Đào tạo Răng Hàm Mặt, trường ĐH Y Hà Nội và được cấp giấy chứng nhận quyền tác giả số 5138/2017/QTG năm 2017 từ Cục Bản quyền tác giả.
Hình: Phần mềm đo đạc giải phẫu hàm mặt 3. Nghiên cứu xây dựng hệ tư vấn và hỗ trợ chẩn đoán bệnh theo tiếp cận tính toán mờ Đề tài thuộc Quỹ phát triển khoa học và công nghệ quốc gia (NAFOSTED) NĂM 2018, mã số: 102.05-2018.02 với mục tiêu là tập trung nghiên cứu phát triển các kỹ thuật Tính toán mờ (Soft Computing) mới, tập trung vào các kỹ thuật phân cụm mờ, hệ tư vấn và hỗ trợ ra quyết định, và các hệ lai (Deep Learning, v.v.
) trên tập mờ nâng cao (tập mờ trung lập, v.v.
) trong tư vấn và hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ dữ liệu ảnh y tế (thử nghiệm trên ảnh nha khoa) và dữ liệu triệu chứng bệnh.
Các hướng nghiên cứu chính của đề tài bao gồm:+ Xây dựng các phương pháp biểu diễn, xử lý và rút trích tri thức từ cơ sở dữ liệu y nội dung này, tiếp cận chính là biểu diễn tri thức theo luật mờ, cây quyết định, và mạng Nơron có hiệu chỉnh.
Luật mờ được thể hiện dưới dạng IF THEN phản ánh tri thức của con người trong một lĩnh vực cụ thể.
Luật mờ còn có thể biểu diễn dưới dạng cây quyết định hay mạng Nơron.
Trong phần này, luật mờ sẽ được thiết kế gắn với bài toán và dữ liệu y tế một cách hiệu quả nhất sao cho quá trình truy xuất luật, xác định luật 'gần' nhất (đo độ tương tự luật), xác định luật mâu thuẫn sau này được thực hiện nhanh chóng và chính xác.
Việc này có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh Big Data.
Khi đó cơ sở tri thức luật (Knowledge) có thể được biểu diễn dưới dạng ngôn ngữ đặc tả XML để dễ dàng truy xuất trong các hệ tư vấn và hỗ trợ chẩn đoán.
Một vấn đề nữa là khi hợp nhất nhiều nguồn dữ liệu (Data Fusion) dẫn đến đa dạng hệ luật.
Khi đó các phương pháp học luật (Fuzzy Learning) sẽ được áp dụng để nâng cao hiệu năng hệ thống.
+ Đề xuất các phương pháp Tính toán mờ nâng cao trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ hình ảnh và dữ liệu triệu chứng.Qúa trình chẩn đoán thường bao gồm 2 pha: xác định nhóm có tiềm năng chứa bệnh và xác định danh sách các bệnh trong nhóm đó.
Đối với nhiệm vụ đầu tiên, các tiếp cận mô hình hóa trên tập mờ nâng cao như tập mờ trung lập (NS), tập mờ bức tranh (PFS), v.v.
thường được sử dụng do chúng có khả năng xác định các giá trị ngoại lệ, nhiễu, khuyết thiếu, v.v.
thông qua các độ thuộc trung lập trong NS hay PFS. Trong xử lý ảnh y tế, các vùng ít có khả năng có bệnh như vùng nền sẽ được loại bớt.
Trong xử lý dữ liệu triệu chứng, tập hợp nhóm bệnh tương tự hay nhóm triệu chứng tương tự hay nhóm bệnh nhân tương tự được lọc ra để làm cơ sở tham chiếu cho chẩn đoán.
Tiếp đó, trong nhiệm vụ thứ 2 khi xác định các bệnh có thể có, tập luật đã xây dựng trong nội dung 1 sẽ được sử dụng để xác định danh sách bệnh từ ảnh/ triệu chứng.
Bên cạnh đó, một số phương pháp học máy như K-hàng xóm, mạng CNN cũng có thể được sử dụng cho nhiệm vụ này.
Các hệ lai hay tính toán đa mức (granular computing) cũng được sử dụng trong đánh giá và tìm tập bệnh có thể với các mức độ khác nhau.
+ Xây dựng các phương pháp ra quyết định và hệ tư vấn trong chẩn đoán:Bài toán này nhằm giải quyết việc xác định bệnh có khả năng mắc lớn nhất trong danh sách các bệnh đã tìm ở nội dung trước.
Yêu cầu này quy về bài toán ra quyết định (decision making problem) trong đó tiêu chí đánh giá ở dạng định tính, số bác sĩ đánh giá có thể nhiều (hội chẩn), v.v.
Tiếp cận để xử lý yêu cầu này liên quan đến các phương pháp đánh giá và phân hạng mờ cho các bài toán (group) (multi-attribute) (multi-criteria) decision making.
Một vấn đề nữa cần quan tâm là xây dựng hệ tư vấn phản hồi (Feedback Recommender System) trong hỗ trợ tương tác và dự báo các bệnh có nguy cơ xảy ra tiếp theo (biến chứng). Bài toán đặt ra là sau khi chẩn đoán mắc bệnh A và điều trị và tái chẩn đoán thì danh sách bệnh mới thu được cùng với kết quả đã mắc trong quá khứ (ngắn). Nếu tại thời điểm quá khứ, bệnh nhân mắc nhiều hơn 1 bệnh thì đến thời điểm tái khám, bệnh có khả năng mắc lớn nhất là bệnh nào trong cả 2 tập bệnh đã tìm từ quá khứ và hiện tại.
Tiếp cận hệ tư vấn phản hồi với các thuật toán học có thể giúp giải quyết vấn đề này.Các kết quả chính của đề tài đã được công bố trong 11 bài báo, trong đó có 01 bài báo ISI uy tín, 06 bài báo Quốc tế uy tín, 01 bài báo Quốc gia uy tín, 01 bài báo Quốc tế, và 02 bài báo Hội thảo Quốc gia/quốc tế.
Đề tài đã đào tạo 02 cao học và 01 Nghiên cứu sinh.
Kết quả của đề tài ngoài các bài báo còn xây dựng một nhóm nghiên cứu mạnh, tổ chức seminar định kỳ tại các cơ sở Viện CNTT, ĐHQGHN và Trường ĐH Thủy Lợi trong khoảng thời gian 2019-2021. Hình: Các kết quả chính của đề tài.
4. Một số hướng đề tài đã và đang thực hiện tiêu biểu khác Các cán bộ nghiên cứu và cộng tác viên của phòng cũng đã và đang tham gia thực hiện và chủ trì nhiều đề tài nghiên cứu có kết quả tốt, tiêu biểu như: 2022 – 2023: Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện Bệnh võng mạc đái tháo đường từ ảnh võng mạc dựa trên mô hình Học sâu và Tính toán mềm.
2022 – 2023: Nghiên cứu phát triển các kỹ thuật tư vấn nhóm và ứng dụng trong lựa chọn gói dịch vụ khám bệnh.
2021 – 2022: Nghiên cứu ứng dụng đồ thị tri thức trong xây dựng hệ thống hỏi đáp y tế thông minh.
2021 – 2022: Nghiên cứu ứng dụng mô hình học máy trong phân tích bệnh án điện tử bệnh nhân về đường tiêu hóa.
2020 – 2022: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích và cảnh báo lũ quét, thực nghiệm cho khu vực tỉnh Lai Châu.
2020 – 2022: Nghiên cứu phát triển mô hình phân cụm bán giám sát mờ và ứng dụng trong hỗ trợ ra quyết định.
2020 – 2021: Nghiên cứu phát triển thuật toán phân cụm bán giám sát mờ viễn cảnh tin cậy và ứng dụng trong dự báo.
2019 – 2020: Xây dựng hệ học mờ để ứng dụng trong hỗ trợ chẩn đoán y tế 2018 – 2021: Nghiên cứu và phát triển mô hình tính toán hạt theo tiếp cận tập mờ và ứng dụng trong chẩn đoán nha khoa.
2017 – 2020: Nghiên cứu xây dựng mô hình học chuyển giao trên tập mờ phức trong các hệ hỗ trợ quyết định.
Một số công trình khoa học tiêu biểu trong 5 năm gần đây Phung The Huan, Pham Huy Thong, Tran Manh Tuan, Dang Trong Hop, Vu Duc Thai, Nguyen Hai Minh, Nguyen Long Giang, Le Hoang Son (2022), "TS3FCM: Trusted Safe Semi-Supervised Fuzzy Clustering Method for Data Partition with High Confidence, Multimedia Tools and Applications, in press (SCIE, 2020 IF = 2.757), DOI = Ganeshsree Selvachandran, Shio Gai Quek, Luong Thi Hong Lan, Le Hoang Son, Nguyen Long Giang, Weiping Ding, Mohamed Abdel-Basset, Victor Hugo C. de Albuquerque (2021), "A New Design of Mamdani Complex Fuzzy Inference System for Multi-attribute Decision Making Problems, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 29 (4), pp.
716 – 730 (SCI, 2020 IF = 12.029), DOI = Le Hoang Son, Roan Thi Ngan, Mumtaz Ali, Hamido Fujita, Mohamed Abdel-Basset, Nguyen Long Giang, Gunasekaran Manogaran, Priyan MK (2020), "A New Representation of Intuitionistic Fuzzy Systems and Their Applications in Critical Decision Making, IEEE Intelligent Systems, 35(1), pp.
6 – 17 (SCI, 2020 IF = 3.405), DOI = Nguyen Long Giang, Le Hoang Son, Tran Thi Ngan, Tran Manh Tuan, Ho Thi Phuong, Mohamed Abdel-Basset, Antônio Roberto L. de Macêdo, Victor Hugo C. de Albuquerque (2020), "Novel Incremental Algorithms for Attribute Reduction from Dynamic Decision Tables using Hybrid Filter–Wrapper with Fuzzy Partition Distance, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 28(5), pp.
858 – 873 (SCI, 2020 IF = 12.029), DOI = Roan Thi Ngan, Le Hoang Son, Mumtaz Ali, Dan E. Tamir, Naphtali D. Rishe, Abraham Kandel (2020), "Representing Complex Intuitionistic Fuzzy Set by Quaternion Numbers and Applications to Decision Making, Applied Soft Computing, 87, pp.
105961 – 105976 (SCIE, 2020 IF = 6.725), DOI = . Le Hoang Son, Hamido Fujita (2019), "Neural-Fuzzy with Representative Sets for Prediction of Student Performance, Applied Intelligence, 49(1), pp.
172-187 (SCI, 2020 IF = 5.086), DOI = Nguyen Tho Thong, Luu Quoc Dat, Le Hoang Son, Nguyen Dinh Hoa, Mumtaz Ali, Florentin Smarandache (2019), "Dynamic Interval Valued Neutrosophic Set: Modeling Decision Making in Dynamic Environments, Computers in Industry, 108, pp.
45 – 52 (SCIE, 2020 IF = 7.635), DOI = Joshua Bapu, D. Jemi Florinabel, Y. Harold Robinson, E. Golden Julie, Raghvendra Kumar, Vo Truong Nhu Ngoc, Le Hoang Son, Tran Manh Tuan, Cu Nguyen Giap (2019), "Adaptive Convolutional Neural Network using N-gram for Spatial Object Recognition, Earth Science Informatics, 12(4), pp.
525–540 (SCIE, 2020 IF = 2.878), DOI = Mumtaz Ali, Le Hoang Son, Mohsin Khan, Nguyen Thanh Tung (2018), "Segmentation of Dental X-ray Images in Medical Imaging using Neutrosophic Orthogonal Matrices, Expert Systems With Applications, 91, pp.
434-441 (SCIE, 2020 IF = 6.954), DOI = Roan Thi Ngan, Mumtaz Ali, Le Hoang Son (2018), "d-Equality of Intuitionistic Fuzzy Sets: A New Proximity Measure and Applications in Medical Diagnosis, Applied Intelligence, 48(2), pp.
499–525 (SCI, 2020 IF = 5.086), DOI = . Mumtaz Ali, Le Hoang Son, Nguyen Dang Thanh, Nguyen Van Minh (2018), "A Neutrosophic Recommender System for Medical Diagnosis Based on Algebraic Neutrosophic Measures, Applied Soft Computing, 71, pp.
1054-1071 (SCIE, 2020 IF = 6.725), DOI =
|
Đề tài, dự án khoa học Trang chủ / Đề tài, dự án khoa học Một số đề tài, dự án khoa học tiêu biểu đang triển khai Ultra-Low Design-Effort, Energy-Efficient and Battery-Indifferent Sensor Node for the Green Internet of Things (UBIGIoT). HORIZON-MSCA-2021-SE-01-01 project.
Chủ nhiệm đề tài: GS.TS. Orazio Aiello, Universita Degli Studi Di Genova, Italia.
Chủ nhiệm đề tài phía Viện CNTT: GS.TS. Trần Xuân Tú.
Tối ưu thẻ bảo mật RFID sử dụng thuật toán mã hóa đường cong Elliptic.
Chủ nhiệm đề tài: TS. Bùi Duy Hiếu.
Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.
Thời gian thực hiện: 6/2022-5/2024. Phát triển chức năng IDS/IPS thông minh dựa trên mã nguồn mở và kết hợp cách tiệp cận học máy.
Chủ nhiệm đề tài: TS. Lê Quang Minh.
Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.
Thời gian thực hiện: 6/2022-5/2024. Xây dựng kênh trực tuyến hỗ trợ nâng cao năng lực nữ lãnh đạo trong giáo dục đại học hướng tới thời đại chuyển đổi số và toàn cầu hóa.
Chủ nhiệm đề tài: ThS. Phan Đăng Khoa.
Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.
Thời gian thực hiện: 6/2022-5/2023. Nghiên cứu và xây dựng nền tảng mạng Internet kết nối vạn vật an toàn (Secu-IoT). Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Trần Xuân Tú.
Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.
Thời gian thực hiện: 2021-2022. Nâng cao năng lực nữ lãnh đạo trong giáo dục đại học hướng tới thời đại chuyển đổi số và toàn cầu hóa.
Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Trần Thị Thanh Tú.
Đề tài do Hội đồng Anh tài trợ.
Thời gian thực hiện: 2022-2023. SECUring Lightweight RFID tag with Elliptic Curve Cryptography (SECURE). Đề tài hợp tác với Đại học Bách khoa Grenoble, Cộng hòa Pháp.
Chủ nhiệm đề tài: GS.TS. Vincent Berolle.
Thời gian thực hiện: 2021-2023. Nghiên cứu và đề xuất các thuật toán phân cụm tích hợp ràng buộc và học sâu.
Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Vũ Việt Vũ.
Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.
Thời gian thực hiện: 2021-2022. Xấp xỉ tín hiệu với số chiều rất lớn có đầu vào ngẫu nhiên và mạng neuron sâu.
Chủ nhiệm đề tài: GS.TSKH. Đinh Dũng.
Đề tài cấp nhà nước do Quỹ NAFOSTED tài trợ.
Thời gian thực hiện: 2021-2023. Phát triển hệ thống chẩn đoán bệnh viêm quanh cuống dựa trên ảnh X-quang nha khoa.
Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Lê Hoàng Sơn.
Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.
Thời gian thực hiện: 2010-2022. Nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện và cảnh báo hành vi bất thường của bệnh nhân/người già dựa trên phân tích dữ liệu cảm biến trong điện thoại thông minh.
Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Nguyễn Hà Nam.
Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.
Thời gian thực hiện: 2020-2022. Research Network on EMergency REsources Supply CHain (ReMESH). Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Nguyễn Hà Nam.
Đề tài hợp tác quốc tế.
Thời gian thực hiện: 2020-2022.
|
Ban lãnh đạo các thời kỳ Trang chủ / Ban lãnh đạo các thời kỳ GS.TS. Trần Xuân Tú Viện trưởng Phụ trách chung các hoạt động của Viện.
Trực tiếp phụ trách công tác: chiến lược và kế hoạch phát triển;
tổ chức cán bộ;
kế hoạch tài chính;
hợp tác phát triển;
hành chính quản trị;
đoàn thể.
Trực tiếp chỉ đạo các nhiệm vụ, hoạt động quan trọng của Viện như: Ban hành các quy định của Viện;
các quyết định thành lập hội đồng cấp Viện có đại diện Ban lãnh đạo Viện tham gia;
phê chuẩn các kế hoạch của Viện và phê duyệt kết quả của các hội đồng do Viện trưởng ký quyết định thành lập;
ký thỏa thuận với các đối tác trong và ngoài nước;
mời các giảng viên, nhà khoa học nước ngoài làm việc tại Viện;
chủ trương các dự án đầu tư xây dựng cơ bản, tăng cường trang thiết bị;
phân bổ cơ sở vật chất.
Theo dõi hoạt động của các đơn vị: Phòng Hành chính Tổng hợp;
Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng.
Email: | Điện thoại: (024) 37547347 TS. Lê Quang Minh Phó Viện trưởng Phụ trách các mảng công tác: đào tạo;
công tác sinh viên;
thanh tra và pháp chế;
thi đua và khen thưởng;
truyền thông và quản trị thương hiệu;
ứng dụng công nghệ thông tin;
và một số nhiệm vụ khác khi được Viện trưởng phân công.
Theo dõi hoạt động của các đơn vị: Trung tâm Nghiên cứu An toàn và An ninh Thông tin;
Trung tâm Đào tạo và Chuyển giao khoa học công nghệ;
Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo (mảng đào tạo). Email: | Điện thoại: (024) 37547347 PGS. TS. Lê Hoàng Sơn Phó Viện trưởng Phụ trách các mảng công tác: khoa học và công nghệ;
đổi mới sáng tạo;
kiểm định chất lượng;
và một số nhiệm vụ khác khi được Viện trưởng phân công.
Theo dõi hoạt động của các đơn vị: Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng;
Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo (mảng khoa học và công nghệ) Email: | Điện thoại: (024) 37547347 Ban lãnh đạo các thời kỳ trước đây Giai đoạn Viện trưởng Phó Viện trưởng 2001 – 2007 GS.TSKH. Đinh Dũng PGS.TS. Nguyễn Đình Hóa 2008 – 06/2009 GS.TS. Nguyễn Hữu Đức (Phụ trách Viện) PGS.TS. Nguyễn Đình Hóa PGS.TS. Nguyễn Việt Hà 07/2009 – 12/2010 PGS.TS. Nguyễn Ngọc Bình (Phụ trách Viện) PGS.TS. Nguyễn Đình Hóa PGS.TS. Phạm Bảo Sơn (từ 05/2010) PGS.TS. Nguyễn Ái Việt 2011 – 2015 PGS.TS. Nguyễn Ái Việt PGS.TS. Phạm Bảo Sơn (đến 05/2013) PGS.TS. Đỗ Năng Toàn (từ 08/2014) TS. Đinh Văn Dũng ThS. Đào Kiến Quốc (từ 10/2013 đến 12/2014) 2016 – 02/2020 PGS.TS. Đỗ Năng Toàn PGS.TS. Nguyễn Hà Nam (từ 02/2017) TS. Đinh Văn Dũng 02/2020 – 12/2020 TS. Đinh Văn Dũng (Phụ trách Viện) PGS.TS. Nguyễn Hà Nam 12/2020 – nay GS.TS. Trần Xuân Tú PGS.TS. Nguyễn Hà Nam (đến 09/2021) TS. Lê Quang Minh (từ 04/2023 – nay) PGS. TS. Lê Hoàng Sơn (từ 05/2023 – nay)
|
Đào tạo sau đại học Trang chủ / Đào tạo sau đại học Với sứ mệnh đào tạo chuyên gia trình độ cao, chất lượng cao, Viện Công nghệ Thông tin hiện đang đào tạo trình độ sau đại học (văn bằng do Giám đốc ĐHQGHN cấp) gồm: Chương trình tiến sĩ Khoa học và Kỹ thuật máy tính.
Chương trình tiến sĩ Quản lý Hệ thống thông tin.
Chương trình thạc sỹ Khoa học và Kỹ thuật máy tính (tuyển sinh từ 2025). Thông báo tuyển sinh đợt 1 năm 2024. Thông tin thêm giới thiệu về chương trình xem tại đây!
Với đội ngũ cán bộ khoa học hùng hậu, có năng lực nghiên cứu và công bố khoa học tốt, Viện Công nghệ Thông tin liên tục tuyển nghiên cứu sinh tham gia các hoạt động nghiên cứu tại Viện.
Quy mô tuyển sinh của Viện (từ năm 2023): 5 nghiên cứu sinh/năm.
Nghiên cứu sinh làm nghiên cứu tại Viện Công nghệ Thông tin được hưởng các quyền lợi như: Làm việc trong môi trường quốc tế, hiện đại.
Tham gia các nhóm nghiên cứu mạnh.
Cơ hội làm việc với các giáo sư quốc tế nổi tiếng.
Được cấp học bổng.
Được hỗ trợ tham gia các hội nghị khoa học trong và ngoài nước.
và nhiều quyền lợi khác.
Danh sách nghiên cứu sinh đang làm nghiên cứu tại Viện Hoàng Việt Trung (*) Lê Hồng Lam Cao Ngọc Ánh Đào Mạnh Hiệp (*) Đồng Phạm Khôi (*) Nguyễn Minh Phúc Lê Ngọc Thắng Nguyễn Anh Chuyên Phan Thị Quỳnh Hương (2023) Nguyễn Thị Huyền Trang (2023) Tạ Tuấn Anh (2023) Phạm Thành Công (2023) Nguyễn Thị Vân Anh (2023) Phạm Bá Tuấn Chung (2024) Nguyễn Vạn Nhã (2024) Lê Văn Úy (2024) Nguyễn Duy Trung (2024) Danh sách nghiên cứu sinh đã bảo vệ thành công luận án Lê Minh Tuấn.
Đề tài luận án tiến sĩ "Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng" Phạm Hải Sơn.
Đề tài luận án tiến sĩ "Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp công nghệ trong thiết kế khung kiến trúc Chính phủ điện tử tại Việt Nam". Nông Minh Ngọc.
Đề tài luận án tiến sĩ "Nghiên cứu phát triển kĩ thuật tránh va chạm cho robot tự hành". Học bổng dành cho nghiên cứu sinh Học bổng do Đại học Quốc gia Hà Nội cấp.
Chi tiết tại đây.
Học bổng do Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội cấp thông qua đề tài, hợp tác doanh nghiệp.
Học bổng VinGroup tài trợ.
|
Sở hữu trí tuệ Trang chủ / Sở hữu trí tuệ Sáng chế, giải pháp hữu ích Quy trình thiết kế phần cứng bảo mật cân bằng giữa chi phí thực thi và mức độ bảo mật.
Đào Mạnh Hiệp, Bùi Duy Hiếu, Trần Xuân Tú.
Số đơn: 1-2023-06893. Quy trình thiết kế kiến trúc mạng và lượng tử hóa các tham số của mạng nơ ron xung sâu dựa vào thuật toán di truyền.
Nguyễn Duy Anh, Trần Xuân Tú.
Số đơn: 1-2023-05405. Đã chấp nhận đơn.
Quy trình đánh giá mức độ bảo mật của phần cứng dựa trên lưu vết ước lượng công suất tiêu thụ.
Bùi Duy Hiếu, Trần Xuân Tú.
Số đơn: 1-2022-05520. Đã chấp nhận đơn.
Quy trình mã hóa và giải mã hóa nhờ xử lý đồng thời phần cứng và phần mềm sử dụng thuật toán xác thực và định danh AES-GCM. Trần Xuân Tú, Nguyễn Ngô Doanh, Bùi Duy Hiếu.
Số đơn: 1-2021-05898. Đã chấp nhận đơn.
Phương pháp mã hóa và giải mã nhờ xử lý đồng thời phần cứng và phần mềm sử dụng thuật toán xác thực và định danh AES-CCM. Trần Xuân Tú, Nguyễn Ngô Doanh, Bùi Duy Hiếu.
Số đơn: 1-2021-01093. Đã chấp nhận đơn.
Phương pháp xử lý hình ảnh dựa trên lược đồ gradient có hướng (HOG) sử dụng quy trình xác định hai gradient đặc trưng của điểm ảnh từ gradient theo chiều dọc và chiều ngang của điểm ảnh.
Tác giả: Trần Xuân Tú, Nguyễn Ngọc Sinh, Bùi Duy Hiếu.
Số bằng độc quyền: 2945. Bản quyền tác giả phần mềm Kênh trực tuyến hỗ trợ nâng cao năng lực nữ lãnh đạo trong giáo dục đại học hướng tới thời đại chuyển đổi số và toàn cầu hóa.
Phan Đăng Khoa.
Giấy chứng nhận Đăng ký quyền tác giả (phần mềm) số 7788/2023/QTG, ngày 13/9/2023. Đã cấp bản quyền.
Phần mềm chẩn đoán bệnh viêm quanh cuống dựa trên ảnh X-quang nha khoa.
Lê Hoàng Sơn, Trần Mạnh Tuấn, Cù Nguyên Giáp, Phạm Huy Thông, Nguyễn Văn Minh, Vũ Việt Vũ, Hoàng Bảo Duy.
Đã cấp bản quyền.
|
Đội ngũ cán bộ Trang chủ / Đội ngũ cán bộ Hiện tại, Viện Công nghệ Thông tin có tổng số 27 cán bộ cơ hữu, trong đó có 17 cán bộ khoa học.
Bên cạnh đó, Viện Công nghệ Thông tin có đội ngũ đông đảo các nhà khoa học tham gia các hoạt động nghiên cứu và đào tạo với vai trò cộng tác viên.
Cán bộ cơ hữu GS.TS. Trần Xuân Tú GS.TSKH. Đinh Dũng GS.TS. Vũ Đức Thi PGS.TS. Lê Hoàng Sơn PGS.TS. Vũ Việt Vũ PGS.TS. Nguyễn Ái Việt TS. Đinh Văn Dũng TS. Bùi Duy Hiếu TS. Lê Quang Minh TS. Phạm Huy Thông TS. Dương Quang Khánh TS. Nguyễn Duy Anh TS. Nguyễn Việt Cường ThS. Nguyễn Thị Ngọc Hân ThS. Phan Đăng Khoa ThS. Đỗ Ngọc Minh Nguyễn Thị Dịu Phạm Hoàng Long Nguyễn Ngô Doanh Đào Ngọc Nam Hải Đào Mạnh Hiệp Trần Đức Mạnh Nguyễn Thế Anh Nguyễn Đình Tới ThS. Vũ Đức Anh ThS. Nguyễn Thúy Hạnh Nguyễn Thị Hậu Dương Mai Hoa Nguyễn Thị Hương Nguyễn Thị Huế Nguyễn Văn Minh Đội ngũ cộng tác viên GS.TS. Koichiro Ishibashi, UEC, Nhật Bản – Giáo sư kiêm nhiệm GS.TS. Phạm Công Kha – Đại học Điện tử Truyền thông, Nhật Bản PGS.TS. Nguyễn Hà Nam – Viện nghiên cứu Cao cấp về toán TS. Phan Hải Phong – Đại học Huế TS. Lê Văn Thanh Vũ – Đại học Huế
|
Tin hợp tác phát triển Trang chủ / Tin hợp tác phát triển Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Ngày 15/03/2025, đoàn công tác Viện Công Nghệ Thông tin (CNTT), ĐHQGHN đã có buổi thăm và làm việc với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTU), Đại Học Thái Nguyên.
Buổi làm việc nhằm thúc đẩy ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào giáo dục.
Tham dự Chương trình, ... ... 21 Th3 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Chiều ngày 11/3/2025, tại Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, seminar với chủ đề "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design đã diễn ra thành công với sự tham gia của hơn 50 chuyên gia, nhà nghiên cứu và sinh viên trong lĩnh vực vi mạch và ... ... 13 Th3 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu Sáng ngày 26/2/2025, Viện Công nghệ Thông tin đã có buổi tiếp và làm việc với Đoàn công tác của Học viện Tài chính về hợp tác đào tạo nguồn nhân lực trong lĩnh vực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu.
Đoàn công tác do PGS.TS. Nguyễn Đào Tùng – Giám đốc ... ... 27 Th2 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Ngày 22/2/2025, Đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thăm và làm việc với Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh.
Nhân dịp này, hai đơn vị đã phối hợp tổ chức Hội nghị Chuyển đổi số và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ... ... 25 Th2 Season's Greetings from VNU Information Technology Institute We wish you and your family a joyful holidays and a Happy and Prosperous New Year 2025 ! ... 25 Th12 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận hoàn thành khóa học Chương trình Thiết kế vi mạch (UpSkill) cho 15 sinh viên Chiều ngày 25/10/2024, tại Đà Nẵng, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN (VNU-ITI) và Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) đã phối hợp trao Chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế vi mạch bán dẫn cho 15 sinh ... ... 04 Th12 Tổ chức khóa đào tạo "Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học và công việc tại Tổng Công ty dầu Việt Nam (PVOil) Ngày 8/11/2024, tại Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Khoá đào tạo "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu khoa học và công việc cho cán bộ Tổng Công ty Dầu Việt Nam (PVOil). Tham gia khóa học có ... ... 12 Th11 Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ Ngày 04/11/2024, tại Hà Nội đã diễn ra Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney (UTS) về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ.
Tham dự buổi lễ, đại diện Đại học Quốc gia Hà ... ... 06 Th11 Lớp đào tạo An toàn thông tin cho Ngân hàng Phát triển Việt Nam Sáng ngày 31 tháng 10 năm 2024, tại Hội trường Trụ sở chính của Ngân hàng Phát triển Việt Nam, đã diễn ra lớp đào tạo "Nhận thức cơ bản về an toàn thông tin mạng dành cho lãnh đạo và cán bộ chủ chốt của Ngân hàng.
Với sự tham gia trực tiếp của ... ... 01 Th11 1 2 3 4 ... 9
|
Hoạt động hợp tác Trang chủ / Hoạt động hợp tác Viện Công nghệ Thông tin hiện có 5 đơn vị nghiên cứu và phát triển công nghệ: (1) Cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin;
(2) An toàn hệ thống thông tin;
(3) Công nghệ mạng và truyền thông;
(4) Công nghệ nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên;
(5) Công nghệ đa phương tiện và thực tại ảo.
Bên cạnh đó, Viện Công nghệ Thông tin có 2 phòng chức năng (Hành chính Tổng hợp;
Khoa học Công nghệ và Đào tạo) và 1 trung tâm dịch vụ (Trung tâm Đào tạo và chuyển giao khoa học công nghệ). Viện Công nghệ Thông tin có mạng lưới hợp tác chặt chẽ với các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp khoa học công nghệ trong nước và quốc tế (Hoa Kỳ, Pháp, Đức, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia...). Trong thời gian qua, các nhà khoa học của Viện Công nghệ Thông tin đã triển khai nhiều đề tài, nhiệm vụ KHCN hợp tác với các đối tác quốc tế, công bố nhiều công trình khoa học chung với các học giả quốc tế.
Thông tin thêm về: HỢP TÁC TRONG NƯỚC HỢP TÁC QUỐC TẾ TIN HỢP TÁC PHÁT TRIỂN
|
Trung tâm Nghiên cứu An toàn và An ninh Thông tin Trang chủ / Trung tâm Nghiên cứu An toàn và An ninh Thông tin Trung tâm Nghiên cứu An toàn và An ninh Thông tin Địa chỉ: Phòng 612, nhà E3 – Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội TS. Lê Quang Minh Giám đốc Email: Trung tâm Nghiên cứu An toàn và An ninh Thông tin có chức năng tiến hành các hoạt động nghiên cứu khoa học, phát triển, chuyển giao công nghệ và triển khai các ứng dụng trong lĩnh vực An toàn và an ninh thông tin.
Các hướng nghiên cứu chính của trung tâm bao gồm: Chính sách về an toàn, bảo mật thông tin;
An toàn bảo mật thông tin cho tổ chức, doanh nghiệp;
An toàn thông tin cho các hệ thống IoT; Mật mã học và ứng dụng;
Cải tiến hiệu năng, độ tin cậy các hệ thống bảo đảm an toàn thông tin dựa trên các kỹ thuật học máy và dự phòng hệ thống.
Bên cạnh các hoạt động khoa học, Trung tâm cũng tổ chức các hoạt động đào tạo, bồi dưỡng năng lực khoa học công nghệ cho các đối tác, học viên, nghiên cứu sinh.
Trung tâm có hợp tác với một số các tổ chức khoa học công nghệ cũng như doanh nghiệp trong và ngoài nước như: Đào tạo bồi dưỡng nhận thức về An toàn hệ thống thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số;
Đào tạo chuyên sâu, nâng cao kỹ năng, kiến thức cho cán bộ vận hành và triển khai các hệ thống đảm bảo an toàn thông tin cho các tổ chức, doanh nghiệp.
Đội ngũ 1. TS. Lê Quang Minh – Giám đốc 2. PGS.TS. Nguyễn Ái Việt 3. ThS. Nguyễn Thị Ngọc Hân – Nghiên cứu viên 4. ThS. Nguyễn Anh Chuyên – Nghiên cứu sinh 5. ThS. Bùi Hữu Phúc – Nghiên cứu sinh 6. ThS. Lê Ngọc Thắng – Nghiên cứu sinh Đội ngũ cộng tác viên 1. GS.TS. Vũ Đức Thi – Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN 2. GS.TSKH. Modovyan –Viện Hàn lâm Khoa học Liên bang Nga 3. PGS.TS. Nguyễn Hiếu Minh – Ban Cơ yếu Chính phủ 4. PGS.TS. Nguyễn Long Giang – Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam 5. TS. Nguyễn Hải Vinh – Trường ĐH KHTN, ĐHQGHN 6. ThS. Trịnh Lê Nam – Công ty Netcom, Việt Nam 7. ThS. Trương Đức Lượng – Công ty VSEC, Việt Nam Một số đề tài, dự án khoa học công nghệ nổi bật 1. Ứng dụng công nghệ bảo đảm an ninh, an toàn mạng và bí mật thông tin ở mức cao để phát triển bộ giải pháp an toàn an ninh mạng LAN cho cơ quan nhà nước và doanh nghiệp Mục tiêu của đề tài là: (1) Bảo vệ an toàn an ninh thông tin trong mạng LAN của cơ quan nhà nước và doanh nghiệp khi truy cập Internet, trên nền công nghệ Windows và có máy chủ Linux;
(2) Ứng dụng công nghệ ảo hóa, phần mềm mã nguồn mở, tác tử di động, giao thức an toàn cho phép truy cập mạng LAN, mạng Cloud computing an toàn;
(3) Các ứng dụng tiện ích đảm bảo an ninh thông tin tích hợp hệ thống.
Đề tài cấp Nhà nước, thuộc chương trình sản phẩm công nghệ cao của Bộ Công thương.
Quá trình thực hiện đề tài có thể phân chia thành các nội dung công việc, sản phẩm cụ thể như sau: Giai đoạn 1: Nghiên cứu và hoàn thiện công nghệ.
Đây là giai đoạn nghiên cứu lý thuyết, được thực hiện với 33 chuyên đề theo các mục tiêu được thuyết minh trong đề cương đề tài.
Các kết quả nghiên cứu của giai đoạn 1 là cơ sở để thực hiện phát triển các module quan trọng của sản phẩm trong giai đoạn 2. Trong quá trình thực hiện dự án, ở phạm vi giai đoạn 1, nghiên cứu và hoàn thiện công nghệ, dự án đã thực hiện nghiên cứu lý thuyết và nắm bắt công nghệ qua 6 nhóm công việc (33 chuyên đề), sau đó các kết quả nghiên cứu sẽ được sử dụng để xây dựng, phát triển các module và chức năng phần mềm, cụ thể như sau: Nhóm 1. Xây dựng bộ kiến trúc an toàn an ninh thông tin phù hợp với điều kiện hiện nay của Việt Nam: bao gồm 9 chuyên đề, kết quả của nhóm các chuyên đề này là bộ hướng dẫn kiến trúc đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng, hướng dẫn tổ chức mạng LAN, các thiết bị, giải pháp bảo vệ an ninh, các hướng dẫn vận hành phù hợp với chuẩn mực quốc tế.
Nhóm 2. Ứng dụng công nghệ VCM12 phát triển bộ giải pháp bảo vệ dữ liệu mạng LAN có các máy chủ Linux khi truy cập Internet và làm việc từ xa: bao gồm 5 chuyên đề, kết quả của nhóm các chuyên đề này việc nắm bắt giải pháp công nghệ để đề xuất cho việc phát triển bộ giải pháp công nghệ VCM12 trên nền Linux.
Từ kết quả đó ở giai đoạn phát triển phần mềm, dự án sẽ thiết kế các phần mềm từ những đề xuất này.
Nhóm 3. Phát triển các ứng dụng thiết yếu cho cơ quan nhà nước và doanh nghiệp có tính an toàn an ninh thông tin cao: bao gồm 5 chuyên đề, kết quả của nhóm chuyên đề này là các đặc tả đối với 5 ứng dụng thiết yếu, cụ thể là "hệ thống thư công vụ, "quản lý nội dung (CMS) cho cổng thông tin an toàn, "đồng bộ hóa dữ liệu giữa các VLAN, "quản lý văn bản mật và "hệ thống chăm sóc khách hàng được bảo mật. Các ứng dụng thiết yếu này sau đó đã được phát triển thành các sản phẩm (module) phần mềm của bộ giải pháp.
Nhóm 4. Ứng dụng mã nguồn mở phát triển các sản phẩm công nghệ phát hiện, chống và khắc phục thâm nhập mạng nội bộ do Việt Nam làm chủ: Nhóm này bao gồm 5 chuyên đề, kết quả đạt được là việc nắm bắt các công nghệ, kỹ thuật sử dụng mã nguồn mở để xây dựng chức năng IDS/IPS của hệ thống firewall.
Từ kết quả đó, ở giai đoạn phát triển phần mềm đã xây dựng thành công hai module này và tích hợp vào chức năng của Firewall.
Nhóm 5. Xây dựng bộ công cụ tích hợp xác thực, mã hóa dùng cho doanh nghiệp và cơ quan nhà nước: Nhóm này bao gồm 5 chuyên đề, kết quả đạt được là việc làm chủ công nghệ xây dựng các bộ công cụ mã hóa và tích hợp dịch vụ mã hóa cho hệ thống.
Từ các kết quả này, ở giai đoạn phát triển phần mềm đã xây dựng thành công các module cho phép mã hóa, ký số các nội dung cần thiết trước khi gửi đi hay giải mã khi nhận được dưới dạng các API để tiện lợi cho việc tích hợp.
Nhóm 6. Ứng dụng công nghệ tác tử di động mã nguồn mở để phát triển công nghệ quản lý mạng: Nhóm này bao gồm 4 chuyên đề và kết quả đạt được là sự nắm bắt công nghệ tác tử và xây dựng đặc tả cho module quản trị mạng LAN. Từ kết quả nghiên cứu này, ở giai đoạn phát triển phần mềm đã xây dựng các module phần mềm để tiện ích hơn trong việc quản trị mạng LAN. Giai đoạn 2: Nghiên cứu, phát triển các module của sản phẩm và tích hợp thành hệ thống thử nghiệm.
Sản phẩm của giai đoạn 2 là các sản phẩm KHCN dạng 1 theo đăng ký và được liệt kê trong phần Sản phẩm của Dự án.
Ngoài ra tích hợp các chức năng này chính là bộ giải pháp VAzur đăng ký theo sản phẩm dạng 2 của dự án.
Giai đoạn 3: Phát triển và lắp đặt, triển khai một số sản phẩm sau khi hoàn thiện.
Sản phẩm đã được lắp đặt và thử nghiệm tại một số đơn vị như Bộ Tài Chính, Sở TT&TT Thành phố Hồ Chí Minh.
Kết quả triển khai cho thấy bộ giải pháp đã đáp ứng được các yêu cầu đặt ra, có thể là sản phẩm thương mại có tính cạnh tranh cao.
2. Phát triển chức năng IDS/IPS thông minh dựa trên mã nguồn mở và kết hợp cách tiệm cận học máy (Đề tài cấp ĐHQGHN – đang thực hiện trong giai đoạn 2022-2023) Mục tiêu của đề tài này là nghiên cứu và phát triển hoàn thiện mô hình hệ thống IDS/IPS thông minh, dựa trên học máy sử dụng tiếp cận mã nguồn mở nhằm nâng cao khả năng phát hiện, cảnh báo, ngăn chặn và xử lý các đột nhập trong các hệ thống tường lửa.
Tích hợp thành công vào các hệ thống tường lửa trong thực tế thông dụng ở Việt Nam.
Một số công trình khoa học tiêu biểu trong 5 năm gần đây Nguyen, M.H., Moldovyan, D.N., Moldovyan, N.A., Minh LQ: Blind Signature Protocol Based on Hidden Discrete Logarithm Problem Set in a Commutative Algebra.
Iran J Sci Technol Trans Sci 46, 323–332 (2022). Pham Tien Du, Nguyen Ai Viet, Nguyen Van Dat: A Decay of neutron with participation of the light vector boson X17, Journal of Physics: Conference Series, Volume 1506. 2020 Pham Tien Du, Nguyen Van Dat, Nguyen Ai Viet: Comparison of the contribution of the photon's vector and scalar Kaluza-Klein partners in the neutron lifetime.
Journal of Physics: Conference Series, Volume 1932, Issue 1 (5/2021). DOI: 10.1088/1742-6596/ 1932/1/012002. Lê Ngọc Thắng, Lê Quang Minh, Phạm Bảo Sơn: Tóm tắt văn bản báo mạng điện tử tiếng việt sử dụng textrank, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Nha Trang, ngày 08-09/10/2020 Đào Anh Phương, Lê Quang Minh: Nghiên cứu, đề xuất khung kiến trúc hệ thống thông tin tổng thể cho các trường đại học công lập, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Nha Trang, ngày 08-09/10/2020 Nguyễn Minh Phúc, Nguyễn Ái Việt, Trần Quý Nam: Cloud network management model based on mobile agent, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Nha Trang, ngày 08-09/10/2020 Lê Quang Minh, Lê Trang Linh: Tối ưu hóa hệ đa chuyên gia nhị phân để nâng cao xác suất phát hiện tấn công.
Hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT FAIR 2021. Nguyễn Minh Phúc, Nguyễn Ái Việt, Trần Quý Nam: Enhanced security and performance of the smart traffic management system Vnsmaps by using mobile agent and mapreduce.
Hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT FAIR 2021. Minh N.H., Moldovyan D.N.Moldovyan N.A, Kostina A.A,Minh L.Q., Huong L.H, Giang N.L:Post-quantum blind signature protocol on non-commutative algebras.
Journal of Computer Science and Cybernetics, vol.
37, no.
4, pp.
495-509 (8/2021). ISSN: 1813-9663. DOI: 10.15625/1813-9663/37/4/16023. Dao Anh Phuong, Le Quang Minh: Research and recommendations for the Enterprise Architecture framework at Vietnamese Universities.
«Актуальные исследования», No.11(38), pp.
44-47 (3/2021).
|
Phòng Công nghệ Nhận dạng và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Trang chủ / Phòng Công nghệ Nhận dạng và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Phòng nghiên cứu Công nghệ nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên Phòng Công nghệ nhận dạng và xử lí ngôn ngữ tự nhiên triển khai các hoạt động nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ và triển khai ứng dụng trong các lĩnh vực sau: Khoa học tính toán: Đường cong eliptic, lattice computing, computer algebra, lý thuyết ngẫu nhiên, tính toán hiệu năng cao (grid, quantum computing), quaternion và clifford và các ứng dụng Độ phức tạp tính toán của các mạng nơ-ron sâu Các hệ khuyến nghị (recommender system) Nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: nhận dạng OCR và ICR, nhận dạng đối tượng.
Xử lý ảnh số Đội ngũ cán bộ của Phòng có trình độ chuyên môn cao, tâm huyết với nghề.
Các cán bộ trong phòng đã công bố nhiều công trình khoa học trong các tạp chí uy tín;
đã tham gia biên soạn và là chủ biên sách giáo trình, hiện đang được sử dụng để giảng dạy trong lĩnh vực CNTT; đã chủ trì nhiều đề tài nghiên cứu khoa học các cấp;
Đã đạt được các giải thưởng về nghiên cứu và ứng dụng danh giá, trong đó tiêu biểu là giải thưởng Tạ Quang Bửu hay Sao Khuê, Giải thưởng công trình trọng điểm ngành Toán.
Các hướng nghiên cứu mạnh của Khoa gồm: Khoa học tính toán, Độ phức tạp tính toán của các mạng nơ-ron sâu, Tính toán hiệu năng cao, Hệ khuyến nghị, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên... Đội ngũ GS.TSKH. Đinh Dũng TS. Vũ Duy Linh TS. Nguyễn Văn Đoàn Một số đề tài, dự án khoa học công nghệ nổi bật 1. Bài toán đánh giá độ phức tạp tính toán (sử dụng các công cụ toán học, Phân tích học sâu) Chủ trì: GS.TSKH. Đinh Dũng 2. Hệ thống DocPro dùng cho nhận dạng tiếng Việt Đạt Giải thưởng sao Khuê.
Chủ trì: TS. Vũ Duy Linh & TS Nguyễn Văn Đoàn Một số công trình khoa học tiêu biểu trong 5 năm gần đây D. Dung, V. K. Nguyen, M. X. Thao, On computation complexity of high-dimensional approximation by deep ReLU neural network, Bulletin of L.N. Gumilyov ENU. Mathematics.
Computer science.
Mechanics series (2020), Vol.
133, №4 pp 8-18. Dinh Dung, Van Kien Nguyen, Mai Xuan Thao, Computation complexity of deep ReLU neural network in high-dimensional approximation, Journal of Computer Science and Cybernetics, V.37, N.3 (2021), pp.
291–320. Dinh Dung, Sparse-grid polynomial interpolation approximation and intergration for parametric and stochastic elliptic PDEs with lognomar inputs, ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis, 55 (2021), pp.
1163–1198. Dinh Dung and Van Kien Nguyen, Deep ReLU neural networks in high-dimensional approximation, Neural Networks Vol.
142 (2021), pp.
619-635. Viet-Vu Vu, Byeongnam Yoon, Cuong Le, Hong-Quan Do, Hai-Minh Nguyen, Chung Tran, Viet-Thang Vu, Cong-Mau Tran, Doan-Vinh Tran, Tien-Dung Duong, Active learning for density peak clustering, International Conference on Advanced Communications Technology (ICACT), 2022. Hong-Quan Do, T.H.-An Nguyen, Quoc-Anh Nguyen, Trung-Hieu Nguyen, Viet-Vu Vu, Cuong Le, A Fast Clustering-based Recommender System for Big Data, International Conference on Advanced Communications Technology (ICACT), 2022. Le Cuong, Facial expression analysis review, Актуальные исследования (2021) № 50 (77), 19-28. Madeline Hui Li Lee, Yee Chee Ser, Ganeshsree Selvachandran, Pham Huy Thong, Le Cuong, Le Hoang Son, Nguyen Trung Tuan and Vassilis C. Gerogiannis, A Comparative Study of Forecasting Electricity Consumption Using Machine Learning Models, Mathematics (2022), 10, 1329. Le Cuong, Vu Viet Vu, Le Thi Kieu Oanh, Nguyen Thi Hai Yen, Choosing seeds for semi-supervised graph-based clustering, Journal of Computer Science and Cybernetics, (2019) V.35, N.4, pp.
373-384. Le Cuong and Nguyen Thanh Van, Conditions for a differential operator of first order in Quaternionic analysis is associated to the Dirac operator, Proccedings "Algebraic Analysis methods in solving PDE by Hung Vuong University and Hanoi Mathematical Society (2018), pp 163-170.
|
Tin nổi bật Trang chủ / Tin nổi bật Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Tính toán mô phỏng thần kinh (hay tính toán neuromorphic) được cho là có hiệu suất năng lượng cao hơn nhiều so với kiến trúc máy tính truyền thống nhờ vào bản chất xử lý dựa trên sự kiện (event-driven computing). Đây có thể là hướng đi quan trọng trong tương lai để cải thiện ... ... 14 Th3 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Ngày 12/03/2025, tổ chức giáo dục Quacquarelli Symonds (QS) đã công bố bảng xếp hạng các lĩnh vực đại học thế giới năm 2025. Trong đó, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) có 12 lĩnh vực được xếp hạng, với 10 lĩnh vực nằm trong Top 500. Đặc biệt, Viện Công nghệ Thông tin ... ... 13 Th3 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Chiều ngày 11/3/2025, tại Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, seminar với chủ đề "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design đã diễn ra thành công với sự tham gia của hơn 50 chuyên gia, nhà nghiên cứu và sinh viên trong lĩnh vực vi mạch và ... ... 13 Th3 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu Sáng ngày 26/2/2025, Viện Công nghệ Thông tin đã có buổi tiếp và làm việc với Đoàn công tác của Học viện Tài chính về hợp tác đào tạo nguồn nhân lực trong lĩnh vực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu.
Đoàn công tác do PGS.TS. Nguyễn Đào Tùng – Giám đốc ... ... 27 Th2 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Ngày 22/2/2025, Đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thăm và làm việc với Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh.
Nhân dịp này, hai đơn vị đã phối hợp tổ chức Hội nghị Chuyển đổi số và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ... ... 25 Th2 Viện Công nghệ Thông tin họp triển khai nhiệm vụ trọng tâm và kế hoạch KPIs năm 2025 Sáng ngày 4/2/2025, tại Không gian Đổi mới Sáng tạo (Innovation Hub) – Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin đã tổ chức cuộc họp nhằm triển khai các nhiệm vụ trọng tâm và lập kế hoạch thực hiện các chỉ số KPIs cho năm 2025. Cuộc họp có sự tham gia của lãnh đạo ... ... 04 Th2 Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Sáng ngày 21/01/2025 tại phòng 505, Nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên với đề tài "Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin ... ... 22 Th1 Viện Công nghệ Thông tin đóng góp mạnh mẽ vào hoạt động đổi mới sáng tạo tại ĐHQGHN Ngày 13/1/2025, ĐHQGHN đã tổ chức Lễ tổng kết nhiệm vụ năm 2024 và triển khai Kế hoạch nhiệm vụ năm 2025. Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) vinh dự có hai nhóm nghiên cứu mạnh đã hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ, có nhiều đóng góp trong công tác nghiên cứu khoa học và ... ... 16 Th1 10 Sự kiện và Thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2024 Năm 2024, tập thể cán bộ và người học Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã phấn đấu đạt được nhiều thành quả quan trọng, từ hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học đến hợp tác phát triển và chuyển giao khoa học công nghệ.
Website Viện Công ... ... 02 Th1 1 2 3 4 ... 12
|
Trung tâm Đào tạo và Chuyển giao Khoa học công nghệ Trang chủ / Trung tâm Đào tạo và Chuyển giao Khoa học công nghệ Trung tâm Đào tạo và chuyển giao Khoa học công nghệ tạm dừng hoạt động kể từ ngày 1/3/2023 theo Quyết định số 11/QĐ-CNTT ngày 15/2/2023 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin Chức năng, nhiệm vụ Tổ chức xây dựng và triển khai thực hiện các chương trình đào tạo ngắn hạn, dài hạn và liên kết trên cơ sở hợp tác giữa Viện CNTT với các đối tác trong và ngoài nước, bao gồm: Đào tạo, bồi dưỡng ngắn hạn các cấp học theo chuyên đề có/hoặc không cấp văn bằng, chứng chỉ;
Huấn luyện, đào tạo bồi dưỡng về sử dụng, khai thác công nghệ, trang thiết bị khoa học công nghệ ... Phối hợp với các đơn vị trong Viện và các đối tác trong và ngoài nước tổ chức các hoạt động giới thiệu việc làm và tuyển dụng đối với người học;
Tổ chức thực hiện các hoạt động tư vấn, xây dựng và phát triển nghiên cứu, triển khai và chuyển giao công nghệ, khởi nghiệp, hội thảo, hội nghị và các dịch vụ có liên quan.
Danh sách cán bộ của Trung tâm ThS. Vũ Đức Anh – Phụ trách trung tâm
|
Hội đồng Khoa học và Đào tạo Trang chủ / Hội đồng Khoa học và Đào tạo DANH SÁCH THÀNH VIÊN HỘI ĐỒNG KHOA HỌC VÀ ĐÀO TẠO STT Họ và tên Cơ quan công tác Chức danh 1 GS.TS. Trần Xuân Tú Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Chủ tịch 2 TS. Dương Quang Khánh Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Ủy viên, Thư ký 3 GS.TSKH. Đinh Dũng Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Ủy viên 4 TS. Đinh Văn Dũng Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Ủy viên 5 TS. Bùi Duy Hiếu Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Ủy viên 6 TS. Lê Quang Minh Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Ủy viên 7 PGS.TS. Lê Hoàng Sơn Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Uỷ viên 8 GS.TS. Vũ Đức Thi Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Ủy viên 9 PGS.TS. Nguyễn Long Giang Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam Ủy viên 10 TS. Nguyễn Thị Minh Huyền Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN Ủy viên 11 PGS.TS. Ngô Thành Long Học viện Kỹ thuật Quân sự Ủy viên 12 PGS.TS. Nguyễn Hà Nam Trường Đại học Điện lực, Bộ Công thương Ủy viên 13 GS.TS. Từ Minh Phương Học viện Bưu chính Viễn thông Ủy viên 14 Ông Nguyễn Hùng Sơn Công ty ĐTTM&PT công nghệ FSI Ủy viên 15 PGS.TS. Lê Trung Thành Khoa Quốc tế – ĐHQGHN Ủy viên 16 GS.TS. Nguyễn Thanh Thủy Trường ĐH Công nghệ, ĐHQGHN Ủy viên 17 PGS.TS. Lê Sỹ Vinh Trường ĐH Công nghệ, ĐHQGHN Ủy viên
|
Công bố khoa học Trang chủ / Công bố khoa học Công bố khoa học năm 2023 (58 công trình;
trong đó, 39 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus) Công bố khoa học năm 2022 (61 công trình;
trong đó, 45 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus) Công bố khoa học năm 2021 (67 công trình;
trong đó, 50 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus) Công bố khoa học năm 2020 (35 công trình;
trong đó, 22 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus) Sau đây là danh mục các công trình khoa học công bố năm 2024 (49 công trình khoa học;
trong đó, 45 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus): Danh mục các công bố WoS/Scopus: Duy-Hieu Bui, Duc-Manh Tran, Orazio Aiello (2024). Fully Synthesizable Dynamic Voltage Comparator Across Technology Nodes and Scaled Supply Voltages.
2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Singapore, June, 2024.2158-1525 Pham-Khoi Dong, Khanh N. Dang, Duy-Anh Nguyen, Xuan-Tu Tran (2024). A Light-Weight Neuromorphic Controlling Clock Gating based Multi-Core Cryptography Platform Microprocessors and Microsystems.
ISSN: 0141-9331 Alireza Khabbazan, Ahmad Ali Abin, Viet-Vu Vu (2024). Improving the Clarity of Questions in Community Question Answering Networks, Journal of Intelligent Information Systems.
Journal of Intelligent Information Systems DOI: 10.1007/s10844-024-00847-y.
ISSN: 1573-7675 Gerogiannis, V.C., Tzimos, D., Kakarontzas, G., Son, L.H., Kanavos, A. (2024). An Approach Based on Intuitionistic Fuzzy Sets for Considering Stakeholders' Satisfaction, Dissatisfaction, and Hesitation in Software Features Prioritization Mathematics, 2024, 12(5), 680. DOI: 10.2139/ssrn.4367402. ISSN: 2227-7390 Thi M.H, Toan T.T, Vinh, N T Q, Tuan TM, Son LH (2024). An energy efficient routing algorithm in wireless underground sensor networks Wireless Networks, 2024. DOI: 10.1007/s11276-024-03666-9. ISSN: 1022-0038 Do HV, Vo TNN, Nguyen PT, Luong THL, Cu NG, Le HS (2024). A Dataset of apical periodontitis lesions in panoramic radiographs for deep-learning-based classification and detection (2024) Data in Brief, 54, art.
no.
110486. DOI: 10.1016/j.dib.2024.110486. ISSN: 2352-3409 Son NN, Giap CN, Son LH, Gerogiannis VC, Tzimos D. (2024). A dynamic fuzzy group recommender system based on intuitionistic fuzzy choquet integral aggregation Soft Computing, 2024. DOI: 10.1007/s00500-023-09485-y.
ISSN: 1432-7643 Dũng D, Nguyen V.K. (2024). Optimal numerical integration and approximation of functions on Rd equipped with Gaussian measure IMA Journal of Numerical Analysis, Volume 44, Issue 2, March 2024, Pages 1242–1267, ISSN: 0272-4979. Đinh Dũng (2024). Sparse-grid Sampling Recovery and Numerical Integration of Functions Having Mixed Smoothness Acta Mathematica Vietnamica, 2024. DOI: 10.1007/s40306-024-00527-7. ISSN: 0251-4184 Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Dinh Thai Hoang, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Diep N Nguyen, Nguyen Viet Ha, Eryk Dutkiewicz (2024). Collaborative learning for cyberattack detection in blockchain networks IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol.
54, no.
7, pp.
3920-3933, July 2024. ISSN: 2168-2216 Chuyen N.A, Minh L.Q. (2024). An Efficient Method for Evaluating the Two-Terminal Reliability with a Parallel Algorithm on the Multi-core Processor Architecture (2024) Lecture Notes in Networks and Systems, 879, pp.
287 – 302. DOI: 10.1007/978-981-99-9486-1_23. ISSN: 2367-3370 Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Dinh Thai Hoang, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Diep N. Nguyen, Nguyen Viet Ha, Eryk Dutkiewicz (2024). Real-time Cyberattack Detection with Collaborative Learning for Blockchain Networks 2024 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC).1558-2612 Mai Ha Thi, Tran Tuan Toan, Le Minh Tuan, Nguyen Tran Quoc Vinh, Nguyen Thi Huong Quynh, Le Hoang Son (2024). Enhancing Energy and Coverage Efficiency of Underground Wireless Sensor Network Using Relay Node in Smart Agriculture Proceeding of the 10th EAI International Conference on Industrial Networks and Intelligent Systems (EAI INISCOM 2024), February 20-21, 2024, Danang, Vietnam.
Pham Hai Son, Le Hoang Son, Byeongnam Yoon, Duong Dang (2024). Towards a Framework for Enterprise Architecture in Mobile Government: A Case Study Electronic Government, 2024. DOI: 10.1504/EG.2025.10064545. ISSN: 1740-7494 V. V. Starovoitov, Nguyen Nhu Son, Yu.
I. Golub, M. M. Lukashevich, Nguyen Long Giang, Hoang Thi Minh Chau, Le Hoang Son (2024). A Universal Field-of-View Mask Segmentation Method on Retinal Images from Fundus Cameras IEEE Access, 2024. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3402125. ISSN: 2169-3536 Pham Van Duong, Tien-Dat Trinh, Minh-Tien Nguyen, Huy-The Vu, Minh Chuan Pham, Tran Manh Tuan, Le Hoang Son (2024). ViMedNER: A Medical Named Entity Recognition Dataset for Vietnamese Endorsed Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems, 2024. ISSN: 2410-0218 Tran Thanh Dai, Nguyen Long Giang, Vu Duc Thi, Tran Thi Ngan, Hoang Thi Minh Chau, Le Hoang Son (2024). A New Approach for Attribute Reduction from Decision Table based on Intuitionistic Fuzzy Topology Soft Computing, 2024. DOI: 10.1007/s00500-024-09910-w.
ISSN: 1432-7643 Shio Gai Quek, Ganeshsree Selvachandran, Vimala, J., Phet Duong, Le Hoang Son (2024). A New Decision Making Model Based on Complex Intuitionistic Fuzzy Soft Lattice for Traffic Monitoring in the Pandemic Scenarios Advanced Intelligent Systems, 2024. DOI: 10.1002/aisy.202400145. ISSN: 2640-4567 Do Hoang Viet, Le Hoang Son, Do Ngoc Tuyen, Tran Manh Tuan, Nguyen Phu Thang, Vo Truong Nhu Ngoc (2024). Comparing the accuracy of two machine learning models in detection and classification of periapical lesions using periapical radiographs Oral Radiology, 2024. DOI: 10.1007/s11282-024-00759-1. ISSN: 0911-6028 Do Hai Son, Bui Duc Manh, Tran Viet Khoa, Nguyen Linh Trung, Dinh Thai Hoang, Hoang Trong Minh, Yibeltal Alem, Le Quang Minh (2024). Semi-Supervised Learning for Anomaly Detection in Blockchain-based Supply Chains International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT). Do Hai Son, Nguyen Danh Hao, Tran Thi Thuy Quynh, Le Quang Minh (2024). W2E (Workout to Earn): A Low Cost DApp based on ERC-20 and ERC-721 standards 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Verification (ICDV), Hanoi, Vietnam.
Dinh-Toi Nguyen, Duc-Manh Tran, Duy-Hieu Bui, Xuan-Tu Tran (2024). Design and Implementation of a Low-Power VCO-based ADC for IoT Applications 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Verification (ICDV), pp.
268-273, Hanoi, Vietnam.
Duy-Hieu Bui, The-Anh Nguyen, Huyen-Trang Pham-Thi, Xuan-Tu Tran, Koichiro Ishibashi (2024). Low-power Data Protection for Energy-harvesting Beat Sensors 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Verification (ICDV), pp.
73-78, Hanoi, Vietnam.
Ngo-Doanh Nguyen, Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Xuan-Tu Tran (2024). NOMA: A Novel Reliability Improvement Methodology for 3-D IC-based Neuromorphic Systems IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology.
ISSN: 2156-3985 Nguyen Van Nha, Phung The Huan, Le Minh Tuan, Le Hoang Son (2024). Enhancing Visual Question Answering in Vietnamese Using Large Language Models Combined with OCR Systems Proceeding of the 3rd International Conference on Advances in Information and Communication Technology (ICTA2024), November 16-17, 2024, Phu Tho, Vietnam Nguyen Hong Tan, Phan Hung Khanh, Cu Kim Long, Pham Van Hai, Tran Manh Tuan, Pham Minh Chuan, Le Hoang Son (2024). A Novel Framework for Fuzzy Knowledge Graph Integration from Multiple Data Sources: Case Study in Healthcare Proceeding of the 3rd International Conference on Advances in Information and Communication Technology (ICTA2024), November 16-17, 2024, Phu Tho, Vietnam Hoang Thi Canh, Pham Huy Thong, Hoang Thi Hao, Phung The Huan, Vu Duc Thai, Le Hoang Son (2024). Flood Detection through Satellite Image Segmentation Utilizing Fuzzy Clustering and Picture Fuzzy Sets Proceeding of the 3rd International Conference on Advances in Information and Communication Technology (ICTA2024), November 16-17, 2024, Phu Tho, Vietnam Hoang-Long Pham, Duy-Hieu Bui, Xuan-Tu Tran, Orazio Aiello (2024). SRAM-based Physically Unclonable Function using Lightweight Hamming-Code Fuzzy Extractor for Energy Harvesting Beat Sensors 2024 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), October 17, 2024. Duc-Manh Tran, Xuan-Tu Tran, Duy-Hieu Bui (2024). Implementation of a VCO-based ADC on TSMC CMOS 65nm for Audio Applications The 13th Conference on Information Technology and its Applications (CITA 2024), July 19-20, 2024, Da Nang, Vietnam.
Dũng Dinh;
Nguyen, Van Kien (2024). Optimal numerical integration and approximation of functions on [Formula presented] equipped with Gaussian measure IMA Journal of Numerical Analysis ISSN: 0272-4979 Mai, Ha Thi ; Tran, Tuan Toan ; Le, Minh Tuan ; Nguyen, Tran Quoc Vinh ; Nguyen, Thi Huong Quynh ; Le, Hoang Son (2024). Enhancing Energy and Coverage Efficiency of Underground Wireless Sensor Network Using Relay Node in Smart Agriculture.
Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST. Nguyen Truong Thang, Le Truong Giang, Le Hoang Son, Nguyen Long Giang, Tran Manh Tuan, David Taniar, Nguyen Van Thien (2024). A Novel Spatial Complex Fuzzy Inference System for Detection of Changes in Remote Sensing Images Applied Intelligence ISSN: 0924-669X Feng Yang, Duy-Hieu Bui, Yang Zhao, Liang Qi, Jinghua Zhang, Xuan-Tu Tran, and Yongfu Li (2024). Understanding Synthesizable Design Methodologies for Mixed-Signal SAR ADC Circuits IEEE Journal on Integrated Circuits and Systems, Vol.
99, No.
99, 2024. DOI: 10.23919/ICS.2024.3482310. Nguyen Long Giang, Tran Thanh Dai, Le Hoang Son, Tran Thi Ngan, Nguyen Nhu Son, Cu Nguyen Giap (2024). Attribute Reduction on Decision Tables based on Hausdorff Topology CMC-Computers, Materials & Continua ISSN: 1546-2218 Phung Ba Thang, Hoang Manh Quan, Le Hoang Giang, Nguyen Xuan Duc Anh, Duong Quang Khanh (2024). Design and evaluation of a dedicated PCB using MEMS accelerometers for bridge structural health Proceeding of 2024 7th International Conference on Civil Engineering and Architecture (ICCEA 2024) Pham Ba Tuan Chung, Tran Tuan Toan, Le Minh Tuan, Phung Hong Quan, Ngo Duc Tam, Le Trong Minh, Le Hoang Son (2024). Approach to Scalable Machine Learning Operations (MLOps) Architectures for Research Labs with Limited Hardware Resources Proceeding of the 10th EAI International Conference on Smart Objects and Technologies for Social Good (EAI GOODTECHS 2024), December 19-20, 2024, Can Tho, Vietnam Tran Tuan Toan, Mai Ha Thi, Dang Thanh Hai, Le Minh Tuan, Le Hoang Son (2024). A novel framework for real-time analysis of outlier IoT data Proceeding of the 10th EAI International Conference on Smart Objects and Technologies for Social Good (EAI GOODTECHS 2024), December 19-20, 2024, Can Tho, Vietnam Nguyen Thi Van Anh, Nguyen Xuan Duc Anh, Le Hoang Son, Duong Quang Khanh (2024). A New Architecture for Controlling IoT Devices of Smart Room using ESP32 Microcontroller Proceeding of the 10th EAI International Conference on Smart Objects and Technologies for Social Good (EAI GOODTECHS 2024), December 19-20, 2024, Can Tho, Vietnam R. Kobayashi, N.-D. Nguyen, A. V. D. Nguyen and K. N. Dang (2024). Energy-Efficient Spiking Neural Networks Using Approximate Neuron Circuits and 3D Stacking Memory 17th IEEE International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC 2024), 2024, Kuala Lumpur, Malaysia.
Le Ngoc Thang, Nguyen Minh Tien, Do Nhat Minh, Nguyen Chi Thanh, Le Quang Minh (2024). A method to utilize prior knowledge for extractive summarization based on pre-trained language models | Vietnam Journal of Science and Technology Vietnam Journal of Science and Technology, DOI: 10.15625/2525-2518/20241 ISSN: 2525-2518 Nguyen Minh Phuc;
Nguyen Ai Viet;
Tran Quy Nam;
Long Cu Kim (2024). "Enhanced SDN Security Using Mobile Agent in Creative Approaches Towards Development of Computing and Multidisciplinary IT Solutions for Society Wiley, 2024, pp.25-36, DOI: 10.1002/9781394272303.ch3 Nguyen Van Kien, Dinh Dung (2024). Optimal numerical integration and approximation of functions on [Formula presented] equipped with Gaussian measure IMA Journal of Numerical AnalysisThis link is disabled.
, 2024, 44(2), pp.
1242–1267 ISSN: 0272-4979 Đinh Dũng (2024). Sparse-grid Sampling Recovery and Numerical Integration of Functions Having Mixed Smoothness Acta Mathematica Vietnamica, 2024, 49(3), pp.
377–426. ISSN: 0251-4184 Tung, Dao Quang;
Dung, Do Thi Mai;
Cong, Nguyen Thanh;
Hai, Dao Ngoc Nam;
Baecker, Daniel;
Ngo, Son Tung;
Dung, Phan Thi Phuong;
Thuan, Nguyen Thi;
Nam, Nguyen Hai;
An, Nguyen Ngoc (2024). Harmonizing QSAR Machine Learning-Based Models and Docking Approaches for Identifying Novel Histone Deacetylase 2 Inhibitors CHEMISTRYSELECT10.1002/slct.202400404 Quang Hung Do, Duong Quang Khanh, Nguyen Thai Son (2024). Factors Affecting the Selection of B2C E-Commerce Website in Vietnam: A Fuzzy AHP Analysis Journal of Computer Science, 21(1), 184-196 ISSN: 1549-3636 Danh mục các công bố khác: Do Hai Son, Tran Thi Thuy Quynh, and Le Quang Minh (2024). RANDAO-based RNG: Last Revealer Attacks in Ethereum 2.0 Randomness and a Potential Solution International Workshop on ADVANCEs in ICT Infrastructures and Services (ADVANCE). Senura H. Wanasekara, T.-Khoi Phan, M.-Ngoc Ngo, G.-Khuyen Pham, T.-Trung Nguyen, H.-Phuc Nguyen, Dzung V. Dinh, Van-Dinh Nguyen (2024). Sustainable Smart Mariculture System: IoT-Based Water Quality Monitoring And Pollution Reduction in Aquaculture.
1st Annual International Conference on Open Innovation – Innovation for a Green Future (OIC 2024), December 6-7, Hanoi, Vietnam H.-Phuc Nguyen, T.-Trung Nguyen, G.-Khuyen Pham, M.-Ngoc Ngo, Dzung V. Dinh, Van-Dinh Nguyen (2024). A Digital Healthcare Platform for Cardiovascular Disease Management: Architecture, Technology Integration and Deployment in Vietnam.
1st Annual International Conference on Open Innovation – Innovation for a Green Future (OIC 2024), December 6-7, Hanoi, Vietnam
|
Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng Trang chủ / Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng Địa chỉ: Phòng 610, nhà E3 – Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội GS.TS. Trần Xuân Tú Trưởng phòng Email: Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng là đơn vị nghiên cứu phát triển và đào tạo sau đại học thuộc Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng hiện tại có hai nhóm nghiên cứu: (i) Nhóm nghiên cứu Hạ tầng công nghệ số;
(ii) Nhóm nghiên cứu Hệ thống tích hợp thông minh & AIoT. Các hướng nghiên cứu chính bao gồm: Hạ tầng cơ sở dữ liệu kết nối Hệ thống nhúng và ứng dụng Internet vạn vật (IoT) Hệ thống trên chip, mạng trên chip Thiết kế phần cứng cho AI & IoT Thiết kế công suất thấp Thiết kế phần cứng bảo mật Công nghệ FPGA/ASIC Bên cạnh các hoạt động nghiên cứu khoa học, phát triển và chuyển giao công nghệ, Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng cũng tổ chức các hoạt động đào tạo bồi dưỡng năng lực khoa học công nghệ cho các đối tác, học viên về các lĩnh vực chuyên sâu nêu trên.
Các nhóm nghiên cứu của phòng cũng tích cực tham gia các hoạt động hội nghề nghiệp, tổ chức các hội nghị, hội thảo khoa học quốc tế, quốc gia trong lĩnh vực đồng thiết kế phần cứng – phần mềm.
Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Vi mạch và Ứng dụng có hợp tác với các nhóm nghiên cứu đến từ các trường đại học, tổ chức khoa học công nghệ trong và ngoài nước như: Đại học Grenoble Alpes, CEA-Leti (Pháp), Đại học Công nghệ Sydney (Úc), Đại học UC Davis (Hoa Kỳ), Đại học Điện tử – Truyền thông UEC, Đại học Aizu (Nhật), Học viện Kỹ thuật Quân sự, Ban Cơ yếu chính phủ (VN)... Bên cạnh đó, Trung tâm cũng có hợp tác chặt chẽ với các doanh nghiệp như: Toshiba (Nhật), Synopsys, Global Foundry, Muse Semiconductor (Hoa Kỳ), TSMC (Đài Loan), FPT, VNPT Technology (VN)... Đội ngũ GS.TS. Trần Xuân Tú – Trưởng phòng TS. Đinh Văn Dũng TS. Bùi Duy Hiếu TS. Nguyễn Đức Trung ThS. Phan Đăng Khoa KS. Đào Mạnh Hiệp – Nghiên cứu sinh KS. Nguyễn Ngô Doanh – Nghiên cứu sinh ThS. Phan Thị Quỳnh Hương – Nghiên cứu sinh ThS. Nguyễn Thị Huyền Trang – Nghiên cứu sinh ThS. Hoàng Việt Trung – Nghiên cứu sinh KS. Trần Đức Mạnh KS. Nguyễn Thế Anh KS. Phạm Hoàng Long KS. Nguyễn Đình Tới KS. Phạm Thị Huyền Trang Đội ngũ cộng tác viên GS. Phạm Công Kha – University of Electro-Communications, Nhật Bản GS. Francesca Iacopi – University of Technology Sydney, Úc GS. Vincent Beroulle – University Grenoble Alpes, Pháp GS. Ben Abdallah Abderazek – The University of Aizu, Nhật Bản PGS. Fawnizu Azmadi Hussin – Universiti Teknologi PETRONAS, Malaysia TS. Đặng Nam Khánh – The University of Aizu, Nhật Bản TS. Phạm Minh Triển – Trường Đại học Công nghệ TS. Lê Văn Thanh Vũ – Đại học Huế TS. Phan Hải Phong – Đại học Huế TS. Trần Đình Lâm – Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự TS. Nguyễn Duy Anh – Trường Đại học Giao thông vận tải TS. Đồng Phạm Khôi – Viện Nhiệt đới Việt – Nga TS. Mai Đức Thị – Học viện Kỹ thuật mật mã Một số đề tài, dự án khoa học công nghệ nổi bật 1. Nghiên cứu và xây dựng nền tảng mạng Internet kết nối vạn vật an toàn (Secu-IoT) Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu và phát triển thành công nền tảng phần cứng, phần mềm cho các hệ thống Internet vạn vật (IoT) an toàn trên nền công nghệ FPGA. Bao gồm các mục tiêu cụ thể sau: (i) Nghiên cứu và phát triển nền tảng phần cứng (hệ thống trên chip và thiết bị IoT) an toàn trên nền công nghệ FPGA; (ii) Nghiên cứu và phát triển nền tảng phần mềm nhúng cho thiết bị IoT và tích hợp thiết bị IoT vào nền tảng điện toán đám mây cho phép thực hiện các chức năng như thu thập dữ liệu, phân tích và xử lý dữ liệu;
(iii) Phát triển ứng dụng demo trên nền điện thoại thông minh để hiển thị cho người dùng thông qua giao diện web hoặc giao diện ứng dụng trên điện thoại.
2. Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo vi mạch bảo mật dữ liệu ứng dụng trong IoT và phát triển thiết bị ứng dụng (ADEN4IoT) Hiện nay, vấn đề bảo mật cho các ứng dụng IoT đang là một chủ đề nóng trên thế giới bởi vì mức độ quan trọng và độ khó của việc thực hiện các chiến lược bảo mật cho các ứng dụng IoT. Bảo mật cho IoT liên quan đến nhiều tác nhân khác nhau như các thiết bị cuối, hệ thống và các giao thức truyền dẫn, bảo mật của dữ liệu ở tầng ứng dụng và thiết bị lưu trữ v.v... Các thiết bị IoT cũng có thể dễ dàng bị thu thập và sửa đổi bởi kẻ xấu.
Thêm nữa, để tối ưu về giá thành sản phẩm, thiết bị IoT được thiết kế là các thiết bị nhỏ ngọn có ràng buộc chặt chẽ về không gian bộ nhớ và sức mạnh tính toán.
Do vậy, tính năng bảo mật còn chưa được quan tâm phát triển đặc biệt là các tính năng bảo mật với thông lượng cao và công suất thấp.
Trong đề tài này, chúng tôi đề xuất nghiên cứu các phương pháp bảo mật dữ liệu và các giao thức bảo mật dựa trên thuật toán AES, một thuận toán đã được chuẩn hoá và đang được lựa chọn như là một thuật toán bảo mật dữ liệu chính cho các đề xuất IoT gần đây.
Trong dự án này, chúng tôi đã làm chủ các công nghệ thiết kế, mô phỏng, kiểm chứng vi mạch tích hợp.
Chúng tôi đã xây dựng thành công hệ thống trên chip dựa trên nền tảng mã nguồn mở Pulpino và xây dựng thiết kế của mô-đun bảo mật dữ liệu theo chuẩn IoT cho các ứng dụng IoT và chính phủ điện tử công suất thấp.
Vi mạch đã được thiết kế, thực thi layout, đảm bảo được các ràng buộc về mặt vật lý và đã được sản xuất bởi TSMC trên công nghệ 65nm.
Các công nghệ tối ưu vi mạch để đạt được công suất thấp đã được nghiên cứu và áp dụng vào thiết kế.
Một số mối hiểm họa với vi mạch bảo mật với các tấn công dùng lưu viết công suất tiêu thụ đã được phân tích.
Vi mạch bảo mật dữ liệu cho IoT và các ứng dụng chính phủ điện tử điện năng thấp đã được thử nghiệm tại Khu công nghệ cao Hòa Lạc.
Hệ thống gồm 3 thiết bị được kết nối với nhau thông qua giao thức BLE. Thiết bị thử nghiệm có thể thu thập các dữ liệu về chất lượng không khí như PM 2.5, PM10, nhiệt độ, độ ẩm và một số tiêu chí nước thải.
Dữ liệu được truyền qua mạng dưới dạng mã hóa và chìa khóa bí mật được thay đổi mỗi 30 phút.
Do vậy, kẻ tấn công nếu có nhận được các dữ liệu mã hóa này cũng không thể giải mã hoặc dùng các cách tấn công để tìm ra chìa khóa bí mật.
Vi mạch bảo mật dữ liệu đã được đo kiểm và đảm bảo hoạt động đúng như các chỉ tiêu đã đề xuất.
Bên cạnh việc phát triển phần cứng, nhóm nghiên cứu đã thực hiện xây dựng các API và các trình điều khiển cho các thiết bị trong hệ thống.
Các thư viện này được thiết kế ở dạng sẵn sàng để sử dụng cho tương lai.
Thiết bị bảo mật dữ liệu cũng có thể được sử dụng để mã hóa dữ liệu trên máy tính thông qua các giao diện lập trình trên máy tính.
Thông qua đề tài này, nhóm đã làm chủ được công nghệ thiết kế, mô phỏng và kiểm chứng vi mạch, làm chủ được quy trình thực thi thiết kế để sẵn sàng đi chế tạo trên công nghệ CMOS 65nm.
Chúng tôi tin rằng, với kết quả đã đạt được, chúng ta có thể thiết kế và xây dựng các hệ thống an toàn hơn trong ương lai để ứng dụng sâu hơn trong các ứng dụng cần tính bảo mật cao.
3. Nghiên cứu và phát triển bộ phát tín hiệu băng kép cho thiết bị Internet-of-Things ứng dụng trong nông nghiệp (IOTA) Với đề tài này, nhóm nghiên cứu đã đề xuất và phát triển bộ thu phát công suất thấp băng tần kép.
Hai băng tần được lựa chọn là băng tần 2,4GHZ cho công nghệ WiFi và băng tần 1,8GHz cho công nghệ di động.
Thiết kế đề xuất có khả năng thu thập dữ liệu cho các hệ thống IoT cho nông nghiệp.
Việc tối ưu hóa công suất tiêu thụ cho phép thiết bị có thể hoạt động sử dụng năng lượng mặt trời hoặc năng lượng tự thu thập được của thiết bị qua các nguồn khác như sóng vô tuyến.
Nhờ đó, các thiết bị IoT lấy năng lượng bằng cách thu thập từ môi trường có thể được triển khai một cách rộng rãi.
Nhờ các thiết bị này theo dõi các tham số phát triển của cây trồng và vật nuôi, nông dân có thể điều chỉnh các điều khiện cho phù hợp để tăng năng suất cây trồng và chăn nuôi.
Hình vẽ cho thấy sơ đồ khối của hệ thống thu phát vô tuyến.
Đây là một hệ thống phức tạp gồm nhiều thành phần như các bộ khuếch đại, các bộ trộn tần và vòng bám pha... Trong khuôn khổ đề tài, nhóm đã tập trung vào việc nghiên cứu và thực thi vi mạch khuếch đại công suất (PA) cho thiết bị thu phát băng tần kép dùng trong IoT cho nông nghiệp.
Khối khuếch đại công suất là một khối quan trọng trong hệ thống thu phát vô tuyến ảnh hưởng trực tiếp đến công suất phát của thiết bị.
Ngoài ra, nhóm cũng đã thực hiện khối điều khiển ngắt nguồn để tiết kiệm công suất tiêu thụ và năng lượng trong thời gian mạch điện không làm việc.
Một số công trình khoa học tiêu biểu trong 5 năm gần đây Duy-Anh Nguyen, Xuan-Tu Tran, Khanh N. Dang, Francesca Iacopi (2022). A low-power, high-accuracy with fully on-chip ternary weight hardware architecture for Deep Spiking Neural Networks.
Microprocessors and Microsystems 90, 104458 (SCI, IF 1.525). Marco Sarmiento, Khai-Duy Nguyen, Ckristian Duran, Trong-Thuc Hoang, Ronaldo Serrano, Xuan-Tu Tran, Koichiro Ishibashi, Cong-Kha Pham (2021). A Sub-μW Reversed-Body-Bias 8-bit Processor on 65-nm Silicon-On-Thin-Box (SOTB) for IoT Applications.
IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs.
(SCIE, IF 3.292, Q1) Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Xuan-Tu Tran (2021). HotCluster: A thermal-aware defect recovery method for Through-Silicon-Vias Towards Reliable 3-D ICs systems.
IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, Vol.
40. ISSN: 0278-0070. (SCI, IF 2.168, Q2) Duy-Anh Nguyen, Xuan-Tu Tran, Francesca Iacopi (2021). A Review of Algorithms and Hardware Implementations for Spiking Neural Networks.
Journal of Low Power Electronics and Applications, Vol.
11(2), 23. ISSN: 2079-9268. (e-SCI, Q3) Duy P. Nguyen, Xuan-Tu Tran, Anh V. Pham (2021). A wideband high dynamic range triple‐stacked FET dual‐shunt distributed analogue voltage controlled attenuator.
IET Microwaves, Antennas & Propagation, ISSN: 1751-8725. (SCI, IF 1.972, Q1) Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Xuan-Tu Tran (2020) A thermal-aware on-line fault tolerance method for TSV lifetime reliability in 3D-NoC systems.
IEEE Access, 8 . pp.
166642-166657. ISSN 2169-3536. (SCIE, IF 4.098, Q1) Dinh-Lam Tran, Xuan-Tu Tran, Duy-Hieu Bui, Cong-Kha Pham (2020). An Efficient Hardware Implementation of Residual Data Binarization in HEVC CABAC Encoder.
Electronics, vol.
9, issue 4, p.
684, April 2020. ISSN 2079-9292 (SCI, IF 2.397, Q1) Khanh N. Dang, Michael Meyer, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Xuan-Tu Tran (2020). A non-blocking non-degrading multiple defects link testing method for 3D-Networks-on-Chip.
IEEE Access, 8, pp.
59571-59589. ISSN 2169-3536 (SCIE, IF 4.098, Q1) Duy Hieu Bui, Diego Puschini, Simone Bacles-Min, Edith Beigne, Xuan Tu Tran (2017). AES Datapath Optimization Strategies for Low-Power low-Energy Multi-security-level Internet-of-Thing Applications.
IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, Vol.
25, Issue 12, December 2017, pp.
3281-3290. ISSN 1063-8210. (SCI, IF 1.946)
|
Văn bản và biểu mẫu Trang chủ / Văn bản và biểu mẫu Văn bản liên quan đến công tác đào tạo Chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ chuyên ngành "Khoa học và Kỹ thuật máy tính (ban hành theo Quyết định số: 105/QĐ-CNTT ngày 19 tháng 10 năm 2023 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN). Chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ chuyên ngành "Quản lý hệ thống thông tin (ban hành theo Quyết định số: 108/QĐ-CNTT ngày 19 tháng 10 năm 2023 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN). Quy chế đào tạo tiến sĩ 2022 (ban hành theo Quyết định số 3638/QĐ-ĐHQGHN ngày 21/10/2022 của Giám đốc ĐHQGHN). Quy chế đào tạo tiến sĩ 2017 (ban hành theo Quyết định số 4555/QĐ-ĐHQGHN ngày 24/22/2017) Quy chế đào tạo thạc sĩ tại Đại học Quốc gia Hà Nội (ban hành theo Quyết định số 3636/QĐ-ĐHQGHN ngày 21/10/2022) Khung chương trình và kế hoạch đào tạo Quy định xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc (Quyết định số 3688/QĐ-ĐHQGHN) Các văn bản liên quan đến tuyển sinh Các văn bản trong quá trình đào tạo cho nghiên cứu sinh Biểu mẫu sử dụng trong quá trình đào tạo Biểu mẫu Thông tin thêm Mẫu văn bằng Thông tin về hoạt động đào tạo Thông tin tuyển sinh Thời khóa biểu Tin bảo vệ luận án Liên hệ: Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo Nguyễn Thị Hương – Chuyên viên, email:
|
Tin hoạt động Trang chủ / Tin hoạt động Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức tuyển sinh trình độ tiến sĩ đợt 1 năm 2025 với thời gian đào tạo chuẩn 3 năm.
1. CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ 1.1. Chuyên ngành tuyển sinh Quản lý hệ thống thông tin Khoa học và Kỹ thuật ... ... 21 Th3 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Ngày 15/03/2025, đoàn công tác Viện Công Nghệ Thông tin (CNTT), ĐHQGHN đã có buổi thăm và làm việc với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTU), Đại Học Thái Nguyên.
Buổi làm việc nhằm thúc đẩy ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào giáo dục.
Tham dự Chương trình, ... ... 21 Th3 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Tính toán mô phỏng thần kinh (hay tính toán neuromorphic) được cho là có hiệu suất năng lượng cao hơn nhiều so với kiến trúc máy tính truyền thống nhờ vào bản chất xử lý dựa trên sự kiện (event-driven computing). Đây có thể là hướng đi quan trọng trong tương lai để cải thiện ... ... 14 Th3 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Ngày 12/03/2025, tổ chức giáo dục Quacquarelli Symonds (QS) đã công bố bảng xếp hạng các lĩnh vực đại học thế giới năm 2025. Trong đó, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) có 12 lĩnh vực được xếp hạng, với 10 lĩnh vực nằm trong Top 500. Đặc biệt, Viện Công nghệ Thông tin ... ... 13 Th3 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ với đề tài "Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin cậy cho các cơ chế dự phòng của hệ thống máy chủ, thuộc chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin vào ngày 21/01/2025. Sau khi ... ... 06 Th3 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu Sáng ngày 26/2/2025, Viện Công nghệ Thông tin đã có buổi tiếp và làm việc với Đoàn công tác của Học viện Tài chính về hợp tác đào tạo nguồn nhân lực trong lĩnh vực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu.
Đoàn công tác do PGS.TS. Nguyễn Đào Tùng – Giám đốc ... ... 27 Th2 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Ngày 22/2/2025, Đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thăm và làm việc với Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh.
Nhân dịp này, hai đơn vị đã phối hợp tổ chức Hội nghị Chuyển đổi số và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ... ... 25 Th2 Triển vọng ngành bán dẫn tại ĐHQGHN và cơ hội hợp tác với doanh nghiệp Nhật Bản Ngày 19/02/2025, ĐHQGHN phối hợp với Đại sứ quán Nhật Bản tại Hà Nội, Cơ quan hợp tác quốc tế Nhật Bản (JICA) và Viện Nghiên cứu Mitsubishi tổ chức chương trình kết nối và thúc đẩy hợp tác đào tạo nhân lực, phát triển cơ hội hợp tác nghiên cứu trong lĩnh vực bán ... ... 20 Th2 Viện Công nghệ Thông tin họp triển khai nhiệm vụ trọng tâm và kế hoạch KPIs năm 2025 Sáng ngày 4/2/2025, tại Không gian Đổi mới Sáng tạo (Innovation Hub) – Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin đã tổ chức cuộc họp nhằm triển khai các nhiệm vụ trọng tâm và lập kế hoạch thực hiện các chỉ số KPIs cho năm 2025. Cuộc họp có sự tham gia của lãnh đạo ... ... 04 Th2 1 2 3 4 ... 21
|
Tin khoa học công nghệ Trang chủ / Tin khoa học công nghệ Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Ngày 15/03/2025, đoàn công tác Viện Công Nghệ Thông tin (CNTT), ĐHQGHN đã có buổi thăm và làm việc với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTU), Đại Học Thái Nguyên.
Buổi làm việc nhằm thúc đẩy ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào giáo dục.
Tham dự Chương trình, ... ... 21 Th3 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Tính toán mô phỏng thần kinh (hay tính toán neuromorphic) được cho là có hiệu suất năng lượng cao hơn nhiều so với kiến trúc máy tính truyền thống nhờ vào bản chất xử lý dựa trên sự kiện (event-driven computing). Đây có thể là hướng đi quan trọng trong tương lai để cải thiện ... ... 14 Th3 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Chiều ngày 11/3/2025, tại Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, seminar với chủ đề "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design đã diễn ra thành công với sự tham gia của hơn 50 chuyên gia, nhà nghiên cứu và sinh viên trong lĩnh vực vi mạch và ... ... 13 Th3 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Ngày 22/2/2025, Đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thăm và làm việc với Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh.
Nhân dịp này, hai đơn vị đã phối hợp tổ chức Hội nghị Chuyển đổi số và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ... ... 25 Th2 Viện Công nghệ Thông tin họp triển khai nhiệm vụ trọng tâm và kế hoạch KPIs năm 2025 Sáng ngày 4/2/2025, tại Không gian Đổi mới Sáng tạo (Innovation Hub) – Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin đã tổ chức cuộc họp nhằm triển khai các nhiệm vụ trọng tâm và lập kế hoạch thực hiện các chỉ số KPIs cho năm 2025. Cuộc họp có sự tham gia của lãnh đạo ... ... 04 Th2 Viện Công nghệ Thông tin đóng góp mạnh mẽ vào hoạt động đổi mới sáng tạo tại ĐHQGHN Ngày 13/1/2025, ĐHQGHN đã tổ chức Lễ tổng kết nhiệm vụ năm 2024 và triển khai Kế hoạch nhiệm vụ năm 2025. Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) vinh dự có hai nhóm nghiên cứu mạnh đã hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ, có nhiều đóng góp trong công tác nghiên cứu khoa học và ... ... 16 Th1 Viện Công nghệ Thông tin đăng cai Tổ chức Hội nghị khoa học quốc tế ICTA 2025 Ngày 16 tháng 11 năm 2024 tại Trường Đại học Hùng Vương, ngay sau bài phát biểu khai mạc của Hội nghị khoa học quốc tế về Những tiến bộ trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTA 2024), TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin – ... ... 23 Th11 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và nền tảng thông minh trong xử lý dữ liệu đa nguồn Ngày 18/11/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức seminar với chủ đề "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và nền tảng thông minh trong xử lý dữ liệu đa nguồn. Đây là một chủ đề nghiên cứu được quan tâm nhiều trong thời gian gần đây, nhất là khi có sự xuất ... ... 20 Th11 Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ Ngày 04/11/2024, tại Hà Nội đã diễn ra Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney (UTS) về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ.
Tham dự buổi lễ, đại diện Đại học Quốc gia Hà ... ... 06 Th11 1 2 3 4 ... 12
|
Tin hoạt động đào tạo Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức tuyển sinh trình độ tiến sĩ đợt 1 năm 2025 với thời gian đào tạo chuẩn 3 năm.
1. CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ 1.1. Chuyên ngành tuyển sinh Quản lý hệ thống thông tin Khoa học và Kỹ thuật ... ... 21 Th3 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin Hiện nay, Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) đang triển khai hai chương trình đào tạo tiến sĩ thuộc chuyên ngành "Quản lý Hệ thống Thông tin và "Khoa học và Kỹ thuật Máy tính. 🔹 Chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật Máy tính: Các đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực này tập ... ... 03 Th3 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Ngày 22/2/2025, Đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thăm và làm việc với Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh.
Nhân dịp này, hai đơn vị đã phối hợp tổ chức Hội nghị Chuyển đổi số và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ... ... 25 Th2 Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Sáng ngày 21/01/2025 tại phòng 505, Nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên với đề tài "Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin ... ... 22 Th1 Khối viện nghiên cứu đóng vai trò chủ lực trong sự phát triển bền vững hoạt động khoa học của ĐHQGHN Ngày 20/12/2024, tại Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin ĐHQGHN chủ trì hội nghị tổng kết năm 2024 nhóm các viện nghiên cứu trong toàn ĐHQGHN, nhằm đánh giá các kết quả đạt được trong năm qua và phương hướng nhiệm vụ thực hiện trong giai đoạn mới.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Phạm Bảo ... ... 23 Th12 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam Nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ với đề tài "Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật trích rút đặc trưng và tối ưu mô hình Random Forest trong phát hiện sự kiện ngã của con người bằng điện thoại thông minh, thuộc chuyên ngành Quản ... ... 19 Th12 Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin cậy cho các cơ chế dự phòng của hệ thống máy chủ Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Anh Chuyên Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Anh Chuyên Thông tin LATS: Họ và tên nghiên cứu sinh: Nguyễn Anh Chuyên Giới tính: Nam Ngày sinh: 12/10/1985 Nơi sinh: Thái Nguyên Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Quyết định số 16/QĐ-CNTT ... ... 12 Th12 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận hoàn thành khóa học Chương trình Thiết kế vi mạch (UpSkill) cho 15 sinh viên Chiều ngày 25/10/2024, tại Đà Nẵng, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN (VNU-ITI) và Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) đã phối hợp trao Chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế vi mạch bán dẫn cho 15 sinh ... ... 04 Th12 Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 tại Viện Công nghệ Thông tin Chiều ngày 18/11/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 cho 2 nghiên cứu sinh chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của Viện.
Tham dự Lễ trao bằng có TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng Viện CNTT cùng đại diện các đơn ... ... 20 Th11 1 2 3 4 ... 9
|
Tin hoạt động đào tạo Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Ngày 6-7/09/2023, thực hiện quy chế phối hợp giữa Bộ Công an và ĐHQGHN, Viện... Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ngày 15/8/2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tiếp... Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Ngày 15/6/2023, tại khách sạn Fortuna Hà Nội đã diễn ra sự kiện "Hành trang... Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ 1. Mục đích xét cấp học bổng Thu hút, khuyến khích người học có thành tích,... Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Nhằm hưởng ứng hành động tháng Thanh Niên năm 2022, ngày 2/4/2022 tại Bộ Nội... Vi mạch bảo mật đối với mối đe dọa tấn công kênh kề Với sự tăng trưởng chóng mặt của các thiết bị cá nhân, vấn đề bảo... Ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học giáo dục Ngày 17/6/2022, Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin PGS.TS. Trần Xuân Tú và Hiệu... THÔNG BÁO TUYỂN SINH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ ĐỢT 2 NĂM 2022 CHUYÊN NGÀNH "QUẢN LÍ HỆ THỐNG THÔNG TIN Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một viện... Thông tin LATS của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng... 1 2
|
Trang chủ / Articles posted by Author Archives: itivnedu Triển khai khoá tập huấn về Chuyển đổi số trong Công an nhân dân năm 2023 Ngày 6-7/09/2023, thực hiện quy chế phối hợp giữa Bộ Công an và ĐHQGHN, Viện... Thúc đẩy hợp tác với Học viện Kỹ thuật mật mã, Ban Cơ yếu Chính phủ trong thiết kế chip bán dẫn và giải pháp bảo mật đối với dữ liệu lớn Ngày 15/8/2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tiếp... Ra mắt "Sổ tay An ninh mạng dành cho Nữ lãnh đạo Ngày 15/6/2023, tại khách sạn Fortuna Hà Nội đã diễn ra sự kiện "Hành trang... Thông báo xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ 1. Mục đích xét cấp học bổng Thu hút, khuyến khích người học có thành tích,... Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Nhằm hưởng ứng hành động tháng Thanh Niên năm 2022, ngày 2/4/2022 tại Bộ Nội... Vi mạch bảo mật đối với mối đe dọa tấn công kênh kề Với sự tăng trưởng chóng mặt của các thiết bị cá nhân, vấn đề bảo... Ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học giáo dục Ngày 17/6/2022, Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin PGS.TS. Trần Xuân Tú và Hiệu... THÔNG BÁO TUYỂN SINH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ ĐỢT 2 NĂM 2022 CHUYÊN NGÀNH "QUẢN LÍ HỆ THỐNG THÔNG TIN Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội là một viện... Thông tin LATS của NCS. Lê Minh Tuấn Tên đề tài: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng... 1 2
|
Trang chủ / Chương trình đào tạo / Công nghệ Blockchain và các xu hướng ứng dụng trong tài chính, ngân hàng Tổng quan khóa học Chương trình đào tạo 4 ngày (8 buổi) giúp học viên nắm được các khái niệm nền tảng về công nghệ blockchain, gồm nguyên tắc hoạt động, các thành phần kiến trúc của blockchain và đặc biệt là các bài toán đặc thù phù hợp với các ứng dụng blockchain.
Khóa học cũng cập nhật các xu hướng ứng dụng blockchain hiện đại trong quản lý tài sản số NFT, xây dựng các dịch vụ tài chính phi tập trung Defi cũng như áp dụng các blockchain như Quorum, HyperLedger và Corda cho các doanh nghiệp và các tổ chức tài chính, ngân hàng.
Đối tượng học viên Đối tượng học viên là các cán bộ ngân hàng, cán bộ thuộc trung tâm CNTT ngân hàng, muốn tập huấn cho cán bộ của họ kiến thức chung về chuyển đổi số trong ngành ngân hàng, đặc biệt là về công nghệ Blockchain và các xu hướng ứng dụng trong ngành tài chính, ngân hàng.
Mục tiêu đào tạo Kiến trúc hệ thống blockchain và những tính chất đặc thù công nghệ blockchain Các tình huống áp dụng blockchain, xu hướng áp dụng blockchain tại Việt nam và trên thế giới.
Các xu hướng ứng dụng trong ngành tài chính, ngân hàng Khái niệm phần mềm phi tập trung dApp trên blockchain lập trình được thế hệ 2 Phát hành và vận hành token tiền kỹ thuật số trên blockchain Ethereum Số hóa tài sản với NFT và chuẩn ERC721 trên blockchain Ethereum Khái niệm và vai trò các hệ Decentralized Oracle với ứng dụng blockchain Tổng quan về tài chính phi tập trung Defi và sàn giao dịch phi tập trung DEX Cấu tạo và cơ chế hoạt động đặc thù các hệ permissioned blockchain: Quorum, HyperLedger, Corda.
Một số sản phẩm ứng dụng đã và đang được triển khai.
Nội dung chương trình Nội dung Ngày 1 CƠ BẢN VỀ BLOCKCHAIN Khái niệm blockchain và các thành phần kiến trúc blockchain Cơ sở mật mã và an toàn blockchain (hash, hash pointer, merkel tree, digital signature) Tính chất tự động vận hành (quản trị phi tập trung) của blockchain và các đặc trưng nổi bật khác Lịch sử hình thành mạng blockchain Bitcoin Tiền Bitcoin sinh ra từ đâu?
Cơ chế đào Bitcoin?
BÀI THỰC HÀNH PHẦN I Xem và đọc giao dịch bitcoin trên explorer phổ biến blockchain.com Cài đặt ví Metamask, lấy ETH trên Ropten testnet và thực hiện chuyển ETH. Ngày 2 MÔ HÌNH TÍNH TOÁN BLOCKCHAIN Nội dung Giới thiệu blockchain thế hệ 2 và máy tính toàn cầu Ethereum Khái niệm Smart Contract và ứng dụng phi tập trung Dapp Chuẩn ERC-20 và các đồng tiền kỹ thuật số dạng token Chuẩn ERC-721 và tài sản số NFT non-fungible token Khái niệm tài chính phi tập trung Defi BÀI THỰC HÀNH PHẦN II Phát hành ERC20 token trên Ropsten testnet, chuyển token.
Phát hành ERC721-NFT trên Ropsten testnet, chuyển token.
Ngày 3 PERMISSIONED BLOCKCHAIN – ỨNG DỤNG VÀO MÔI TRƯỜNG DOANH NGHIỆP Khái niệm private & consortium blockchain Giới thiệu các framework điển hình: Quorum, HyperLedger, Corda Mạng blockchain dạng consortium có gì khác biệt?
Cơ chế đồng thuận trên các hệ private blockchain --> thông lượng xử lý giao dịch/khả năng hỗ trợ privacy BÀI THỰC HÀNH PHẦN III So sánh các permissioned blockchains Khi nào nên sử dụng Blockchain?
Đề xuất các usecase cho private & consortium blockchains Ngày 4 ỨNG DỤNG BLOCKCHAIN Phát triển ứng dụng và Smart Contract trên blockchain Định danh và quản lý người dùng trên blockchain Tổng quan việc áp dụng blockchain trên thế giới và ở Việt Nam THỰC HÀNH PHẦN IV Tìm hiểu và phân tích ứng dụng loyalty trên Blockchain Tìm hiểu và phân tích ứng dụng tài trợ thương mại (LC) trên Blockchain Tìm hiểu và phân tích ứng dụng thanh toán xuyên biên giới qua Blockchain Tìm hiểu và phân tích ứng dụng mã hoá tài sản NFT trên Blockchain
|
Bộ phận Kế hoạch – Tài chính Trang chủ / Bộ phận Kế hoạch – Tài chính Bộ phận kế hoạch – tài chính Địa chỉ: Phòng 610, Nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội Điện thoại: (024) 37547347 Họ và tên Chức vụ Email: @vnu.edu.vn Chức năng Tham mưu, giúp việc cho Viện trưởng thực hiện công tác lập kế hoạch, quản lý tài chính của Viện;
thực hiện thanh quyết toán mọi nguồn kinh phí theo chế độ của Nhà nước và quy định của Viện;
hướng dẫn, kiểm tra hoạt động tài chính tại các đơn vị trực thuộc;
tổng hợp báo cáo tình hình hoạt động tài chính của Viện trình Viện trưởng và ĐHQGHN. Nhiệm vụ Tổ chức xây dựng và thực hiện kế hoạch tài chính ngắn hạn, trung hạn, dài hạn;
đầu mối tổng hợp, xây dựng chiến lược phát triển Viện theo giai đoạn;
tổng hợp và xây dựng kế hoạch nhiệm vụ, kế hoạch ngân sách hằng năm của Viện;
Theo dõi, tổng hợp và đôn đốc tiến độ thực hiện kế hoạch nhiệm vụ và kế hoạch ngân sách hằng năm của các đơn vị để trình phương án điều chỉnh kinh phí cho phù hợp với tình hình nhiệm vụ cụ thể;
Xây dựng dự toán thu – chi kinh phí hằng năm, phân bổ kinh phí cho hoạt động của các đơn vị;
Hướng dẫn lập dự toán và kiểm tra việc thực hiện dự toán kinh phí đã được phê duyệt của các đơn vị;
Đề xuất xây dựng và thực hiện các chính sách, chế độ, tiêu chuẩn, định mức và cơ chế huy động, phân bổ các nguồn tài chính;
Thẩm định và tổ chức thực hiện các khoản thu, chi tài chính;
các nghĩa vụ thu, nộp, thanh toán nợ, mua bán, sửa chữa, thanh lý tài sản và nguồn hình thành tài sản, hoạt động đầu tư, xây dựng cơ bản;
thẩm định các báo giá, thẩm định tài chính của các hợp đồng, chương trình, dự án;
Đầu mối xây dựng, sửa đổi, bổ sung quy chế chi tiêu nội bộ của Viện hằng năm.
Đôn đốc, kiểm tra, hướng dẫn các đơn vị và cá nhân thực hiện thủ tục thanh, quyết toán các khoản thu, chi theo quy định;
Hướng dẫn các đơn vị thực hiện đúng chế độ chính sách, các quy định, quy trình về tài chính;
Hướng dẫn, đôn đốc các đơn vị hạch toán độc lập lập trực thuộc Viện báo cáo tài chính theo quy định và các báo cáo về tài chính phục vụ công tác quản lý;
Phối hợp, triển khai làm thủ tục bàn giao và tiếp nhận cơ sở vật chất, tài chính khi thành lập, sáp nhập, giải thể hoặc chia tách các đơn vị;
Tổ chức bộ máy kế toán, hệ thống sổ kế toán;
thực hiện công tác tổng hợp, báo cáo về hoạt động tài chính theo chế độ kế toán hiện hành.
Bảo quản, lưu trữ các chứng từ kế toán theo quy định;
Lập báo cáo tài chính quý, năm theo quy định hoặc khi có yêu cầu;
lập báo cáo tài chính tại Hội nghị cán bộ viên chức hằng năm của Viện;
Thực hiện các công việc có liên quan đến công tác thẩm định, thanh tra, kiểm toán, báo cáo quyết toán tài chính.
|
Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo Trang chủ / Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo Địa chỉ: Phòng 609, Nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà NộiĐiện thoại: (024) 37547347 TS. Dương Quang Khánh TRƯỞNG PHÒNG Email: Chức năng Tham mưu, giúp việc Viện trưởng thực hiện công tác quản lý hoạt động khoa học công nghệ (KHCN), quản lý dự án đầu tư về khoa học và công nghệ, quản lý hoạt động hợp tác phát triển, và quản lý hoạt động đào tạo và công tác người học.
Nhiệm vụ 1. Quản lý hoạt động khoa học công nghệ Tham mưu cho Viện trưởng về xây dựng kế hoạch, phương hướng phát triển các hoạt động khoa học công nghệ, ban hành các quy định, hướng dẫn quản lý KH&CN; Đầu mối tổ chức xây dựng, triển khai, theo dõi và giám sát kế hoạch, chiến lược phát triển KH&CN; Tổ chức xây dựng đề xuất, đăng ký, thẩm định, theo dõi, giám sát việc thực hiện các đề tài/nhiệm vụ khoa học trong và ngoài ĐHQGHN (kể cả đề tài/nhiệm vụ khoa học hợp tác quốc tế); Quản lý, lưu giữ hồ sơ đề tài khoa học công nghệ các cấp theo quy định.
Quản lý, khai thác các sản phẩm KH&CN; Quản lý, tổ chức các hoạt động sở hữu trí tuệ: tư vấn, quản lý, xúc tiến hoạt động sở hữu trí tuệ...; Quản lý, tổ chức các hoạt động nghiên cứu khoa học, tài năng trẻ sáng tạo;
Tổ chức xét chọn các công trình khoa học công nghệ tiêu biểu để trao giải thưởng khoa học công nghệ các cấp;
Tham mưu cho Viện trưởng về các hình thức khen thưởng, khuyến khích hoạt động khoa học công nghệ;
Tổ chức thẩm định, in ấn và phát hành sách chuyên khảo, sách giáo trình, sách tham khảo, các ấn phẩm khoa học và các tài liệu thông báo, quảng bá kết quả hoạt động nghiên cứu khoa học công nghệ;
Tổ chức giới thiệu, quảng bá kết quả hoạt động khoa học công nghệ của Viện, các công trình, sản phẩm khoa học công nghệ xuất sắc của cán bộ, sinh viên trên các phương tiện thông tin đại chúng;
Tổ chức, theo dõi, giám sát và hỗ trợ hoạt động hội nghị/hội thảo khoa học, seminar, các chuyên san, tạp chí khoa học;
Tư vấn và tổ chức các hoạt động liên kết, phối hợp nghiên cứu khoa học, phát triển và ứng dụng công nghệ cũng như chuyển giao các kết quả hoạt động khoa học công nghệ với các cơ sở nghiên cứu, các cơ sở sản xuất, các doanh nghiệp và các đơn vị có nhu cầu;
Phối hợp với phòng Hành chính – Tổng hợp, cập nhật lý lịch khoa học của cán bộ, viên chức trong Viện và cung cấp thông tin đưa lên website;
xây dựng và thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu về năng lực khoa học công nghệ của Viện.
Quản lý và xác nhận lý lịch khoa học của cán bộ khoa học trong toàn Viện;
Trưởng phòng KHCN&ĐT là uỷ viên thường trực kiêm thư ký Hội đồng Khoa học và Đào tạo của Viện;
đầu mối chuẩn bị tài liệu cho các phiên họp Hội đồng Khoa học và Đào tạo;
Đầu mối quản lý nghiệp vụ đối với các trung tâm, đơn vị nghiên cứu, chuyển giao công nghệ trực thuộc Viện.
2. Công tác quản lý, thực hiện dự án KH&CN Tư vấn cho Viện trưởng trong việc xây dựng kế hoạch ngắn hạn, dài hạn về đầu tư mới, đầu tư phát triển, đầu tư nâng cấp, đầu tư tăng cường năng lực trang thiết bị phục vụ nghiên cứu, thực hành trong toàn Viện;
Tổ chức thực hiện các quy trình triển khai kế hoạch đầu tư của các dự án KH&CN; theo dõi và giám sát tiến độ thực hiện dự án KH&CN; tổ chức việc báo cáo, đánh giá, giám định kết quả thực hiện dự án theo quy định;
Đầu mối phối hợp với Bộ phận Kế hoạch – Tài chính và các đơn vị liên quan xây dựng và thực hiện kế hoạch giải ngân của các dự án;
phối hợp với phòng Hành chính – Tổng hợp, bộ phận Kế hoạch – Tài chính và các đơn vị liên quan tiếp nhận, bàn giao, nghiệm thu dự án;
Quản lý, giám sát việc khai thác sử dụng hiệu quả các trang thiết bị khoa học công nghệ.
3. Công tác hợp tác phát triển Tổ chức xây dựng, triển khai, theo dõi và giám sát kế hoạch hoạt động hợp tác trong nước và ngoài nước;
Quản lý các văn bản hợp tác trong và ngoài nước;
Quản lý đoàn ra, đoàn vào quốc tế;
Tổ chức, quản lý các hoạt động hợp tác phát triển trong nghiên cứu và đào tạo, thúc đẩy chuyển giao các kết quả hoạt động khoa học công nghệ;
Tổ chức xây dựng, in ấn và phát hành tài liệu giới thiệu, quảng bá hình ảnh của Viện bằng tiếng Anh;
Làm đầu mối tiếp nhận và theo dõi hoạt động của các chương trình tài trợ, học bổng, các dự án, phòng thí nghiệm hợp tác đối với các đối tượng thụ hưởng trong Viện;
Tham mưu cho Viện trưởng quyết định việc xây dựng hệ thống các văn bản hướng dẫn, quản lý các hoạt động liên quan đến công tác hợp tác phát triển;
Đầu mối phối hợp với phòng Hành chính – Tổng hợp hỗ trợ thực hiện kịp thời và đúng quy định các thủ tục liên quan chuẩn bị cho các đoàn cán bộ lãnh đạo của Viện đi công tác ở nước ngoài và đón các đoàn nước ngoài tới làm việc với Viện theo chỉ đạo của Viện trưởng;
Đầu mối quản lý và tổ chức thực hiện quy trình tiếp nhận chuyên gia nước ngoài, người Việt Nam ở nước ngoài đến giảng dạy và nghiên cứu tại Viện.
4. Công tác quản lý đào tạoCông tác tuyển sinh Đăng ký chỉ tiêu, quảng bá và tổ chức tuyển sinh đối với các loại hình đào tạo.
Xét tuyển, nhập học với các loại hình (hoàn thiện hồ sơ trúng tuyến); hậu kiểm.
Công tác chương trình, học liệu Xây dựng quy hoạch, đề án mở ngành, chuẩn đầu ra, thực hiện các điều kiện đảm bảo chất lượng.
Cập nhật, điều chỉnh chương trình đào tạo.
Biên soạn giáo trình, bài giảng, bài giảng điện tử.
Biên soạn, cập nhật đề cương học phần, ngân hàng câu hỏi.
Công tác triển khai giảng dạy Xây dựng kế hoạch học tập toàn khóa và năm học.
Phân công giảng dạy: trong viện và mời giảng.
Xếp thời khóa biểu;
triển khai cho học viên đăng ký môn học, chuyên đề.
Theo dõi, thống kê giảng dạy và học tập.
Chủ trì các hoạt động học tập cho học viên (các chương trình ngắn hạn và sau đại học); các hoạt động seminar, nghiên cứu khoa học cho học viên sau đại học.
Phối hợp với bộ phận kế toán để thanh toán giảng dạy cho giảng viên mời.
Tổ chức kiểm tra, đánh giá Xếp lịch thi, phân công cán bộ coi thi, đề thi từ ngân hàng câu hỏi hoặc mời ra đề thi.
Tổ chức thi kết thúc học phần;
quản lý bài thi và kết quả học phần.
Tổ chức bảo vệ các chuyên đề của học viên sau đại học.
Khảo sát phản hồi của học viên với học phần.
Công tác tốt nghiệp Tổ chức bảo vệ;
đánh giá kết thúc chương trình đào tạo ngắn hạn.
Đánh giá kết quả học tập, xét tốt nghiệp và đề nghị cấp bằng, chứng chỉ.
Quản lý việc cấp phát văn bằng, chứng chỉ.
Công tác chính trị, tư tưởng học viên Định kỳ làm việc cũng như tiếp nhận và giải quyết các vấn đề liên quan đến công tác đào tạo của người học, tư vấn người học.
Tổ chức thực hiện các hoạt động nhằm nâng cao ý thức chính trị – tư tưởng, quán triệt và tuyên truyền đường lối, chủ trương, chính sách của Đảng, pháp luật của Nhà nước, của ĐHQGHN và của Viện;
Giáo dục truyền thống, rèn luyện đạo đức, ý thức tổ chức, nếp sống văn minh cho người học.
Nắm bắt và tổng hợp tình hình tư tưởng của học viên, phản ánh kịp thời với Chi ủy, Ban Lãnh đạo Viện để đưa ra biện pháp xử lý kịp thời khi có vấn đề phát sinh.
Công tác quản lý học viên Tổ chức lễ khai giảng, bế giảng, trao bằng.
Quản lý hồ sơ học viên;
quản lý lớp học.
Tổ chức in, cấp phát, quản lý thẻ học viên.
Tiếp học viên, giải quyết các công việc hành chính có liên quan đến học viên;
xác nhận, giới thiệu học viên với các cơ quan ngoài viện.
Xây dựng kế hoạch thu học phí (định mức thu, thời gian thu,...), cảc khoản thu dịch vụ khác của học viên.
Giải quyết các thủ tục cho học viên ngừng, nghỉ/thôi học.
Quản lý các nguồn học bổng ngoài ngân sách;
thực hiện chế độ, chính sách đối với học viên.
Cung cấp các dịch vụ tiện ích khác cho học viên trong quá trình học tập.
Công tác cựu học viên Khảo sát việc làm của cựu học viên;
phát triển mạng lưới và quản lý cơ sở dữ liệu cựu học viên;
phát triển các nguồn lực từ cựu học viên để hỗ trợ cho học viên và Viện.
|
Phòng Hành chính – tổng hợp Trang chủ / Phòng Hành chính – tổng hợp Phòng Hành chính – Tổng hợp Địa chỉ: Phòng 608, Nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội.
Điện thoại: (024) 37547347 Ths.
Vũ Đức Anh Trưởng phòng Email: Chức năng Tham mưu, giúp việc cho Viện trưởng thực hiện chức năng tổ chức, quản lý và điều hành các hoạt động liên quan đến: công tác tổ chức, nhân sự;
công tác kế hoạch, tài chính;
công tác hành chính, quản trị, bảo vệ nội bộ cơ quan;
và tổng hợp, điều phối hoạt động của các đơn vị thuộc Viện theo chương trình, kế hoạch làm việc.
Nhiệm vụ và quyền hạn 1. Công tác tổ chức Chủ trì xây dựng các đề án thành lập, sáp nhập, chia tách, giải thể các đơn vị, tổ chức của Viện;
Chủ trì công tác kiện toàn tổ chức bộ máy trong Viện, thành lập các hội đồng, tổ công tác liên quan đến lĩnh vực tổ chức của Viện;
Chủ trì xây dựng quy chế tổ chức và hoạt động, quy định chức năng, nhiệm vụ của các đơn vị trực thuộc Viện;
các văn bản, quy định điều hành công tác tổ chức, nhân sự của Viện;
các chế độ phân cấp, phân quyền quản lý của Viện.
2. Công tác cán bộ Phối hợp với bộ phận tổ chức đảng ủy: thực hiện công tác quy hoạch cán bộ theo nhiệm kỳ, hằng năm theo hướng dẫn của Đảng ủy cấp trên (Đảng ủy Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN)); công tác bổ nhiệm, bổ nhiệm lại, điều động, luân chuyển, từ chức, miễn nhiệm cán bộ theo đúng phân cấp và các quy định hiện hành;
Chủ trì xây dựng kế hoạch và tổ chức thực hiện: công tác tuyển dụng, sử dụng và quản lý cán bộ (viên chức, người lao động) theo đúng phân cấp và các quy định hiện hành;
công tác đào tạo, bồi dưỡng cán bộ theo chức danh nghề nghiệp, bồi dưỡng trình độ lý luận chính trị, nâng cao trình độ chuyên môn nghiệp vụ nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn của cán bộ trước khi bổ nhiệm, đáp ứng yêu cầu và chiến lược phát triển đội ngũ cán bộ của Viện, của ĐHQGHN; Quản lý hồ sơ, lý lịch cán bộ, sổ bảo hiểm của cán bộ;
Đầu mối triển khai quy trình xét phong tặng các danh hiệu, quy trình xét công nhận đạt tiêu chuẩn chức danh Giáo sư, Phó Giáo sư và các danh hiệu cao quý khác;
Lập danh sách chi trả lương, các khoản có tính chất lương, thu nhập bổ sung hằng tháng, đối chiếu trích nộp các khoản Bảo hiểm xã hội cho cán bộ theo đúng quy định;
chủ trì, tổ chức thực hiện công tác xét, đề nghị nâng bậc lương, các loại phụ cấp cho cán bộ;
Quản lý và tổ chức thực hiện công tác xét hết tập sự, bổ nhiệm chức danh nghề nghiệp và chuyển xếp lương theo chức danh nghề nghiệp cho cán bộ theo đúng phân cấp và các quy định hiện hành;
Tổ chức hướng dẫn thực hiện các chế độ bảo hiểm xã hội đảm bảo quyền lợi chính đáng và hợp pháp cho cán bộ, gồm: chế độ thai sản, phụ cấp độc hại, phụ cấp nghề nghiệp, bảo hộ lao động, tai nạn lao động, ốm đau...; Xây dựng và ban hành các văn bản về các chế độ cho cán bộ hằng năm theo Quy chế chi tiêu nội bộ.
Phối hợp với các đơn vị cập nhật, sửa đổi Quy chế chi tiêu nội bộ khi cần thiết;
Chủ trì, tổ chức thực hiện đầy đủ các chế độ, chính sách đối với cán bộ trước khi nghỉ hưu, chế độ đối với cán bộ thuộc dạng gia đình chính sách;
Phối hợp với các đơn vị, chính quyền địa phương và các cơ quan an ninh tổ chức thực hiện công tác bảo vệ chính trị nội bộ trong Viện;
thừa ủy quyền của Viện trưởng làm việc với các cơ quan bên ngoài về các vấn đề liên quan đến cán bộ của Viện;
Tham mưu giúp Viện trưởng và Hội đồng thi đua, khen thưởng của Viện chỉ đạo, quản lý và tổ chức, hướng dẫn thực hiện công tác thi đua, khen thưởng;
Đầu mối triển khai các công tác thi đua, khen thưởng, kỷ luật;
công tác đánh giá, phân loại cán bộ hằng năm theo thẩm quyền được giao;
Tiếp nhận, phát hành và quản lý các tài liệu, văn bản đến và đi của Chi bộ;
đầu mối thực hiện việc thu, nộp đảng phí theo quy định;
Thực hiện các nhiệm vụ do Chi ủy chi bộ giao: Tổng hợp tình hình tổ chức thực hiện các nghị quyết, chỉ thị, quy định, quy chế của Đảng ủy cấp trên và của Chi ủy;
giúp Đảng ủy thực hiện chế độ thông tin, báo cáo định kỳ hoặc đột xuất;
quản lý tài liệu lưu trữ của Chi ủy;
thực hiện các công việc nhằm bảo đảm điều kiện vật chất, tài chính phục vụ hoạt động của Chi ủy;
tham gia tổ chức phục vụ đại hội, hội nghị, họp Chi bộ;
các cuộc làm việc của đồng chí Bí thư, Phó Bí thư Chi bộ;
thực hiện các nhiệm vụ khác do Chi ủy giao.
3. Công tác hành chính tổng hợp, văn thư lưu trữ, quản trị cơ sở vật chất Chủ trì, phối hợp chuẩn bị nội dung, chương trình, ghi biên bản và ban hành thông báo kết luận các cuộc họp;
họp giao ban công tác;
các hội nghị tổng kết theo chỉ đạo của lãnh đạo Viện;
theo dõi, đôn đốc, kiểm tra việc thực hiện các kết luận cuộc họp;
thực hiện nhiệm vụ thư ký giúp việc Ban lãnh đạo Viện;
Chuẩn bị và gửi lịch công tác hằng tuần của Ban lãnh đạo Viện đến các đơn vị;
Lập kế hoạch, tổ chức đón tiếp, chuẩn bị cơ sở vật chất và thực hiện công tác lễ tân cho các cuộc họp của Viện, các buổi tiếp khách trong nước và quốc tế theo chỉ đạo của lãnh đạo Viện;
Đầu mối thực hiện công tác truyền thông, quảng bá hình ảnh của Viện;
là đầu mối cung cấp thông tin của Viện cho các cơ quan thông tấn báo chí theo chỉ đạo của lãnh đạo Viện;
quản lý website và email của Viện;
Thực hiện cấp giấy giới thiệu, giấy đi đường cho công chức, viên chức, người lao động của Viện được cử đi công tác ở trong nước;
ký xác nhận giấy đi đường cho khách đến Viện công tác;
Chứng thực bản sao từ bản chính các văn bản, tài liệu do Viện ban hành;
xác nhận chữ ký của cán bộ theo quy định;
đầu mối thực hiện việc in ấn, sao chép các loại công văn, tài liệu, văn kiện phục vụ cho công việc chung của Viện;
Tổ chức thực hiện các công việc hiếu, hỷ của Viện;
lập kế hoạch và tổ chức các cuộc thăm hỏi, chúc mừng các cơ quan, đơn vị, cá nhân trong và ngoài Viện;
Xây dựng báo cáo định kỳ, đột xuất, báo cáo chuyên đề về các nhiệm vụ của Viện theo quy định;
chủ trì hoặc tham gia xây dựng, góp ý các đề án, văn bản theo chức năng nhiệm vụ hoặc theo phân công của lãnh đạo Viện;
Tiếp nhận, phân công xử lý hoặc trình Ban lãnh đạo Viện phân công xử lý công văn, tài liệu của các cơ quan và cá nhân gửi về Viện;
gửi công văn tài liệu của Viện đến các cơ quan, đơn vị và cá nhân có liên quan;
Tiếp nhận, kiểm tra thủ tục, nội dung, thể thức và kỹ thuật trình bày văn bản trước khi trình Ban lãnh đạo Viện;
chịu trách nhiệm về thể thức và kỹ thuật trình bày văn bản do Viện ban hành;
bảo quản, sử dụng con dấu của Viện, con dấu của các đơn vị theo quy định;
Tổ chức thực hiện Hệ thống quản lý văn bản và điều hành eOffice của ĐHQGHN; Thường trực, tổ chức thực hiện công tác bảo vệ, thực hiện các biện pháp phòng, chống cháy nổ, thiên tai, bảo đảm trật tự, an toàn trong khu vực Viện;
quản lý trụ sở, tài sản, cơ sở hạ tầng của Viện theo quy định của pháp luật;
Quản lý, điều phối sử dụng phòng làm việc, hội trường, phòng học, phòng họp, phòng truyền thống của Viện;
phối hợp với bộ phận Kế hoạch – Tài chính tổ chức thực hiện việc kiểm kê tài sản theo định kỳ hằng năm;
tổ chức việc thanh lý, điều chuyển tài sản, dụng cụ, phương tiện, trang thiết bị của Viện theo quy định của pháp luật và theo phân công của Viện trưởng;
Tổ chức in phôi chứng chỉ, bìa hồ sơ, phong bì, các ấn phẩm văn phòng, tờ rơi, giới thiệu của Viện;
tiếp nhận, quản lý quà tặng và vật phẩm lưu niệm của Viện;
Xây dựng kế hoạch và tổ chức thực hiện mua sắm, tiếp nhận, cấp phát, cải tạo, duy tu, bảo trì, bảo dưỡng, thay thế, sửa chữa tài sản, phương tiện, trang thiết bị phục vụ hoạt động của Viện theo quy định;
Trình Viện trưởng ban hành các quy định: nội quy, quy chế cơ quan, quản lý tài sản;
điện, nước;
phòng cháy, chữa cháy;
phòng chống bão lụt;
sửa chữa tài sản cố định, mua sắm tài sản, vật tư, văn phòng phẩm;
Quản lý và điều hành các hoạt động của xe ô tô công vụ của Viện;
thực hiện công tác bảo quản, bảo trì xe theo quy định;
thực hành tiết kiệm chống lãng phí trong vận hành xe;
Chủ trì xây dựng và tổ chức thực hiện kế hoạch sửa chữa nhỏ các công trình và cơ sở vật chất kỹ thuật theo phê duyệt của Viện trưởng;
quản lý các dự án đầu tư xây dựng cơ bản của Viện theo quy định của pháp luật;
Quản lý, thực hiện công tác vệ sinh công cộng, cảnh quan trong khuôn viên của Viện;
quản lý, khai thác nguồn điện, nước đảm bảo phục vụ các hoạt động của Viện;
Tổ chức và thực hiện phục vụ bếp ăn, căng tin cho cán bộ, viên chức, người lao động, người học của Viện.
|
Bộ phận Thanh tra – Pháp chế Trang chủ / Bộ phận Thanh tra – Pháp chế Bộ phận Thanh tra – Pháp chế Địa chỉ: Phòng 610, Nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà NộiĐiện thoại: (024) 37547347 ThS. Vũ Đức Anh TRƯỞNG BỘ PHẬN Email: Chức năng Tham mưu, giúp việc cho Viện trưởng thực hiện công tác thanh tra, pháp chế trong phạm vi quản lý của Viện.
Nhiệm vụ Xây dựng kế hoạch thanh tra trình Viện trưởng phê duyệt và tổ chức thực hiện kế hoạch theo quy định của pháp luật;
Thanh tra việc thực hiện pháp luật, nhiệm vụ được giao đối với tổ chức, đơn vị và cá nhân thuộc quyền quản lý của Viện trưởng;
Giúp Viện trưởng thực hiện nhiệm vụ tiếp công dân, giải quyết khiếu nại, tố cáo theo quy định của pháp luật về khiếu nại, tố cáo;
Giúp Viện trưởng thực hiện nhiệm vụ phòng, chống tham nhũng theo quy định của pháp luật về phòng chống tham nhũng;
Đầu mối giúp Viện trưởng phối hợp với cơ quan, tổ chức, đơn vị liên quan về công tác thanh tra;
Đầu mối xây dựng các báo cáo, kế hoạch về công tác thanh tra;
tiếp công dân, công tác giải quyết khiếu nại, tố cáo và phòng, chống tham nhũng theo yêu cầu của Viện trưởng và thanh tra cấp trên;
Giúp Viện trưởng về những vấn đề pháp lý liên quan đến hoạt động của Viện, bảo đảm cho Viện hoạt động tuân theo pháp luật và thực hiện nguyên tắc pháp chế;
Giúp Viện trưởng bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của Viện, của cán bộ, nhân viên, giảng viên, nghiên cứu viên, học viên trong Viện;
Tổ chức tuyên truyền, phổ biến, giáo dục pháp luật, nội quy, quy chế của Viện cho cán bộ, nhân viên, giảng viên, nghiên cứu viên, học viên trong Viện;
phối hợp với phòng chức năng trong Viện kiểm tra việc thực hiện pháp luật, nội quy, quy chế và kiến nghị những biện pháp xử lý vi phạm;
Giúp Viện trưởng chuẩn bị ý kiến góp ý cho dự thảo văn bản quy phạm pháp luật do các cơ quan nhà nước gửi xin ý kiến;
kiến nghị với cơ quan nhà nước có thẩm quyền trong việc sửa đổi, bổ sung văn bản quy phạm pháp luật;
Tham gia ý kiến về mặt pháp lý đối với văn bản do các đơn vị của Viện soạn thảo trước khi trình Viện trưởng.
Phòng tiếp Công dân Phòng 401, nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin – 144 đường Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội Cán bộ thường trực: ThS Vũ Đức Anh Thời gian làm việc: Sáng 8h30 – 11h30; Chiều 13h30 – 16h30 (các ngày làm việc trong tuần). Văn bản liên quan: Quy chế thực hiện dân chủ cơ sở.
Nội quy tiếp công dân của Viện CNTT. kế hoạch thực hiện công tác phòng, chống tham nhũng, tiêu cực năm 2024
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Tiên phong trong đào tạo bậc cao liên ngành khoa học và kỹ thuật máy tính Chương trình đào tạo (CTĐT) tiến sĩ Khoa học và Kỹ thuật máy tính của Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN với sự kết hợp liên ngành khoa học máy tính và kỹ thuật máy tính sẽ góp phần tạo ra nguồn nhân lực chất lượng cao trong thời kỳ Cách mạng công nghiệp 4.0. Ngày nay, sự ra đời của các ứng dụng có độ tích hợp cao như Internet vạn vật kết nối (IoT), Trí tuệ nhân tạo (AI), thành phố thông minh, nhà máy thông minh hay xe tự hành đòi hỏi nguồn nhân lực có trình độ cao và am hiểu hệ thống từ phần cứng đến phần mềm, thiết kế và tích hợp hệ thống hoàn chỉnh.
Để phát triển các lĩnh vực này, Việt Nam cần có các kiến trúc sư trưởng am hiểu đa lĩnh vực bao gồm cả Khoa học máy tính và Kỹ thuật máy tính.
Chương trình đào tạo (CTĐT) tiến sĩ Khoa học và Kỹ thuật máy tính của Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN với sự kết hợp liên ngành khoa học máy tính và kỹ thuật máy tính sẽ góp phần tạo ra nguồn nhân lực chất lượng cao trong thời kỳ Cách mạng công nghiệp 4.0. Khoa học và kỹ thuật máy tính – sự kết hợp hoàn hảo để phát triển các công nghệ mới trong tương lai Khoa học máy tính là ngành nghiên cứu về máy tính và các hệ thống tính toán, quy trình và cách hoạt động của máy tính, cải thiện và nâng cao hiệu suất của các thuật toán, công nghệ mới, giao tiếp giữa máy tính và con người.
Khoa học máy tính liên quan đến việc nghiên cứu và cải tiến các mô hình tính toán, nghiên cứu các thuật toán mới hiệu quả hơn và thiết kế các hệ thống phần mềm.
Kỹ thuật máy tính là ngành nghiên cứu các nguyên lý, phương pháp để thiết kế và phát triển các hệ thống phần cứng và phần mềm phục vụ cho hoạt động của các phần cứng đó. Kỹ thuật máy tính liên quan đến thiết kế các mạch điện cho hệ thống máy tính, thiết kế các vi mạch tích hợp thực thi các bộ vi xử lý và hệ thống tính toán, thiết kế các hệ thống nhúng, các bộ tăng tốc tính toán bằng phần cứng cho các hệ thống tính toán và đồng thiết kế phần cứng/phần mềm.
Ở Việt Nam, ngành Khoa học máy tính và ngành Kỹ thuật máy tính thường được giảng dạy tách rời nhau, trong đó ngành Khoa học máy tính thiên về phần mềm, còn ngành Kỹ thuật máy tính thiên về phần cứng và các phần mềm nhúng.
Tuy nhiên, trong giai đoạn hiện nay, hai ngành này có quan hệ mật thiết với nhau để thiết kế và xây dựng các hệ thống tối ưu về cả phần cứng lẫn phần mềm, nhằm tạo ra những ứng dụng mới.
Ví dụ, các hệ thống trí tuệ nhân tạo đã được nghiên cứu từ những năm 70 trong ngành Khoa học máy tính.
Tuy nhiên, các ứng dụng này chỉ bùng nổ gần đây nhờ các tiến bộ trong ngành Kỹ thuật máy tính với các hệ thống máy tính được tăng tốc bằng card đồ họa (GPU) với khả năng tính toán hàng tỉ phép toán dấu phẩy động mỗi giây.
Một ví dụ khác là khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu hình ảnh và các dữ liệu khác từ các cảm biến LIDAR theo thời gian thực của xe tự hành.
Trong trường hợp này, nếu sử dụng điện toán đám mây hay các phương pháp tính toán truyền thống bằng phần mềm, thời gian trễ do xử lý rất cao không đáp ứng được yêu cầu tính toán thời gian thực khắt khe.
Do vậy, đối với xe tự hành, các hệ thống tính toán và xử lý dữ liệu lớn đã được tích hợp lên thiết bị với các phần mềm được tăng tốc bằng các vi mạch tích hợp chuyên dụng.
Hệ thống Internet vạn vật kết nối sẽ không thể trở thành hiện thực nếu không có các thiết bị công suất thấp chạy bằng pin trong nhiều tháng thậm chí nhiều năm mà không cần sạc.
Các thiết bị công suất thấp này yêu cầu tối ưu cả phần cứng và phần mềm và đồng thiết kế phần cứng/phần mềm.
Các ví dụ trên đã cho thấy tầm quan trọng trong việc kết hợp ngành Khoa học máy tính và Kỹ thuật máy tính.
Bên cạnh đó, việc am hiểu cả phần cứng và phần mềm, thậm chí là đồng thiết kế phần cứng – phần mềm sẽ giúp rút ngắn thời gian thiết kế và thực thi sản phẩm, giúp sản phẩm công nghệ sớm ra thị trường và có vị thế cạnh tranh cao.
Sự xuất hiện của các nhóm nghiên cứu về kỹ thuật máy tính trong các tập đoàn lớn chuyên phát triển phần mềm như Google hay Facebook đã cho thấy rõ sự kết hợp giữa Khoa học máy tính và Kỹ thuật máy tính đang là xu hướng bùng nổ hiện nay.
Google không chỉ dùng dùng phần mềm chạy trên CPU và GPU để giải quyết các bài toán về trí tuệ nhân tạo mà còn thiết kế vi mạch chuyên dụng TPU (Bộ xử lý Tensor) để tăng tốc tính toán AI trên nền tảng điện toán đám mây của họ. Có thể thấy, ngành Khoa học và kỹ thuật máy tính là sự kết hợp hoàn hảo để phát triển các công nghệ mới trong tương lai như điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật kết nối, điện toán biên (edge computing), xe tự hành v.v... Đây cũng là lĩnh vực có thể tạo ra các công ty công nghệ, các start-up mới cho Việt Nam.
Nhu cầu đào tạo nhân lực chất lượng cao về liên ngành khoa học và kỹ thuật máy tính Các trường đại học lớn trên thế giới đều có CTĐT tiến sĩ về Khoa học và kỹ thuật máy tính.
Điều này cho thấy tầm quan trọng của ngành học với sự phát triển kinh tế – xã hội.
Các trường đại học đứng đầu thế giới như Viện Công nghệ Massachusetts hay ĐH Stanford đều kết hợp Khoa học máy tính với Kỹ thuật điện/điện tử để xây dựng nên các nền tảng tiên tiến mới, với sự kết hợp của cả phần cứng và phần mềm để tạo nên các ứng dụng mới.
Các chương trình đào tạo tiến sĩ về Khoa học và Kỹ thuật máy tính tại các trường như ĐH California tại San Diego, ĐH Michigan, ĐH Công nghệ Hồng Kông, ĐH Bologna... dành được sự quan tâm của người học nhờ sự kết hợp giữa nghiên cứu hàn lâm và các bài toán mới xuất phát từ các doanh nghiệp.
Các CTĐT này cũng tạo ra nhiều bài báo có ảnh hưởng cao trong giới học thuật và nhiều bằng sáng chế.
CTĐT về Khoa học và Kỹ thuật máy tính tại các trường này đang nghiên cứu các chủ đề nóng nhất hiện nay như trí tuệ nhân tạo, big data, điện toán đám mây, điện toán biên, blockchain, xe tự hành, robotics... Nguồn nhân lực chất lượng cao về nhóm ngành công nghệ thông tin, điện tử và truyền thông (ICT) nói chung và liên ngành khoa học và kỹ thuật máy tính nói riêng có nhu cầu rất lớn nhưng số lượng nhân lực được đào tạo mỗi năm chưa đáp ứng được nhu cầu của thị trường.
Doanh thu của nhóm ngành công nghệ thông tin, điện tử và truyền thông năm 2019 đạt 120 tỉ USD đóng góp 14,3% GDP của Việt Nam, với mức tăng trưởng 37%/năm trong suốt 19 năm.
Nguồn nhân lực ICT có mức tăng trưởng 56% năm 2019 (theo Forbes Việt Nam), và đang thiếu một lượng lớn các kỹ sư trình độ cao và đặc biệt là các tổng công trình sư.
Các xu hướng công nghệ cần kiến thức liên ngành khoa học và kỹ thuật máy tính, tạo ra cơ hội phát triển lớn, nhưng nó cũng làm tăng sự thiếu hụt nhân lực trong thời gian tới.
Bên cạnh đó, Chính phủ đang dự thảo Chiến lược quốc gia về phát triển doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam đến năm 2030 với mục tiêu phát triển các doanh nghiệp theo hướng công nghệ cốt lõi, sản phẩm công nghệ số và giải pháp công nghệ số.
Đến năm 2030, phát triển 100.000 doanh nghiệp số, phát triển 1,5 triệu nhân lực, đóng góp 20% tăng trưởng GDP. CTĐT tiến sĩ Khoa học và Kỹ thuật máy tính sẽ đào tạo ra các kiến trúc sư trưởng, các chuyên gia công nghệ, các giảng viên trong các trường đại học để hiện thực hóa các mục tiêu này.
Tại Việt Nam, ngành Khoa học máy tính và ngành Kỹ thuật máy tính đã được đưa vào đào tạo trong các chương trình đại học từ lâu.
Tuy nhiên, hai ngành này vẫn được đào tạo theo hai định hướng riêng biệt.
Tương tự như vậy, các ngành đào tạo sau đại học cũng phân chia thành hai hướng tương tự như trên tại một số trường đại học.
Gần đây, một số đơn vị của ĐHQGHN đã bắt đầu nhận thấy nhu cầu mới trong thị trường lao động với nguồn nhân lực mang tính chất tích hợp giữa Khoa học máy tính và Kỹ thuật máy tính.
Ví dụ như CTĐT cử nhân Khoa học và Kỹ thuật máy tính tại Trường ĐH Việt Nhật hay chương trình Tin học và Kỹ thuật máy tính tại Trường Quốc tế.
Phát huy thế mạnh trong việc mở và đào tạo ngành mới phù hợp xu thế phát triển Viện Công nghệ thông tin, ĐHQGHN có sứ mệnh đào tạo chuyên gia chất lượng cao ở bậc tiến sĩ và tham gia đào tạo đại học, sau đại học thuộc lĩnh vực Công nghệ thông tin với các trường đại học và các đơn vị trực thuộc trong ĐHQGHN; nghiên cứu khoa học, triển khai ứng dụng, tư vấn và chuyển giao công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông góp phần phát triển kinh tế – xã hội của đất nước;
đào tạo kỹ năng nghề nghiệp, bồi dưỡng, nâng cao trình độ khoa học, công nghệ, phổ cập công nghệ mới cho các doanh nghiệp, đơn vị, cá nhân trong và ngoài nước.
Viện có đội ngũ cán bộ khoa học chất lượng cao, các lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào các vấn đề về công nghệ thông tin và truyền thông đặc biệt phù hợp với xu hướng nghiên cứu và triển khai của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Hằng năm, Viện công bố khoảng 50 công trình khoa học trong danh mục ISI/Scopus phù hợp với các hướng nghiên cứu về Khoa học và Kỹ thuật máy tính.
Viện Công nghệ Thông tin tham gia Triển lãm chip bán dẫn và ứng dụng với nhiều sản phẩm tiêu biểu, nhân sự kiện Thủ tướng Phạm Minh Chính thăm và làm việc với ĐHQGHN ngày 14/4/2023 Mục tiêu của CTĐT trình độ tiến sĩ chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính của Viện Công nghệ thông tin, ĐHQGHN nhằm cung cấp cho người học các kiến thức hiện đại về lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính như: trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, kỹ thuật máy tính, hệ thống nhúng, Internet vạn vật.
Đồng thời, chương trình này cũng góp phần phát triển kỹ năng lý luận và giải thích các vấn đề một cách khoa học, năng lực nghiên cứu và sáng tạo ra tri thức mới, kỹ năng trình bày vấn đề khoa học tại các hội nghị khoa học cũng như kỹ năng trình bày các kết quả nghiên cứu dưới dạng các bài báo khoa học.
Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính có thể đảm nhiệm các vị trí việc làm như: Giảng viên/giáo viên tại các cơ sở giáo dục, nghiên cứu viên tại các viện nghiên cứu;
Nghiên cứu, chỉ đạo các nhóm nghiên cứu tại các trung tâm nghiên cứu;
Chuyên gia công nghệ tại các công ty, doanh nghiệp công nghệ trong và ngoài nước;
Cán bộ tại các đơn vị chuyên trách về công nghệ thông tin và truyền thông tại các cơ quan hành chính nhà nước như bộ, ban, sở, ngành... Đồng thời, nghiên cứu sinh sau khi hoàn thành CTĐT này có thể tiếp tục các hướng nghiên cứu chuyên sâu cũng như phát triển các hướng nghiên cứu liên ngành hoặc trở thành thực tập sinh sau tiến sĩ tại các cơ sở giáo dục/nghiên cứu trong và ngoài nước.
Một số thông tin về chương trình đào tạo: – Tên chuyên ngành đào tạo: + Tiếng Việt: Khoa học và Kỹ thuật máy tính + Tiếng Anh: Computer Science and Engineering – Mã số chuyên ngành đào tạo: Thí điểm – Ngôn ngữ giảng dạy: Tiếng Việt – Trình độ đào tạo: Tiến sĩ – Thời gian đào tạo: 03 năm – Tên văn bằng sau tốt nghiệp: + Tiếng Việt: Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính + Tiếng Anh: Doctor of Philosophy in Computer Science and Engineering – Đơn vị được giao nhiệm vụ đào tạo: Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN. – Cơ hội học bổng: nghiên cứu sinh tham gia chương trình có cơ hội nhận được học bổng của ĐHQGHN, của Viện Công nghệ Thông tin và các doanh nghiệp công nghệ.
Các tin liên quan: – Viện Công nghệ Thông tin mang lại nhiều dấu ấn trong hoạt động hợp tác doanh nghiệp và chuyển giao sản phẩm khoa học công nghệ – Khai trương Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật Theo Vnu Media Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Công nhận nhóm nghiên cứu "Các giải pháp và nền tảng thông minh trong Trí tuệ nhân tạo 4.0 là Nhóm nghiên cứu mạnh cấp ĐHQGHN. Thông báo danh sách thí sinh đủ điều kiện dự tuyển Nghiên cứu sinh đợt 1 năm 2023 Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / All posts / Chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TRÌNH ĐỘ TIẾN SĨ (Ban hành theo Quyết định số: 105/QĐ-CNTT ngày 19 tháng 10 năm 2023 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN) CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH MÃ SỐ: 9480204.01QTD PHẦN I: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO 1. Một số thông tin về chuyên ngành đào tạo – Tên chuyên ngành đào tạo: + Tiếng Việt: Khoa học và Kỹ thuật máy tính + Tiếng Anh: Computer Science and Engineering Mã số chuyên ngành đào Ngôn ngữ đào tạo: Tiếng Việt Trình độ đào tạo: Tiến sĩ Thời gian đào tạo: 03 năm Tên văn bằng sau tốt nghiệp: + Tiếng Việt: Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính + Tiếng Anh: Doctor of Philosophy in Computer Science and Engineering 2. Mục tiêu của chương trình đào tạo 2.1. Mục tiêu chung Mục tiêu của chương trình đào tạo nhằm cung cấp và hướng dẫn cho nghiên cứu sinh, thông qua việc thực hiện một đề tài nghiên cứu, phương pháp luận để giải quyết một vấn đề có ý nghĩa khoa học trong lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính.
Người tốt nghiệp tiến sĩ là người biết làm nghiên cứu độc lập, tức là biết đặt ra những vấn đề nghiên cứu có ý nghĩa, biết tìm lời giải, biết cách viết các bài báo khoa học và trình bày kết quả nghiên cứu trước cộng đồng nghiên cứu quốc tế.
2.2 Mục tiêu cụ thể – Về kiến thức: Cung cấp các kiến thức hiện đại về lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính như trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, kỹ thuật máy tính, hệ thống nhúng, Internet vạn vật (IoT), chip bán dẫn.
– Về kỹ năng: Phát triển kỹ năng lý luận và giải thích các vấn đề một cách khoa học, năng lực nghiên cứu và sáng tạo ra tri thức mới, kỹ năng trình bày vấn đề khoa học tại các hội nghị khoa học cũng như kỹ năng trình bày các kết quả nghiên cứu dưới dạng các bài báo khoa học;
kỹ năng tự học, tự nghiên cứu.
– Về thái độ: Có thái độ và đạo đức nghề nghiệp đúng đắn, có tinh thần ham học hỏi, cầu thị và luôn tận tụy trong công việc.
3. Thông tin tuyển sinh 3.1 Hình thức tuyển sinh – Xét tuyển thông qua đánh giá hồ sơ chuyên môn theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội.
3.2 Đối tượng dự tuyển 3.2.1. Yêu cầu về văn bằng và ngành học – Có bằng thạc sĩ ngành/chuyên ngành phù hợp với chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính hoặc tốt nghiệp trình độ tương đương bậc 7 theo Khung trình độ quốc gia Việt Nam ở một số ngành đào tạo chuyên sâu đặc thù phù hợp với ngành/chuyên ngành đào tạo tiến sĩ.
Yêu cầu về kinh nghiệm và năng lực nghiên cứu: – Có kinh nghiệm nghiên cứu thể hiện qua luận văn thạc sĩ của CTĐT định hướng nghiên cứu và các công trình công bố theo quy định đơn vị đào tạo (nếu có). Riêng các thí sinh có bằng thạc sĩ định hướng ứng dụng hoặc có bằng thạc sĩ ngành/chuyên ngành phù hợp nhưng phải học bổ sung kiến thức hoặc dự tuyển từ cử nhân thì phải là tác giả hoặc đồng tác giả tối thiểu 01 bài báo thuộc tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc 01 báo cáo khoa học đăng tại kỷ yếu của các hội nghị, hội thảo khoa học quốc gia hoặc quốc tế có phản biện, có mã số xuất bản ISBN liên quan đến lĩnh vực hoặc đề tài nghiên cứu, được hội đồng chức danh giáo sư của ngành/liên ngành công nhận.
– Có đề cương nghiên cứu phù hợp.
– Có thư giới thiệu của ít nhất 01 nhà khoa học có chức danh giáo sư, phó giáo sư, tiến sĩ khoa học, tiến sĩ đã tham gia hoạt động chuyên môn với người dự tuyển và am hiểu lĩnh vực chuyên môn mà người dự tuyển dự định nghiên cứu.
3.2.3. Yêu cầu về năng lực ngoại ngữ – Có văn bằng chứng chỉ phù hợp với chuẩn đầu vào về ngoại ngữ của chương trình đào tạo theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội.
3.3 Danh mục ngành/chuyên ngành phù hợp 3.3.1. Ngành/chuyên ngành phù hợp không phải bổ sung kiến thức Lĩnh vực máy tính và công nghệ thông tin (mã số: 848) – Nhóm ngành Máy tính (84801): Khoa học máy tính (8480101); Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu (8480102); Kỹ thuật phần mềm (8480103); Hệ thống thông tin (8480104); Kỹ thuật máy tính (8480106); Trí tuệ nhân tạo (8480107). – Nhóm ngành Công nghệ thông tin (84802): Công nghệ thông tin (8480201); An toàn thông tin (8480202); Quản lý công nghệ thông tin (8480204); Quản lý hệ thống thông tin (8480205). Lĩnh vực Toán và thống kê (mã số: 846) – Nhóm ngành toán học (84601): Khoa học tính toán (8460107); Khoa học dữ liệu (8460108); Cơ sở toán học cho tin học (8460110); Toán tin (8460117); Toán ứng dụng (8460102). Lĩnh vực Kỹ thuật (mã số: 852) – Nhóm ngành Kỹ thuật điện, điện tử và viễn thông (85202): Kỹ thuật điện tử (8520203); Kỹ thuật viễn thông (8520208); Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa (8520216); Kỹ thuật mật mã (8520209); Kỹ thuật y sinh (8520212). 3.3.2. Ngành/chuyên ngành phù hợp phải bổ sung kiến thức – Nhóm ngành cơ khí và cơ Kỹ thuật (85201): Kỹ thuật cơ điện tử (8520114); Kỹ thuật hàng không (8520120); Kỹ thuật không gian (8520121). 3.3.3. Danh mục các học phần bổ sung kiến thức Các đối tượng thuộc nhóm phải bổ sung kiến thức chọn 3/8 học phần dưới đây (9 tín chỉ). Việc học bổ sung kiến thức phải hoàn thành trước khi dự tuyển.
STT Mã học phần Tên học phần Số tín chỉ 1 ITI6011 Hệ thống nhúng Embedded systems 3 2 ITI6012 Khoa học dữ liệu Data science 3 3 ITI6009 An ninh và an toàn hệ thống thông tin Information systems security and safety 3 4 ITI6013 Kiến trúc máy tính nâng cao Advanced computer architecture 3 5 ITI6006 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Natural language processing 3 6 ITI6014 Xử lý tín hiệu số nâng cao Advanced digital signal processing 3 7 ITI6015 Xử lý ảnh số nâng cao Advanced digital image processing 3 8 ITI6016 Khai phá dữ liệu video nâng cao Advanced video data mining 3 Các trường hợp thí sinh có bằng thạc sĩ không thuộc các ngành và nhóm ngành kể trên (bằng do đơn vị đào tạo nước ngoài cấp, ngành thạc sĩ thí điểm, ngành/chuyên ngành mới) nhưng có nội dung chương trình học thạc sĩ có liên quan đến ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính sẽ do Hội đồng tuyển sinh xem xét và quyết định.
Dự kiến quy mô tuyển sinh: Theo chỉ tiêu tuyển sinh được Đại học Quốc gia Hà Nội cấp hằng năm (dự kiến khoảng 05 NCS/ năm). PHẦN II: CHUẨN ĐẦU RA CỦA CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO Yêu cầu về chất lượng luận án – Luận án là kết quả nghiên cứu khoa học của nghiên cứu sinh chứa đựng những đóng góp mới về lý luận và thực tiễn ở lĩnh vực chuyên môn, có giá trị trong việc phát triển, gia tăng tri thức khoa học và giải quyết trọn vẹn vấn đề đặt ra của đề tài luận án.
– Luận án được trình bày tối đa 200 trang A4, không kể phụ lục, trong đó có ít nhất 50% số trang trình bày kết quả nghiên cứu và luận giải riêng của nghiên cứu sinh theo cấu trúc: phần mở đầu, tổng quan về vấn đề nghiên cứu, cơ sở, giả thuyết, nội dung, kết quả nghiên cứu, kết luận và khuyến nghị, danh mục các công trình công bố của tác giả, danh mục tài liệu tham khảo, phụ lục (nếu có). Bản tóm tắt luận án phản ánh trung thực kết cấu, bố cục và nội dung của luận án, phải ghi toàn văn kết luận của luận án.
Bản thông tin luận án khoảng từ 3 đến 5 trang (300 đến 500 chữ) bằng tiếng Việt và tiếng Anh trình bày những nội dung mới và những kết quả, đóng góp quan trọng nhất của tác giả luận án.
– Tuân thủ các quy định về bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ được quy định tại Luật sở hữu trí tuệ: Kết quả nghiên cứu trong luận án phải là kết quả lao động của chính nghiên cứu sinh thu được chủ yếu trong thời gian đào tạo.
Nếu sử dụng kết quả, tài liệu của người khác thì phải được tác giả đồng ý và trích dẫn tường minh.
Nếu luận án là công trình khoa học hoặc một phần công trình khoa học của một tập thể trong đó nghiên cứu sinh đóng góp phần chính thì phải xuất trình các văn bản thể hiện sự nhất trí của các thành viên trong tập thể đó đồng ý cho nghiên cứu sinh sử dụng kết quả chung của tập thể để viết luận án.
Chuẩn đầu ra về kiến thức chuyên môn – KT1: Tổng hợp các kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính như trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, kỹ thuật máy tính, hệ thống nhúng, Internet vạn vật (IoT), chip bán dẫn phục vụ cho nội dung nghiên cứu của luận án.
– KT2: Phân tích và luận giải các kiến thức chuyên sâu, liên ngành trong lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính nhằm nâng cao năng lực khoa học cho nghiên cứu sinh.
– KT3: Đề xuất các nhiệm vụ nghiên cứu về lý thuyết cũng như gắn lý thuyết với thực tiễn sử dụng những kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính.
– KT4: Kiến tạo những tri thức mới trong lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính.
Chuẩn đầu ra về năng lực nghiên cứu Nghiên cứu sinh công bố kết quả nghiên cứu của luận án trên tạp chí khoa học chuyên ngành với vai trò tác giả chính (tác giả tên đầu/tác giả liên hệ) có tổng điểm đạt từ 2,0 trở lên tính theo điểm tối đa do Hội đồng Giáo sư nhà nước quy định cho mỗi loại công trình (là tác giả chính, không chia điểm khi có đồng tác giả). Các công bố quốc tế phải được viết bằng tiếng nước ngoài, các bài báo đăng trên các tạp chí khoa học chuyên ngành trong nước phải thuộc danh mục được Hội đồng Giáo sư nhà nước quy định khung điểm đánh giá tối thiểu 0,75 điểm và phải đáp ứng một trong các tiêu chí sau: – Có tối thiểu 01 bài đăng trên tạp chí khoa học thuộc danh mục Web of Science hoặc Scopus.
– Có 01 bằng phát minh sáng chế/giải pháp hữu ích đã được cấp và tối thiểu 01 bài báo/báo cáo quốc tế thuộc một trong các ấn phẩm sau: (i) chương sách tham khảo do các nhà xuất bản quốc tế có uy tín phát hành;
hoặc (ii) sách chuyên khảo do các nhà xuất bản quốc tế có uy tín phát hành;
hoặc (iii) báo cáo trong kỷ yếu hội thảo quốc tế có phản biện, có mã số ISBN; hoặc (iv) bài báo đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành có uy tín của nước ngoài có phản biện, có mã số ISSN. – Có tối thiểu 02 bài báo/báo cáo quốc tế thuộc một trong các ấn phẩm sau: (i) chương sách tham khảo do các nhà xuất bản quốc tế có uy tín phát hành;
hoặc (ii) sách chuyên khảo do các nhà xuất bản quốc tế có uy tín quốc tế phát hành;
hoặc (iii) báo cáo trong kỷ yếu hội thảo quốc tế có phản biện, có mã số ISBN; hoặc (iv) bài báo đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành có uy tín của nước ngoài có phản biện, có mã số ISSN. Chuẩn đầu ra về Kỹ năng – KN1: Thành thạo kỹ năng phát hiện, phân tích, tổng hợp các vấn đề trong lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính.
– KN2: Sáng tạo các giải pháp để giải quyết các vấn đề thực tiễn trong lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật máy tính.
– KN3: Phát triển Kỹ năng viết và trình bày các vấn đề khoa học tại các hội nghị, hội thảo chuyên ngành.
– KN4: Xây dựng khả năng làm việc nhóm và điều phối hoạt động của nhóm nghiên cứu.
– KN5: Sử dụng thành thạo tiếng Anh trong nghiên cứu và trao đổi học thuật: Viết được bài báo khoa học bằng tiếng Anh và trao đổi các vấn đề nghiên cứu bằng tiếng Anh tại các hội nghị chuyên ngành.
Chuẩn đầu ra về mức độ tự chủ và trách nhiệm – TC1: Vận dụng sáng tạo kiến thức trong những tình huống phức tạp một cách độc lập.
– TC2: Phân tích các quyết định mang tính chuyên gia.
Về phẩm chất đạo đức – PC1: Trung thực, trách nhiệm, đáng tin cậy trong nghiên cứu khoa học và trong công việc.
– PC2: Chủ động, tích cực trong việc tìm hiểu và khám phá tri thức mới.
– PC3: Áp dụng ý thức tổ chức kỷ luật và đạo đức nghề nghiệp, tuân thủ các nguyên tắc an toàn nghề nghiệp.
Vị trí việc làm mà người học có thể đảm nhiệm sau khi tốt nghiệp – Làm giảng viên/giáo viên tại các cơ sở giáo dục, nghiên cứu viên tại các viện nghiên cứu.
– Làm nghiên cứu, chỉ đạo các nhóm nghiên cứu tại các trung tâm nghiên cứu, chuyên gia công nghệ tại các công ty, doanh nghiệp công nghệ trong và ngoài nước.
– Làm cán bộ tại các đơn vị chuyên trách về công nghệ thông tin và truyền thông tại các cơ quan hành chính nhà nước như bộ, ban, sở, ngành... – Làm nghiên cứu sau tiến sĩ tại các đơn vị nghiên cứu trong và ngoài nước.
Khả năng học tập, nâng cao trình độ sau khi tốt nghiệp – Tiếp tục các hướng nghiên cứu chuyên sâu cũng như phát triển các hướng nghiên cứu liên ngành.
– Thực tập sinh sau tiến sĩ tại các cơ sở giáo dục/nghiên cứu trong và ngoài nước.
PHẦN III: NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO 1. Tóm tắt yêu cầu chương trình đào tạo Tổng số tín chỉ phải tích lũy: 98 tín chỉ , trong đó: Phần 1: Các học phần trong chương trình đào tạo: 10 tín chỉ + Bắt buộc: 4 tín chỉ + Tự chọn: 6/12 tín chỉ Phần 2: Chuyên đề NCS, tiểu luận tổng quan và nghiên cứu khoa học: 8 tín chỉ + Chuyên đề NCS: 6 tín chỉ + Tiểu luận tổng quan: 2 tín chỉ + Nghiên cứu khoa học (là yêu cầu bắt buộc với NCS nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo) Phần 3: Tham gia sinh hoạt chuyên môn, công tác trợ giảng và hỗ trợ đào tạo (là yêu cầu bắt buộc với NCS nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo) Phần 4: Luận án tiến sĩ: 80 tín chỉ 2. Khung chương trình đào tạo Đối với NCS có bằng thạc sĩ STT Mã số học phần Tên học phần (tiếng Việt và tiếng Anh) Số tín chỉ Số giờ học tập Mã học phần tiên quyết Lý thuyết Thực hành Tự học Phần 1. Các học phần tiến sĩ 10 I.1 Bắt buộc 4 1 ITI910 Các chủ đề hiện đại về khoa học máy tính Emerging topics in CS 2 20 20 60 2 ITI911 Các chủ đề hiện đại về kỹ thuật máy tính Emerging topics in CE 2 20 20 60 I.2 Tự chọn 6 3 ITI912 Các chủ đề hiện đại về dữ liệu lớn Emering topics in big data 2 20 20 60 4 ITI913 Các chủ đề hiện đại về tính toán tối ưu Emerging topics in computational optimizations 2 20 20 60 5 ITI914 Các chủ đề hiện đại về hệ thống nhúng Emerging topics in embedded systems 2 20 20 60 6 ITI915 Các chủ đề hiện đại về an toàn hệ thống thông tin Emerging topics in information systems security 2 20 20 60 7 ITI916 Các chủ đề hiện đại về IoT và ứng dụng Emerging topics in IoT and applications 2 20 20 60 8 ITI917 Phương pháp nghiên cứu khoa học Scientific Research methodology 2 20 20 60 Phần 2. Chuyên đề tiến sĩ, tiểu luận tổng quan và nghiên cứu khoa học 8 I.1. Các chuyên đề tiến sĩ 6 9 ITI923 Chuyên đề 1 Sub-theme 1 2 0 0 100 10 ITI924 Chuyên đề 2 Sub-theme 2 2 0 0 100 11 ITI925 Chuyên đề 3 Sub-theme 3 2 0 0 100 II.2. Tiểu luận tổng quan 2 12 ITI931 Tiểu luận tổng quan Research perspective report 2 0 0 100 II. 3 Nghiên cứu khoa học 0 – Nghiên cứu khoa học là yêu cầu bắt buộc nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo.
– NCS xây dựng kế hoạch nghiên cứu, tổ chức triển khai và công bố các công trình nghiên cứu liên quan đến luận án trên các tạp chí chuyên ngành dưới sự hướng dẫn của giáo viên hướng dẫn.
Phần 3. Tham gia sinh hoạt chuyên môn, trợ giảng và hỗ trợ đào tạo – Nội dung này là yêu cầu bắt buộc nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo.
NCS tham gia sinh hoạt chuyên môn tại đơn vị đào tạo, tham gia giảng dạy cũng như các công việc hỗ trợ đào tạo khác.
Phần 4. Luận án tiến sĩ 13 Luận án tiến sĩ 80 Tổng cộng 98 Thông tin chi tiết xem tại đây.
Bài viết cùng chủ đề: 10 Sự kiện và Thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2024 Season's Greetings from VNU Information Technology Institute Phê duyệt Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin đến năm 2030 Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS Lê Ngọc Thắng Chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin Giao lưu sinh viên Việt Nam – Nhật Bản – Hàn Quốc trong lĩnh vực Công nghệ bán dẫn Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / All posts / Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS Lê Minh Tuấn Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng.
Họ và tên nghiên cứu sinh: LÊ MINH TUẤN Giới tính: Nam Ngày sinh: 01/04/1975 Nơi sinh: Phú Thọ Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Số 91/QĐ-VCNTT ngày 03/12/2018 của Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn thời gian học tập theo quyết định số 90a ngày 26 tháng 11 năm 2021 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội Cán bộ hướng dẫn khoa học: – Hướng dẫn chính: PGS. TS Lê Hoàng Sơn, Viện CNTT – ĐHQGHN – Hướng dẫn phụ: TS. Vũ Như Lân, Trường Đại học Dân lập Thăng Long Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS Lê Minh Tuấn Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS Lê Minh Tuấn Khai trương Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo / Chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TRÌNH ĐỘ TIẾN SĨ Ban hành theo Quyết định số: 108/QĐ-CNTT ngày 19 tháng 10 năm 2023 của Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN) CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 9480205.01QTD PHẦN I: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO 1. Một số thông tin về chương trình đào tạo Tên chuyên ngành đào tạo: + Tiếng Việt: Quản lý hệ thống thông tin + Tiếng Anh: Management of Information Systems Mã số chuyên ngành đào tạo: 01QTD Ngôn ngữ giảng dạy: Tiếng Việt Trình độ đào tạo: Tiến sĩ Thời gian đào tạo: 03 năm Tên văn bằng tốt nghiệp + Tiếng Việt: Tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin + Tiếng Anh: Doctor of Philosophy in Management of Information Systems 2. Mục tiêu của chương trình đào tạo 2.1. Mục tiêu chung Mục tiêu của chương trình đào tạo nhằm cung cấp và hướng dẫn cho nghiên cứu sinh có kiến thức thực tế và lý thuyết tiên tiến, chuyên sâu ở vị trí hàng đầu của chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin;
có kỹ năng tổng hợp, phân tích thông tin, phát hiện và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo;
có kỹ năng tư duy, nghiên cứu độc lập, độc đáo, sáng tạo tri thức mới;
có kỹ năng truyền bá, phổ biến tri thức, thiết lập mạng lưới hợp tác quốc gia và quốc tế trong quản lý, điều hành hoạt động chuyên môn;
thể hiện năng lực sáng tạo, có khả năng tự định hướng và dẫn dắt chuyên môn, khả năng đưa ra các kết luận, khuyến cáo khoa học mang tính chuyên gia.
2.2. Mục tiêu cụ thể – Về kiến thức: Phát triển các kiến thức về hệ thống thông tin, kiến trúc hệ thống thông tin, cách tổ chức hệ thống thông tin;
Phát triển các kiến thức hiện đại về khoa học máy tính, bổ sung và nâng cao các kiến thức về logic, học máy và biểu diễn hình thức;
Phát triển các kiến thức về an toàn hệ thống, các phương pháp, các phương tiện đánh giá độ tin cậy, nâng cao độ tin cậy, đảm bảo an toàn an ninh thông tin;
Phát triển các kiến thức hiện đại về các phương pháp đảm bảo an toàn an ninh hệ thống thông tin, bảo mật thông tin.
– Về kỹ năng: Nâng cao kỹ năng lý luận và giải thích, viết bài báo khoa học, tự học, tự nghiên cứu.
– Về năng lực: Hiểu biết sâu rộng các vấn đề về hệ thống thông tin, về an toàn hệ thống, có năng lực cao trong nghiên cứu và hướng dẫn nghiên cứu các vấn đề lý thuyết và ứng dụng của công nghệ thông tin trong các lĩnh vực chuyên môn.
Có thể đề xuất các đề tài, tổ chức các nhóm nghiên cứu, triển khai các dự án lớn sử dụng hệ thống thông tin trong việc xử lý các bài toán đảm bảo an toàn an ninh thông tin.
– Về nghiên cứu: Tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin có khả năng thực hiện việc nghiên cứu theo các hướng sau: kiến trúc hệ thống thông tin, các hệ cơ sở dữ liệu lớn, hệ chuyên gia phân tích cho mục đích cảnh bảo, dự báo;
các phương pháp, phương tiện đảm bảo an toàn an ninh thông tin.
3. Thông tin tuyển sinh 3.1 Hình thức tuyển sinh – Xét tuyển thông qua đánh giá hồ sơ chuyên môn theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội.
3.2. Đối tượng dự tuyển 3.2.1. Yêu cầu về văn bằng và ngành học – Có bằng thạc sĩ ngành/chuyên ngành phù hợp với chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin hoặc tốt nghiệp trình độ tương đương bậc 7 theo Khung trình độ quốc gia Việt Nam ở một số ngành đào tạo chuyên sâu đặc thù phù hợp với ngành/chuyên ngành đào tạo tiến sĩ.
3.2.2. Yêu cầu về kinh nghiệm và năng lực nghiên cứu – Có kinh nghiệm nghiên cứu thể hiện qua luận văn thạc sĩ của CTĐT định hướng nghiên cứu và các công trình công bố theo quy định đơn vị đào tạo (nếu có). Riêng các thí sinh có bằng thạc sĩ định hướng ứng dụng hoặc có bằng thạc sĩ ngành/chuyên ngành phù hợp nhưng phải học bổ sung kiến thức hoặc dự tuyển từ cử nhân thì phải là tác giả hoặc đồng tác giả tối thiểu 01 bài báo thuộc tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc 01 báo cáo khoa học đăng tại kỷ yếu của các hội nghị, hội thảo khoa học quốc gia hoặc quốc tế có phản biện, có mã số xuất bản ISBN liên quan đến lĩnh vực hoặc đề tài nghiên cứu, được hội đồng chức danh giáo sư của ngành/liên ngành công nhận.
– Có đề cương nghiên cứu phù hợp.
– Có thư giới thiệu của ít nhất một nhà khoa học có chức danh giáo sư, phó giáo sư, tiến sĩ khoa học, tiến sĩ phù hợp.
3.2.3. Yêu cầu về kinh nghiệm và năng lực nghiên cứu – Có văn bằng chứng chỉ phù hợp với chuẩn đầu vào về ngoại ngữ của chương trình đào tạo theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội.
3.3. Danh mục các ngành/chuyên ngành phù hợp 3.3.1. Ngành/chuyên ngành phù hợp không phải bổ sung kiến thức Lĩnh vực máy tính và công nghệ thông tin (mã: 848): – Nhóm ngành Máy tính (mã: 84801): Khoa học máy tính (8480101); Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu (8480102); Kỹ thuật phần mềm (8480103); Hệ thống thông tin (8480104); – Nhóm ngành Công nghệ thông tin (mã: 84802): Công nghệ thông tin (8480201); An toàn thông tin (8480202); Quản lý công nghệ thông tin (8480204); Quản lý hệ thống thông tin (8480205). 3.3.2. Ngành/chuyên ngành phù hợp phải bổ sung kiến thức Lĩnh vực Toán và thống kê (mã: 846): – Nhóm ngành toán học (mã: 84601): Cơ sở toán học cho tin học (8460110); Toán tin (mã: 8460117). Lĩnh vực Kinh doanh và Quản lý – Nhóm ngành quản trị – quản lý (mã: 83404): Hệ thống thông tin quản lý (8340405). 3.3.3. Danh mục các học phần bổ sung kiến thức Các đối tượng thuộc nhóm phải bổ sung kiến thức bắt buộc phải hoàn thành các học phần sau đây (nếu chưa có điểm trong bảng điểm của chương trình đào tạo thạc sĩ): STT Mã học phần Tên học phần Số tín chỉ 1 ITI6004 Quản lý hệ thống thông tin Information systems management 3 2 ITI6003 Cơ sở dữ liệu nâng cao Advanced database systems 3 3 ITI6009 An ninh và an toàn hệ thống thông tin Information systems security and safety 3 Các đối tượng thuộc nhóm phải bổ sung kiến thức chọn 2/4 học phần dưới đây (6 tín chỉ). Việc học bổ sung kiến thức phải hoàn thành trước khi dự tuyển.
STT Mã học phần Tên học phần Số tín chỉ 1 ITI6007 Kiến trúc hệ thống thông tin doanh nghiệp Enterprise information architecture 3 2 ITI6005 Phân tích thiết kế hướng đối tượng Object-oriented analysis and design 3 3 ITI6010 Thương mại điện tử E-commerce 3 4 ITI6008 Hệ thống thông tin địa lý Geographical information systems 3 Các trường hợp thí sinh có bằng thạc sĩ không thuộc các ngành và nhóm ngành kể trên (bằng do đơn vị đào tạo nước ngoài cấp, ngành thạc sĩ thí điểm, ngành/chuyên ngành mới) nhưng có nội dung chương trình học thạc sĩ có liên quan đến chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin sẽ do Hội đồng tuyển sinh xem xét và quyết định.
3.4. Dự kiến quy mô tuyển sinh: 5 NCS/năm PHẦN II: CHUẨN ĐẦU RA CỦA CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO 1. Yêu cầu về chất lượng luận án – Luận án là kết quả nghiên cứu khoa học của nghiên cứu sinh chứa đựng những đóng góp mới về lý luận và thực tiễn ở lĩnh vực chuyên môn, có giá trị trong việc phát triển, gia tăng tri thức khoa học và giải quyết trọn vẹn vấn đề đặt ra của đề tài luận án.
– Luận án được trình bày tối đa 200 trang A4, không kể phụ lục, trong đó có ít nhất 50% số trang trình bày kết quả nghiên cứu và luận giải riêng của nghiên cứu sinh theo cấu trúc: phần mở đầu, tổng quan về vấn đề nghiên cứu, cơ sở, giả thuyết, nội dung, kết quả nghiên cứu, kết luận và khuyến nghị, danh mục các công trình công bố của tác giả, danh mục tài liệu tham khảo, phụ lục (nếu có). Bản tóm tắt luận án phản ánh trung thực kết cấu, bố cục và nội dung của luận án, phải ghi toàn văn kết luận của luận án.
Bản thông tin luận án khoảng từ 3 đến 5 trang (300 đến 500 chữ) bằng tiếng Việt và tiếng Anh trình bày những nội dung mới và những kết quả, đóng góp quan trọng nhất của tác giả luận án.
– Tuân thủ các quy định về bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ được quy định tại Luật sở hữu trí tuệ: Kết quả nghiên cứu trong luận án phải là kết quả lao động của chính nghiên cứu sinh thu được chủ yếu trong thời gian đào tạo.
Nếu sử dụng kết quả, tài liệu của người khác thì phải được tác giả đồng ý và trích dẫn tường minh.
Nếu luận án là công trình khoa học hoặc một phần công trình khoa học của một tập thể trong đó nghiên cứu sinh đóng góp phần chính thì phải xuất trình các văn bản thể hiện sự nhất trí của các thành viên trong tập thể đó đồng ý cho nghiên cứu sinh sử dụng kết quả chung của tập thể để viết luận án.
2. Chuẩn đầu ra về kiến thức chuyên môn – KT1: Tổng hợp các kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực Hệ thống thông tin như: Hệ thống thông tin, cách đánh giá độ tin cậy của hệ thống thông tin, các phương pháp đánh giá và đảm bảo an toàn an ninh thông tin, các phương pháp tối ưu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý tiếng nói.
– KT2: Phát triển các kiến thức về việc tổ chức hệ thống thông tin;
đảm bảo an toàn an ninh thông tin;
kiến tạo những tri thức mới.
– KT3: Phân tích và luận giải các kiến thức chuyên sâu, liên ngành trong ngành Quản lý hệ thống thông tin và nhóm ngành Công nghệ thông tin thuộc lĩnh vực Máy tính và công nghệ thông tin nhằm nâng cao năng lực khoa học cho NCS. – KT4: đề xuất các nhiệm vụ nghiên cứu về lý thuyết cũng như gắn lý thuyết với thực tiễn sử dụng những kiến thức chuyên sâu về ngành Quản lý hệ thống thông tin.
3. Chuẩn đầu ra về năng lực nghiên cứu Nghiên cứu sinh công bố kết quả nghiên cứu của luận án trên tạp chí khoa học chuyên ngành với vai trò tác giả chính (tác giả tên đầu/tác giả liên hệ) có tổng điểm đạt từ 2,0 trở lên tính theo điểm tối đa do Hội đồng Giáo sư nhà nước quy định cho mỗi loại công trình (là tác giả chính, không chia điểm khi có đồng tác giả). Các công bố quốc tế phải được viết bằng tiếng nước ngoài, các bài báo đăng trên các tạp chí khoa học chuyên ngành trong nước phải thuộc danh mục được Hội đồng Giáo sư nhà nước quy định khung điểm đánh giá tối thiểu 0,75 điểm và phải đáp ứng một trong các tiêu chí sau: – Có tối thiểu 01 bài đăng trên tạp chí khoa học thuộc danh mục Web of Science hoặc Scopus.
– Có 01 bằng phát minh sáng chế/giải pháp hữu ích đã được cấp và tối thiểu 01 bài báo/báo cáo quốc tế thuộc một trong các ấn phẩm sau: (i) chương sách tham khảo do các nhà xuất bản quốc tế có uy tín phát hành;
hoặc (ii) sách chuyên khảo do các nhà xuất bản có uy tín quốc tế phát hành;
hoặc (iii) báo cáo trong kỷ yếu hội thảo quốc tế có phản biện, có mã số ISBN; hoặc (iv) bài báo đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành có uy tín của nước ngoài có phản biện, có mã số ISSN. – Có tối thiểu 02 bài báo/báo cáo quốc tế thuộc một trong các ấn phẩm sau: (i) chương sách tham khảo do các nhà xuất bản quốc tế có uy tín phát hành;
hoặc (ii) sách chuyên khảo do các nhà xuất bản có uy tín quốc tế phát hành;
hoặc (iii) báo cáo trong kỷ yếu hội thảo quốc tế có phản biện, có mã số ISBN; hoặc (iv) bài báo đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành có uy tín của nước ngoài có phản biện, có mã số ISSN. 4. Chuẩn đầu ra về kỹ năng – KN1: Thành thạo kỹ năng phát hiện, phân tích và tổng hợp các vấn đề trong quy trình thiết kế và quản lý hệ thống thông tin;
phân đoạn quy trình thiết kế và phương pháp tiếp cận.
– KN2: Sáng tạo các giải pháp để giải quyết các vấn đề thực tiễn trong ngành Quản lý hệ thống thông tin.
– KN3: Phát triển kỹ năng viết và trình bày các vấn đề khoa học tại các hội nghị, hội thảo chuyên ngành.
– KN4: Xây dựng khả năng làm việc nhóm;
điều phối hoạt động của nhóm nghiên cứu và kỹ năng lãnh đạo.
– KN5: Sử dụng thành thạo tiếng Anh trong nghiên cứu và trao đổi học thuật: viết được bài báo khoa học bằng tiếng Anh và trao đổi các vấn đề nghiên cứu bằng tiếng Anh tại các hội nghị chuyên ngành.
5. Chuẩn đầu ra về mức độ tự chủ và tự chịu trách nhiệm – TC1: Vận dụng sáng tạo kiến thức trong những tình huống phức tạp một cách độc lập.
– TC2: Phân tích các quyết định mang tính chuyên gia.
– TC3: Đưa ra những sáng kiến phù hợp với sự đổi thay của công nghệ trong xu thế mới.
6. Về phẩm chất đạo đức – PC1: Khiêm tốn, trung thực, nhiệt tình trong công việc;
chủ động và tích cực trong việc tìm hiểu và khám phá tri thức mới.
– PC2: Trung thành với tổ chức, có trách nhiệm trong công việc, trung thực trong khoa học.
– PC3: Áp dụng ý thức tổ chức kỷ luật và đạo đức nghề nghiệp, tuân thủ các nguyên tắc an toàn nghề nghiệp, tuân thủ pháp luật.
7. Vị trí việc làm mà người học có thể đảm nhiệm sau khi tốt nghiệp – Giảng viên trong lĩnh vực ngành Hệ thống thông tin, Máy tính và Công nghệ Thông tin.
– Nghiên cứu viên trong các viện nghiên cứu/công ty trong lĩnh vực công nghệ thông tin.
– Chuyên gia nghiên cứu, phát triển các hệ thống thông tin gắn liến với các chức danh giám đốc an ninh thông tin, đảm bảo các hệ thống dự báo dựa trên tính toán, xử lý tín hiệu, dữ liệu có yếu tố thời gian.
– Có khả năng làm việc với tư cách chuyên gia cao cấp trong các tập đoàn lớn về công nghệ thông tin trong nước và khu vực.
– Đáp ứng các yêu cầu của thực tế tại các cơ sở nghiên cứu, giảng dạy, sản xuất, dịch vụ khoa học kỹ thuật hoạt động trong lĩnh vực công nghệ thông tin.
Khả năng học tập, nâng cao trình độ sau tốt nghiệp – Tiếp tục các hướng nghiên cứu chuyên sâu.
– Thực tập sinh sau tiến sĩ tại các cơ sở giáo dục/nghiên cứu trong và ngoài nước.
PHẦN III: NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO 1. Tóm tắt yêu cầu chương trình đào tạo Tổng số tín lũy chỉ phải tích lũy: 96 tín chỉ, trong đó: Phần 1: Các học phần trong chương trình đào tạo: 8 tín chỉ Bắt buộc: 4 tín chỉ Tự chọn: 4/12 tín chỉ Phần 2: Chuyên đề NCS, tiểu luận tổng quan và nghiên cứu khoa học: 8 tín chỉ Chuyên đề NCS: 6 tín chỉ Tiểu luận tổng quan: 2 tín chỉ Nghiên cứu khoa học (là yêu cầu bắt buộc với NCS nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo) Phần 3: Tham gia sinh hoạt chuyên môn, công tác trợ giảng và hỗ trợ đào tạo (là yêu cầu bắt buộc với NCS nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo) Phần 4: Luận án tiến sĩ: 80 tín chỉ 2. Khung chương trình đào tạo Đối với NCS có bằng thạc sĩ STT Mã số học phần Tên học phần (tiếng Việt và tiếng Anh) Số tín chỉ Số giờ học tập Mã số các học phần tiên quyết Lý thuyết Thực hành Tự học Phần 1. Các học phần tiến sĩ 8 I.1 Bắt buộc 4 1 ITI901 Các chủ đề hiện đại về quản lý hệ thống thông tin Emerging topics in Information Systems Management 2 20 20 60 2 ITI917 Phương pháp nghiên cứu khoa học Scientific Research Methodology 2 20 20 60 I.2 Tự chọn 4/12 3 ITI915 Các chủ đề hiện đại về an toàn hệ thống thông tin Emerging topics in information security 2 20 20 60 4 ITI902 Các chủ đề hiện đại về về hệ thống thông tin phân tán và song song Emerging topics in Parallel and Distributed System Architecture 2 20 20 60 5 ITI913 Các chủ đề hiện đại về tính toán tối ưu Emerging topics in computational optimizations 2 20 20 60 6 ITI903 Các chủ đề hiện đại về mô phỏng và mô hình hóa Emerging topics in simulation and modeling 2 20 20 60 7 ITI904 Chiến lược phát triển công nghệ thông tin ICT Strategy 2 20 20 60 8 ITI912 Các chủ đề hiện đại về dữ liệu lớn Emerging topics in big data 2 20 20 60 Phần 2. Chuyên đề tiến sĩ, tiểu luận tổng quan và nghiên cứu khoa học 8 II.1. Chuyên đề tiến sĩ 6 9 ITI923 Chuyên đề 1 Sub-theme 1 2 0 0 100 10 ITI924 Chuyên đề 2 Sub-theme 2 2 0 0 100 11 ITI925 Chuyên đề 3 Sub-theme 3 2 0 0 100 II.2. Tiểu luận tổng quan 2 12 ITI931 Tiểu luận tổng quan Research perspective report 2 0 0 100 II.3. Nghiên cứu khoa học 0 – Nghiên cứu khoa học là yêu cầu bắt buộc nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo.
– NCS xây dựng kế hoạch nghiên cứu, tổ chức triển khai và công bố các công trình nghiên cứu liên quan đến luận án trên các tạp chí chuyên ngành dưới sự hướng dẫn của giáo viên hướng dẫn.
Phần 3. Tham gia sinh hoạt chuyên môn, trợ giảng và hỗ trợ đào tạo – Nội dung này là yêu cầu bắt buộc nhưng không tính số tín chỉ trong chương trình đào tạo.
NCS tham gia sinh hoạt chuyên môn tại đơn vị đào tạo, tham gia giảng dạy cũng như các công việc hỗ trợ đào tạo khác.
Phần 4. Luận án tiến sĩ 13 Luận án tiến sĩ 80 Tổng cộng 96 Thông tin chi tiết xem tại đây.
Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS. Phạm Hải Sơn Chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / THÔNG BÁO TUYỂN SINH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ ĐỢT 1 NĂM 2024 1. CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ Chuyên ngành tuyển sinh Quản lý hệ thống thông tin Khoa học và Kỹ thuật máy tính Hình thức tuyển sinh: xét tuyển Điều kiện dự tuyển Người dự tuyển đào tạo trình độ tiến sĩ phải đáp ứng các điều kiện sau: Lí lịch bản thân rõ ràng, không trong thời gian thi hành án hình sự, kỉ luật từ mức cảnh cáo trở lên.
Có đủ sức khoẻ để học tập.
Đã tốt nghiệp thạc sĩ ngành phù hợp, hoặc tốt nghiệp trình độ tương đương bậc 7 theo Khung trình độ quốc gia Việt Nam ở một số ngành đào tạo chuyên sâu đặc thù phù hợp với ngành đào tạo tiến sĩ.
Trường hợp thí sinh phải học bổ sung kiến thức thì cần phải hoàn thành trước khi đăng ký dự tuyển.
Văn bằng do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp phải thực hiện thủ tục công nhận theo quy định hiện hành.
Có kinh nghiệm nghiên cứu thể hiện qua luận văn thạc sĩ của CTĐT định hướng nghiên cứu, các công trình công bố.
Riêng các thí sinh có bằng thạc sĩ định hướng ứng dụng hoặc bằng thạc sĩ ngành/chuyên ngành phù hợp nhưng phải học bổ sung kiến thức thì phải là tác giả hoặc đồng tác giả của tối thiểu 01 công bố khoa học.
Công bố khoa học có thể là bài báo thuộc tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc báo cáo khoa học đăng tại kỷ yếu của các hội nghị, hội thảo khoa học quốc gia hoặc quốc tế có phản biện, có mã số xuất bản ISBN liên quan đến lĩnh vực hoặc đề tài nghiên cứu, được hội đồng chức danh giáo sư, phó giáo sư của ngành/liên ngành công nhận.
Có đề cương nghiên cứu, trong đó nêu rõ tên đề tài dự kiến, lĩnh vực nghiên cứu;
lí do lựa chọn lĩnh vực, đề tài nghiên cứu;
giản lược về tình hình nghiên cứu lĩnh vực đó trong và ngoài nước;
mục tiêu nghiên cứu;
một số nội dung nghiên cứu chủ yếu;
phương pháp nghiên cứu và dự kiến kết quả đạt được;
lí do lựa chọn đơn vị đào tạo;
kế hoạch thực hiện trong thời gian đào tạo;
những kinh nghiệm, kiến thức, sự hiểu biết cũng như những chuẩn bị của thí sinh cho việc thực hiện luận án tiến sĩ.
Trong đề cương có thể đề xuất cán bộ hướng dẫn.
Có thư giới thiệu của ít nhất 01 nhà khoa học có chức danh giáo sư, phó giáo sư hoặc học vị tiến sĩ khoa học, tiến sĩ đã tham gia hoạt động chuyên môn với người dự tuyển và am hiểu lĩnh vực chuyên môn mà người dự tuyển dự định nghiên cứu.
Thư giới thiệu phải có những nhận xét, đánh giá người dự tuyển về: Phẩm chất đạo đức, năng lực và thái độ nghiên cứu khoa học, trình độ chuyên môn của người dự tuyển;
Đối với nhà khoa học đáp ứng các tiêu chí của người hướng dẫn nghiên cứu sinh và đồng ý nhận làm cán bộ hướng dẫn luận án, cần bổ sung thêm nhận xét về tính cấp thiết, khả thi của đề tài, nội dung nghiên cứu;
và nói rõ khả năng huy động nghiên cứu sinh vào các đề tài, dự án nghiên cứu cũng như nguồn kinh phí có thể chi cho hoạt động nghiên cứu của nghiên cứu sinh (nếu có). Những nhận xét khác và mức độ ủng hộ, giới thiệu thí sinh làm nghiên cứu Có công văn cử đi dự tuyển của cơ quan quản lí trực tiếp theo quy định hiện hành về việc đào tạo và bồi dưỡng công chức, viên chức (nếu người dự tuyển là công chức, viên chức); Đạt đủ điều kiện về kinh nghiệm và thâm niên công tác theo yêu cầu cụ thể của từng chuyên ngành đào tạo.
Cam kết thực hiện các nghĩa vụ tài chính trong quá trình đào tạo theo quy định của đơn vị đào tạo.
Người dự tuyển là công dân Việt Nam phải đạt yêu cầu về năng lực ngoại ngữ phù hợp với yêu cầu về ngoại ngữ của chương trình đào tạo, được minh chứng bằng một trong những văn bằng, chứng chỉ sau: Bằng tốt nghiệp trình độ đại học trở lên do một cơ sở đào tạo nước ngoài, phân hiệu của cơ sở đào tạo nước ngoài ở Việt Nam hoặc cơ sở đào tạo của Việt Nam cấp cho người học toàn thời gian bằng tiếng nước ngoài;
Bằng tốt nghiệp trình độ đại học ngành ngôn ngữ nước ngoài hoặc ngành sư phạm ngôn ngữ nước ngoài do các cơ sở đào tạo của Việt Nam cấp;
Một trong các chứng chỉ ngoại ngữ tương đương trình độ Bậc 4 trở lên theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam trong thời hạn 2 năm kể từ ngày thi chứng chỉ đến ngày đăng ký dự tuyển, được quy định tại phụ lục 1 và phụ lục 2 (không chấp nhận chứng chỉ ngoại ngữ thi theo hình thức trực tuyến). Người dự tuyển là công dân nước ngoài nếu đăng ký theo học chương trình đào tạo tiến sĩ bằng tiếng Việt phải đạt trình độ tiếng Việt từ Bậc 4 trở lên theo Khung năng lực tiếng Việt dùng cho người nước ngoài hoặc đã tốt nghiệp đại học (hoặc trình độ tương đương) trở lên mà chương trình đào tạo được giảng dạy bằng tiếng Việt;
đáp ứng yêu cầu về ngoại ngữ thứ hai theo quy định của cơ sở đào tạo (nếu có) trừ trường hợp là người bản ngữ của ngôn ngữ được sử dụng trong chương trình đào tạo.
Các yêu cầu khác Thí sinh dự tuyển đáp ứng điều kiện tại Điều 4 Quy định xét cấp học bổng của ĐHQHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc ban hành theo QĐ số 3688/QĐ-ĐHQGHN ngày 19/11/2021 của Giám đốc ĐHQGHN có thể nộp hồ sơ đăng ký xét cấp học bổng dành cho nghiên cứu sinh có năng lực nghiên cứu xuất sắc (chi tiết tại Phụ lục 6 và Phụ lục 7). 2. CHỈ TIÊU TUYỂN SINH: 05 nghiên cứu sinh STT Chuyên ngành Số lượng 1. Quản lý hệ thống thông tin 05 2. Khoa học và Kỹ thuật máy tính 3. HỒ SƠ DỰ THI Hồ sơ dự thi bao gồm: Đơn đăng ký dự tuyển;
Sơ yếu lí lịch cá nhân;
Lí lịch khoa học;
Bản sao hợp lệ các văn bằng, chứng chỉ và minh chứng về chuyên môn, ngoại ngữ, kinh nghiệm nghiên cứu khoa học và thâm niên công tác theo quy định;
Giấy chứng nhận công nhận văn bằng trong trường hợp bằng do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp;
Đề cương nghiên cứu;
Thư giới thiệu của tối thiểu một nhà khoa học;
Các tài liệu liên quan khác theo yêu cầu của đơn vị đào tạo;
Công văn cử đi dự tuyển của cơ quan quản lí trực tiếp theo quy định hiện hành về việc đào tạo và bồi dưỡng công chức, viên chức (nếu người dự tuyển là công chức, viên chức); Xác nhận thâm niên công tác, quyết định tuyển dụng hoặc hợp đồng lao động.
Giấy khám sức khỏe do cơ sở y tế có thẩm quyền chứng nhận đủ sức khỏe để học tập được cấp không quá 06 tháng tính đến ngày nộp hồ sơ;
04 ảnh 3×4 (ghi tên, ngày tháng năm, nơi sinh sau ảnh). Thí sinh tải hồ sơ tại đây: 4. ĐĂNG KÝ DỰ THI, THỜI GIAN THI VÀ LỆ PHÍ Nhiệm vụ của thí sinh Bước 1: Thí sinh truy cập vào phần mềm tuyển sinh sau đại học của ĐHQGHN tại địa chỉ: và thực hiện đăng kí dự thi trực tuyến theo hướng dẫn.
Thí sinh đã đăng ký tài khoản trong những kỳ tuyển sinh trước và chưa nhập học tại bất kỳ đơn vị nào trong ĐHQGHN có thể sử dụng tài khoản đã có để đăng ký dự tuyển trong năm 2024. Thí sinh phải cam kết và chịu trách nhiệm về tính trung thực trong các thông tin khai báo.
Bước 2: Thí sinh nộp hồ sơ bản cứng trực tiếp tại Phòng 609 – Nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội hoặc chuyển qua đường bưu điện (nếu hồ sơ chuyển qua đường bưu điện sẽ tính theo dấu bưu điện) từ 8h00 ngày 11/3/2024 đến 17h00 ngày 24/4/2024 . Ghi chú: Thí sinh đăng kí xét cấp học bổng dành cho NCS có năng lực nghiên cứu xuất sắc, ngoài việc nộp hồ sơ dự tuyển phải khai báo thông tin và nộp hồ sơ đăng kí xét cấp học bổng tại địa chỉ: Thời gian đánh giá hồ sơ chuyên môn: Từ ngày 21/5/2024 đến 24/5/2024 Lệ phí Lệ phí đăng ký xét duyệt: 60.000đ/thí sinh/hồ sơ.
Lệ phí xét duyệt: 200.000đ/thí sinh/hồ sơ.
Phương thức nộp tiền: thí sinh có thể chuyển lệ phí tuyển sinh theo quy định vào tài khoản của Viện Công nghệ Thông tin hoặc nộp trực tiếp bằng tiền mặt tại Viện CNTT. Thông tin chuyển tiền qua tài khoản: Tên Tài khoản: Viện Công nghệ Thông tin – ĐHQGHN Số TK: 0066899899, ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài gòn – Hà Nội 5. THỜI GIAN CÔNG BỐ KÉT QUẢ THI, THỜI GIAN ĐÀO TẠO Thời gian công bố kết quả thi: Trước ngày 29/5/2024 Thời gian triệu tập thí sinh trúng tuyển: Trước ngày 22/6/2024. 6. THỜI GIAN ĐÀO TẠO: 3 năm 7. HỌC BỔNG DÀNH CHO NGHIÊN CỨU SINH: Học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội: Thí sinh đáp ứng đủ điều kiện tại Phụ lục 5, Phụ lục 6 có thể đăng ký xét cấp học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh có năng lực nghiên cứu xuất sắc, ngoài việc nộp hồ sơ dự tuyển phải khai báo thông tin và nộp hồ sơ xét cấp học bổng tại địa chỉ http: //hocbong.vnu.edu.vn.
Học bổng của Viện Công nghệ thông tin: Nghiên cứu sinh có kết quả học tập tốt, đáp ứng các tiêu chí của Viện CNTT sẽ được xem xét cấp học bổng lên tới 5 triệu đồng/tháng.
Học bổng đến từ các tổ chức doanh nghiệp khác: Học bổng VINIF () (hiện tại Viện CNTT đã có 2 NCS đạt học bổng VINIF), học bổng doanh nghiệp,... 8. THÔNG TIN LIÊN HỆ, TƯ VẤN TUYỂN SINH Mọi chi tiết xin liên hệ tại: Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo, Viện Công nghệ Thông tin Phòng 609 – E3, số 144 đường Xuân Thủy, quận Cầu Giấy, Hà Nội.
Điện thoại: (024)-37547347 hoặc số hotline: 0902202466. Email: Website: Trân trọng thông báo.
Phụ lục 1 – Bảng tham chiếu mức điểm tối thiểu một số chứng chỉ Ngoại ngữ tương đương Bậc 4 theo Khung năng lực Ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam Tiếng Anh Khung năng lực ngoại ngữ VN IELTS TOEFL Cambridge Exam Pearson English International Certificate (PEIC) APTIS ESOL Vietnamese Standardized Test of English Proficiency (*) Bậc 4 5.5 72 iBT B1 Preliminary: 160 B2 First: 160 C1 Advanced: 160 B1 Business Preliminary 160 B2 Business Vantage: 160 C1 Business Higher: 160 Level 3 B2 VSTEP.3-5 (6.0) Ghi chú: (*) chứng chỉ tiếng Anh VSTEP được cấp theo mẫu do Bộ Giáo dục và Đào tạo quy định tại Thông báo số 691/TB-QLCL ngày 08 tháng 5 năm 2020 (xem mẫu tại: ). Một số ngoại ngữ khác Khung năng lực ngoại ngữ VN tiếng Nga tiếng Pháp (*) tiếng Đức tiếng Trung tiếng Nhật tiếng Hàn Bậc 4 ТРКИ-2 TCF B2 Goethe-Zertifikat B2, TELC Deutsch B2, DSD II (Viết/nói: 8-11 điểm;
Nghe/đọc: 8-13 điểm), ÖSD -Zertifikat B2, TestDaF-TDN4 ECL B2 HSK Bậc 4 JLPT N2 (90) NAT-TEST 2Q (100) J-TEST (600) TOPIK II (Bậc 4) Ghi chú: (*) Bằng tiếng Pháp DELF và DALF được sử dụng trong tuyển sinh đào tạo thạc sĩ, tiến sĩ và không giới hạn thời hạn sử dụng.
Đối với một số chứng chỉ quốc tế không thông dụng khác, đơn vị đào tạo cần gửi đến Bộ Giáo dục và Đào tạo cho ý kiến về việc quy đổi tương đương.
Phụ lục 2 – Danh sách các cơ sở cấp chứng chỉ, chứng nhận ngoại ngữ được công nhận trong tuyển sinh sau đại học của ĐHQGHN Chứng chỉ tiếng Anh VSTEP ĐHQGHN công nhận tất cả các cơ sở cấp chứng chỉ tiếng Anh VSTEP được Bộ Giáo dục và Đào tạo công nhận.
Dưới đây là danh sách các cơ sở cấp chứng chỉ tiếng Anh VSTEP đã được Bộ Giáo dục và Đào tạo cấp phép (tính đến ngày 29/02/2024). STT Cơ sở cấp chứng chỉ, chứng nhận STT Cơ sở cấp chứng chỉ, chứng nhận 1. Trường ĐH Ngoại ngữ, ĐHQGHN 16. Trường Đại học Ngoại thương 2. Trường ĐH Hà Nội 17. Học viện Khoa học quân sự 3. Trường ĐH Ngoại ngữ, ĐH Huế 18. Học viện Cảnh sát nhân dân 4. Trường ĐH SP TP. Hồ Chí Minh 19. Trường Đại học Quy Nhơn 5. Trường ĐH Ngoại ngữ, ĐH Đà Nẵng 20. Trường Đại Học Tây Nguyên 6. Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 21. Trường Đại học Sài Gòn 7. Đại học Bách khoa Hà Nội 22. Trường Đại học Văn Lang 8. Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn – Đại học Quốc gia TP.HCM 23. Trường Đại học Trà Vinh 9. ĐH Thái Nguyên 24. Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM 10. Trường ĐH Cần Thơ 25. Trường Đại Học Công nghiệp TP.HCM 11. Trường Đại học Nam Cần Thơ 26. Trường ĐH Lạc Hồng 12. Trường ĐH Vinh 27. Trường Đại học Kinh tế Tài chính TP.HCM 13. Học viện An ninh nhân dân 28. Trường ĐH Công thương TP. HCM 14. Học viện Báo chí và Tuyên truyền 29. Trường ĐH Kinh tế quốc dân 15. Trường Đại học Thương mại 30. Trường ĐH Kinh tế TP. HCM Các chứng chỉ tiếng Anh quốc tế STT Cơ sở cấp chứng chỉ Các chứng chỉ được công nhận IELTS TOEFL Cambridge Exam Aptis ESOL 1. Educational Testing Service (ETS) √ 2. British Council (BC) √ √ 3. International Development Program (IDP) √ 4. Cambridge ESOL √ √ Một số chứng chỉ ngoại ngữ khác STT Cơ sở cấp chứng chỉ Một số ngoại ngữ khác tiếng Nga tiếng Pháp tiếng Đức tiếng Trung tiếng Nhật tiếng Hàn 1. Viện tiếng Nga Quốc gia A.X.Puskin;
Phân viện Puskin √ 2. Bộ Giáo dục Pháp √ 3. Viện Goethe, TELC, ZfA, ÖSD √ 4. Công ty TNHH Công nghệ Giáo dục Quốc tế khảo thí Hán ngữ, Bắc Kinh, Trung Quốc(*) √ 5. Japan Foundation (JLPT) Senmon Kyouiku Publishing Co.
,Ltd (NAT-TEST); Nihongo Kentei Kyokai (J – Test) √ 6. Viện Giáo dục Quốc tế quốc gia Hàn Quốc (NIIED) √ Ghi chú: (*) Cơ sở cấp chứng chỉ ngoại ngữ tiếng Trung có hiệu lực áp dụng từ ngày 16/01/2024 (trước thời điểm này là Tổ chức Hán Ban, Trung Quốc). Phụ lục 3 – Danh mục các ngành/chuyên ngành trình độ đại học/thạc sĩ được xét tuyển đối với từng chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ TT Chuyên ngành Danh mục các ngành phù hợp (không phải bổ sung kiến thức trước khi dự tuyển) Danh mục các ngành phù hợp phải bổ sung kiến thức trước khi dự tuyển 1. Quản lý hệ thống thông tin Nhóm ngành Máy tính (mã: 84801): Khoa học máy tính (8480101); Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu (8480102); Kỹ thuật phần mềm (8480103); Hệ thống thông tin (8480104); Nhóm ngành Công nghệ thông tin (mã: 84802): Công nghệ thông tin (8480201); An toàn thông tin (8480202); Quản lý công nghệ thông tin (8480204); Quản lý hệ thống thông tin (8480205). Nhóm ngành toán học (mã: 84601): Cơ sở toán học cho tin học (8460110); Toán tin (mã: 8460117). Nhóm ngành quản trị – quản lý (mã: 83404): Hệ thống thông tin quản lý (8340405) 2. Khoa học và Kỹ thuật máy tính Lĩnh vực máy tính và công nghệ thông tin (mã: 848): + Nhóm ngành Máy tính (mã: 84801): Khoa học máy tính (8480101); Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu (8480102); Kỹ thuật phần mềm (8480103); Hệ thống thông tin (8480104); Kỹ thuật máy tính (8480106); Trí tuệ nhân tạo (8480107) + Nhóm ngành Công nghệ thông tin (mã: 84802): Công nghệ thông tin (8480201); An toàn thông tin (8480202); Quản lý công nghệ thông tin (8480204); Quản lý hệ thống thông tin (8480205). Lĩnh vực Toán và thống kê (mã: 846): + Nhóm ngành toán học (mã: 84601): Khoa học tính toán (8460107); Khoa học dữ liệu (8460108); Cơ sở toán học cho tin học (8460110); Toán tin (mã: 8460117); Toán ứng dụng (8460102). Lĩnh vực Kỹ thuật (mã: 852): + Nhóm ngành Kỹ thuật điện, điện tử và viễn thông (mã 85202): Kỹ thuật điện tử (8520203); Kỹ thuật viễn thông (8520208); Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa (8520216); Kỹ thuật mật mã (8520209); Kỹ thuật y sinh (8520212). Lĩnh vực Kỹ thuật (mã: 852): + Nhóm ngành cơ khí và cơ kỹ thuật (mã: 85201): Kỹ thuật cơ điện tử (8520114); Kỹ thuật hàng không (8520120); Kỹ thuật không gian (8520121). Phụ lục 4 – Danh mục các hướng nghiên cứu, lĩnh vực nghiên cứu, đề tài nghiên cứu kèm theo danh sách người hướng dẫn đáp ứng đủ điều kiện hướng dẫn nghiên cứu sinh Thông tin chung về giảng viên Hướng nghiên cứu, lĩnh vực nghiên cứu, đề tài nghiên cứu Thông tin liên lạc TT Họ và tên Ngành đào tạo Khoa Công nghệ Thông tin 1. GS.TS. Trần Xuân Tú Điện tử và Kỹ thuật máy tính – An toàn thông tin cho thiết bị IoT – Kiến trúc truyền thông trong mạng nơ-ron tích chập – Mạng truyền thông trên chip – Thiết kế vi mạch bán dẫn – Thiết kế công suất thấp – AI chip 2. GS.TSKH. Đinh Dũng Toán học – Nghiên cứu về các thuật toán trong xử lý tín hiệu – Nghiên cứu về dấu và phát hiện thông tin 3. GS.TS. Vũ Đức Thi Tin học – Cơ sở dữ liệu đa phương tiện – Cơ sở dữ liệu phân tán – Kho dữ liệu (datawarehouse) – Tích hợp CSDL – Khai phá dữ liệu (data mining) – Hệ thống thông tin địa lý (GIS) – Xử lý dữ liệu lớn 4. PGS.TS. Lê Hoàng Sơn Đảm bảo Toán cho máy tính và Hệ thống tính toán – Trí tuệ nhân tạo – Khai phá dữ liệu (data mining) – Tính toán mềm (soft computing) – Nhận dạng và tính toán mờ (Fuzzy Partent recognition and computing) 5. TS. Lê Quang Minh Máy tính và Hệ thống tính toán – Ứng dụng các thuật toán học máy trong bài toán phát hiện xâm nhập, tấn công mạng – An toàn hệ thống thông tin, An toàn mạng máy tính – Khung an toàn thông tin cho các doanh nghiệp theo tiếp cận ISO, NIST – Các thuật toán mật mã lượng tử, mật mã hậu lượng tử 6. TS. Bùi Duy Hiếu Điện tử Nano và công nghệ Nano – Thiết kế phần cứng bảo mật – Thiết kế công suất thấp – AI chip 7. TS. Dương Quang Khánh Kỹ thuật robot và điều khiển – Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong điều khiển giảm dao động cho các hệ thống cơ điện tử – Hệ thống nhúng và IoT – Các phương pháp thiết kế quỹ đạo chuyển động – Tự động hóa dây chuyền sản xuất công nghiệp Phụ lục 5 – Quy định xét cấp học bổng của ĐHQGHN cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh có năng lực nghiên cứu xuất sắc Đối tượng và điều kiện đăng ký xét cấp học bổng nghiên cứu sinh Đối tượng đăng ký Ứng viên đăng ký xét cấp học bổng nghiên cứu sinh là thí sinh có nguyện vọng dự tuyển đào tạo tiến sĩ hoặc nghiên cứu sinh đang tham gia chương trình đào tạo tiến sĩ tại đơn vị đào tạo thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội, có năng lực nghiên cứu tốt, có khả năng công bố quốc tế và cam kết đạt các chuẩn đầu ra theo Quy định này và Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Điều kiện đăng ký a) Tuổi không quá 40 tính đến ngày quyết định công nhận nghiên cứu sinh;
b) Có điểm trung bình chung học tập ở bậc đại học và thạc sĩ đạt tối thiểu từ 2.80 trở lên đối với ứng viên dự tuyển từ thạc sĩ;
có điểm trung bình chung học tập ở bậc đại học đạt tối thiểu từ 2.80 trở lên đối với ứng viên dự tuyển từ cử nhân;
c) Có đề cương nghiên cứu, trong đó dự kiến kế hoạch thực hiện để đạt được kết quả đầu ra của khóa đào tạo tiến sĩ tối thiểu như sau: Trong thời gian đào tạo, nghiên cứu sinh là tác giả chính (tác giả tên đầu/tác giả liên hệ) của tối thiểu 02 bài báo về kết quả nghiên cứu của luận án được đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành thuộc danh mục các tạp chí ISI/Scopus, trong đó ít nhất 01 bài đăng trên tạp chí được xếp hạng Q1 (đối với lĩnh vực khoa học tự nhiên và công nghệ) hoặc ít nhất 01 bài đăng trên tạp chí được xếp hạng Q2 trở lên (đối với các lĩnh vực khác); d) Có nhà khoa học có uy tín bảo trợ giới thiệu.
Nhà khoa học bảo trợ không nhất thiết là người hướng dẫn luận án của nghiên cứu sinh;
đ) Cam kết thực hiện các quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội về xét cấp học bổng cho nghiên cứu sinh có năng lực nghiên cứu xuất sắc (theo mẫu tại Phụ lục 6); e) Ngoài các điều kiện trên, ứng viên là thí sinh đăng ký dự tuyển đào tạo tiến sĩ phải đáp ứng các điều kiện tuyển sinh theo Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành;
nghiên cứu sinh đang theo học chương trình đào tạo tiến sĩ phải còn thời gian học tập, nghiên cứu ít nhất từ 18 tháng trở lên trong thời gian đào tạo chuẩn theo quy định tính đến thời điểm nộp hồ sơ đăng ký tham gia chương trình học bổng.
Phụ lục 6 CAM KẾT THỰC HIỆN QUY ĐỊNH XÉT CẤP HỌC BỔNG DÀNH CHO NGHIÊN CỨU SINH/THỰC TẬP SINH CÓ NĂNG LỰC NGHIÊN CỨU XUẤT SẮC Họ và tên nghiên cứu sinh/thực tập sinh: Giới tính: Ngày sinh: Nơi sinh: Chuyên ngành đăng ký dự tuyển: Mã số: Tôi đã tìm hiểu (Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành và) Quy định xét cấp học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc và nội quy, quy định của <đơn vị đào tạo>. Tôi cam kết thực hiện các nội dung sau đây: Đã tìm hiểu và có hiểu biết đầy đủ, sâu sắc khi đăng ký tham gia chương trình học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sinh sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc.
Tự nguyện, đồng thuận cao, trách nhiệm cao và quyết tâm cao với việc học tập, nghiên cứu đáp ứng yêu cầu của (Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành và) quy định về xét cấp học bổng dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc.
Tuân thủ (Quy chế đào tạo tiến sĩ hiện hành và) quy định về xét cấp học bổng của Đại học Quốc gia Hà Nội dành cho nghiên cứu sinh và thực tập sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc;
chịu sự quản lý của đơn vị đào tạo trong thời gian học tập, nghiên cứu và thực hiện nghiêm túc Quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội, của đơn vị đào tạo, của nhóm nghiên cứu, cũng như thực hiện mọi nghĩa vụ theo quy định của Nhà nước và của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Các công bố của tôi đều ghi tên đơn vị đào tạo thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội và chú thích là kết quả nghiên cứu được quỹ học bổng dành cho nghiên cứu sinh, thực tập sinh sau tiến sĩ có năng lực nghiên cứu xuất sắc của Đại học Quốc gia Hà Nội tài trợ theo quy định.
Nỗ lực học tập, nghiên cứu để hoàn thành chương trình đúng thời hạn quy định.
Thực hiện đầy đủ nghĩa vụ về tài chính theo quy định của đơn vị đào tạo và của Đại học Quốc gia Hà Nội.
Hà Nội, ngày tháng năm Nghiên cứu sinh/Thực tập sinh (Ký tên và ghi rõ họ tên) Thông tin chi tiết xem tại đây.
Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Seminar về Khai phá thông minh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Khai giảng các khóa đầu tiên Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch bán dẫn tại Đà Nẵng Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu Sáng ngày 26/2/2025, Viện Công nghệ Thông tin đã có buổi tiếp và làm việc với Đoàn công tác của Học viện Tài chính về hợp tác đào tạo nguồn nhân lực trong lĩnh vực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu.
Đoàn công tác do PGS.TS. Nguyễn Đào Tùng – Giám đốc Học viện Tài chính dẫn đầu.
Về phía Viện Công nghệ Thông tin, tham gia tiếp đoàn có GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng kiêm Giám đốc Trung tâm tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo, TS. Dương Quang Khánh – Trưởng phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo, TS. Bùi Duy Hiếu – Trưởng phòng thí nghiệm IoT và Trí tuệ nhân tạo (AIoT), cùng các chuyên gia về lĩnh vực bán dẫn và khoa học dữ liệu.
Tại buổi làm việc, hai bên đã trao đổi và thống nhất nhiều nội dung quan trọng nhằm thúc đẩy hợp tác trong thời gian tới.
Các nội dung hợp tác bao gồm: xây dựng chương trình đào tạo, chia sẻ kinh nghiệm, đào tạo bồi dưỡng nguồn nhân lực, thực hiện các hoạt động tư vấn, tổ chức sự kiện liên quan đến lĩnh vực công nghiệp bán dẫn và khoa học dữ liệu.
Đây là những lĩnh vực then chốt, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của nền kinh tế số và cách mạng công nghiệp 4.0 tại Việt Nam.
Công nghiệp bán dẫn hiện đang là một trong những ngành công nghiệp chiến lược, đóng vai trò quan trọng trong sản xuất thiết bị điện tử, vi mạch và công nghệ cao.
Nhu cầu nhân lực trong ngành này đang ngày càng gia tăng, đòi hỏi sự đầu tư bài bản vào đào tạo, từ kiến thức nền tảng về vật liệu bán dẫn, thiết kế vi mạch đến các kỹ năng chuyên sâu về chế tạo và kiểm định sản phẩm.
Hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính sẽ góp phần xây dựng các chương trình đào tạo hiện đại, đáp ứng yêu cầu phát triển của ngành công nghiệp bán dẫn tại Việt Nam.
Bên cạnh đó, khoa học dữ liệu cũng là lĩnh vực có nhu cầu nhân lực cao, đặc biệt trong thời đại dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.
Việc đào tạo bài bản các chuyên gia về khoa học dữ liệu không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình xử lý và phân tích dữ liệu mà còn tạo ra những ứng dụng đột phá trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, sản xuất và thương mại điện tử.
Hai bên sẽ cùng phối hợp để xây dựng chương trình đào tạo bài bản, kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, nhằm trang bị cho sinh viên những kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực này.
Sau buổi làm việc, Đoàn công tác đã tham quan các phòng thí nghiệm tại cơ sở Xuân Thủy, Không gian Đổi mới Sáng tạo tại cơ sở Hòa Lạc của Viện Công nghệ Thông tin và cơ sở đào tạo của Học viện Tài chính tại Hòa Lạc.
Chuyến tham quan đã giúp hai bên có cái nhìn thực tế hơn về điều kiện cơ sở vật chất phục vụ đào tạo và nghiên cứu, tạo tiền đề cho những hợp tác chặt chẽ và hiệu quả hơn trong tương lai.
Buổi làm việc giữa Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính là bước khởi đầu quan trọng trong quá trình hợp tác phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường lao động trong lĩnh vực công nghiệp bán dẫn và khoa học dữ liệu.
Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin hợp tác phát triển Trang chủ / Tin hợp tác phát triển (Trang 4) Sự kiện và Thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2023 Năm 2023 là một năm vươn mình mạnh mẽ của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, tạo đà cho một chặng đường phát triển mới.
Sau đây, chúng ta cùng điểm lại 10 sự kiện và thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2023. 1) ... ... 30 Th12 Dấu ấn sáng tạo của Viện Công nghệ Thông tin tại lễ kỷ niệm 30 năm Ngày Chính phủ ban hành Nghị định và 117 năm truyền thống Đại học Quốc gia Hà Nội Ngày 10 tháng 12 năm 2023, Đại học Quốc gia Hà Nội long trọng tổ chức lễ kỷ niệm 30 năm Ngày Chính phủ ban hành Nghị định về Đại học Quốc gia Hà Nội và 117 năm ngày truyền thống.
Hòa chung không khí đại lễ đặc biệt này, Viện Công nghệ Thông tin ... ... 11 Th12 Viện Công nghệ Thông tin phối hợp đồng tổ chức Diễn đàn Công nghệ & Chuyển đổi số Giáo dục (EDTECH VIETNAM 2023) Trong 2 ngày từ 01/12 đến 02/12/2023 vừa qua, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã phối hợp cùng Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số dưới sự bảo trợ của Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam chủ trì, cùng với sự đồng hành ... ... 07 Th12 Giải pháp nâng cao vai trò của nữ lãnh đạo trong mô hình đại học đổi mới sáng tạo Từ ngày 01 đến 03/12/2023, tại Thái Nguyên, Đại học Quốc gia Hà Nội chủ trì tổ chức Hội thảo quốc tế với chủ đề "Nâng cao vai trò của nữ lãnh đạo trong mô hình đại học đổi mới sáng tạo, dưới hình thức trực tuyến kết hợp trực tiếp.
Hội thảo nằm trong ... ... 06 Th12 Hội thảo quốc tế về Vi mạch bán dẫn và Hệ thống ứng dụng (ICAS 2023) Ngày 8/11/2023, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức Hội thảo quốc tế về Vi mạch bán dẫn và Hệ thống ứng dụng (International Workshop on Integrated Circuits and Systems – ICAS 2023). Tham dự và trình bày các báo cáo mời tại Hội thảo ICAS 2023 có ... ... 11 Th11 Khai trương Không gian Đổi mới sáng tạo ĐHQGHN và RMIT tại Hòa Lạc Ngày 4/11/2023, tại khu đô thị ĐHQGHN tại Hòa Lạc, Không gian Đổi mới sáng tạo ĐHQGHN-RMIT (VNU-RMIT INNOVATION HUB) – không gian kết nối các tài năng khoa học và thúc đẩy hoạt động đổi mới sáng tạo giữa các trường đại học và doanh nghiệp của Việt Nam và Úc chính thức được ... ... 06 Th11 Viện Công nghệ Thông tin hợp tác nghiên cứu với chuyên gia LIFAT – Pháp Vào sáng ngày 01 tháng 11 năm 2023, Viện Công nghệ Thông tin tiếp Giáo sư Mathieu Delalandre- chuyên gia đến từ trường Đại học Tours và là thành viên của Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée (LIFAT) tại Pháp.
Tham gia tiếp Giáo sư Mathieu Delalandre có PGS. TS Lê Hoàng Sơn, Phó Viện trưởng ... ... 02 Th11 VNU-RMIT INNOVATION HUB: Không gian kết nối và thúc đẩy hoạt động đổi mới sáng tạo giữa đại học và doanh nghiệp Tọa lạc tại tổ hợp QGHN-04, khu đô thị ĐHQGHN tại Hòa Lạc, với diện tích gần 1.000 m2 mặt sàn bao gồm các khu văn phòng cùng cơ sở vật chất mang phong cách hiện đại, Không gian Đổi mới Sáng tạo của ĐHQGHN và ĐH RMIT (VNU-RMIT INNOVATION HUB) là nơi kết nối ... ... 31 Th10 Viện Công nghệ Thông tin tham gia hội nghị FAIR'2023 Ngày 28-29 tháng 9 năm 2023, đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội do PGS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng làm trưởng đoàn cùng với các cán bộ trong Viện đã tới tham dự và làm việc tại hội nghị: "Nghiên cứu cơ bản và ứng ... ... 05 Th10 1 2 3 4 5 6 7 ... 9
|
Trang chủ / Tin hợp tác phát triển / Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Chiều ngày 11/3/2025, tại Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, seminar với chủ đề "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design đã diễn ra thành công với sự tham gia của hơn 50 chuyên gia, nhà nghiên cứu và sinh viên trong lĩnh vực vi mạch và bán dẫn.
Chương trình đặc biệt có sự góp mặt của Alvin Loke, chuyên gia hàng đầu đến từ hãng Intel, Silicon Valley, Hoa Kỳ, mang đến những chia sẻ sâu sắc về xu hướng công nghệ transistor mới nhất.
Mở đầu bài giảng, Alvin Loke đã dẫn dắt người tham dự qua một hành trình từ quá khứ đến hiện tại của công nghệ transistor, từ MOSFET truyền thống đến FinFET và nay là Gate-All-Around (GAA). Với sự phát triển không ngừng của công nghệ bán dẫn, GAA đang được xem là giải pháp tối ưu để tiếp tục cải thiện hiệu suất và mật độ transistor khi quy trình sản xuất tiến tới mức 2nm và thấp hơn.
Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, diễn giả cũng đi sâu vào những thách thức đặt ra cho thiết kế mạch analog khi công nghệ CMOS ngày càng thu nhỏ.
Ông nhấn mạnh rằng, dù FinFET đã mang lại nhiều cải tiến về hiệu suất, nhưng việc chuyển sang GAA đòi hỏi những thay đổi đáng kể trong thiết kế mạch, đặc biệt là với các hệ thống analog và mixed-signal.
Những vấn đề về độ nhiễu, điện dung ký sinh, và quản lý dòng điện là những bài toán lớn mà các kỹ sư thiết kế vi mạch cần giải quyết trong thời gian tới.
Bên cạnh đó, Alvin Loke cũng giới thiệu về công nghệ nanoribbon/nanosheet, nền tảng cốt lõi của kiến trúc GAA, giúp cải thiện hiệu suất mà vẫn giữ được khả năng kiểm soát dòng điện vượt trội so với FinFET. Ông cũng đề cập đến chiến lược tích hợp không đồng nhất (heterogeneous integration) như một hướng đi quan trọng để tận dụng những lợi ích của công nghệ mới, giúp hệ thống vi mạch có thể duy trì hiệu suất cao mà vẫn tối ưu hóa chi phí sản xuất.
Buổi seminar không chỉ là cơ hội để tiếp cận những kiến thức tiên tiến mà còn là dịp để các nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên đặt câu hỏi và thảo luận trực tiếp với chuyên gia.
Nhiều câu hỏi xoay quanh khả năng ứng dụng công nghệ GAA vào thiết kế vi mạch tại Việt Nam, cũng như những xu hướng mới trong ngành công nghiệp bán dẫn, đã được đặt ra.
Một nghiên cứu sinh tham dự nhận xét: "Buổi seminar giúp tôi hiểu rõ hơn về những thách thức và cơ hội của công nghệ Gate-All-Around.
Những kiến thức này rất cần thiết cho những ai đang theo đuổi lĩnh vực thiết kế vi mạch.
Với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực vi mạch, Alvin Loke không chỉ mang đến những kiến thức chuyên sâu mà còn chia sẻ nhiều góc nhìn thực tiễn về ngành công nghiệp bán dẫn.
Hiện tại, ông là Senior Principal Engineer tại Intel, San Diego, đồng thời là một thành viên tích cực của IEEE Solid-State Circuits Society (SSCS). Ông đã có hơn 70 công bố khoa học và từng nhận ISSCC 2024 Outstanding Forum Speaker Award vì những đóng góp xuất sắc trong nghiên cứu và giảng dạy.
Sự kiện lần này đã để lại nhiều dấu ấn quan trọng, góp phần kết nối cộng đồng nghiên cứu vi mạch trong nước với những chuyên gia quốc tế.
Trong bối cảnh công nghệ bán dẫn ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các ngành công nghiệp hiện đại, những seminar như thế này không chỉ mang đến kiến thức cập nhật mà còn mở ra cơ hội hợp tác và phát triển trong tương lai.
Bài viết cùng chủ đề: Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin hợp tác phát triển Trang chủ / Tin hợp tác phát triển (Trang 3) Các nhà khoa học là trụ cột vững chắc để xây dựng đại học nghiên cứu, đổi mới sáng tạo Ngày 15/5/2024, tại Hòa Lạc, ĐHQGHN tổ chức gặp mặt đại diện nhà khoa học nhân ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam (18/5) nhằm tôn vinh, ghi nhận đóng góp của các nhà khoa học của ĐHQGHN đã không ngừng nghiên cứu, sáng tạo, phát triển các sản phẩm và giải pháp khoa ... ... 16 Th5 Khai giảng các khóa đầu tiên Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch bán dẫn tại Đà Nẵng Ngày 26/3/2024, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) khai giảng các khóa học đầu tiên thuộc Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch bán dẫn.
Đây là chương trình ... ... 27 Th3 Giao lưu sinh viên Việt Nam – Nhật Bản – Hàn Quốc trong lĩnh vực Công nghệ bán dẫn Ngày 8/3, Chương trình giao lưu sinh viên Việt Nam – Nhật Bản – Hàn Quốc trong lĩnh vực Công nghệ Bán dẫn đã diễn ra trong không khí vui tươi, thắm tình đoàn kết, giao lưu và chia sẻ.
Đây là chương trình đặc biệt nhằm nâng cao tình hữu nghị và được tổ ... ... 09 Th3 Hội thảo khoa học quốc tế lần thứ 11 về "Những tiến bộ trong hạ tầng và dịch vụ Công nghệ Thông tin – Truyền thông (ADVANCE 2024) Ngày 26-28/2/2024, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức Hội thảo khoa học quốc tế lần thứ 11 về "Những tiến bộ trong hạ tầng và dịch vụ Công nghệ Thông tin – Truyền thông (International Workshop on Advances in ICT Infrastructures and Services – ADVANCE 2024). Tham ... ... 27 Th2 Tiếp đón Giáo sư Pedro Garciá López và Giáo sư Ana Isabel, Đại học Granada (Tây Ban Nha) Ngày 23/2/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tiếp đón Giáo sư Pedro Garciá López và Giáo sư Ana Isabel, Đại học Granada, Tây Ban Nha, đến làm việc theo khuôn khổ chương trình dự án ReMESH phối hợp giữa Viện Công nghệ thông tin và các trường Đại học ... ... 24 Th2 Tiếp đón Giáo sư Xiaoliang Wang, Đại học Phúc Đán (Trung Quốc) và Phó Giáo sư Nguyễn Cẩm Tú, Đại học Nam Kinh (Trung Quốc) Ngày 16/2/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tiếp đón và làm việc với Giáo sư Xiaoliang Wang, Đại học Phúc Đán (Trung Quốc) và Phó Giáo sư Nguyễn Cẩm Tú, Đại học Nam Kinh (Trung Quốc). Tiếp đoàn, về phía Viện Công nghệ Thông tin có GS.TS. Trần Xuân ... ... 18 Th2 Gặp mặt đầu Xuân Giáp Thìn 2024 tại Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Trở lại làm việc sau kỳ nghỉ Tết Nguyên đán, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức buổi Gặp mặt đầu Xuân Giáp Thìn năm 2024 với không khí phấn khởi, tươi vui của mùa xuân.
Tham dự buổi gặp mặt đầu xuân có GS.TS. Trần Xuân ... ... 15 Th2 Chương trình Hội thảo quốc tế Các tiến bộ về hạ tầng và dịch vụ CNTT-TT (ADVANCE 2024) ADVANCE Workshop program will be composed of several invited speaker presentations, technical full and short (work in progress) paper presentations and several short professional courses that will be delivered in the workshop official venue Hanoi.
ADVANCE 2024 Draft Programme on glance: KEYNOTES TALKS Keynote Talk 1 : Integrating the Remote Use of Visual Information into ... ... 02 Th2 Đẩy mạnh hoạt động KHCN và ĐMST dựa trên 3 trụ cột chuyên môn: Trí tuệ nhân tạo ứng dụng, Thiết kế vi mạch bán dẫn, và An toàn hệ thống thông tin.
Chiều ngày 29/1/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Hội nghị Viên chức, người lao động và Tổng kết năm 2023. Dự hội nghị có GS.TS. Trần Xuân Tú, Bí thư Chi bộ, Viện trưởng, TS. Lê Quang Minh, Phó Bí thư Chi bộ, Phó Viện trưởng, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn, Phó ... ... 01 Th2 1 2 3 4 5 6 ... 9
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận hoàn thành khóa học Chương trình Thiết kế vi mạch (UpSkill) cho 15 sinh viên Chiều ngày 25/10/2024, tại Đà Nẵng, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN (VNU-ITI) và Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) đã phối hợp trao Chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế vi mạch bán dẫn cho 15 sinh viên.
Toàn cảnh chương trình Trao chứng nhận khóa đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn Thiết kế vi mạch bán dẫn.
Tham dự, về phía VKU có PGS.TS. Huỳnh Công Pháp – Hiệu trưởng Nhà trường, các Phó Hiệu trưởng: TS. Trần Thế Sơn, TS. Huỳnh Ngọc Thọ;
về phía VNU-ITI có GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng;
về phía khách mời IEICE SeMI, có GS. Kazuya Monden-Chủ tịch Tiểu ban Kỹ thuật (Tập đoàn Hitachi, Nhật Bản), các Phó Chủ tịch Tiểu ban Kỹ thuật: GS. Yasunori Owada-Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông Quốc gia, Nhật Bản, GS. Shunsuke Saruwatari-Đại học Osaka, Nhật Bản;
cùng Lãnh đạo các đơn vị Phòng, Khoa, Trung tâm và 15 sinh viên tham gia khóa đào tạo, nhiều giảng viên, sinh viên Nhà trường quan tâm.
Tham dự, về phía VKU có PGS.TS. Huỳnh Công Pháp-Hiệu trưởng Nhà trường, các Phó Hiệu trưởng: TS. Trần Thế Sơn, TS. Huỳnh Ngọc Thọ;
về phía ITI có GS.TS. Trần Xuân Tú-Viện trưởng;
về phía khách mời IEICE SeMI, có GS. Kazuya Monden-Chủ tịch Tiểu ban Kỹ thuật (Tập đoàn Hitachi, Nhật Bản), các Phó Chủ tịch Tiểu ban Kỹ thuật: GS. Yasunori Owada-Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông Quốc gia, Nhật Bản, GS. Shunsuke Saruwatari-Đại học Osaka, Nhật Bản;
cùng Lãnh đạo các đơn vị Phòng, Khoa, Trung tâm và 15 sinh viên tham gia khóa đào tạo, nhiều giảng viên, sinh viên Nhà trường quan tâm.
GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, ĐHQG Hà Nội phát biểu Về phía VNU-ITI, GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng chúc mừng khóa sinh viên chuyển đổi đầu tiên đã hoàn thành khóa bồi dưỡng.
Qua triển khai hợp tác đào tạo nhận thấy sinh viên đến từ Đà Nẵng rất đam mê, khám phá học tập công nghệ, có nền tảng tư duy tốt và phát huy trí tuệ trong việc tiếp thu kiến thức mới.
Trong thời gian tới, hy vọng sẽ có một số sinh viên được đào tạo chuyên sâu hơn nữa về chuyên ngành vi mạch bán dẫn.
VNU-ITI sẽ tiếp tục đồng hành cùng VKU và tạo mọi điều kiện để hỗ trợ sinh viên tìm nguồn học bổng, cũng như tham gia các dự án quốc tế.
Với nền tảng được đào tạo tại khóa học, các em sinh viên có thể tham gia vào làm việc ngay tại doanh nghiệp trong nước và quốc tế về thiết kế vi mạch bán dẫn.
TS. Huỳnh Ngọc Thọ – Phó Hiệu trưởng Nhà trường phát biểu chúc mừng.
Phát biểu chia sẻ, TS. Huỳnh Ngọc Thọ – Phó Hiệu trưởng Nhà trường vui mừng khi chứng kiến 15 học viên là sinh viên khóa đầu tiên đã xuất sắc hoàn thành Khóa đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn Thiết kế vi mạch bán dẫn.
Đây là một bước tiến quan trọng, không chỉ đối với các em mà còn đối với VKU. Với vị thế là trường đại học công lập hàng đầu tại khu vực Miền Trung – Tây Nguyên và cả nước, VKU tự hào là đơn vị tiên phong tuyển sinh, đào tạo, và tổ chức các khóa bồi dưỡng chuyên sâu về Thiết kế vi mạch bán dẫn – một lĩnh vực đầy tiềm năng và chiến lược tại Việt Nam nói chung và Đà Nẵng nói riêng.
Sự kiện ngày hôm nay là minh chứng cho những nỗ lực của Nhà trường trong việc đẩy mạnh phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn của ngành công nghiệp bán dẫn không chỉ trong nước mà còn trên thế giới.
PGS.TS. Huỳnh Công Pháp – Hiệu trưởng Nhà trường (bên trái ngoài cùng) và GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng ITI (bên phải ngoài cùng) trao chứng nhận hoàn thành khóa đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn Thiết kế vi mạch bán dẫn cho 2 giảng viên Khoa Kỹ thuật máy tính và Điện tử.
Khóa đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn về Thiết kế vi mạch bán dẫn dành cho sinh viên được tuyển sinh từ tháng 01/2024 và chính thức khai giảng vào ngày 23/03/2024 với 15 học viên từ các ngành liên quan như Công nghệ thông tin, Kỹ thuật máy tính, Kỹ thuật điện tử, Điện tử viễn thông, Điện, Cơ điện tử, và Tự động hóa, ... Khóa bồi dưỡng được thiết kế thành hai giai đoạn.
Giai đoạn 1 (3 tháng đầu), tập trung vào việc cung cấp lý thuyết và thực hành cơ bản về thiết kế vi mạch.
Giai đoạn 2 (3 tháng sau), học viên được tham gia vào các dự án thực tế, giúp củng cố kiến thức và kỹ năng thông qua các bài tập và thử thách thực tiễn.
Chương trình đào tạo bao gồm 4 module chính: (1) VLSI Design;
(2) Basic Digital Design & Hardware Description Language (SystemVerilog/Verilog/VHDL); (3) Thực thi mạch tích hợp số cơ bản;
và (4) Thiết kế mạch tương tự cơ bản.
Đặc biệt, khóa học được triển khai trên hệ thống phần mềm có bản quyền của Synopsys, một trong những công ty hàng đầu về giải pháp thiết kế vi mạch, đảm bảo tính chuyên nghiệp và hiệu quả trong quá trình học tập và thực hành của học viên.
Đây là một chương trình đào tạo hoàn chỉnh, mang đến cơ hội tiếp cận công nghệ hiện đại và tiên tiến trong lĩnh vực thiết kế vi mạch bán dẫn.
PGS.TS. Huỳnh Công Pháp – Hiệu trưởng Nhà trường (bên trái ngoài cùng) và GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng ITI (bên phải ngoài cùng) trao chứng nhận hoàn thành khóa đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn Thiết kế vi mạch bán dẫn cho các học viên.
Đặc biệt, sau khi kết thúc khóa học, nhóm sinh viên VKU gồm Lý Hữu Lộc, Lê Trọng Quyền, Đặng Anh Cường, Lưu Quang Vũ (Khóa 21 – Ngành Công nghệ Kỹ thuật máy tính) và sinh viên Hồ Minh Phi (Khóa 21 – Chuyên ngành IoT Robotics) với sự hướng dẫn từ các Giảng viên Khoa Kỹ thuật máy tính và Điện tử và các chuyên gia từ Viện Công nghệ thông tin (ITI) – ĐHQG Hà Nội đã tích cực tìm hiểu, nghiên cứu đưa ra bản đề xuất ý tưởng Thiết kế IC với đề tài "High-Speed Implementation of Ascon for Image Encryption and Decryption để tham gia chương trình về Thiết kế vi mạch The Universalization of IC Design from CASS (UNIC-CASS 2024) do Hiệp hội IEEE Circuits and Systems Society (CASS) tổ chức và đã được Hội đồng giám khảo UNIC-CASS 2024 xét duyệt và chấp thuận.
Dự kiến tháng 04/2025 sẽ công bố kết quả sản phẩm Chip thực tế được chế tạo.
Sinh viên Lê Trọng Quyền (Ngành Công nghệ kỹ thuật máy tính – Khóa 21) – Đại diện toàn thể học viên khóa bồi dưỡng phát biểu cảm ơn.
Thay mặt toàn thể học viên, sinh viên Lê Trọng Quyền gửi lời cảm ơn chân thành Quý Thầy cô Nhà trường và Viện ITI đã quan tâm, tạo điều kiện tốt nhất cho các học viên hoàn thành khóa học.
Nội dung chương trình đào tạo được thiết kế rất phù hợp với năng lực của chúng em từ lý thuyết đến thực hành và làm dự án thực tế.
Với hệ thống phần mềm công nghiệp hiện đại, có bản quyền, hệ thống máy chủ mạnh đã giúp chúng em rất nhiều trong quá trình học tập và thực hành tại Trường.
Qua chương trình, chúng em đã hiểu và vận hành được các quy trình thiết kế để tạo ra những sản phẩm thực tế.
Với những kiến thức học được từ chương trình này cũng như kinh nghiệm thực tiễn mà thầy cô chia sẻ sẽ là cơ sở và nền tảng giúp cho chúng em tiếp tục phát triển trong lĩnh vực vi mạch bán dẫn còn nhiều kiến thức mới cần nghiên cứu, tìm hiểu.
Khóa đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn về Thiết kế vi mạch bán dẫn đã đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao cho Thành phố Đà Nẵng nói riêng và Việt Nam.
Với sự hỗ trợ từ các chuyên gia trong nước và quốc tế, cùng hệ thống phần mềm có bản quyền từ Synopsys, các học viên đã được trang bị những kiến thức và kỹ năng cần thiết để tham gia vào các dự án thực tiễn trong lĩnh vực thiết kế vi mạch.
Sự kiện trao chứng nhận không chỉ là kết quả của những nỗ lực học tập mà còn là bước đệm quan trọng giúp sinh viên tự tin tiến bước vào thị trường công nghiệp bán dẫn, đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn về nguồn nhân lực trong nước và quốc tế.
VKU, với vai trò tiên phong trong đào tạo vi mạch bán dẫn, sẽ tiếp tục là đơn vị dẫn đầu trong việc cung cấp các khóa đào tạo chuyên sâu và hợp tác với các đối tác để thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghệ này.
Mời xem tin trên các báo: Báo Nhân dân: Thông tấn xã Việt Nam: Báo điện tử Vietnamnet: Báo Giáo dục và Thời đại: Báo Quảng Nam: Tạp chí Đông Nam Á: Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Viện Công nghệ Thông tin đăng cai Tổ chức Hội nghị khoa học quốc tế ICTA 2025 Phê duyệt Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin đến năm 2030 Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Tổ chức khóa đào tạo "Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học và công việc tại Tổng Công ty dầu Việt Nam (PVOil) Ngày 8/11/2024, tại Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Khoá đào tạo "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu khoa học và công việc cho cán bộ Tổng Công ty Dầu Việt Nam (PVOil). Tham gia khóa học có 85 học viên là cán bộ quản lý, chuyên gia khoa học đến từ các đơn vị thành viên, phòng ban của Tổng Công ty PVOil.
Tham dự khai giảng và trao chứng nhận hoàn thành khoá học có bà Lê Thị Thu Hương – Phó Tổng Giám đốc PVOil và GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Tại khóa học, các giảng viên của Viện Công nghệ Thông tin đã giới thiệu cho học viên các khái niệm, nguyên lý cơ bản và bản chất của các mô hình trí tuệ nhân tạo;
các kỹ thuật prompt để khai thác một cách hiệu quả các mô hình AI phục vụ cho công việc quản lý cũng như các hoạt động nghiên cứu khoa học.
Tổng Công ty Dầu Việt Nam, Công ty Cổ phần (tên giao dịch quốc tế: PetroVietnam Oil Joint Stock Corporation, viết tắt: PV Oil) là một đơn vị thành viên chủ lực trực thuộc Tập đoàn Dầu khí Việt Nam hoạt động trong ngành công nghiệp xăng dầu, thành lập ngày 6 tháng 6 năm 2008. Tổng Công ty Dầu Việt Nam có các đơn vị thành viên phủ kín mọi miền đất nước.
Một số hình ảnh về khóa đào tạo Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ NCS Lê Hồng Lam bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin hợp tác phát triển Trang chủ / Tin hợp tác phát triển (Trang 2) Hướng tới xã hội bao trùm số để thúc đẩy phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo Ngày 18/10/2024, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã có bài phát biểu khách mời và tham gia phiên tọa đàm cấp cao tại Diễn Đàn Đa phương (MSF 2024). Đây là sự kiện do Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia (NIC) cùng Samsung Việt ... ... 22 Th10 Seminar khoa học "IEEE CASS Vietnam-Korea 2024: Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn Ngày 14/10/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức thành công seminar khoa học với chủ đề "Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn – Exploring AI Applications and Semiconductor với sự phối hợp của Hiệp hội Mạch và Hệ thống IEEE ... ... 15 Th10 Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 – ITI Research Camp 2024: Tăng cường hợp tác nghiên cứu giữa Viện Công nghệ Thông tin và các trường đại học Trong hai ngày, mồng 9 và 10 tháng 9 năm 2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 (Research Camp 2024) tại Không gian Đổi mới sáng tạo VNU-RMIT, Khu đô thị ĐHQGHN tại Hoà Lạc.
Tham gia Chương trình là ... ... 11 Th9 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận chương trình đào tạo ngắn hạn về thiết kế vi mạch bán dẫn cho 22 giảng viên Trong khuôn khổ sự kiện Ngày vi mạch bán dẫn Đà Nẵng 2024 do Ủy ban Nhân dân thành phố Đà Nẵng đã tổ chức, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã trao giấy chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế ... ... 09 Th9 ĐHQGHN và ĐH RMIT hợp tác nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn Ngày 26/8/2024, tại Không gian Đổi mới sáng tạo ĐHQGHN-RMIT (VNU-RMIT Innovation Hub) đã diễn ra Toạ đàm trao đổi hợp tác giữa ĐHQGHN và ĐH RMIT trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn.
Thực hiện kế hoạch hợp tác giữa ĐHQGHN và ĐH RMIT, VNU-RMIT Innovation Hub được xây ... ... 27 Th8 Hợp tác nghiên cứu và đào tạo tiến sĩ giữa Viện Công nghệ Thông tin và Đại học RMIT Ngày 31/7/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã có buổi tiếp đón và làm việc với GS. Ian Burnett – Phó Giám đốc Đại học RMIT và GS. Iwona Miliszewska.
Đến dự và chỉ đạo cuộc họp về phía Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) có PGS.TS. Phạm Bảo Sơn – Phó Giám ... ... 08 Th8 Khai giảng lớp bồi dưỡng "Soạn thảo, quản lý các loại hợp đồng và bảo mật thông tin trong chuyển đổi số cho các doanh nghiệp CAND Sáng ngày 02/7/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT), Đại học Quốc gia Hà Nội đã phối hợp cùng Cục Công nghiệp an ninh, Bộ Công an tổ chức khai giảng lớp bồi dưỡng "Soạn thảo, quản lý các loại hợp đồng và bảo mật thông tin trong chuyển đổi số cho các doanh nghiệp ... ... 05 Th7 ICDV 2024: ĐHQGHN phát huy thế mạnh triển khai đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao ngành công nghiệp bán dẫn Từ ngày 6/6/2024 đến 8/6/2024, tại Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN chủ trì tổ chức hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 9 với chủ đề "Thiết kế và Kiểm chứng Vi mạch tích hợp ICDV 2024. Hội nghị thu hút gần 100 chuyên gia, nhà khoa học về lĩnh vực ... ... 06 Th6 Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học Đông Á ký thỏa thuận hợp tác về đào tạo và nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ứng dụng Ngày 31/5/2024, tại Đà Nẵng đã diễn ra lễ ký kết thỏa thuận hợp tác về đào tạo và nghiên cứu giữa Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội và Trường Đại học Đông Á. Tham dự lễ ký kết về phía Viện Công nghệ Thông tin có GS.TS. Trần ... ... 04 Th6 1 2 3 4 5 ... 9
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Ngày 15/03/2025, đoàn công tác Viện Công Nghệ Thông tin (CNTT), ĐHQGHN đã có buổi thăm và làm việc với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTU), Đại Học Thái Nguyên.
Buổi làm việc nhằm thúc đẩy ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào giáo dục.
Tham dự Chương trình, về phía đoàn công tác Viện CNTT có trưởng đoàn PGS.TS. Lê Hoàng Sơn, Phó Viện trưởng kiêm Giám đốc Trung tâm nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng (AIRC) cùng tập thể các nghiên cứu sinh và các cán bộ và chuyên gia Viện CNTT. Về phía trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông có sự tham dự của TS. Vũ Đức Thái, Phó Hiệu trưởng nhà trường;
TS. Quách Xuân Trưởng, Trưởng khoa CNTT; TS. Vũ Xuân Nam, Trưởng khoa Hệ thống thông tin Kinh tế;
TS. Nguyễn Văn Núi, Trưởng phòng KHCN; cùng tập thể các giảng viên, nhà khoa học, nghiên cứu sinh, học viên cao học.
PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN phát biểu khai mạc.
Mở đầu Chương trình làm việc, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn đã giới thiệu về Viện Công nghệ Thông tin và các hướng nghiên cứu chính tại Viện hiện nay, tập trung vào 03 trụ cột: (i) Trí tuệ nhân tạo ứng dụng;
(ii) Thiết kế vi mạch và bán dẫn;
(iii) An toàn thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số, trong đó khẳng định các hướng nghiên cứu trọng tâm tại Viện hiện nay tập trung triển khai cụ thể hóa Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị theo thế mạnh và xu hướng phát triển công nghệ.
Việc hợp tác giữa Viện CNTT và ICTU đã được thiết lập và cụ thể hóa qua các hoạt động nghiên cứu chung.
Ngày 15/12/2024, phòng thí nghiệm chung giữa hai đơn vị về Công nghệ Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng (AITA LAB) đã được thành lập quy tụ các nhà khoa học của hai đơn vị nhằm xây dựng các nghiên cứu chung và các dự án, đề tài hướng tới đổi mới sáng tạo và tăng cường đột phá phát triển khoa học và công nghệ.
Chuỗi seminar theo các quý là hoạt động cụ thể hóa hợp tác và là bước đột phá trong hợp tác liên Đại học về hướng nghiên cứu đang rất được quan tâm hiện nay về Trí tuệ nhân tạo.
Các đại biểu dự hội thảo tại AITA LAB Chương trình Tập huấn và Seminar AITA Joint Lab Quý 1/2025 được tổ chức với mục tiêu tạo ra một diễn đàn trao đổi chuyên sâu, gắn kết học thuật và thực tiễn.
Chương trình bao gồm các buổi tập huấn nhằm nâng cao kỹ năng nghiên cứu và ứng dụng công nghệ, kết hợp với các seminar chuyên đề để thảo luận về những vấn đề quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Đây cũng là cơ hội để các cá nhân và tổ chức kết nối, mở rộng hợp tác và cùng nhau phát triển những dự án tiềm năng trong tương lai.
Trong khuôn khổ hội thảo, Trung tâm nghiên cứu Quốc tế về Trí tuệ nhân tạo (AIRC), Viện CNTT đã trình bày 03 tham luận vể các hướng nghiên cứu quan trọng hiện nay như: (1) Ứng dụng AI trong các doanh nghiệp;
(2) Triển vọng ứng dụng AI Blockchain tại khu vực công;
(3) Kiến trúc AIRC DataOps.
Đây là những nghiên cứu mang tính đột phá, góp phần quan trọng vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số trong thực tiễn.
Một số bài toán AI tại doanh nghiệp hiện nay Với sự phát triển nhanh chóng của AI, các doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm cách ứng dụng công nghệ này để nâng cao hiệu suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Việc khai thác AI một cách hiệu quả không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình vận hành mà còn cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng, mang đến cái nhìn toàn diện về cách doanh nghiệp tận dụng AI để đổi mới và phát triển bền vững.
Bên cạnh đó, trong thời đại số hóa, việc ứng dụng công nghệ tiên tiến vào quản lý và cung cấp dịch vụ công đang trở thành xu hướng tất yếu.
Đặc biệt, sự kết hợp giữa AI và Blockchain hứa hẹn mang lại nhiều đột phá, giúp nâng cao tính minh bạch, bảo mật và tối ưu hiệu suất vận hành của các tổ chức trong việc cải thiện chất lượng và hiệu quả của các dịch vụ công.
Triển vọng ứng dụng AI-Blockchain tại khu vực công Dựa trên nhu cầu thực tiễn, đoàn công tác Viện CNTT đã đề xuất hợp tác ứng dụng AI và công nghệ mạng SDWAN trong nông nghiệp thông minh tại Thái Nguyên, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội.
Hợp tác triển khai theo 02 pha.
Thứ nhất, ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để xây dựng hệ thống AI tư vấn nông nghiệp, giúp nông dân tra cứu thông tin, dự báo thời tiết, nhận diện sâu bệnh và tối ưu hóa canh tác.
Giải pháp này không chỉ nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn giúp giảm rủi ro và tăng cường khả năng ứng phó với biến đổi khí hậu.
Thứ hai, triển khai giải pháp SD-WAN để tối ưu kết nối và quản lý chuỗi cung ứng chè.
Công nghệ này giúp nâng cao hiệu quả vận hành, đảm bảo truy xuất nguồn gốc và gia tăng giá trị thương mại cho sản phẩm chè Thái Nguyên.
Để đảm bảo hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ và tối ưu hóa quy trình triển khai AI, đoàn công tác Viện CNTT cũng đã tổ chức chương trình tập huấn về DataOps với các kỹ thuật cốt lõi, giúp nâng cao năng lực quản lý và xử lý dữ liệu hiệu quả, phục vụ cho các dự án AI trong tương lai.
Tập huấn Kiến trúc AIRC DataOps Chương trình tập huấn và Seminar AITA Joint Lab Quý 1/2025 đã tạo nền tảng quan trọng để thúc đẩy nghiên cứu, ứng dụng công nghệ AI và chuyển đổi số vào thực tiễn.
Với sự tham gia tích cực của Viện CNTT và ICTU, chương trình không chỉ mang đến các định hướng nghiên cứu chiến lược mà còn đề xuất những giải pháp thiết thực trong quản lý dữ liệu, ứng dụng AI và Blockchain vào dịch vụ công, cũng như tối ưu hóa hạ tầng số cho doanh nghiệp và địa phương.
Với nền tảng hợp tác này, Viện Công nghệ Thông tin và ICTU sẽ tiếp tục nghiên cứu, triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo, góp phần thực hiện Nghị quyết 57 của Bộ Chính trị về đột phá khoa học, công nghệ và chuyển đổi số nhằm tạo ra các giá trị thực tiễn, phục vụ sự phát triển bền vững của đất nước.
Các báo cáo viên và chủ tọa tại hội thảo Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Ngày 22/2/2025, Đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thăm và làm việc với Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh.
Nhân dịp này, hai đơn vị đã phối hợp tổ chức Hội nghị Chuyển đổi số và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Quản lý giáo dục.
Tham dự Hội nghị, về phía Viện Công nghệ Thông tin có GS.TS. Trần Xuân Tú, Viện trưởng;
TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng;
TS. Đinh Văn Dũng, Nghiên cứu viên chính;
TS. Dương Quang Khánh, Trưởng phòng Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo;
TS. Bùi Duy Hiếu, Trưởng phòng Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật (AIoT). Về phía Trường ĐHSP Kỹ thuật Vinh có sự tham dự của TS. Thái Anh Tuấn – Bí thư Đảng ủy – Chủ tịch Hội đồng trường, PGS.TS. Cao Danh Chính – Phó Hiệu trưởng và TS. Thái Hữu Nguyên – Phó Hiệu trưởng, cùng các thầy cô là Trưởng/Phó các đơn vị trong trường và các thầy cô là giảng viên Khoa Công nghệ thông tin và Khoa Điện – Điện tử.
Hội nghị là diễn đàn để các chuyên gia, nhà khoa học của Viện CNTT chia sẻ kinh nghiệm trong nghiên cứu khoa học và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, giới thiệu các giải pháp công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và Truyền thông nói chung, Chuyển đổi số và Trí tuệ nhân tạo trong quản lý giáo dục nói riêng.
GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin phát biểu tại Hội nghị Mở đầu Hội nghị GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin phát biểu giới thiệu về Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN, cơ hội hợp tác giữa hai đơn vị trong đào tạo và nghiên cứu khoa học trong bối cảnh triển khai Nghị quyết số 57 của của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Viện CNTT với ba định hướng nghiên cứu chiến lược: (1) Trí tuệ nhân tạo ứng dụng;
(2) Thiết kế vi mạch bán dẫn và ứng dụng;
(3) An toàn hệ thống thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số, có lợi thế nhất định trong hoạt động nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ trong thời gian tới.
Hợp tác giữa hai đơn vị hứa hẹn có nhiều đóng góp cho việc đào tạo, bồi dưỡng nguồn nhân lực trình độ cao, chất lượng cao, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế – xã hội tỉnh Nghệ An trong thời gian tới.
Tiếp theo Hội nghị là các bài tham luận chia sẻ của 4 diễn giả Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN. TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin trình bày chuyên đề Chuyển đổi số trong các cơ sở giáo dục đại học TS. Dương Quang Khánh – Trưởng phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo giới thiệu về Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều khiển TS. Bùi Duy Hiếu – Trưởng phòng AIoT trình bày về Nghiên cứu và đào tạo thiết kế vi mạch bán dẫn – cơ hội và thách thức.
TS. Đinh Văn Dũng – Nghiên cứu viên chính Trung tâm AIRC trình bày về nền tảng số dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Một số hình ảnh khác tại Hội nghị.
Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Triển vọng ngành bán dẫn tại ĐHQGHN và cơ hội hợp tác với doanh nghiệp Nhật Bản Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Lớp đào tạo An toàn thông tin cho Ngân hàng Phát triển Việt Nam Sáng ngày 31 tháng 10 năm 2024, tại Hội trường Trụ sở chính của Ngân hàng Phát triển Việt Nam, đã diễn ra lớp đào tạo "Nhận thức cơ bản về an toàn thông tin mạng dành cho lãnh đạo và cán bộ chủ chốt của Ngân hàng.
Với sự tham gia trực tiếp của hơn một trăm học viên cùng sự tham gia trực tuyến của các học viên các Sở giao dịch và Chi nhánh của Ngân hàng tại 58 điểm cầu, TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng Viện CNTT ĐHQGHN và ông Phan Hoàng Giáp – Giám đốc Dịch vụ An toàn thông tin tại Công ty Cổ phần an ninh mạng Việt Nam VSEC, đã trực tiếp giảng dạy, không chỉ cung cấp kiến thức nền tảng về an ninh mạng mà còn trang bị các kỹ năng ứng phó trước những mối đe dọa bảo mật ngày càng tinh vi trong ngành ngân hàng – tài chính.
Trong bối cảnh các cuộc tấn công mạng ngày càng phức tạp và có quy mô lớn hơn, đặc biệt ngành ngân hàng – tài chính là lĩnh vực yêu cầu tính bảo mật và an toàn thông tin ở mức độ cao, Ngân hàng Phát triển Việt Nam đã chủ động hợp tác với Viện Công nghệ Thông tin để tổ chức khóa đào tạo nhằm nâng cao nhận thức và năng lực phòng vệ cho toàn bộ đội ngũ nhân viên.
Đầu tiên, Phó Viện trưởng Lê Quang Minh đã chia sẻ những kiến thức thực tiễn về các loại hình tấn công mạng thường gặp, như lừa đảo (phishing), tấn công mã độc (malware) và các kỹ thuật bảo mật cơ bản để ngăn chặn những rủi ro này.
Ngoài ra, học viên cũng được cung cấp các biện pháp để bảo vệ dữ liệu khách hàng và giảm thiểu khả năng xảy ra sự cố bảo mật, từ đó nâng cao khả năng tự bảo vệ trong môi trường kỹ thuật số.
Sau đó, ông Phan Hoàng Giáp đã chia sẻ những chiến lược an toàn thông tin và các case study thực tế tại Việt Nam trong thời gian gần đây, là những bài học phong phú giúp cho học viên có thêm những kinh nghiệm quý báu trong tương lai.
TS. Lê Quang Minh nhấn mạnh: "An toàn thông tin không chỉ là nhiệm vụ của bộ phận kỹ thuật mà còn là trách nhiệm của toàn thể nhân viên trong tổ chức.
Khóa đào tạo này là cơ hội để nhân viên nắm bắt các kỹ năng cần thiết nhằm bảo vệ chính mình và ngân hàng trước các mối đe dọa ngày càng gia tăng.
Khóa học đã nhận được sự phản hồi tích cực từ các học viên.
Nhiều cán bộ và nhân viên của ngân hàng đánh giá cao tính thực tiễn và ứng dụng cao của khóa học, giúp họ tự tin hơn trong việc bảo vệ thông tin cá nhân và thông tin của tổ chức khi làm việc với các dịch vụ trực tuyến.
Sự kiện này không chỉ góp phần tăng cường kiến thức về an toàn thông tin mà còn khẳng định cam kết của Ngân hàng Phát triển Việt Nam (VDB) trong việc bảo vệ thông tin khách hàng và duy trì một môi trường tài chính an toàn, minh bạch.
Phó Viện trưởng Lê Quang Minh bày tỏ hy vọng rằng, thông qua các chương trình đào tạo như thế này, đội ngũ ngân hàng sẽ ngày càng vững vàng trước các rủi ro mạng, góp phần bảo vệ uy tín và sự tin cậy của khách hàng.
Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Thông báo bảo vệ cấp Đại học Quốc Gia luận án tiến sĩ của NCS Lê Hồng Lam Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ Ngày 04/11/2024, tại Hà Nội đã diễn ra Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney (UTS) về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ.
Tham dự buổi lễ, đại diện Đại học Quốc gia Hà Nội có PGS.TS. Nguyễn Trung Hiển, Phó Trưởng ban Hợp tác và Phát triển.
Về phía Viện CNTT, có sự hiện diện của GS.TS. Trần Xuân Tú, Viện trưởng;
PGS.TS. Lê Hoàng Sơn, Phó Viện trưởng, TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng cùng đại diện các đơn vị Viện CNTT. Về phía Đại học Công nghệ Sydney có GS.TS. Peta Wyeth, Hiệu trưởng Trường Kỹ thuật và Công nghệ Thông tin (Faculty of Engineering and IT), GS.TS. Eryk Dutkiewicz, Phó Hiệu trưởng Trường Kỹ thuật và Công nghệ Thông tin.
Thỏa thuận này nhằm mở rộng phạm vi hợp tác nghiên cứu, cung cấp cho học viên cơ hội được trải nghiệm môi trường nghiên cứu quốc tế độc đáo, đồng thời thúc đẩy sự hợp tác giữa hai đơn vị trong nghiên cứu khoa học và đào tạo trình độ cao.
Theo thỏa thuận, nghiên cứu sinh sẽ được hỗ trợ học bổng trong toàn bộ thời gian học tập (ở Việt Nam và Úc). Mỗi nghiên cứu sinh sẽ được hướng dẫn bởi một tập thể các nhà khoa học đến từ Đại học Công nghệ Sydney và Đại học Quốc gia Hà Nội.
GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin và GS. Peta Wyeth, Hiệu trưởng Trường Kỹ thuật và Công nghệ Thông tin, Đại học Công nghệ Sydney thực hiện ký kết văn bản thỏa thuận.
Đây là một bước tiến quan trọng trong việc thúc đẩy hợp tác quốc tế về nghiên cứu khoa học và đào tạo giữa Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney nói riêng.
Thông qua chương trình này, các nhà khoa học trẻ của Việt Nam sẽ có cơ hội tiếp cận với môi trường nghiên cứu tiên tiến, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo nguồn nhân lực trong lĩnh vực công nghệ thông tin tại Việt Nam.
Đại học Công nghệ Sydney (UTS) Đại học Công nghệ Sydney (UTS) là trường đại học công định hướng nghiên cứu có trụ sở tại thủ đô Sydney, bang New South Wales, Úc.
UTS xếp hạng thứ 9 tại Úc và thứ 88 trên thế giới theo Bảng xếp hạng đại học thế giới của QS World University Rankings 2025. Còn theo Bảng xếp hạng đại học thế giới của Times Higher Education 2024, UTS xếp hạng thứ 9 tại Úc và thứ 148 trên thế giới.
Đại học Công nghệ Sydney gồm có 9 trường và khoa thành viên, hơn 50 trung tâm và viện nghiên cứu, tập trung chủ yếu nghiên cứu vào lĩnh vực y tế, khoa học dữ liệu và phát triển bền vững.
Hiện nay, UTS có 130 chương trình đào tạo bậc đại học và 210 chương trình đào tạo bậc sau đại học.
Năm 2023, UTS có tổng cộng 47.913 học viên đang theo học, trong đó có 33.579 là sinh viên đại học.. Tính đến năm 2023, UTS có hơn 290.000 cựu sinh viên trên 140 quốc gia trên thế giới.
Dưới đây là một số hình ảnh tại Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác: Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Lớp đào tạo An toàn thông tin cho Ngân hàng Phát triển Việt Nam Tổ chức khóa đào tạo "Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học và công việc tại Tổng Công ty dầu Việt Nam (PVOil) Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin hợp tác phát triển Trang chủ / Tin hợp tác phát triển (Trang 9) Nền tảng quản trị dữ liệu nghiên cứu khoa học và công nghệ mở phục vụ chia sẻ, dùng chung ở quy mô quốc gia Nhằm thúc đẩy việc tạo lập, sử dụng và khai thác dữ liệu khoa học và công nghệ mở cũng như khuyến khích sự quan tâm và tham gia của các nhà nghiên cứu trong việc chia sẻ dữ liệu khoa học và công nghệ dùng chung, ngày 21/6/2022 tại TP. Hồ Chí Minh, Cục ... ... 05 Th7 Ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học giáo dục Ngày 17/6/2022, Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin PGS.TS. Trần Xuân Tú và Hiệu trưởng trường Đại học Giáo dục GS.TS. Nguyễn Quý Thanh đã tiến hành ký kết văn bản thỏa thuận hợp tác giữa hai đơn vị.
Nội dung ký kết tập trung vào các nội dung về đào tạo, nghiên cứu ... ... 20 Th6 Viện Công nghệ Thông tin tham gia thúc đẩy chuyển đổi số tại Bộ Nội vụ Nhằm hưởng ứng hành động tháng Thanh Niên năm 2022, ngày 2/4/2022 tại Bộ Nội vụ, Viện Công nghệ Thông tin và Văn phòng Bộ Nội vụ đã phối hợp tổ chức "Tọa đàm phát huy vai trò của đoàn viên, thanh niên trong việc đẩy mạnh chuyển đổi số của Bộ Nội vụ. Tham ... ... 12 Th4 Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin và Viện Quốc tế Pháp ngữ Ngày 24/12/2021, Viện Công nghệ Thông tin và Viện Quốc tế Pháp ngữ đã tổ chức Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác nhằm mục đích xây dựng đối tác chiến lược toàn diện, hợp tác lâu dài, phát huy nguồn lực và chia sẻ kinh nghiệm trong lĩnh vực đào tạo, nghiên cứu khoa học, hội nghị và ... ... 24 Th12 Đẩy mạnh mô hình hợp tác Viện – Trường ngay trong Đại học Quốc gia Hà Nội Ngày 08/4/2021, tại Khoa Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin và Khoa Quốc tế đã tổ chức lễ ký kết thỏa thuận hợp tác toàn diện giữa hai đơn vị.
Tham dự lễ ký kết về phía Viện Công nghệ Thông tin có PGS.TS. Trần Xuân Tú – ... ... 08 Th4 1 ... 6 7 8 9
|
Thay đổi gần đây Trợ giúp Tiếng Việt Công cụ Công cụ chuyển sang thanh bên ẩn Tác vụ Chung Atom Trang đặc biệt Tải về bản in Theo dõi các thay đổi gần đây nhất của wiki tại trang này.
Bộ lọc hiện hành Ẩn Con người (không phải bot) Không có bộ lọc hiện hành.
Tất cả các đóng góp được hiển thị.
Không gian tênThẻ đánh dấu Cập nhật trực tiếp 50 thay đổi, 7 ngày Danh sách chữ viết tắt: M Sửa đổi này tạo ra trang mới (xem thêm danh sách trang mới) n Đây là một sửa đổi nhỏ b Sửa đổi này do bot thực hiện (±123) Kích cỡ trang đã thay đổi bằng số byte này ngày 24 tháng 3 năm 2025 M 02:24 Jak Opanować Ruletkę – Reguły Obstawianie I Strategie Wygrywania 2 thay đổi lịch sử +6.777 [TyrellNorthmore; FredOliva024] n 02:24 (hiện | trước) +38 FredOliva024 thảo luận đóng góp M 01:04 (hiện | trước) +6.739 TyrellNorthmore thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Ruletka to ważna gra, która od stuleci jest stałą elementem salonów hazardowych.
Teraz możesz bawić się w liczne rozmaitych odmian ruletki w Vavada!
<br><br><br>Kontynuuj lekturę, aby poznać, jak grać w ruletkę online, jak stawiać zakłady na ruletkę i jak rozpocząć uczestniczyć w rozgrywki stołowe w [ VAVADA kasyno kryptowalutowe].<br><br><br>Czym jest ruletka?
<br><br>Ruletka to europejska rozrywka hazardowa...) M 01:55 Przewodnik Po Coinach – Liczne Rodzaje Kryptowalut Na Kasyno Internetowe Vavada khácsử +15.490 Alysa89139926810 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Jako przodujące kasyno kryptowalutowe oraz znany serwis zakładów internetowych [ VAVADA kasyno internetowe] daje możliwość stawiania zakładów w rozmaitych kryptowalutach.
<br><br><br>Użytkownicy mogą używać z popularnych kryptowalut w grach kasynowych na żywo i emocjonujących slotach internetowych, a także przy stawiania zakładów na swoje preferowane imprezy sportowe, zarówno w obrębie transmisji live, jak i...) 01:17 (Nhật trình mở tài khoản) [FredOliva024; Alysa89139926810] 01:17 Đã mở tài khoản người dùng FredOliva024 thảo luận đóng góp 00:32 Đã mở tài khoản người dùng Alysa89139926810 thảo luận đóng góp M 00:35 Przewodnik Po Coinach – Różne Rodzaje Walut Cyfrowych Na Kasyno Vavada khácsử +15.549 RoxannaRabin1 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Jako przodujące platforma hazardowa z kryptowalutami oraz znany bukmacher online [ VAVADA kasyno internetowe] daje możliwość obstawiania zakładów w rozmaitych walutach cyfrowych.
<br><br><br>Gracze mogą używać z popularnych coinów w rozgrywkach live w kasynie i ekscytujących automatach online, a także przy obstawiania zakładów na swoje ulubione wydarzenia sportowe, zarówno w obrębie transmisji live, jak i przys...) M 00:26 Przewodnik Po Coinach – Różne Rodzaje Kryptowalut Na Kasyno Internetowe VAVADA khácsử +15.608 DaveWelker thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Jako wiodące kasyno kryptowalutowe oraz popularny bukmacher online [ VAVADA kasyno internetowe] umożliwia obstawiania zakładów w rozmaitych kryptowalutach.
<br><br><br>Użytkownicy mogą używać z cenionych kryptowalut w grach kasynowych na żywo i ekscytujących slotach internetowych, a także przy obstawiania zakładów na swoje ulubione wydarzenia sportowe, zarówno w obrębie transmisji live, a także przyszłych zawo...) ngày 23 tháng 3 năm 2025 23:45 (Nhật trình mở tài khoản) [TyrellNorthmore; RoxannaRabin1; LucasMcGill6; DaveWelker] 23:45 Đã mở tài khoản người dùng TyrellNorthmore thảo luận đóng góp 22:49 Đã mở tài khoản người dùng DaveWelker thảo luận đóng góp 21:13 Đã mở tài khoản người dùng RoxannaRabin1 thảo luận đóng góp 19:32 Đã mở tài khoản người dùng LucasMcGill6 thảo luận đóng góp M 22:40 Jak Grać W Ruletkę – Zasady Zakłady I Sposoby Na Wygraną khácsử +6.807 RoxannaRabin1 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Ruletka to ważna gra, która od wieków jest nieodłączną elementem salonów hazardowych.
Obecnie możesz bawić się w wiele rozmaitych odmian ruletki w Vavada!
<br><br><br>Kontynuuj lekturę, aby dowiedzieć się, jak grać w ruletkę w sieci, jak obstawiać zakłady na ruletkę i jak rozpocząć grać w gry stołowe w [ VAVADA kasyno internetowe].<br><br><br>Co to jest ruletka?
<br><br>Ruletka to europejska rozrywka hazar...) M 20:47 Guía De Torneos De Póker De PinUp: Cómo Unirse Y Jugar Torneos khácsử +6.064 LucasMcGill6 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Los torneos de póker son una experiencia llena de adrenalina.
Las partidas de póker online te ofrecen la oportunidad de medirte con apostadores de distintos países.
<br><br><br><br>En esta introducción completa, te explica[ PinUp casino]</a> y qué esperar de tu experiencia en Pin Up Casino.
<br><br><br>Lo básico de Pin Up Poker online<br><br>El póker es un juego con normas fáciles de entender, en las que el objetivo es fo...) ngày 22 tháng 3 năm 2025 M 11:30 Les Casinos En Ligne Français En 2025: Sà curità Jeux Et Bonus khácsử +6.243 DuaneMcComas0 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Grâce à notre analyse, nous avons pu déterminer que Betclic présente les atouts essentiels pour jouer en ligne.
Non seulement il s'agit d'un [ casino en ligne depot minimum 10 euros] fiable et reconnu, mais il propose aussi des jeux de qualité.
Il s'agit ici d'une offre prévue pour les joueurs nouvellement inscrit sur le casino en ligne.
<br>Leurs nombreuses machines à sous et jeux de table vous promettent de...) M 11:30 Thành khácsử +290 DuaneMcComas0 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "55 years old Physical Therapy Assistant Elise Royds, hailing from Terrace Bay enjoys watching movies like Private Parts and Board games.
Took a trip to Works of Antoni Gaudí and drives a Town & Country.
<br><br>Here is my homepage ... [ Meilleur casino en ligne]) 11:29 Nhật trình mở tài khoản Đã mở tài khoản người dùng DuaneMcComas0 thảo luận đóng góp ngày 21 tháng 3 năm 2025 M 21:03 Ð'авада ÐÐ»Ñ Ð¡Ñ'авок Ðа Спорт: Широкий Ð'ыбор Событий khácsử +11.202 Jillian17O thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Начало знакомства с Вавада начинается с первого взгляда на его официальный вебсайт.
Современный и изящный дизайн притягивает внимание, создавая ощущение реального казино.
Простой доступ к контенту и интуитивно понятное управление делают навигац...) 19:54 (Nhật trình mở tài khoản) [TristaWhalen595; TemekaCazneaux9; RosarioKilvingto; MarcMacgeorge; MadelaineTwc; Linwood7250; KarlaParkinson; KariDonato321; Jillian17O; GerardShattuck; EmersonFreeh822; AltaVelazquez95; AdellCandelaria] 19:54 Đã mở tài khoản người dùng Jillian17O thảo luận đóng góp 19:14 Đã mở tài khoản người dùng KariDonato321 thảo luận đóng góp 18:27 Đã mở tài khoản người dùng TemekaCazneaux9 thảo luận đóng góp 17:45 Đã mở tài khoản người dùng RosarioKilvingto thảo luận đóng góp 17:05 Đã mở tài khoản người dùng AdellCandelaria thảo luận đóng góp 16:23 Đã mở tài khoản người dùng TristaWhalen595 thảo luận đóng góp 15:41 Đã mở tài khoản người dùng MarcMacgeorge thảo luận đóng góp 14:48 Đã mở tài khoản người dùng EmersonFreeh822 thảo luận đóng góp 14:00 Đã mở tài khoản người dùng GerardShattuck thảo luận đóng góp 13:16 Đã mở tài khoản người dùng KarlaParkinson thảo luận đóng góp 12:29 Đã mở tài khoản người dùng AltaVelazquez95 thảo luận đóng góp 11:44 Đã mở tài khoản người dùng Linwood7250 thảo luận đóng góp 10:55 Đã mở tài khoản người dùng MadelaineTwc thảo luận đóng góp M 19:35 Ðжекпоты Ð' КриптовалютныÑ... Казино khácsử +10.255 TemekaCazneaux9 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Джекпот – большой приз, превосходящий ставку в сотни тысяч раз.
Это одна из главных задач любого геймера.
Чтобы выиграть его, нужно внимательно прочитать правила ВАВАДА и процедуры, что предоставляет подобный выигрыш.
Крупнейший в истории джекп...) M 18:56 Секреты БонуÑов Крипто-казино Vavada Которые Ѐ™Ñ‹ Ðолжны ИÑпользовать khácsử +16.095 RosarioKilvingto thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Онлайн Казино Вавада - это не просто онлайн казино, а настоящее сокровище для любителей азартных игр.
Оно давно завоевало доверие множества игроков благодаря своей компетентности, высокому уровню сервиса и огромному количеству предложений.
<br><br>...) M 18:18 Редрые БонуÑÑ‹ Ðа Казино Ð'ÐÐ'ÐÐРЧтобы Увеличить Ð'аш Ð'ыигрыш khácsử +3.592 AdellCandelaria thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Игроки интернет казино VAVADA имеют возможность воспользоваться широким ассортиментом разнообразных бонусов и выгод, которые делают игровой процесс крайне увлекательным.
Начиная с первого дня в казино, каждый новый игрок получает великолепным при...) M 17:52 Крупные Ðаграды Ð' Интернет ИгÑовыÑ... ЗаведениÑÑ... khácsử +10.177 AltaVelazquez95 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Джекпот – значительный выигрыш, превосходящий вложение в сотни тысяч раз.
Это одна из главных задач любого игрока.
Для того чтобы получить его, необходимо внимательно освоить условия VAVADA и игрового процесса, что предоставляет подобный выигрыш.
...) M 17:42 Невероятные Акции От Интернет Казино VAVADA Которые Нельзя Пропустить khácsử +3.472 AlmaPineda41 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Игроки казино Вавада могут наслаждаться широким ассортиментом разнообразных бонусов и выгод, которые делают игровой процесс крайне увлекательным.
Начиная с первого дня в казино, каждый новый игрок получает великолепным приветственным пакетом, к...) M 16:56 ИÑÑледуем Мир Казино Ð'авада khácsử +11.221 MarcMacgeorge thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Наш путь с Вавада начнём с первого взгляда на официальный вебсайт.
Современный и стильный интерфейс притягивает внимание, создавая ощущение реального казино.
Удобный доступ к информации и интуитивно понятное управление делают навигацию по сайту...) M 16:23 ПотрÑÑающие БонуÑÑ‹ Ðа Казино Ð'ÐÐâ€ÐРЖдут Ð'аÑ khácsử +3.607 KarlaParkinson thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Посетители онлайн казино Вавада могут наслаждаться широким набором разнообразных бонусов и привилегий, которые делают игровой процесс ещё более захватывающим.
Начиная с первого дня в казино, каждый новый игрок имеет шанс воспользоваться щедрым...) M 15:57 Ð'олнующие БонуÑÑ‹ От Казино VAVADA ÐÐ»Ñ â€™ÑеÑ... Игроков khácsử +3.575 EmersonFreeh822 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Посетители казино Вавада имеют возможность воспользоваться широким набором разнообразных бонусов и привилегий, которые делают игровой процесс крайне увлекательным.
Начиная с первого дня в казино, каждый новый игрок имеет шанс воспользоваться в...) M 15:10 Секреты БонуÑов Онлайн Казино VAVADA КоторÑе Ð'ы ОбÑзаны Знать khácsử +16.056 GerardShattuck thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Криптоказино VAVADA - это не только крипто-казино, а настоящая находка для любителей гемблинга.
Оно давно заслужило доверие множества игроков благодаря своей компетентности, высокому уровню обслуживания и огромному выбору предложений.
<br><br><br>Погру...) M 14:14 Подробный Обзор Предложений Онлайн Казино VAVADA khácsử +4.677 WilliemaeA86 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "На просторах онлайн-гемблинга постоянно появляются новые площадки, но лишь некоторые могут предоставить настоящий уникальный опыт.
Казино Vavada выделяется среди конкурентов уникальной комбинацией самых современных игровых технологий и традицион...) M 13:43 Как Ð'ыбрать Лучшее Криптовалютное Казино khácsử +7.960 AltaVelazquez95 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Мир криптовалют открывает новые возможности<br>Цифровые валюты становятся все распространеннее, и это несложно понять.
Быстрые переводы, низкие комиссии и анонимность – вот лишь некоторые из достоинств использования цифровых денег.
Особенно за...) M 13:30 Как Найти Лучшее Криптовалютное Казино khácsử +8.042 MicahKearns718 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Мир цифровых валют открывает новые возможности<br>Цифровые валюты становятся все распространеннее, и это несложно понять.
Быстрые транзакции, небольшие сборы и конфиденциальность – вот лишь несколько преимуществ использования цифровых денег.
...) M 13:27 Джекпот - Это Просто khácsử +10.200 KarlaParkinson thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Джекпот – значительный выигрыш, превышающий вложение в десятки тысяч раз.
Это одна из основных целей любого геймера.
Для того чтобы получить его, нужно детально изучить правила Vavada и процедуры, что предлагает подобный выигрыш.
Самый большой в ан...) M 12:54 ПрозрачноÑть И ЧеÑтноÑть Ð' Онлайн-гемблинге 2 thay đổi lịch sử +6.569 [MicahKearns718; Linwood7250] n 12:54 (hiện | trước) +112 Linwood7250 thảo luận đóng góp M 11:03 (hiện | trước) +6.457 MicahKearns718 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Вы приходите в казино с надеждой выиграть, получая пачку фишек.
Вы уверены, что результаты игры создаются случайно, обеспечивая справедливость каждого раунда.
Тем не менее, в мире онлайн-гемблинга часто возникает вопрос справедливости, поэтому Онл...) M 12:42 Каким Образом Ð'ыбрать Лучшее Криптовалютное Казино khácsử +8.065 WilliemaeA86 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Мир цифровых валют расширяет новые возможности<br>Цифровые валюты становятся все популярнее, и это несложно понять.
Быстрые переводы, небольшие комиссии и конфиденциальность – вот лишь некоторые из преимуществ использования цифровых денег.
Осо...) M 12:06 Как Найти Оптимальное Криптовалютное Казино khácsử +8.209 MadelaineTwc thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Мир криптовалют расширяет новые горизонты<br>Цифровые валюты становятся все распространеннее, и это не удивительно.
Молниеносные транзакции, низкие сборы и конфиденциальность – вот всего лишь некоторые из достоинств использования цифровых ден...) M 11:20 ИÑÑледуем Мир Онлайн Казино Ð'авада khácsử +10.962 AugustinaWollast thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "Знакомство с VAVADA начинается с первого взгляда на официальный сайт.
Утончённый и современный дизайн притягивает внимание, вселяя ощущение реального казино.
Удобный доступ к информации и понятное управление делают работу с сайтом приятной и удобн...) n 11:20 Как Работает ЧеÑтноÑть Игр Ð' Онлайн-казино khácsử +375 WilliemaeA86 thảo luận đóng góp M 10:42 Как Ð'ыбрать Оптимальное Криптовалютное Казино khácsử +8.126 AlmaPineda41 thảo luận đóng góp (Tạo trang mới với nội dung "<br>Мир криптовалют открывает новые возможности<br>Криптовалюты становятся с каждым днём всё распространеннее, и это не удивительно.
Быстрые транзакции, низкие комиссии и анонимность – вот лишь некоторые из достоинств использования цифровых денег.
...) Lấy từ "
|
Đóng mở mục lục Trang đặc biệt Trợ giúp Tiếng Việt Công cụ Công cụ chuyển sang thanh bên ẩn Tác vụ Chung Trang đặc biệt Tải về bản in Báo cáo bảo quản Bản mẫu chưa dùng Bản mẫu chưa được phân loại Bản mẫu cần viết nhất Thể loại chưa phân loại Thể loại cần thiết Thể loại trống Trang bị khóa Trang chưa có liên kết ngoại ngữ Trang chưa xếp thể loại Trang có ít sửa đổi nhất Trang cũ nhất Trang cần viết Trang dài nhất Trang mồ côi Trang ngắn nhất Trang đường cùng Tên trang bị khóa Tập tin chưa dùng Tập tin chưa được phân loại Tập tin cần thiết Đổi hướng kép Đổi hướng sai Danh sách các trang Danh sách trang đổi hướng Thể loại Thể loại phần mềm Trang có thuộc tính trang Tìm kiếm Tìm kiếm liên kết ngoài Tất cả các trang Tất cả các trang trùng với tiền tố Quản lý tài khoản Mật khẩu bot Thay đổi định danh Tùy chọn Xóa định danh Đăng nhập Đăng xuất Đặt lại mật khẩu Đặt lại token Đổi hoặc gỡ địa chỉ thư điện tử Thành viên và chức năng Cấp phép Danh sách thành viên Danh sách thành viên tích cực Gửi thư cho người dùng Mở tài khoản Người dùng bị cấm Nhóm thành viên Quy định mật khẩu Quyền thành viên Tác vụ cấm tự động Đóng góp của người dùng Thay đổi gần đây và nhật trình Nhật trình Thay đổi gần đây Thay đổi liên quan Thẻ đánh dấu thay đổi hợp lệ Trang mới Trang trưng bày hình ảnh mới Báo cáo và tải lên phương tiện Danh sách các tập tin có bản sao Danh sách tập tin Thống kê phương tiện Tìm kiếm theo định dạng Tìm kiếm tập tin trùng lặp Dữ liệu và công cụ Bung bản mẫu Chỗ thử API Nguồn sách Phiên bản Thông điệp hệ thống Thống kê Trang đặc biệt đổi hướng Khác biệt Khóa trang Liên kết thường trực Làm mới Lịch sử trang Mục mới Sửa đổi trang Thông tin trang Trang gốc ngẫu nhiên Trang ngẫu nhiên Trang ngẫu nhiên trong thể loại Trang đổi hướng ngẫu nhiên Xóa trang Đổi hướng đến tập tin, người dùng, trang, hoặc ID đăng nhập Trang được dùng nhiều Thể loại có nhiều trang nhất Trang có nhiều liên kết liên wiki nhất Trang có nhiều thể loại nhất Trang được liên kết đến nhiều nhất Trang được nhúng nhiều nhất Trang được sửa đổi nhiều lần nhất Tập tin được liên kết đến nhiều nhất Công cụ cho trang Các liên kết đến đây So sánh trang Xuất trang Trang đặc biệt khác Đóng góp Lấy từ "
|
Thông tin về "Trang Chính Trợ giúp Trang Chính Thảo luận Tiếng Việt Đọc Xem mã nguồn Xem lịch sử Công cụ Công cụ chuyển sang thanh bên ẩn Tác vụ Đọc Xem mã nguồn Xem lịch sử Chung Các liên kết đến đây Thay đổi liên quan Trang đặc biệt Thông tin trang Thông tin cơ bản Tên hiển thị Trang Chính Từ khóa sắp xếp mặc định Trang Chính Chiều dài của trang (byte) 753 ID không gian tên 0 Mã số trang 1 Ngôn ngữ nội dung trang vi - Tiếng Việt Kiểu nội dung trang mã wiki Ghi chỉ mục bởi robot Cho phép Số trang đổi hướng đến trang này 0 Mức khóa trang Sửa đổi Cho phép mọi thành viên (vô hạn) Di chuyển Cho phép mọi thành viên (vô hạn) Xem nhật trình khóa của trang này.
Lịch sử sửa đổi Người tạo trang MediaWiki default (thảo luận | đóng góp) Lúc tạo trang 11:06, ngày 21 tháng 8 năm 2024 Người sửa đổi cuối cùng MediaWiki default (thảo luận | đóng góp) Lúc sửa đổi cuối cùng 11:06, ngày 21 tháng 8 năm 2024 Tổng số lần sửa đổi 1 Tổng số tác giả riêng 1 Số lần sửa đổi gần đây (trong 90 ngày qua) 0 Số người dùng sửa đổi gần đây 0 Lấy từ "
|
Исследуем Мир VAVADA Trang Thảo luận Tiếng Việt Đọc Xem mã nguồn Xem lịch sử Công cụ Công cụ chuyển sang thanh bên ẩn Tác vụ Đọc Xem mã nguồn Xem lịch sử Chung Các liên kết đến đây Thay đổi liên quan Trang đặc biệt Tải về bản in Liên kết thường trực Thông tin trang Từ ITI Wiki Погружение в мир азарта с Vavada начинается с первоначального взгляда на официальный сайт.
Современный и утончённый интерфейс притягивает внимание, вселяя ощущение реального казино.
Удобный доступ к контенту и интуитивно понятное управление делают работу с вебсайтом интересной и удобной для каждого посетителя.
Казино дарит уникальный опыт азартных игр, увлекая своим многообразием.
Здесь можно найти всё, от традиционных слотов до современных видеоигр.
Каждая игра демонстрирует отличное качество графического оформления и звукового сопровождения, затягивая игрока в мир крупных ставок и захватывающих приключений.
Интерактивные события, такие как турниры и специальные акции, добавляют оживление и возможность для игроков проверить свои способности в соревновательной обстановке.
Это делает Вавада не только местом для игры, но и средой для обмена опытом с другими участниками.
Каждый элемент официального вебсайта разработан таким способом, чтобы усилить атмосферу игры и подарить наибольшее удовольствие от каждого посещения.
VAVADA обращает внимание на деталях, превращая виртуальный мир онлайн-казино в незабываемый и яркий опыт.
Ассортимент игр и развлечений Онлайн Казино превосходит ожидания даже самых переборчивых фанатов азартных игр благодаря его впечатляющему ассортименту развлечений.
Здесь любой найдет для себя что-то по своему вкусу, от классических игр до последних новинок игровой индустрии.
На официальном сайте VAVADA вы сможете найти множество игр казино.
Выбор игровых автоматов содержит как классические слоты с кристаллами и символами, так и современные видеослоты с увлекательными сюжетами и бонусными раундами.
Эти игры предлагают разнообразные темы: от фэнтезийных приключений до исторических событий и знаменитых фильмов.
Отличная графика и анимация трансформирует каждое вращение в захватывающее и непредсказуемое событие.
Для любителей настольных игр Vavada предлагает большой выбор вариантов: баккара, покер, рулетка и блэкджек доступны во многих разновидностях.
Игроки могут выбирать между традиционными правилами и новыми интерпретациями, отыскивая идеальное сочетание стратегии и удачи.
Внимание заслуживают игры с живыми дилерами, которые вещаются в режиме реального времени.
Это создает атмосферу настоящего игрового зала, где можно общаться с дилерами и остальными игроками, повышая эмоции от игры.
Взаимодействие с мастерами своего дела и качество трансляций делают этот опыт особо увлекательным и реальным.
Такое многообразие игр и форматов развлечений служит гарантией того, что каждое посещение Vavada становится уникальным и неповторимым приключением.
Бонусные предложения и акции для игроков Криптоказино популярно своей щедрой бонусной программой, которая стартует с момента регистрации.
Новички приветствуются щедрыми бонусами на первый депозит, а также пакетами бесплатных вращений, что дает им отправиться на своё путешествие с дополнительными преимуществами.
Казино Vavada – это популярный онлайн-букмекер, который предоставляет широкий выбор ставок на спорт.
Для завсегдатаев казино существует система лояльности, где зачисляются баллы за активную игру.
Эти поинты можно обменять на реальные деньги, бонусы или особые призы.
Кроме того, постоянные акции и турниры дают шанс получить дополнительные призы или принять участие в захватывающих соревнованиях.
Казино еще уделяет большое внимание тематическим и сезонным акциям, предлагая дополнительные бонусы в праздники или к значимым датам.
Это добавляет элемент сюрприза и радости, обращая каждое посещение казино в особенно захватывающее событие.
Такая система бонусов и акций делает процесс игры не только в интересное, но и рентабельное занятие, давая игрокам максимально использовать свои шансы для победы и получения удовольствия от игры в Vavada.
Поддержка и безопасность пользователей Крипто Казино Vavada думает о безопасности и удобстве своих пользователей, предоставляя эффективные меры для обеспечения конфиденциальности данных и финансовой безопасности.
Компания использует лучшие методы шифрования и работает с проверенными платёжными сервисами, гарантируя безопасность каждой транзакции.
Ключевой особенностью VAVADA является предоставление зеркал сайта, которые обеспечивают непрерывный доступ к играм даже при наличии технических сбоев или блокировок основного сайта.
Зеркала представляют собой идентичные копии официального сайта, и предлагают тот же уровень функциональности и безопасности.
Это позволяет игрокам продолжить наслаждение играми без перерывов и неприятностей.
Поддержка ВАВАДА доступна 24/7, оказывая оперативную помощь по всем проблемам, имеющим отношение к игровому процессу, промоакциям или техническим проблемами.
Члены команды службы поддержки профессиональны и дружелюбны, способны быстро уладить любые проблемы для обеспечения комфортной игры пользователей.
Такие фичи, как наличие зеркал сайта и профессиональная поддержка, трансформируют Вавада в безопасный и интересный выбор для азартных игроков, желающих качественный и непрерывный доступ к своим любимым развлечениям.
Почему выбирают Вавада?
Платформа Вавада обладает простой навигацией, что позволяет быстро находить нужные события.
Вы можете ставить на спорт с помощью официального приложения VAVADA, которое легко установить.
Промокоды Vavada дают щедрые вознаграждения, делая игру еще интереснее.
Зеркало сайта VAVADA обеспечивает доступ к платформе даже при проблемах с доступом.
Официальный сайт Вавада предлагает разнообразие ставок и высокие коэффициенты.
Шаги для начала работы с ВАВАДА Перейдите на официальный сайт и зарегистрируйтесь.
Воспользуйтесь доступными промокодами для получения бонусов.
Установите мобильное приложение для быстрого доступа к играм.
Найдите рабочее зеркало в случае проблем с доступом.
Играть в казино игры и получайте удовольствие!
Где узнать больше?
На нашем вебсайте собраны самые интересные статьи по азартным играм.
Подробнее вы cможете прочитать тут.
Здесь же вы можете получить уникальные подарки и новости казино.
Мы ждём вас, и желаем удачи!
Lấy từ "
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Viện Công nghệ Thông tin đóng góp mạnh mẽ vào hoạt động đổi mới sáng tạo tại ĐHQGHN Ngày 13/1/2025, ĐHQGHN đã tổ chức Lễ tổng kết nhiệm vụ năm 2024 và triển khai Kế hoạch nhiệm vụ năm 2025. Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) vinh dự có hai nhóm nghiên cứu mạnh đã hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ, có nhiều đóng góp trong công tác nghiên cứu khoa học và đổi mới sáng tạo trong năm 2024 và được Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội trao tặng Bằng khen (trong tổng số 18 nhóm nghiên cứu mạnh được vinh danh). Nhóm nghiên cứu mạnh đầu tiên được vinh danh là "Nhóm nghiên cứu Hệ thống tích hợp thông minh (SISLAB) do GS.TS. Trần Xuân Tú làm trưởng nhóm.
Nhóm nghiên cứu SISLAB bao gồm 7 chuyên gia, 5 nghiên cứu sinh và trên 20 sinh viên tập trung vào các hướng nghiên cứu như: hệ thống trên chip;
mạng trên chip;
kiến trúc và nền tảng phần cứng cho IoT, trí tuệ nhân tạo, bảo mật.
Năm 2024, nhóm nghiên cứu mạnh SISLAB đã công bố được 17 bài WoS/Scopus (đạt tỷ lệ hơn 2,43 bài/thành viên chính), 04 hồ sơ đăng ký sáng chế.
Các nghiên cứu có sự phối hợp hiệu quả giữa các thành viên trong nước và chuyên gia quốc tế.
Nhóm nghiên cứu đã đấu thầu thành công nhiều đề tài, dự án như đề tài Horizon Europa (Châu Âu), đề tài trọng điểm cấp nhà nước (KC01), đề tài cấp ĐHQGHN và nhiều dự án hợp tác với doanh nghiệp.
Nhóm nghiên cứu cũng có nhiều kết quả ứng dụng nổi bật và đóng góp quan trọng trong Chương trình Chip bán dẫn của ĐHQGHN và Việt Nam trong thời gian qua.
Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu SISLAB cũng tích cực trong việc tổ chức các hội nghị khoa học quốc tế như ICDV 2024, ISCAS 2024... Trưởng nhóm nghiên cứu SISLAB – GS.TS. Trần Xuân Tú (đứng thứ 2 từ bên trái sang) nhận Bằng khen của Giám đốc ĐHQGHN. Nhóm nghiên cứu mạnh thứ hai được vinh danh là nhóm "Các giải pháp và nền tảng thông minh trong trí tuệ nhân tạo 4.0 (AI 4.0) do PGS.TS. Lê Hoàng Sơn làm trưởng nhóm.
Được công nhận là nhóm nghiên cứu mạnh cấp ĐHQG vào ngày 12 tháng 4 năm 2023 bao gồm 10 chuyên gia trong nước và quốc tế.
Trong năm 2024, nhóm nghiên cứu mạnh AI 4.0 đã công bố được 18 bài SCIE trên nhóm Q1/Q2, đạt tỷ lệ hơn 2 bài/thành viên chính (các thành viên nước ngoài là cán bộ kiêm nhiệm). Các nghiên cứu có sự phối hợp hiệu quả giữa các thành viên trong nước và chuyên gia quốc tế (5 Giáo sư uy tín từ 5 Đại học lớn trên thế giới). Các nghiên cứu tập trung theo 4 mảng chính: (1) Nền tảng tính toán mềm (Soft Computing Foundation); (2) Hệ xử lý tri thức với dữ liệu lớn (Knowledge-Based Systems); (3) Học máy tích hợp trong đa phương tiện thông minh (Integrated Machine Learning for Multimedia Intelligence); (4) Ứng dụng AI đa môi trường (Multi-modal & environmental AI). Các công bố đều tập trung xoay quanh 4 nhánh này tạo một nền tảng lý thuyết vững chắc về các giải pháp và nền tảng thông minh trong Trí tuệ nhân tạo 4.0. Từ đó làm cơ sở để xây dựng các ứng dụng thông minh trong các miền giáo dục và y tế... Một số sản phẩm công nghệ như phân tích hành vi của học viên trong lớp học từ dữ liệu camera, chú thích dữ liệu đa phương tiện, phân tích hoạt động qua đánh giá biểu cảm khuôn mặt... bước đầu được quan tâm triển khai.
Trong năm 2024, nhóm nghiên cứu AI 4.0 tại trung tâm AIRC, Viện CNTT được ĐHQGHN giao nhiệm vụ về "Xây dựng báo cáo thường niên về trí tuệ nhân tạo Việt Nam. Đây là nhiệm vụ quan trọng định hướng cho sự phát triển các hoạt động nghiên cứu và công nghệ hướng tới Đổi mới sáng tạo tại ĐHQGHN trong giai đọan 20250-2030. Trưởng nhóm AI 4.0 – PGS.TS. Lê Hoàng Sơn (đứng thứ 4 từ bên trái sang) nhận Bằng khen của Giám đốc ĐHQGHN. Cũng trong sự kiện này, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn vinh dự được ĐHQGHN vinh danh là nhà khoa học tiêu biểu, có ảnh hưởng trên thế giới trong 6 năm liên tục từ 2019-2024. Đây là kết quả nỗ lực bền bỉ của PGS.TS. Lê Hoàng Sơn trong quá trình nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ tại Viện CNTT trong nhiều năm thể hiện định hướng đúng đắn theo các trụ cột nghiên cứu chính tại Viện về: (1) Trí tuệ nhân tạo ứng dụng;
(2) Thiết kế vi mạch và ứng dụng;
(3) An toàn hệ thống thông tin.
PGS.TS. Lê Hoàng Sơn nhận Bằng khen là nhà khoa học tiêu biểu, có ảnh hưởng trên thế giới trong 6 năm liên tục từ 2019-2024 Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Trung tâm AIRC phấn đấu trở thành đơn vị nghiên cứu và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu trong nước Trích yếu luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Minh Phúc Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin nổi bật Trang chủ / Tin nổi bật (Trang 4) Các nhà khoa học là trụ cột vững chắc để xây dựng đại học nghiên cứu, đổi mới sáng tạo Ngày 15/5/2024, tại Hòa Lạc, ĐHQGHN tổ chức gặp mặt đại diện nhà khoa học nhân ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam (18/5) nhằm tôn vinh, ghi nhận đóng góp của các nhà khoa học của ĐHQGHN đã không ngừng nghiên cứu, sáng tạo, phát triển các sản phẩm và giải pháp khoa ... ... 16 Th5 Việt Nam nên tập trung vào nhân lực khâu thiết kế bởi đây là khâu có giá trị cao nhất trong ngành công nghiệp bán dẫn Theo GS.TS Trần Xuân Tú, Viện trưởng Viện CNTT (Đại học Quốc gia Hà Nội), Việt Nam nên tập trung vào đào tạo nhân lực khâu thiết kế bởi đây là khâu có giá trị cao nhất trong ngành công nghiệp bán dẫn và đầu tư kinh phí ít nhất.
Chỉ có một số ít ... ... 11 Th4 Khai giảng các khóa đầu tiên Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch bán dẫn tại Đà Nẵng Ngày 26/3/2024, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) khai giảng các khóa học đầu tiên thuộc Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch bán dẫn.
Đây là chương trình ... ... 27 Th3 Giao lưu sinh viên Việt Nam – Nhật Bản – Hàn Quốc trong lĩnh vực Công nghệ bán dẫn Ngày 8/3, Chương trình giao lưu sinh viên Việt Nam – Nhật Bản – Hàn Quốc trong lĩnh vực Công nghệ Bán dẫn đã diễn ra trong không khí vui tươi, thắm tình đoàn kết, giao lưu và chia sẻ.
Đây là chương trình đặc biệt nhằm nâng cao tình hữu nghị và được tổ ... ... 09 Th3 Hội thảo khoa học quốc tế lần thứ 11 về "Những tiến bộ trong hạ tầng và dịch vụ Công nghệ Thông tin – Truyền thông (ADVANCE 2024) Ngày 26-28/2/2024, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức Hội thảo khoa học quốc tế lần thứ 11 về "Những tiến bộ trong hạ tầng và dịch vụ Công nghệ Thông tin – Truyền thông (International Workshop on Advances in ICT Infrastructures and Services – ADVANCE 2024). Tham ... ... 27 Th2 Gặp mặt đầu Xuân Giáp Thìn 2024 tại Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN Trở lại làm việc sau kỳ nghỉ Tết Nguyên đán, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức buổi Gặp mặt đầu Xuân Giáp Thìn năm 2024 với không khí phấn khởi, tươi vui của mùa xuân.
Tham dự buổi gặp mặt đầu xuân có GS.TS. Trần Xuân ... ... 15 Th2 Đẩy mạnh hoạt động KHCN và ĐMST dựa trên 3 trụ cột chuyên môn: Trí tuệ nhân tạo ứng dụng, Thiết kế vi mạch bán dẫn, và An toàn hệ thống thông tin.
Chiều ngày 29/1/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Hội nghị Viên chức, người lao động và Tổng kết năm 2023. Dự hội nghị có GS.TS. Trần Xuân Tú, Bí thư Chi bộ, Viện trưởng, TS. Lê Quang Minh, Phó Bí thư Chi bộ, Phó Viện trưởng, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn, Phó ... ... 01 Th2 Thành lập Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng thuộc Viện Công nghệ Thông tin Ngày 16/1/2024, tại Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đã tổ chức Lễ công bố các quyết định liên quan đến nhân sự và tổ chức của đơn vị thuộc Viện.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Phạm Bảo Sơn;
Hiệu trưởng Trường Đại học CMC Nguyễn Ngọc Bình;
PGS. Nguyễn Hữu Xý, nguyên Phó ... ... 17 Th1 Sự kiện và Thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2023 Năm 2023 là một năm vươn mình mạnh mẽ của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, tạo đà cho một chặng đường phát triển mới.
Sau đây, chúng ta cùng điểm lại 10 sự kiện và thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2023. 1) ... ... 30 Th12 1 2 3 4 5 6 7 ... 12
|
Tin nổi bật Trang chủ / Tin nổi bật (Trang 12) Khởi động Dự án "Nâng cao năng lực nữ lãnh đạo trong giáo dục đại học hướng tới thời đại chuyển đổi số và toàn cầu hóa Chiều 20/1/2022, tại ĐHQGHN đã diễn ra lễ khởi động Dự án "Nâng cao năng lực nữ lãnh đạo trong giáo dục đại học hướng tới thời đại chuyển đổi số và toàn cầu hóa theo hình thức trực tiếp kết hợp online.
Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN là cơ quan chủ trì dự ... ... 20 Th1 Hội thảo RISC-V Việt Nam 2022 Nhằm thúc đẩy hoạt động nghiên cứu và phát triển các vi xử lý, hệ thống trên chip sử dụng kiến trúc tập lệnh mở RISC-V tại Việt Nam, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Hiệp hội RISC-V Nhật Bản đã tổ chức thành công Hội ... ... 15 Th1 Viện Công nghệ Thông tin: Tăng cường thúc đẩy hoạt động hợp tác với các tổ chức, doanh nghiệp khoa học công nghệ trong và ngoài nước Ngày 04/01/2022, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Hội nghị cán bộ, viên chức, người lao động và tổng kết năm 2021 bằng hình thức trực tiếp kết hợp trực tuyến.
Tham dự Hội nghị có PGS.TS. Phạm Bảo Sơn, Ủy viên Ban thường vụ Đảng ... ... 04 Th1 1 ... 9 10 11 12
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Ngày 12/03/2025, tổ chức giáo dục Quacquarelli Symonds (QS) đã công bố bảng xếp hạng các lĩnh vực đại học thế giới năm 2025. Trong đó, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) có 12 lĩnh vực được xếp hạng, với 10 lĩnh vực nằm trong Top 500. Đặc biệt, Viện Công nghệ Thông tin thuộc ĐHQGHN đã đóng góp quan trọng trong việc đưa hai lĩnh vực vào Top 500 thế giới: Kỹ thuật điện và điện tử (Engineering – Electrical & Electronic): Lĩnh vực này đã tăng hạng lên nhóm 401-450 với số điểm 54,3, phản ánh sự phát triển và chất lượng đào tạo, nghiên cứu của Viện.
Khoa học máy tính và hệ thống thông tin (Computer Science & Information Systems): Tiếp tục duy trì vị trí trong nhóm 551-600, đánh dấu năm thứ 7 liên tiếp lĩnh vực này được xếp hạng, thể hiện sự ổn định và uy tín trong đào tạo và nghiên cứu.
Thành tựu này không chỉ khẳng định vị thế của Viện Công nghệ Thông tin mà còn góp phần nâng cao uy tín và chất lượng giáo dục của ĐHQGHN trên trường quốc tế.
Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Tính toán mô phỏng thần kinh (hay tính toán neuromorphic) được cho là có hiệu suất năng lượng cao hơn nhiều so với kiến trúc máy tính truyền thống nhờ vào bản chất xử lý dựa trên sự kiện (event-driven computing). Đây có thể là hướng đi quan trọng trong tương lai để cải thiện hiệu suất xử lý các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là với các hệ thống học sâu.
Nhận thấy xu thế tất yếu này, Nhóm nghiên cứu Hệ thống Tích hợp Thông minh (SISLAB) – ĐHQGHN đã bắt đầu nghiên cứu thiết kế phần cứng tăng tốc cho các mạng nơ-ron nhân tạo từ năm 2015 và có nhiều công trình khoa học công bố về các kết quả nghiên cứu này.
Với mô hình chip Mạng Nơ-ron xung (SNN), nhóm nghiên cứu đã tích hợp các giải pháp hiệu quả để giải quyết những thách thức tồn tại.
Việc nhóm đã thành công phát triển phần cứng tăng tốc cho thuật toán AI mang lại nhiều lợi ích quan trọng, đặc biệt là trong bối cảnh AI ngày càng yêu cầu hiệu suất cao và tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán.
VNU Media đã có cuộc phỏng vấn GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin ĐHQGHN, Trưởng nhóm SISLAB để hiểu rõ hơn về những kết quả ban đầu trong nghiên cứu về chip AI. Xin GS cho biết xuất phát từ thực tiễn nào mà nhóm lựa chọn nghiên cứu về chip AI? Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANNs) ra đời đã thúc đẩy sự phát triển của các thuật toán học máy trong vài thập kỷ qua.
Lấy cảm hứng từ bộ não sinh học, mạng ANNs được xây dựng từ các phần tử tính toán được gọi là nơ-ron.
Các nơ-ron này nhận một tập hợp các đầu vào có trọng số từ các nơ-ron ở lớp trước, có giá trị kích hoạt liên tục và sử dụng các hàm kích hoạt phi tuyến tính có thể đạo hàm.
Các nơ-ron được nhóm lại thành các lớp, và nhiều lớp được xếp chồng lên nhau để tạo ra một mạng nơ-ron rất sâu.
Tính chất có thể đạo hàm của các hàm kích hoạt này cho phép sử dụng các phương pháp tối ưu hóa dựa trên gradient, chẳng hạn như lan truyền ngược (back propagation) để huấn luyện mạng;
tức là tinh chỉnh các tham số của mạng sao cho phù hợp với tập hợp các đầu ra mong muốn.
Nhờ những tiến bộ vượt bậc về khả năng tính toán với nền tảng GPU gần đây, kết hợp với sự sẵn có của các tập dữ liệu có nhãn lớn, việc huấn luyện các mạng rất sâu này trở nên khả thi.
Lĩnh vực nghiên cứu này được gọi là học sâu (Deep Learning – DL), và các mạng với nhiều lớp nơ -ron được gọi là mạng nơ -ron sâu (Deep Neural Network – DNN). DNN đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận diện hình ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng giọng nói, hoặc thậm chí chơi cờ vây.
Mặc dù DNN được xây dựng bắt chước bộ não con người, nhưng vẫn có một số khác biệt cơ bản giữa cách DNN xử lý thông tin và cách bộ não con người hoạt động.
Sự khác biệt quan trọng nhất nằm ở cách biểu diễn và truyền tải thông tin giữa các phần tử tính toán.
DNN biểu diễn đầu vào dưới dạng các giá trị kích hoạt liên tục và những giá trị này được truyền đi cũng như tích lũy dưới dạng các đầu vào có trọng số đến các nơ-ron tiếp theo.
Ngược lại, nơ-ron sinh học giao tiếp với nhau thông qua chuỗi xung điện gọi là spike (tín hiệu xung). Mỗi cặp nơ-ron hình thành một kết nối gọi là khớp thần kinh (synapse). Các spike này xuất hiện rời rạc theo thời gian, và thông tin có thể được biểu diễn thông qua thời gian phát xung (spike timing) hoặc tần suất phát xung (spike rate) trong một khoảng thời gian nhất định.
Một khác biệt quan trọng nữa là cách quá trình học diễn ra trong não bộ sinh học so với quá trình huấn luyện của DNN. Phương pháp học dựa trên gradient của DNN không phù hợp với cơ chế sinh học, bởi vì quá trình điều chỉnh cường độ kết nối giữa các nơ-ron trong bộ não phụ thuộc vào thời gian tương đối giữa các xung đầu vào và đầu ra, thay vì phụ thuộc vào toàn bộ mạng như trong lan truyền ngược.
Thông tin cần thiết cho các quy tắc học tập này chỉ tồn tại cục bộ giữa từng cặp nơ-ron kết nối, chứ không liên quan đến các nơ-ron khác trong mạng.
Đấy là lý do tại sao bộ não của con người tiêu thụ công suất rất nhỏ, chỉ khoảng 20 W trong khi một hệ thống DNN lại tiêu thụ một công suất rất lớn.
Những quan sát trên đã dẫn đến sự ra đời của mạng nơ-ron xung (Spiking Neural Network – SNN), được xem là thế hệ thứ ba của mạng nơ-ron nhân tạo.
SNN có cơ chế hoạt động gần với hoạt động của bộ não con người hơn, bởi vì: (i) Các nơ-ron trong SNN cũng giao tiếp thông qua các xung điện (spikes); (ii) Các kết nối có trọng số giữa các cặp nơ-ron có thể được điều chỉnh thông qua quy luật huấn luyện dựa trên thời gian phát xung (Spike Timing Dependent Plasticity – STDP). So với DNN, SNN có một số lợi thế đáng chú ý.
Thứ nhất là hiệu suất tính toán vì khả năng tính toán của SNN tương đương với ANN nhưng sử dụng ít phần tử tính toán hơn.
Thứ hai là tiết kiệm năng lượng.
Do các xung điện xuất hiện rời rạc theo thời gian và việc truyền thông tin chỉ diễn ra khi có sự kiện (event-driven), SNN giúp giảm tiêu thụ năng lượng so với DNN. Thứ ba là mô hình hóa dữ liệu theo thời gian.
Thời điểm xảy ra xung đóng vai trò quan trọng trong các chiến lược mã hóa dữ liệu khác nhau.
Với những ưu điểm này, SNN đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý thị giác, nhận dạng giọng nói, và chẩn đoán y khoa.
Trong những năm gần đây, việc kết hợp cấu trúc nhiều lớp của ANN với cơ chế tăng vọt lấy cảm hứng từ sinh học đã được nghiên cứu sâu rộng, dẫn đến sự ra đời của Mạng nơ-ron xung sâu (Deep Spiking Neural Networks- DSNN). Khi kích thước mạng của DNN và SNN ngày càng tăng, độ phức tạp tính toán của chúng cũng tăng theo, khiến cho việc thực thi trên kiến trúc máy tính Von Neumann truyền thống trở nên tốn thời gian và kém hiệu quả về năng lượng.
Cộng đồng nghiên cứu thiết kế chip bán dẫn có độ tích hợp rất cao (VLSI) đã có nhiều nỗ lực trong việc phát triển kiến trúc phần cứng chuyên dụng để tăng tốc việc thực thi các thuật toán DNN và SNN. Do các thuật toán này mô phỏng quá trình tính toán của bộ não, việc thiết kế phần cứng cũng cần được lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ.
Những hệ thống như vậy được gọi là hệ thống Tính toán mô phỏng thần kinh (Neuromorphic Computing). Tính toán Neuromorphic được cho là có hiệu suất năng lượng cao hơn nhiều so với kiến trúc máy tính truyền thống, nhờ vào bản chất xử lý dựa trên sự kiện (event-driven computing). Đây có thể là hướng đi quan trọng trong tương lai để cải thiện hiệu suất xử lý AI, đặc biệt là với các hệ thống học sâu và mạng nơ-ron xung.
Nhận thấy xu thế tất yếu này, Nhóm nghiên cứu SISLAB đã bắt đầu nghiên cứu thiết kế phần cứng tăng tốc cho các mạng nơ-ron nhân tạo ANN, CNN từ năm 2015 và có nhiều công trình khoa học công bố về các kết quả nghiên cứu này.
Đến năm 2019, nhóm nghiên cứu SISLAB đã bắt đầu triển khai nghiên cứu thiết kế chip SNN (thế hệ thứ ba của mạng nơ-ron nhân tạo). Tuy nhiên, sự phát triển của các nền tảng tính toán thần kinh học (neuromorphic computing) hiệu quả vẫn đang phải đối mặt với những thách thức như: Thứ nhất, hiệu suất phần cứng chưa tối ưu cho SNNs trên các nền tảng nhúng.
Kiến trúc phần cứng tiên tiến nhất hiện nay dành cho Mạng Nơ-ron xung (SNNs) trên nền tảng nhúng vẫn chưa đạt hiệu suất cao về chi phí phần cứng, dung lượng bộ nhớ và mức tiêu thụ năng lượng.
Thành phần xử lý cơ bản trong bất kỳ triển khai SNN nào chính là nơ-ron.
Do đó, để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả, cần phải có một kiến trúc phần cứng tối ưu cho nơ-ron.
Khi kích thước mạng SNN mở rộng, yêu cầu về bộ nhớ cho các tham số mạng cũng tăng theo.
Phần lớn các tham số mạng này chính là các trọng số đã được huấn luyện.
Thứ hai, thách thức về quản lý bộ nhớ trong quá trình suy luận (inference). Trong quá trình suy luận, các trọng số đã huấn luyện thường được tải từ bộ nhớ ngoài (DRAM) vào bộ nhớ đệm trên chip (on-chip buffer). Các trọng số trong bộ nhớ đệm có thể được tái sử dụng trong nhiều bước suy luận khác nhau.
Nếu kích thước của trọng số vượt quá dung lượng bộ nhớ trên chip, thì hệ thống sẽ phải liên tục di chuyển dữ liệu giữa bộ nhớ trên chip và bộ nhớ ngoài.
Điều này gây ra chi phí cao cả về mức tiêu thụ năng lượng và hiệu suất hệ thống, do truy cập DRAM chậm và tiêu tốn nhiều năng lượng.
Để đảm bảo hiệu suất năng lượng tốt hơn, cần tìm cách giảm yêu cầu bộ nhớ cho các mạng SNN lớn.
Đâu là bước đột phát trong nghiên cứu phát triển mô hình chip AI của nhóm nghiên cứu, thưa GS? Với mô hình chip AI đề xuất, chúng tôi đã tích hợp các giải pháp hiệu quả để giải quyết những thách thức đã đề cập ở trên.
Việc triển khai Mạng Nơ-ron xung (SNN) hiệu quả trên nền tảng nhúng yêu cầu một thiết kế mới cho nơ-ron cơ bản.
Trước tiên, chúng tôi đề xuất một thiết kế số mới cho nơ-ron Tích lũy và Phát xung (Integrate-and-Fire – LIF). Thiết kế này cần đáp ứng tiêu chí tiết kiệm chi phí phần cứng, giúp hệ thống có thể mở rộng để triển khai trên các mạng lớn hơn.
Để chứng minh hiệu quả ở cấp độ hệ thống, chúng tôi sử dụng nơ-ron này làm lõi để triển khai một mạng SNN nhỏ, cố định với ba lớp trên phần cứng.
Nhằm cải thiện hơn nữa hiệu suất hệ thống, chúng tôi đề xuất một thuật toán mới cho SNN với trọng số ở định dạng tam phân (ternary format), giúp giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ bộ nhớ.
Cụ thể, thiết kế số đơn giản cho nơ-ron LIF. Chúng tôi tập trung vào việc tối giản các tính năng bổ sung trong các thiết kế tiên tiến hiện nay, chỉ giữ lại cơ chế tích lũy và đặt lại trạng thái.
Kết quả đạt được là một thiết kế gọn nhẹ hơn, giúp giảm chi phí diện tích phần cứng lên đến 3,2 lần.
Để xác minh tính hiệu quả ở cấp độ hệ thống, chúng tôi cũng đề xuất một kiến trúc phần cứng mới để triển khai mạng SNN có 3 lớp kết nối đầy đủ, áp dụng cho bài toán nhận diện chữ số viết tay MNIST. Mạng SNN này được huấn luyện bằng phương pháp chuyển đổi từ ANN sang SNN (ANN-to-SNN conversion), với trọng số sử dụng định dạng số cố định 10-bit.
Bên cạnh đó, chúng tôi cũng đề xuất thuật toán huấn luyện mới cho SNN với trọng số tam phân (Ternary Weight Spiking Neural Networks – TW-SNN). Mục tiêu của thuật toán này là giảm yêu cầu bộ nhớ để lưu trữ các tham số mạng đã được huấn luyện.
Để chứng minh hiệu suất tiết kiệm năng lượng của phương pháp, chúng tôi cũng đề xuất một kiến trúc phần cứng chuyên dụng cho TW-SNN. Hệ thống phần cứng TW-SNN được đề xuất cho kiến trúc cố định 3 lớp được mô hình hóa bằng ngôn ngữ VHDL và triển khai trên công nghệ CMOS 65nm của hãng TSMC. Hệ thống bộ nhớ trọng số được tạo ra từ bộ biên dịch bộ nhớ và thiết kế được tổng hợp cũng như thực thi bằng các công cụ hỗ trợ thiết kế của hãng Synopsys.
Layout chip AI với công nghệ CMOS 65nm của TSMC. Bố cục chip (chip layout) và các thông số kỹ thuật.
Theo đó, tổng diện tích lõi sau bố trí (post-layout core area) là 0,96 mm², trong đó diện tích các cổng logic chiếm 0,24 mm² và bộ nhớ chiếm 0,72 mm². Hệ thống được kiểm tra với tập dữ liệu MNIST, sử dụng cấu hình mạng kết nối đầy đủ (fully connected network) với hai lớp ẩn, mỗi lớp gồm 256 nơ-ron.
Với mức điện áp danh định 1,2V, thiết kế của chúng tôi đạt tần số mục tiêu 167 MHz và có mức tiêu thụ điện năng là 86 mW. Kết quả về hiệu suất năng lượng được xác định bằng công cụ Synopsys PrimeTime, sử dụng thông tin về hoạt động chuyển đổi dữ liệu (data switching activity) thu thập từ mô phỏng sau bố trí (post-layout simulation). Hình dưới đưa ra so sánh kết quả thiết kế của chúng tôi với các công trình khoa học khác cả về độ chính xác dự đoán cũng như năng lượng tiêu thụ và hiệu suất xử lý.
Theo đó, độ chính xác của chip AI đề xuất có thể đạt tới 97 % – 98% trên tập dữ liệu MNIST trong khi công suất tiêu thụ giảm gần 3 lần so với các nghiên cứu gần đây.
Các kết quả nghiên cứu của nhóm đã được công bố trên 2 bài báo đăng tạp chí khoa học quốc tế thuộc danh mục WoS/Scopus (Q1/Q2) và 2 công trình đăng kỷ yếu hội nghị khoa học quốc tế.
Xin GS cho biết giải pháp đưa lên chip AI có những ưu điểm gì?
Việc phát triển phần cứng tăng tốc cho các thuật toán AI mang lại nhiều lợi ích quan trọng, đặc biệt là trong bối cảnh AI ngày càng yêu cầu hiệu suất cao và tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán.
Một số lợi ích có thể kể đến như: Thứ nhất, cải thiện tốc độ xử lý.
Phần cứng chuyên dụng như GPU, TPU (Tensor Processing Unit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), hay các chip Neuromorphic được thiết kế để xử lý khối lượng lớn các phép toán ma trận và tích chập nhanh hơn so với bộ vi xử lý thông thường.
Tiếp đó, các bộ tăng tốc AI có khả năng thực hiện hàng nghìn đến hàng triệu phép tính đồng thời (xử lý song song) giúp giảm thời gian huấn luyện và suy luận của mô hình AI. Ví dụ, TPU của Google có thể tăng tốc xử lý mô hình TensorFlow lên hàng chục lần so với CPU thông thường.
Thứ hai, tiết kiệm năng lượng tiệu thụ và tăng hiệu suất.
AI truyền thống trên CPU tiêu tốn nhiều điện năng do kiến trúc Von Neumann phải liên tục trao đổi dữ liệu giữa bộ nhớ và bộ vi xử lý.
Phần cứng AI chuyên dụng được thiết kế để giảm độ trễ và mức tiêu thụ năng lượng, giúp tối ưu hóa hiệu suất trên mỗi watt điện.
Ví dụ, TPU của Google có hiệu suất tính toán trên mỗi watt cao hơn 30-80 lần so với CPU thông thường.
Chip Neuromorphic (chip tính toán thần kinh học) như chip Loihi của hãng Intel có thể mô phỏng mạng nơ-ron với mức tiêu thụ điện năng cực thấp, phù hợp cho AI nhúng hay AI trên điện toán biên.
Thứ ba, giảm chi phí vận hành AI quy mô lớn.
Trong các hệ thống AI doanh nghiệp hoặc điện toán đám mây, việc tối ưu hóa phần cứng có thể giảm đáng kể chi phí vận hành.
Các trung tâm dữ liệu AI sử dụng phần cứng chuyên dụng sẽ tối ưu chi phí so với việc sử dụng CPU đa năng.
Ví dụ, Amazon AWS Inferentia là chip AI giúp giảm chi phí suy luận AI xuống còn 1/10 so với GPU thông thường.
Thứ tư là hỗ trợ triển khai AI trên thiết bị biên (Edge AI). AI không chỉ chạy trên đám mây mà còn cần chạy trên thiết bị biên như điện thoại, xe tự hành, camera thông minh.
Chip AI nhúng giúp AI chạy mượt mà trên thiết bị nhỏ gọn mà không cần kết nối đến máy chủ.
Ví dụ, chip Apple Neural Engine (ANE) trên iPhone giúp chạy AI trực tiếp trên điện thoại, tiết kiệm pin và tăng tốc độ xử lý ảnh.
NVIDIA Jetson cung cấp AI nhúng cho robot và xe tự hành.
Thứ năm, mở ra khả năng ứng dụng AI trong thời gian thực.
Với tốc độ cao và độ trễ thấp, phần cứng AI có thể hỗ trợ các ứng dụng AI thời gian thực như nhận diện khuôn mặt ngay lập tức trên camera an ninh, phân tích dữ liệu y tế để hỗ trợ bác sĩ ra quyết định nhanh hơn, hay AI trên xe tự lái có khả năng xử lý thông tin giao thông trong thời gian thực để đảm bảo an toàn.
Ví dụ, hãng Tesla sử dụng chip tự thiết kế để xử lý AI trên xe tự lái, giúp giảm sự phụ thuộc vào đám mây và tăng tốc độ phản ứng.
Theo GS, đâu là thách thức với nhóm nghiên cứu khi phải tối ưu hóa việc đưa mô hình AI lên phần cứng?
Mặc dù có nhiều lợi ích như đề cập ở trên, việc triển khai cứng hóa các thuật toán AI hay nói cách khác là thiết kế chip AI gặp không ít khó khăn, thách thức.
Đầu tiên, khi các mô hình AI ngày càng lớn, nhu cầu về khả năng truyền thông trên chip cũng trở thành một vấn đề nan giải.
Các mô hình hiện đại như GPT-4 có hàng trăm tỷ tham số, đòi hỏi băng thông truyền dữ liệu cực cao giữa các phần tử tính toán.
Nếu hệ thống truyền dữ liệu không được tối ưu, tình trạng tắc nghẽn (bottleneck) có thể xảy ra, làm giảm tốc độ suy luận và tăng mức tiêu thụ năng lượng.
Các kiến trúc truyền thống như Von Neumann không phù hợp với AI do việc di chuyển dữ liệu liên tục giữa bộ nhớ và bộ xử lý gây ra độ trễ cao.
Để khắc phục điều này, các kiến trúc như mạng trên chip (Network-on-Chip – NoC), bộ nhớ tốc độ cao như HBM (High Bandwidth Memory) và các giải pháp tính toán ngay trong bộ nhớ (In-Memory Computing) đang được nghiên cứu để giảm thiểu độ trễ và tối ưu luồng dữ liệu bên trong chip.
Một thách thức khác là khi cứng hóa thuật toán AI là khả năng mở rộng của phần cứng.
Khi một con chip được sản xuất, nó có cấu trúc cố định và khó có thể thay đổi khi các thuật toán AI mới ra đời.
Điều này dẫn đến nguy cơ lỗi thời nhanh chóng, đặc biệt khi AI phát triển theo từng tháng, trong khi một con chip AI có thể mất từ 18 tháng đến 24 tháng để thiết kế và sản xuất.
Nếu phần cứng được thiết kế chỉ để tối ưu một thuật toán cụ thể, nó có thể không còn phù hợp khi có các mô hình AI tiên tiến hơn xuất hiện.
Để giải quyết vấn đề này, các kiến trúc phần cứng có thể lập trình lại (Reconfigurable AI Accelerators) như FPGA hoặc các bộ xử lý RISC-V kết hợp các lõi AI đang được phát triển để giúp chip AI có thể thích ứng với nhiều mô hình khác nhau.
Ngoài ra, xu hướng thiết kế hệ thống dựa trên công nghệ chiplet design cũng đang được áp dụng để tăng khả năng mở rộng mà không cần thiết kế lại toàn bộ hệ thống.
Bên cạnh đó, độ phức tạp trong thiết kế và sản xuất chip AI cũng là một thách thức lớn.
Một hệ thống AI tích hợp đòi hỏi sự kết hợp của nhiều thành phần như bộ xử lý tensor (TPU), bộ nhớ tốc độ cao, mạng trên chip (NoC) và các bộ gia tốc chuyên biệt (NPU, DSP). Việc tối ưu tất cả các thành phần này trên một con chip đòi hỏi một quy trình thiết kế cực kỳ phức tạp, yêu cầu sự phối hợp chặt chẽ giữa nhóm phát triển phần cứng, phần mềm và thuật toán AI. Thêm vào đó, chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) cho một con chip AI có thể rất cao, và thời gian phát triển kéo dài cũng là một trở ngại lớn.
Tóm lại, việc thiết kế chip AI phải đối mặt với ba thách thức lớn: tối ưu truyền thông trên chip để xử lý mô hình lớn, giải quyết bài toán mở rộng của phần cứng để tránh lỗi thời nhanh chóng, và đối phó với độ phức tạp cao trong việc tích hợp các hệ thống AI vào một kiến trúc phần cứng hiệu quả.
Vậy Nhóm nhiên cứu đã có giải pháp gì để giải quyết những thách thức này?
Để vượt qua những rào cản này, các nhóm nghiên cứu cần tập trung vào phát triển công nghệ truyền thông trên chip tiên tiến, kiến trúc chip linh hoạt hơn, và phương pháp thiết kế hệ thống tối ưu từ cả góc độ phần cứng lẫn phần mềm.
Khả năng ứng dụng trong thực tiễn của nghiên cứu như thế nào, thưa GS? Hiện nay các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và học sâu đang được ứng dụng rất rộng rãi vào trong các lĩnh vực của đời sống.
Tuy nhiên, các ứng dụng của học sâu hiện nay đang gặp nhiều khó khăn khi triển khai sang các ứng dụng ở các thiết bị biên do yêu cầu tiêu tốn nhiều năng lượng và nhiều bộ nhớ lưu trữ.
Mạng SNN là một trong những giải pháp hiệu quả để triển khai các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cho các thiết bị biên.
Xin GS cho biết những hướng nghiên cứu tiếp theo trong thời gian tới?
Hiện tại nhóm nghiên cứu đang phát triển mô hình mạng trên chip 3 chiều (3D-NoC) tích hợp thiết kế phần cứng cho mạng SNN để có thể mở rộng cho các mô hình mạng SNN có kích thước lớn.
Đồng thời, nhóm nghiên cứu cũng dự kiến phối hợp với các nhóm nghiên cứu khác để sử dụng các công nghệ bộ nhớ tiên tiến như memristor trong thiết kế phần cứng cho mạng SNN, giúp giải quyết các bài toán thách thức nêu trên.
Một trong những đề xuất của nhóm nghiên cứu là mô hình chip AI tích hợp với mạng trên chip 3 chiều.
Kiến trúc phần cứng chip AI với mô hình mạng trên chip 3 chiều: (a) Kiến trúc tổng thể của hệ thống;
(b) Giao diện mạng;
(c) Bộ định tuyến mạng;
(d) Đơn vị tính toán nơ-ron.
ĐHQGHN đang tạo lập các cơ chế, chính sách và môi trường nghiên cứu trong lĩnh vực bán dẫn, GS có thể chia sẻ một vài suy nghĩ về việc phát triển những hướng nghiên cứu mũi nhọn này ở ĐHQGHN để góp phần triển khai Nghị quyết số 57 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia?
ĐHQGHN là một trong các cơ sở giáo dục đại học hàng đầu của cả nước, giữ vai trò tiên phong trong việc phát triển và định hướng nền giáo dục đại học Việt Nam.
Gắn bó với ĐHQGHN gần ba thập kỷ, tôi luôn cảm nhận được sự tâm huyết của các thế hệ lãnh đạo, cũng như niềm đam mê nghiên cứu khoa học và khát vọng chinh phục những đỉnh cao của các nhà khoa học trong hoạt động nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ và đào tạo, bồi dưỡng nhân tài cho đất nước.
Tôi tin rằng, sự ra đời của Nghị quyết số 57 của Bộ chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số sẽ là động lực mạnh mẽ, tạo bước chuyển quan trọng giúp ĐHQGHN vươn tầm, sẵn sàng hội nhập và cạnh tranh cùng các đại học hàng đầu thế giới trong kỷ nguyên mới.
Xin trân trọng cảm ơn GS! Nguồn: Thùy Dương – Đức Phường – Bản tin ĐHQGHN (số tháng 3.2025) Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin nổi bật Trang chủ / Tin nổi bật (Trang 2) Season's Greetings from VNU Information Technology Institute We wish you and your family a joyful holidays and a Happy and Prosperous New Year 2025 ! ... 25 Th12 Khối viện nghiên cứu đóng vai trò chủ lực trong sự phát triển bền vững hoạt động khoa học của ĐHQGHN Ngày 20/12/2024, tại Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin ĐHQGHN chủ trì hội nghị tổng kết năm 2024 nhóm các viện nghiên cứu trong toàn ĐHQGHN, nhằm đánh giá các kết quả đạt được trong năm qua và phương hướng nhiệm vụ thực hiện trong giai đoạn mới.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Phạm Bảo ... ... 23 Th12 Khai trương Phòng thí nghiệm về Công nghệ trí tuệ nhân tạo và ứng dụng phối thuộc với Trường Đại học CNTT-TT Thái Nguyên Ngày 14/12/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT), ĐHQGHN cùng với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTU), Đại học Thái Nguyên chính thức khánh thành phòng thí nghiệm phối thuộc về Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo và Ứng dụng (AITA Lab). Đây là cột mốc quan trọng cụ thể ... ... 17 Th12 Phê duyệt Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin đến năm 2030 Ngày 3/12/2024, Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) đã ban hành Quyết định số 5547/QĐ-ĐHQGHN về việc phê duyệt Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đến năm 2030. Cùng với việc phê duyệt Đề án vị trí việc làm, số người làm việc và cơ cấu chức danh ... ... 06 Th12 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận hoàn thành khóa học Chương trình Thiết kế vi mạch (UpSkill) cho 15 sinh viên Chiều ngày 25/10/2024, tại Đà Nẵng, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN (VNU-ITI) và Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) đã phối hợp trao Chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế vi mạch bán dẫn cho 15 sinh ... ... 04 Th12 Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 tại Viện Công nghệ Thông tin Chiều ngày 18/11/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 cho 2 nghiên cứu sinh chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của Viện.
Tham dự Lễ trao bằng có TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng Viện CNTT cùng đại diện các đơn ... ... 20 Th11 NCS Lê Hồng Lam bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin Chiều ngày 15/11/2024, tại phòng 505 nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam với đề tài "Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật trích rút đặc ... ... 19 Th11 Tổ chức khóa đào tạo "Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học và công việc tại Tổng Công ty dầu Việt Nam (PVOil) Ngày 8/11/2024, tại Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Khoá đào tạo "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu khoa học và công việc cho cán bộ Tổng Công ty Dầu Việt Nam (PVOil). Tham gia khóa học có ... ... 12 Th11 Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ Ngày 04/11/2024, tại Hà Nội đã diễn ra Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney (UTS) về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ.
Tham dự buổi lễ, đại diện Đại học Quốc gia Hà ... ... 06 Th11 1 2 3 4 5 ... 12
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Viện Công nghệ Thông tin họp triển khai nhiệm vụ trọng tâm và kế hoạch KPIs năm 2025 Sáng ngày 4/2/2025, tại Không gian Đổi mới Sáng tạo (Innovation Hub) – Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin đã tổ chức cuộc họp nhằm triển khai các nhiệm vụ trọng tâm và lập kế hoạch thực hiện các chỉ số KPIs cho năm 2025. Cuộc họp có sự tham gia của lãnh đạo Viện cùng đại diện các đơn vị trực thuộc, các nhóm nghiên cứu mạnh, Giáo sư Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin đã chủ trì cuộc họp.
Đây là sự kiện quan trọng nhằm xác định phương hướng chiến lược và thống nhất các mục tiêu quan trọng trong năm mới, tạo tiền đề cho những bước tiến quan trọng trong hoạt động nghiên cứu, phát triển công nghệ và đổi mới sáng tạo của Viện Công nghệ Thông tin với 3 trụ cột: (1) Trí tuệ nhân tạo ứng dụng;
(2) Thiết kế vi mạch bán dẫn;
(3) An toàn hệ thống thông tin.
Nhân dịp này, Viện Công nghệ Thông tin cũng vinh dự được đón tiếp Phó Giám đốc Phạm Bảo Sơn và Đoàn lãnh đạo Đại học Quốc gia Hà Nội đến thăm và chúc Tết các nhóm nghiên cứu mạnh tại Innovation Hub.
Đây là một sự kiện quan trọng, thể hiện sự quan tâm và đánh giá cao của lãnh đạo ĐHQGHN đối với những nỗ lực nghiên cứu và phát triển công nghệ của Viện, gợi mở ra nhiều cơ hội thúc đẩy sự phát triển của các lĩnh vực nghiên cứu trọng điểm trong thời gian tới.
Phó Giám đốc Phạm Bảo Sơn và Đoàn lãnh đạo ĐHQGHN thăm và chúc Tết các nhóm nghiên cứu.
Tại cuộc họp, các đơn vị trực thuộc đã trình bày kế hoạch triển khai các nhiệm vụ chủ chốt của mình.
Trong đó, Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng (AIRC) đã tập trung báo cáo về việc phát triển các sản phẩm công nghệ lõi.
Một trong những ưu tiên của AIRC là phát triển nền tảng DataOps, giúp tối ưu hóa việc xử lý và khai thác dữ liệu, mang lại hiệu quả cao hơn trong nhiều ứng dụng thực tiễn.
Bên cạnh đó, AIRC cũng đặt trọng tâm vào việc nâng cao khả năng xử lý multi-modal trong lĩnh vực thị giác máy tính, nhằm hỗ trợ các hệ thống camera an ninh thông minh.
Ngoài ra, AIRC cũng đề xuất triển khai hệ thống giám sát dây chuyền nhà máy thông qua việc tích hợp cảm biến và IoT, giúp nâng cao năng lực theo dõi và phân tích các chỉ số quan trọng trong vận hành hệ thống sản xuất.
Phó Giám đốc Phạm Bảo Sơn chia sẻ về định hướng phát triển Trí tuệ nhân tạo và Công nghệ bán dẫn tại ĐHQGHN. Phòng Công nghệ Mạng và Truyền thông, cùng nhóm nghiên cứu mạnh Hệ thống tích hợp thông minh (SISLAB), đã trình bày các kế hoạch nhằm phát triển hạ tầng và công nghệ mới trong lĩnh vực thiết kế vi mạch bán dẫn và thiết bị AIoT. Trong đó, một trong những dự án quan trọng là nghiên cứu và phát triển hệ vi xử lý RISC-V công suất thấp, kết hợp với phần cứng tăng tốc AI nhằm tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng.
Đồng thời, SISLAB cũng đang triển khai đề tài KC.01 về hệ thống SDWAN, một công nghệ mang tính chiến lược trong việc tối ưu hóa mạng doanh nghiệp và tăng cường an ninh hệ thống.
Đáng chú ý, SISLAB còn hướng đến việc xây dựng một mô hình LLM hỗ trợ thiết kế vi mạch số, hợp tác với Viện tiên tiến về Khoa học và Công nghệ Nhật Bản, hứa hẹn mang lại những đột phá quan trọng trong lĩnh vực vi mạch.
Các đơn vị thảo luận về kế hoạch triển khai các nhiệm vụ trọng tâm năm 2025. Bên cạnh đó, Phòng An toàn Hệ thống Thông tin cũng đã xác định các nhiệm vụ trọng điểm của năm 2025, trong đó đặc biệt chú trọng đến lĩnh vực an ninh mạng và ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Đơn vị này sẽ phát triển một sản phẩm đánh giá an toàn thông tin, hợp tác chặt chẽ với các doanh nghiệp nhằm nâng cao khả năng bảo mật và phòng thủ trước các nguy cơ tấn công mạng ngày càng tinh vi.
Ngoài ra, phòng cũng đang nghiên cứu ứng dụng AI vào mô hình kinh tế nông nghiệp, một phần trong đề tài nghị định thư, nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng.
Đặc biệt, đơn vị này cũng đặt mục tiêu xây dựng các ứng dụng add-on dành cho xe tự hành, góp phần phát triển hệ sinh thái giao thông thông minh trong tương lai.
Trong phần kết luận, GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đổi mới sáng tạo, coi đây là yếu tố then chốt giúp Viện đạt được những thành tựu quan trọng trong năm 2025. Bên cạnh đó, Viện cũng đặt mục tiêu mở rộng hợp tác với các tổ chức nghiên cứu trong và ngoài nước, tạo nền tảng vững chắc để ứng dụng các công nghệ tiên tiến vào thực tiễn.
Cuộc họp kết thúc với sự đồng thuận cao từ các đơn vị, mở ra một năm làm việc đầy hứa hẹn với những bước tiến mạnh mẽ trong nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin.
Một số hình ảnh tại buổi làm việc: Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Seminar "An toàn Hệ thống Thông tin trong thời kỳ Chuyển đổi số Triển vọng ngành bán dẫn tại ĐHQGHN và cơ hội hợp tác với doanh nghiệp Nhật Bản Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Sáng ngày 21/01/2025 tại phòng 505, Nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên với đề tài "Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin cậy cho các cơ chế dự phòng của hệ thống máy chủ, chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin.
Luận án được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Lê Quang Minh (Viện CNTT, ĐHQGHN) và PGS.TS. Nguyễn Văn Tam (Viện CNTT, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam). Tham dự Lễ bảo vệ về phía Viện CNTT có GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng;
TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng và TS. Dương Quang Khánh – Trưởng phòng KHCN&ĐT. Về phía cơ quan công tác của NCS có TS. Đỗ Đình Cương, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên.
Hội đồng cấp ĐHQG chấm luận án tiến sĩ gồm GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện Công nghệ Thông tin, Chủ tịch Hội đồng;
TS. Dương Quang Khánh – Viện Công nghệ Thông tin, Thư ký.
Các ủy viên phản biện gồm PGS.TS. Nguyễn Việt Anh – Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN; PGS.TS. Nguyễn Hà Nam – Trường Đại học Điện lực;
PGS.TS. Vũ Việt Vũ– Trường Đại học CMC; các ủy viên gồm TS. Nguyễn Việt Hùng – Học viện Kỹ thuật Quân sự;
GS.TS. Nguyễn Hiếu Minh – Học viện Kỹ thuật Mật mã.
Luận án đã có các kết quả mới sau: Luận án đã đề xuất phương pháp PNRE nhằm cải tiến thuật toán truyền thống SDP để tính độ tin cậy giữa hai thiết bị đầu cuối trong hệ thống mạng.
Bằng cách thực hiện song song hóa các hàm tính độ tin cậy của mỗi thành phần con trong đường đi từ điểm nguồn đến đích, phương pháp đã cho kết quả tính toán được cải thiện đáng kể so sánh với hai thuật toán cùng loại là LPC và SACNR. Luận án đã thực hiện đánh giá và đảm bảo độ tin cậy cho hệ thống dựa trên các cơ chế dự phòng.
Đề xuất quy trình thực hiện nhằm xác định phương án dự phòng đảm bảo độ tin cậy theo cấu trúc của hệ thống.
Kết quả nghiên cứu của luận án là cơ sở để thực hiện việc xác định phương án dự phòng đảm bảo độ tin cậy cho hệ thống hoạt động ổn định.
Sau khi nghe NCS trình bày luận án và trả lời các câu hỏi, Hội đồng đã thảo luận và thống nhất nội dung và hình thức của luận án đã đáp ứng đầy đủ yêu cầu của một luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin.
Hội đồng chúc mừng NCS Nguyễn Anh Chuyên bảo vệ thành công luận án tiến sĩ cấp Đại học Quốc gia.
NCS Nguyễn Anh Chuyên đã tri ân sự dìu dắt, chỉ bảo tận tình của tập thể giáo viên hướng dẫn (TS. Lê Quang Minh và PGS.TS. Nguyễn Văn Tam), gửi lời cảm ơn đến Hội đồng chấm luận án cũng như sự quan tâm của Lãnh đạo Viện Công nghệ Thông tin, Ban Giám hiệu Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên cùng đồng nghiệp, bạn bè và đặc biệt là gia đình đã luôn động viên và cổ vũ tinh thần lớn lao để NCS có thể thực hiện và bảo vệ thành công luận án tiến sĩ.
Sau đây là một số hình ảnh của Lễ bảo vệ: Thư ký Hội đồng tiến hành các thủ tục trước khi NCS trình bày tóm tắt nội dung luận án Nghiên cứu sinh chụp ảnh lưu niệm cùng Hội đồng GS.TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng tặng hoa chúc mừng NCS NCS tặng hoa giáo viên hướng dẫn Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Trích yếu luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Minh Phúc Viện Công nghệ Thông tin đứng trước nhiều cơ hội khi triển khai Nghị quyết 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Trang chủ / All posts / 10 Sự kiện và Thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2024 Năm 2024, tập thể cán bộ và người học Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã phấn đấu đạt được nhiều thành quả quan trọng, từ hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học đến hợp tác phát triển và chuyển giao khoa học công nghệ.
Website Viện Công nghệ Thông tin điểm lại 10 Sự kiện và Thành tựu nổi bật trong năm 2024 như sau: SỰ KIỆN NỔI BẬT 1) Tổ chức thành công Hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 9 về "Thiết kế và Kiểm chứng Vi mạch tích hợp Từ ngày 6/6/2024 đến 8/6/2024, tại Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN chủ trì tổ chức hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 9 với chủ đề "Thiết kế và Kiểm chứng Vi mạch tích hợp (9th IEEE International Conference on Integrated Circuits, Design, and Verification – ICDV 2024). Hội nghị thu hút gần 100 chuyên gia, nhà khoa học về lĩnh vực vi mạch từ các cơ sở đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp trong và ngoài nước tham dự.
2) Khai giảng các khóa đào tạo giảng viên Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch bán dẫn tại Đà Nẵng, Hà Nội Ngày 26/3/2024, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) khai giảng các khóa học đầu tiên thuộc Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch bán dẫn.
Đây là chương trình đào tạo đặc biệt, được đội ngũ chuyên gia của Viện Công nghệ Thông tin xây dựng trong thời gian qua nhằm nâng cao năng lực đội ngũ giảng viên, kỹ sư đang/sẽ tham gia giảng dạy và làm việc trong lĩnh vực thiết kế vi mạch.
Chương trình đào tạo UpSkill về Thiết kế vi mạch được thiết kế với tư duy thực chiến, kết hợp 3 tháng học lý thuyết và 3 tháng làm dự án thực tế, giúp các giảng viên, kỹ sư tốt nghiệp ngành gần có thể học tập bồi dưỡng nâng cao năng lực, trình độ, kỹ năng để có thể tham gia ngay vào lĩnh vực Thiết kế vi mạch bán dẫn.
Người học được tiếp cận, sử dụng các thư viện chế tạo vi mạch tiên tiến, cùng với các bộ công cụ phần mềm thiết kế thương mại (được sử dụng phổ biến trên thế giới). Xác định đội ngũ giảng viên là nòng cốt triển khai các chương trình đào tạo nguồn nhân lực, trên cơ sở đặt hàng của Thành phố Đà Nẵng, Viện Công nghệ Thông tin và VKU đã triển khai khóa đào tạo giảng viên nguồn đầu tiên diễn ra trong 6 tháng, gồm 25 học viên là giảng viên được tuyển chọn từ các trường đại học trên địa bàn thành phố gồm: Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn, Trường Đại học Bách Khoa, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật (ĐHĐN), Trường Đại học Duy Tân và Trường Đại học FPT. 3) Lễ ra mắt Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng Ngày 16/1/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Lễ công bố quyết định thành lập và ra mắt Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng thuộc Viện Công nghệ Thông tin (AIRC). Trung tâm AIRC có chức năng nghiên cứu cơ bản, nghiên cứu ứng dụng và chuyển giao công nghệ, phát triển các sản phẩm về trí tuệ nhân tạo, sản phẩm có ứng dụng khả năng thương mại hóa;
tư vấn triển khai dịch vụ khoa học công nghệ về trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực lien quan;
tham gia đào tạo sau đại học, bồi dưỡng nâng cao trình độ chuyên môn, nghiệp vụ về trí tuệ nhân tạo và các kế hoạch chung của Viện Công nghệ Thông tin.
Evoto 4) Đưa vào vận hành Không gian Đổi mới sáng tạo ĐHQGHN và RMIT tại Hòa Lạc (VNU-RMIT Innovation Hub) VNU-RMIT Innovation Hub được thành lập với mục đích phục vụ đào tạo sau đại học, đào tạo nhân lực trình độ cao, chất lượng cao;
thúc đẩy hoạt động nghiên cứu và đổi mới sáng tạo thông qua hợp tác giữa ĐHQGHN, RMIT với các tập đoàn, doanh nghiệp trong và ngoài nước.
Viện CNTT là đơn vị đầu mối triển khai và vận hành.
Lĩnh vực hoạt động của Không gian Đổi mới Sáng tạo không chỉ liên quan đến công nghệ số (công nghệ thông tin và truyền thông, trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật, robot, nhà máy thông minh, vi mạch bán dẫn...) mà còn có các công nghệ khác như vật liệu mới, năng lượng tái tạo, môi trường, nông nghiệp, tăng trưởng xanh..., góp phần giải quyết các bài toán thực tiễn của doanh nghiệp trong các lĩnh vực thiết yếu của đời sống, kinh tế xã hội.
Năm 2024, nhiều hoạt động, sự kiện được tổ chức tại Không gian Đổi mới Sáng tạo.
5) Công bố Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đến năm 2030, tầm nhìn 2045 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đã xây dựng Đề án phát triển Viện CNTT đến năm 2030, tầm nhìn 2045 với lộ trình tập trung phát triển 5 trụ cột nghiên cứu khoa học có tầm ảnh hưởng cao.
Cụ thể, giai đoạn đầu tập trung phát triển 3 trụ cột: (1) Trí tuệ nhân tạo ứng dụng;
(2) Thiết kế vi mạch bán dẫn và ứng dụng;
và (3) An toàn hệ thống thông tin trong thời kỳ chuyển đổi số.
Tiến tới đến năm 2030, mở rộng thêm hai lĩnh vực mũi nhọn: (4) Điều khiển thông minh và công nghệ robotics;
và (5) Công nghệ tính toán và hạ tầng dữ liệu.
Ngày 3/12/2024, Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội đã chính thức ban hành Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin đến năm 2030, tầm nhìn 2045. THÀNH TỰU NỔI BẬT 1) Duy trì mức xếp hạng 5 SAO theo tiêu chí Đại học nghiên cứu định hướng đổi mới sáng tạo và tiếp tục duy trì công bố khoa học quốc tế trên danh mục WoS/Scopus ở mức cao, thuộc nhóm dẫn đầu của ĐHQGHN Năm 2024, Viện Công nghệ Thông tin tiếp tục được đánh giá và xếp loại ĐẠT MỨC 5 SAO theo tiêu chí Đại học nghiên cứu định hướng đổi mới sáng tạo (tại văn bản số 194/ĐBCL-QTĐH ngày 30/9/2024. Đây là năm thứ 2 liên tiếp Viện CNTT đạt mức 5 SAO. Viện CNTT tiếp tục duy trì mức công bố khoa học thuộc danh mục WoS/Scopus cao, đạt tỷ lệ > 2,93 công trình/cán bộ khoa học (6,7 công trình/tiến sĩ). Các hoạt động hợp tác trong và ngoài nước về nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ và đào tạo nghiên cứu sinh được quan tâm đẩy mạnh.
Bên cạnh Nhóm nghiên cứu mạnh về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng, năm 2024, Nhóm nghiên cứu Hệ thống tích hợp thông minh (SISLAB) được công nhận là Nhóm nghiên cứu mạnh cấp ĐHQGHN. SISLAB là một trong những nhóm nghiên cứu tiên phong, hàng đầu tại Việt Nam về thiết kế vi mạch số, có hợp tác rộng rãi với các nhóm nghiên cứu mạnh trên thế giới (Châu Âu, Hoa Kỳ, Hàn Quốc, Nhật Bản, Úc, Trung Quốc...). Năm 2024, Viện CNTT đã xây dựng và bảo vệ thành công nhiều đề tài nghiên cứu các cấp, đem lại nguồn lực lớn cho hoạt động KH&CN. Cụ thể, 01 đề tài trọng điểm cấp nhà nước thuộc chương trình KC.01; 01 đề tài đặc biệt thuộc Chương trình CHIPS; 02 đề tài thuộc Quỹ phát triển KH&CN; 01 đề tài cấp ĐHQGHN; 02 đề tài hợp tác với doanh nghiệp.
2) Xây dựng môi trường nghiên cứu tích cực thông qua việc tổ chức nhiều hội nghị, hội thảo khoa học, sự kiện khoa học trong nước và quốc tế;
tiếp đón nhiều đoàn chuyên gia và sinh viên quốc tế đến trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu khoa học và chuyển giao công nghệ Viện CNTT đã bước đầu xây dựng thành công môi trường nghiên cứu tích cực thông qua việc tổ chức nhiều hội nghị, hội thảo khoa học, sự kiện khoa học trong nước và quốc tế;
tiếp đón nhiều đoàn chuyên gia và sinh viên quốc tế đến trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu khoa học và chuyển giao công nghệ.
Cụ thể, trong năm 2024, Viện CNTT đã: +) Tổ chức 2 hội nghị, hội thảo quốc tế tầm cỡ về Công nghệ thông tin và truyền thông;
Thiết kế vi mạch bán dẫn.
+) Tổ chức 12 hội thảo khoa học trong nước được tổ chức định kỳ hằng tháng, tạo môi trường cho các nhà khoa học, nghiên cứu sinh trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu và chuyển giao công nghệ.
+) Đón tiếp hơn 20 nhà khoa học và nghiên cứu sinh nước ngoài đến làm việc, triển khai nghiên cứu khoa học tại Viện CNTT. 3) Tổ chức trao bằng tiến sĩ cho các nghiên cứu sinh hoàn thành chương trình đào tạo năm 2024 Năm 2025, Nhiều nghiên cứu sinh bảo vệ thành công luận án tiến sĩ.
Cụ thể, 2 NCS được cấp bằng tiến sĩ;
01 NCS bảo vệ thành công LATS cấp ĐHQGHN và 02 NCS bảo vệ thành công LATS cấp cơ sở.
Phó Viện trưởng và Trưởng phòng KHCN&ĐT chúc mừng các tân tiến sĩ 4) Triển khai nhiều khóa đào tạo, bồi dưỡng nâng cao năng lực cho cán bộ của nhiều cơ quan chính phủ và doanh nghiệp Trong năm 2024, Viện CNTT tiếp tục đẩy mạnh hoạt động đào tạo, bồi dưỡng ngắn hạn nhằm nâng cao vị thế ĐHQGHN và góp phần thúc đẩy phát triển công nghệ tại các bộ, ngành, địa phương và doanh nghiệp.
Cụ thể, Viện CNTT đã triển khai đào tạo cho các đơn vị (tiêu biểu) như: Bộ Công an;
Ủy ban Quản lý vốn nhà nước;
Ủy ban nhân dân tỉnh Quảng Ngãi (lớp đào tạo cán bộ nguồn); Tổng Công ty dầu PVOil và nhiều hợp đồng đào tạo cho các bộ, ban, ngành, địa phương và doanh nghiệp về các lĩnh vực công nghệ, góp phần nâng cao hình ảnh, uy tín của đơn vị và gia tăng thu nhập cho cán bộ.
5) Hoạt động hợp tác trong và ngoài nước phong phú, gia tăng nguồn lực KH&CN cho đơn vị Đón tiếp nhiều chuyên gia, nhà khoa học quốc tế đến nghiên cứu khoa học và giảng dạy tại Viện Công nghệ Thông tin.
Cử nhiều lượt cán bộ đi công tác nước ngoài, tham gia nghiên cứu khoa học, hội nghị, hội thảo khoa học.
Nhằm tăng cường tiềm lực KH&CN cũng như gia tăng hoạt động đối ngoại, năm 2024 Viện CNTT đã tiếp đón nhiều chuyên gia đến tham gia nghiên cứu khoa học, đào tạo tại ĐHQGHN, đặc biệt có GS. Koichiro Ishibashi liên tục đến làm việc tại Viện CNTT. Trên 10 chuyên gia quốc tế đến từ Cộng hòa Pháp, Brazil, Nhật Bản, Đài Loan, Tây Ban Nha, Vương Quốc Anh, Ai-len... Bên cạnh đó, Viện CNTT cũng cử nhiều đoàn cán bộ đi công tác nước ngoài tại các cơ sở giáo dục đại học và tổ chức nghiên cứu quốc tế tại Cộng hòa Ý, Vương Quốc Anh, Cộng hòa Pháp, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Singapore, Thái Lan, Indonesia, Philippines... Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Thông báo bảo vệ cấp ĐHQG luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Anh Chuyên Trung tâm AIRC phấn đấu trở thành đơn vị nghiên cứu và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu trong nước Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin nổi bật Trang chủ / Tin nổi bật (Trang 3) Seminar khoa học "IEEE CASS Vietnam-Korea 2024: Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn Ngày 14/10/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức thành công seminar khoa học với chủ đề "Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn – Exploring AI Applications and Semiconductor với sự phối hợp của Hiệp hội Mạch và Hệ thống IEEE ... ... 15 Th10 Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 – ITI Research Camp 2024: Tăng cường hợp tác nghiên cứu giữa Viện Công nghệ Thông tin và các trường đại học Trong hai ngày, mồng 9 và 10 tháng 9 năm 2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 (Research Camp 2024) tại Không gian Đổi mới sáng tạo VNU-RMIT, Khu đô thị ĐHQGHN tại Hoà Lạc.
Tham gia Chương trình là ... ... 11 Th9 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận chương trình đào tạo ngắn hạn về thiết kế vi mạch bán dẫn cho 22 giảng viên Trong khuôn khổ sự kiện Ngày vi mạch bán dẫn Đà Nẵng 2024 do Ủy ban Nhân dân thành phố Đà Nẵng đã tổ chức, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã trao giấy chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế ... ... 09 Th9 ĐHQGHN và ĐH RMIT hợp tác nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn Ngày 26/8/2024, tại Không gian Đổi mới sáng tạo ĐHQGHN-RMIT (VNU-RMIT Innovation Hub) đã diễn ra Toạ đàm trao đổi hợp tác giữa ĐHQGHN và ĐH RMIT trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn.
Thực hiện kế hoạch hợp tác giữa ĐHQGHN và ĐH RMIT, VNU-RMIT Innovation Hub được xây ... ... 27 Th8 Đào tạo ngành vi mạch bán dẫn: Đầu tư bài bản, chiến lược lâu dài GD&TĐ – Mục tiêu đến năm 2030 đào tạo được 50.000 người có trình độ đại học trở lên để phục vụ công nghiệp vi mạch bán dẫn là bài toán không dễ.
Theo GS.TS Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin (ĐH Quốc gia Hà Nội), giải quyết bài toán này ... ... 19 Th8 Hợp tác nghiên cứu và đào tạo tiến sĩ giữa Viện Công nghệ Thông tin và Đại học RMIT Ngày 31/7/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã có buổi tiếp đón và làm việc với GS. Ian Burnett – Phó Giám đốc Đại học RMIT và GS. Iwona Miliszewska.
Đến dự và chỉ đạo cuộc họp về phía Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) có PGS.TS. Phạm Bảo Sơn – Phó Giám ... ... 08 Th8 ICDV 2024: ĐHQGHN phát huy thế mạnh triển khai đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao ngành công nghiệp bán dẫn Từ ngày 6/6/2024 đến 8/6/2024, tại Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN chủ trì tổ chức hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 9 với chủ đề "Thiết kế và Kiểm chứng Vi mạch tích hợp ICDV 2024. Hội nghị thu hút gần 100 chuyên gia, nhà khoa học về lĩnh vực ... ... 06 Th6 Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học Đông Á ký thỏa thuận hợp tác về đào tạo và nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ứng dụng Ngày 31/5/2024, tại Đà Nẵng đã diễn ra lễ ký kết thỏa thuận hợp tác về đào tạo và nghiên cứu giữa Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội và Trường Đại học Đông Á. Tham dự lễ ký kết về phía Viện Công nghệ Thông tin có GS.TS. Trần ... ... 04 Th6 Khai giảng Khóa 3 – Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế vi mạch bán dẫn Sáng ngày 18/5/2024, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức khai giảng Khóa 3 – Chương trình đào tạo bồi dưỡng về Thiết kế vi mạch bán dẫn.
Trước đó, Viện Công nghệ Thông tin đã phối hợp với Trường Đại học Công nghệ Thông tin và ... ... 20 Th5 1 2 3 4 5 6 ... 12
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Danh mục các công trình khoa học năm 2022 của Viện CNTT Năm 2022, tập thể các nhà khoa học của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã công bố 45 công trình khoa học trên cơ sở dữ liệu ISI/Scopus, đạt tỷ lệ 2,9 bài/cán bộ khoa học, thuộc nhóm dẫn đầu trong Đại học Quốc gia Hà Nội và 16 công trình khoa học trong nước.
Sau đây là danh mục các công trình khoa học công bố: Danh mục các công bố ISI/Scopus: Duy-Anh Nguyen, Xuan-Tu Tran, Khanh N Dang, Francesca Iacopi, A low-power, high-accuracy with fully on-chip ternary weight hardware architecture for Deep Spiking Neural Networks, Microprocessors and Microsystems, Volume 90, April 2022. DOI: 10.1016/ j.micpro.2022.104458 [ISI]. Hung K. Nguyen, Xuan-Tu Tran, Design and Implementation of a Coarse-grained Dynamically Reconfigurable Multimedia Accelerator, ACM Trans.
Parallel Comput.
9, Issue 3, Article 11, September 2022, 23 pages, DOI: 10.1145/3543544 [ISI]. Dinh Van Dzung, Spatio–Temporal Analysis on Group Multi-Criteria Decision Making based on Temporal Complex Neutrosophic Set: a case study of Vietnam tourist destination choices, International Journal of Fuzzy Systems [ISI]. Ngo Doanh Nguyen, Duy Hieu Bui, Fawnizu Azmadi Hussin, Xuan Tu Tran, An Adaptive Hardware Architecture using Quantized HOG Features for Object Detection, 2022 International Conference on IC Design and Technology (ICICDT), 21-23 September 2022, Hanoi, Vietnam.
DOI: 10.1109/ICICDT56182.2022.9933068 [Scopus]. Duy-Anh Nguyen, Xuan-Tu Tran, Francesca Iacopi, GAQ-SNN: A Genetic Algorithm based Quantization Framework for Deep Spiking Neural Networks, 2022 International Conference on IC Design and Technology (ICICDT), 21-23 September 2022, Hanoi, Vietnam.
DOI: 10.1109/ICICDT56182.2022.9933070 [Scopus]. Duc Manh Nguyen, Duy Hieu Bui, Xuan Tu Tran, A low-power CT Second-Order VCO-based ∆Σ ADC for Audio Recording on Skywater 130 nm, 2022 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), 20-22 October 2022, Hanoi, Vietnam DOI: 10.1109/ATC55345.2022.9943011 [Scopus]. Ngo Doanh Nguyen, Duy Hieu Bui, Xuan Tu Tran, Tiny Neuron Network System based on RISC-V Processor: A Decentralizes Approach for IoT Applications, 2022 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), 20-22 October 2022, Hanoi, Vietnam.
DOI: 10.1109/ATC55345.2022.9942990 [Scopus]. Mohammed Al-Shatari, Fawnizu Azmadi Hussin, Azrina Abd Aziz, Mohd Saufy Rohmad, Xuan-Tu Tran, Composite Lightweight Authenticated Encryption Based on LED Block Cipher and PHOTON Hash Function for IoT Devices, 15th International Symposium on Embedded Multicore/Manycore SoCs (MCSoC-2022), Dec.
19-22, 2022 [Scopus]. Dinh Dung, Vu Nhat Huy, Approximation by linear combinations of translates of a single function, Mathematical Inequalities & Applications, Volume 25, Number 1 (2022), 169–186. DOI: 10.7153/mia-2022-25-11 [ISI]. Dinh Dung, Collocation approximation by deep neural ReLU networks for parametic eliptic PDEs with lognormal inputs, Sbornik Mathematics.
DOI: 10.48550/arXiv.2111.05504 [ISI]. Dinh Dung, Van Kien Nguyen, Christoph Schwab, Jakob Zech, Analyticity and sparcity in uncertainty quantification for PDEs with Gaussian random field inputs, Lecture Notes in Mathematics.
DOI: 10.48550/arXiv.2201.01912 [ISI]. Dinh Dung, Van Kien Nguyen, Duong Thanh Pham, Deep ReLU neural networks approximation of parametic and stochastic eliptic PDEs with lognormal inputs, Journal of Complexity.
DOI: 10.48550/arXiv.2111.05854 [ISI]. Dinh Dung, Van Kien Nguyen, Optimal numerical integration and approximation of function on R^d with Gaussian measure, IMA Journal of Numerical Analysis.
DOI: 10.48550/ arXiv.2207.01155 [ISI]. Dinh Dung, Numerical weighted integration of function having mixed smoothness, Journal of Complexity.
DOI: 10.48550/arXiv.2208.09108 [ISI]. Manh Hung Nguyen, Ha-Nam Nguyen, Trung Nghia Vu, Evaluation of methods to detect circular RNAs from single-end RNA-sequencing data, BMC genomics 23 (1), 1-13. DOI: 10.1186/s12864-022-08329-7 [ISI]. Hong-Lam Le, Duc-Nhan Nguyen, Thi-Hau Nguyen, Ha-Nam Nguyen, A Novel Feature Set Extraction Based on Accelerometer Sensor Data for Improving the Fall Detection System, Electronics 11 (7), 1030. DOI: 10.3390/electronics11071030 [ISI]. Nguyen Hoang Son, J. Demetrovics, Vu Duc Thi, Nguyen Ngoc Thuy, Investigation of Dense Family of Closure Operations, Cybernetics and Information Technologies, 22 (3), pp.
18-28. DOI: 10.2478/cait-2022-0025 [ISI]. Dinh Thu Khanh, Vu Duc Thi, Nguyen Long Giang, Le Hoang Son, Some Problems Related to Reducts of Consistent Incomplete Decision Tables, International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences, 7 (2), pp.
288-298. DOI: 10.33889/IJMEMS. 2022.7.1.019 [ISI]. Hong-Lam Le, Duc-Nhan Nguyen, Ha-Nam Nguyen, Applying PSO to improve the pedestrian fall detection rate using wearable sensor data, 2022 24th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). DOI: 10.23919/ICACT53585.2022.9728904 [Scopus]. Anh Thi Lan Nguyen, Quan Hong Do, Tung Trung Doan, Vu Viet Vu, Cuong Le, Applying PSO to improve the pedestrian fall detection rate using wearable sensor data, 2023 25th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT) [Scopus]. Viet-Vu Vu, Byeongnam Yoon, Dinh-Lam Pham, Hong-Quan Do, Hai-Minh Nguyen, Tran-Chung Dao, Thi-Hai-Yen Nguyen, Doan-Vinh Tran, Thi-Huong-Ly Nguyen, Viet-Thang Vu, Density peak clustering evaluation, 2023 25th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT) [Scopus]. Viet-Thang Vu, Thanh Quyen Bui Thi, Hong-Seng Gan, Viet-Vu Vu, Do Manh Quang, Vu Thanh Duc, Dinh-Lam Pham, Activation functions for deep learning: an application for rare-form attack detection in wireless local area network (WLAN), 2023 25th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT) [Scopus]. MH Nguyen, DN Moldovyan, NA Moldovyan, MQ Le, GL Nguyen, Blind Signature Protocol Based on Hidden Discrete Logarithm Problem Set in a Commutative Algebra, Iranian Journal of Science and Technology, Transactions A: Science, 46, pages 323–332 (2022). DOI: 10.1007/s40995-021-01257-3 [ISI]. H. Phuc, H.T. Binh, L.Q. Minh, N.N. Binh, P.V. Huong, Data partitioning and asynchronous processing to improve the embedded software performance on multicore processors, Informatics and Automation journal, Vol.
2, Issue 21, pp.
243–274. DOI: 10.15622/ia.21.2.2 [ISI]. M Rajeswari, E Golden Julie, Y Harold Robinson, Ebin Joseph, AS Arun, Ebin Sebastian, Raghvendra Kumar, Hoang Viet Long, Le Hoang Son, Detection of tyre defects using weighted quality-based convolutional neural network, Soft Computing volume 26, pages 4261–4273. DOI: 10.1007/s00500-022-06878-3 [ISI]. Do Ngoc Tuyen, Tran Manh Tuan, Xuan-Hien Le, Nguyen Thanh Tung, Tran Kim Chau, Pham Van Hai, Vassilis C Gerogiannis, Le Hoang Son, RainPredRNN: A New Approach for Precipitation Nowcasting with Weather Radar Echo Images Based on Deep Learning, Axioms 2022, 11(3). DOI: 10.3390/axioms11030107 [ISI]. Pham Huy Thong, Tran Manh Tuan, Dang Trong Hop, Vu Duc Thai, Nguyen Hai Minh, Nguyen Long Giang, Le Hoang Son, TS3FCM: trusted safe semi-supervised fuzzy clustering method for data partition with high confidence, Multimedia Tools and Applications volume 81, pages 12567–12598 (2022). DOI: 10.1007/s11042-022-12133-6 [ISI]. Madeline Hui Li Lee, Yee Chee Ser, Ganeshsree Selvachandran, Pham Huy Thong, Le Cuong, Le Hoang Son, Nguyen Trung Tuan, Vassilis C Gerogiannis, A Comparative Study of Forecasting Electricity Consumption Using Machine Learning Models, Mathematics 2022, 10(8), 1329. DOI: 10.3390/math10081329 [ISI]. Ganeshsree Selvachandran, Shio Gai Quek, Raveendran Paramesran, Weiping Ding, Le Hoang Son, Developments in the detection of diabetic retinopathy: a state-of-the-art review of computer-aided diagnosis and machine learning methods, Artificial intelligence review.
DOI: 10.1007/s10462-022-10185-6 [ISI]. Cu Kim Long, Pham Van Hai, Tran Manh Tuan, Luong Thi Hong Lan, Pham Minh Chuan, Le Hoang Son, A novel fuzzy knowledge graph pairs approach in decision making, Multimedia Tools and Applications (2022). DOI: 10.1007/s11042-022-13067-9 [ISI]. Shio Gai Quek, Ganeshsree Selvachandran, D Ajay, P Chellamani, David Taniar, Hamido Fujita, Phet Duong, Le Hoang Son, Nguyen Long Giang, New concepts of pentapartitioned neutrosophic graphs and applications for determining safest paths and towns in response to COVID-19, Computational and Applied Mathematics volume 41, Article number: 151 (2022). DOI: 10.1007/s40314-022-01823-4 [ISI]. Le Truong Giang, Le Hoang Son, Nguyen Long Giang, Tran Manh Tuan, Nguyen Van Luong, Mai Dinh Sinh, Ganeshsree Selvachandran, Vassilis C Gerogiannis, A new co-learning method in spatial complex fuzzy inference systems for change detection from satellite images, Neural Computing and Applications.
DOI: 10.1007/s00521-022-07928-5 [ISI]. Shio Gai Quek, Ganeshsree Selvachandran, D Ajay, P Chellamani, David Taniar, Hamido Fujita, Phet Duong, Le Hoang Son, Nguyen Long Giang, Enhancement of Gravity Centrality Measure Based on Local Clustering Method by Identifying Influential Nodes in Social Networks, Multimedia Technology and Enhanced Learning.
DOI: 10.1007/978-3-031-18123-8_48 [ISI]. Shio Gai Quek, Ganeshsree Selvachandran, Jun Hao Tan, Hao Yang Adam Thiang, Nguyen Trung Tuan, Le Hoang Son, A New Hybrid Model of Fuzzy Time Series and Genetic Algorithm Based Machine Learning Algorithm: A Case Study of Forecasting Prices of Nine Types of Major Cryptocurrencies, Big Data Research, 28, art.
no.
100315. DOI: 10.1016/ j.bdr.2022.100315 [ISI]. Vo Truong Nhu Ngoc, Do Hoang Viet, Tran Manh Tuan, Pham Van Hai, Nguyen Phu Thang, Do Ngoc Tuyen, Le Hoang Son, VNU-diagnosis: A novel medical system based on deep learning for diagnosis of periapical inflammation from X-Rays images, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 43 (1), pp.
1417-1427. DOI: 10.3233/JIFS-213299 [ISI]. Nizar Rokbani, Raghvendra Kumar, Adel M. Alimi, Pham Huy Thong, Ishaani Priyadarshini, Viet Ha Nhu, Phuong Thao Thi Ngo, Impacts of heuristic parameters in PSO inverse kinematics solvers, International Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation, 23 (6), pp.
833-858. DOI: 10.1515/ijnsns-2020-0031 [ISI]. Selvachandran, G., Quek, S.G., Son, L.H., Thong, P.H., Vo, B., Hawari, T.A.A., Salleh, A.R., Relations and compositions between interval-valued complex fuzzy sets and applications for analysis of customers' online shopping preferences and behavior, Applied Soft Computing, 114. DOI: 10.1016/j.asoc.2021.108082 [ISI]. Pham Van Duong, Tien-Dat Trinh, Hai Van Pham, Tran Manh Tuan, Le Hoang Son, Huy-The Vu, Minh-Tien Nguyen, Pham Minh Chuan, A New Approach of Question Answering based on Knowledge Graph in Traditional Medicine, Proceeding of the 7th International Conference on Research in Intelligent Computing in Engineering (RICE-2022), November 3-4, 2022 [Scopus]. Pham Minh Chuan, Luong Thi Hong Lan, Tran Manh Tuan, Nguyen Hong Tan, Cu Kim Long, Pham Van Hai, Le Hoang Son, Chronic kidney disease diagnosis using Fuzzy Knowledge Graph Pair-based inference in the extreme case, Proceeding of the 7th International Conference on Research in Intelligent Computing in Engineering (RICE-2022), November 3-4, 2022 [Scopus]. Kyoung-Sook Kim, Dinh-Lam Pham, Young-In Park, Kwanghoon Pio Kim, Experimental verification and validation of the SICN-oriented process mining algorithm and system, Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences.
DOI: 10.1016/ j.jksuci.2021.12.013 [ISI]. Moon-Sook Yeon, Young-Koo Lee, Dinh-Lam Pham, Kwanghoon Pio Kim, Experimental Verification on Human-Centric Network-Based Resource Allocation Approaches for Process-Aware Information Systems, IEEE Access (Volume: 10), 23342 – 23354. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3152778 [ISI]. Minjae Park, Sohyang Park, Thanh-Hai Nguyen, Dinh-Lam Pham, Dongkeun Oh, Kyoung-Sook Kim, In-Kyoo Chun, Kwanghoon Pio Kim, A Time-Series Process Event Log Preprocessing Approach for Data-Intensive and Predictive Operationalization of Smart Factories, 2022 24th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). DOI: 10.23919/ICACT53585.2022.9728959 [Scopus]. Kwanghoon Pio Kim, Dinh-Lam Pham, Joo-chang Kim, Sang-eun Ahn, Yae-Eun Lee, Jeong-Hyun Chang, Hyun Yoo, Kyonghee Sun, Kyong-Sook Kim, A Deep Learning-based Video Management System for Privacy-Preserving CCTV Video Data over The Web Environment, The 17th Asia Pacific International Conference on Information Science and Technology, 296–298 [Scopus]. Kwanghoon Pio Kim, Kyung-Hee Sun, Hyun Yoo, Jeong-Hyun Chang, Dinh-Lam Pham, Joo-Chang Kim, Kyoung-Sook Kim, Sang-Eun Ahn, An Active and Contextual Video-Object Bigdata Acquisition Framework, The 17th Asia Pacific International Conference on Information Science and Technology, 299–301 [Scopus]. Kwanghoon Pio Kim, Dinh-Lam Pham, Thanh-Hai Nguyen, Kyongsook-Kim, An Architecture for Deep Learning-based Predictive Process Mining System, The 14th International Conference on Internet – ICONI 2022, 38-40 [Scopus]. Danh mục các công bố khác: Ngoc-Anh Cao, Thanh-Hang Phan, Nguyen Thi Chinh, Duc-Quynh Tran, Ha-Nam Nguyen, Gyoo-Seok Choi, Optimizing delivery routing problem for logistics companies based on Integer Linear Programming method, International Journal of Internet, Broadcasting and Communication, Volume 14, Issue 4, pp.
212-221. Nguyen, M.H., Phan, C. T, Hoang, V. P, Nguyen, HN. & Vu, T.N., Impacts of read length and mutation on circular rna detection methods from plant clip-seq data, 13th Asian-Pacific Federation for Information Technology in Agriculture 2022 (APFITA 2022). Ngoc-Anh Cao, Duc-Quynh Tran, Thanh-Hang Phan, Ha-Nam Nguyen, Gyoo-Seok Choi, Applying Integer Programming for scheduling of trucks in small-sizes logistics company, 44th International Conference on Coordination Chemistry (ICCC 2022). Hong-Lam Le, Vu-Dong Nguyen, Tien-Hieu Le, Gyoo Seok Choi, Improve performance of human behavior detection model based on Genetic algorithm, The 10th International Symposium on Advanced and Applied Convergence 2022. Phạm Việt Anh, Nguyễn Long Giang, Nguyễn Ngọc Thủy, Cao Chính Nghĩa, Vũ Đức Thi, Attribute Reduction Based On Intuitionistic Fuzzy Rough Sets Using Extended Distance Measure And Α-Cut, Fundamental and Applied IT Research 2022. Lê Tuấn Anh, Nguyễn Tiến Đồng, Lê Hoàng Sơn, Vũ Đức Thi, Nguyễn Long Giang, Nguyễn Như Sơn, Hoàng Thị Minh Châu, Trình Văn Hà, Lê Hoàng Hiệp, Đánh giá hiệu quả một số phương pháp học sâu trong phát hiện bệnh đái tháo đường qua ảnh võng mạc, Fundamental and Applied IT Research 2022. Vũ Đức Thi, Về bảng quyết định không đầy đủ không dư thừa, Fundamental and Applied IT Research 2022. Tran Manh Tuan, Pham Huy Thong, Phung The Huan, Tran Thi Ngan, Le Hoang Son, An improvement of Trusted Safe Semi-supervised Fuzzy Clustering method with Multiple Fuzzifiers, Journal of Computer Science and Cybernetics, 38(1), pp.
47 – 61. Pham Huy Thong, Phung The Huan, Hoang Thi Canh, Tran Thi Ngan, A new picture fuzzy clustering method to segment the surface water from satellite images, TNU Journal of Science and Technology, 227(16), pp 28-36. Phùng Thế Huân, Đỗ Hồng Quân, Lê Minh Tuấn, Nguyễn Thị Lan Anh, Lương Văn Nghĩa, Hoàng Thị Cành, Nguyễn Quang Trung, Lê Hoàng Sơn, Nghiên cứu đề xuất hệ thống nhận dạng và bóc tách thông tin tự động hỗ trợ phân loại văn bản hành chính, Fundamental and Applied IT Research 2022. Nguyễn Như Sơn, Cù Nguyên Giáp, Lê Hoàng Sơn, Nguyễn Long Giang, Dương Thị Thanh Loan, Trần Mạnh Tuấn, Dương Thị Thu Huyền, Kỹ thuật tư vấn nhóm dựa trên tập mờ trực cảm và ứ́ng dụng, Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), tr.
73 – 80. Lương Thị Hồng Lan, Triệu Thu Hương, Nguyễn Long Giang, Lê Hoàng Sơn, Vũ Thị Khánh Trình, Mô hình hệ học chuyển giao mờ và ứ́ng dụng, Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), tr.
81 – 86. Lê Trường Giang, Nguyễn Trường Thắng, Trần Mạnh Tuấn, Phùng Thế Huân, Lê Hoàng Sơn, Nguyễn Long Giang, Nguyễn Văn Lương, Phạm Bá Tuấn Chung, Phương pháp học đồng thời cho hệ suy diễn mờ ph́ức trong không gian đối với bài toán phát hiện biến đổi ảnh viễn thám, Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), tr.
192 – 196. Trần Thị Huệ, Võ Trương Như Ngọc, Lê Công Thiện, Nguyễn Quốc Hoàn, Trần Mạnh Tuấn, Vũ Anh Tuấn, Trịnh Văn Hà, Đinh Thu Khánh, Lê Hoàng Sơn, Ứng dụng mô hình Deep Learning để phát hiện cảm xúc khuôn mặt và hỗ trợ chẩn đoán stress qua biểu hiện cảm xúc khuôn mặt, Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), tr.
245 – 249. Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Viện Công nghệ Thông tin mang lại nhiều dấu ấn trong hoạt động hợp tác doanh nghiệp và chuyển giao sản phẩm khoa học công nghệ Thông báo Seminar đánh giá tổng thể luận án của NCS Phạm Hải Sơn Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
CÔNG BỐ KHOA HỌC NĂM 2021 Trang chủ / CÔNG BỐ KHOA HỌC NĂM 2021 Công trình công bố trên cơ sở dữ liệu ISI/Scopus Khanh Nam Dang, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Xuan-Tu Tran: HotCluster: A thermal-aware defect recovery method for Through-Silicon-Vias Towards Reliable 3-D ICs systems.
IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, Vol.
40 (3/2021). ISSN: 0278-0070, DOI: 10.1109/TCAD.2021. 3069370. Manh-Hiep Dao, Vincent Beroulle, Yann Kieffer, Xuan-Tu Tran: How to Develop ECC-Based Low Cost RFID Tags Robust Against Side-Channel Attacks.
Industrial Networks and Intelligent Systems, pp 433-447 (5/2021). ISBN: 978-3-030-77423-3, DOI: 10.1007/978-3-030-77424-0_35. Marco Sarmiento, Khai-Duy Nguyen, Ckristian Duran, Trong-Thuc Hoang, Ronaldo Serrano, Van-Phuc Hoang, Xuan-Tu Tran, Koichiro Ishibashi, Cong-Kha Pham: A Sub-μ W Reversed-Body-Bias 8-bit Processor on 65-nm Silicon-on-Thin-Box (SOTB) for IoT Applications.
IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs (Vol.
68, Issue 9) Pages: 3182 – 3186 (9/2021). ISSN: 1549-7747, DOI: 10.1109/TCSII. 2021.3090102. Dang Tuan Kiet, Binh Kieu-Do-Nguyen, Trong-Thuc Hoang, Khai-Duy Nguyen, Xuan-Tu Tran, Cong-Kha Pham: A Proposal for Enhancing Training Speed in Deep Learning Models Based on Memory Activity Survey.
IEICE Electronics Express, Vol.
18, Issue 15 (7/2021). ISSN: 1349-2543, DOI: 10.1587/elex.18.20210252. Khai-Duy Nguyen, Dang Tuan Kiet, Trong-Thuc Hoang, Nguyen Quang Nhu Quynh, Xuan-Tu Tran, Cong-Kha Pham: A trigonometric hardware acceleration in 32-bit RISC-V microcontroller with custom instruction.
IEICE Electronics Express, Vol.
18, Issue 16 (7/2021). ISSN: 1349-2543, DOI: 10.1587/elex.18.20210266. Duy P. Nguyen, Xuan-Tu Tran, Anh-Vu Pham: A wideband high dynamic range triple-stacked FET dual-shunt distributed analogue voltage controlled attenuator.
IET Microwaves, Antennas & Propagation, Vol.
15, Issue 5, pp.
474-480 (3/2021). ISSN: 1751-8725, DOI: 10.1049/mia2.12056. Xuan Tu Tran, Nam Khanh Dang, Duy Hieu Bui, Alain Merigot: Chapter 6. Low Cost Inter-prediction Architecture in H. 264/AVC Encoders with an Efficient Data Reuse Strategy.
Nova Science Publishers, 2020, Vol.40 (12/2020). ISBN: 978-1-53618-929-2 Duy-Anh Nguyen, Xuan-Tu Tran, Francesca Iacopi: A Review of Algorithms and Hardware Implementations for Spiking Neural Networks.
J. Low Power Electron.
Appl.
2021, 11(2), 23 (5/2021). ISSN: 2079-9268, DOI: 10.3390/ jlpea11020023. Nguyen Long Giang, Demetrovics Janos, Vu Duc Thi, Phan Dang Khoa: Some Properties Related to Reduct of Consistent Decision Systems.
Cybernetics and Information Technologies.
Volume 21, No 2 (7/2021). ISSN: 1311-9702, DOI: 10.2478/cait-2021-0015 Dinh Dung: Sparse-grid polynomial interpolation approximation and integration for parametric and stochastic elliptic PDEs with lognormal inputs.
ESAIM: M2AN 55 (2021), pp.
1163–1198 (4/2021). ISSN: 2822-7840, DOI: 10.1051/m2an/2021017 Dinh Dung, Van Kien Nguyen: Deep ReLU neural networks in high-dimensional approximation.
Neural Networks, Volume 142, Pages 619-635 (10/2021). DOI: 10.1016/ j.neunet.2021.07.027. Dat Thanh Nguyen, Quang Thinh Trac, Thi-Hau Nguyen, Ha-Nam Nguyen, Nir Ohad, Yudi Pawitan, Trung Nghia Vu: Circall: fast and accurate methodology for discovery of circular RNAs from paired-end RNA-sequencing data.
BMC Bioinformatics (10/2021). DOI: 10.1186/s12859 -021-04418-8. Charly Lersteau, Trung Thanh Nguyen, Tri Thanh Le, Ha Nam Nguyen, Weiming Shen: Solving the Problem of Stacking Goods: Mathematical Model, Heuristics and a Case Study in Container Stacking in Ports.
IEEE Access (Volume: 9), Page(s): 25330-25343 (1/2021). ISSN: 2169-3536, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3052945 Hong-Lam Le, Duc-Nhan Nguyen, Ha-Nam Nguyen: The Novel Method of Pedestrian Fall Detection Based on PSO and RF Using Accelerometer Data.
2021 International Conference on System Science and Engineering, Page(s): 111-115 (9/2021). DOI: 10.1109/ ICSSE52999.2021.9538465. Van-Tu Nguyen, Anh-Cuong Le, Ha-Nam Nguyen: A Model of Convolutional Neural Network Combined with External Knowledge to Measure the Question Similarity for Community Question Answering Systems.
International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.11, No.3, Page(s): 194-201 (5/2021).DOI: 10.18178/ijmlc.2021.11.3.1035 Thang Truong Nguyen, Nguyen Long Giang, Dai Thanh Tran, Trung Tuan Nguyen, Huy Quang Nguyen, Anh Viet Pham, Thi Duc Vu: A Novel Filter-Wrapper Algorithm on Intuitionistic Fuzzy Set for Attribute Reduction From Decision Tables.
International Journal of Data Warehousing and Mining (IJDWM), vol.
17, issue 4, Page(s): 67-100 (6/2021). DOI: 10.4018/IJDWM.2021100104 Pham Tien Du, Nguyen Van Dat, Nguyen Ai Viet: Comparison of the contribution of the photon's vector and scalar Kaluza-Klein partners in the neutron lifetime.
Journal of Physics: Conference Series, Volume 1932, Issue 1 (5/2021). DOI: 10.1088/1742-6596/ 1932/1/012002 Ishaani Priyadarshini, Raghvendra Kumar, Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, Rohit Sharma, Sakshi Rai: A new enhanced cyber security framework for medical cyber physical systems.
SICS Software-Intensive Cyber-Physical Systems (3/2021). DOI: 10.1007/s00450-021-00427-3 Nizar Rokbani, Raghvendra Kumar, Ajith Abraham, Adel M. Alimi, Hoang Viet Long, Ishaani Priyadarshini, Le Hoang Son: Bi-heuristic ant colony optimization-based approaches for traveling salesman problem.
Soft Computing volume 25, pages 3775–3794 (11/2020). DOI: 10.1007/s00500-020-05406-5. Jeyasudha, B. Geethalakshmi, Krishnan Saravanan, Raghvendra Kumar, Le Hoang Son, Hoang Viet Long:A novel Z-source boost derived hybrid converter for PV applications.
Analog Integrated Circuits & Signal Processing, 109, pp.
283 – 299 (1/2021). DOI: 10.1007/s10470-021-01800-7. Jeyasudha, B. Geethalakshmi, Krishnan Saravanan, Raghvendra Kumar, Le Hoang Son, Hoang Viet Long: Compression based clustering technique for enhancing accuracy in web scale videos.
Multimedia Tools and Applications volume 80, pages 7077–7101 (10/2020). DOI: 10.1007/s11042-020-10062-w.
Jeyasudha, B. Geethalakshmi, Krishnan Saravanan, Raghvendra Kumar, Le Hoang Son, Hoang Viet Long: An Effective Traceback Network Attack Procedure for Source Address Verification.
Wireless Personal Communications volume 118, pages 1675–1696 (2/2021). DOI: 10.1007/s11277-021-08110-1. Ganeshsree Selvachandran, Shio Gai Quek, Luong Thi Hong Lan, Le Hoang Son, Nguyen Long Giang, Weiping Ding, Mohamed Abdel-Basset, Victor Hugo C. de Albuquerque:A New Design of Mamdani Complex Fuzzy Inference System for Multi-attribute Decision Making Problems.
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 29 (4), pp.
716-730 (12/2020). DOI: 10.1007/s11277-021-08110-1 Asha Gnana Priya, J. Anitha, Daniela Elena Popescu, Anju Asokan, D. Jude Hemanth, Le Hoang Son: Detection and grading of diabetic retinopathy in retinal images using deep intelligent systems: A comprehensive review.
Computers, Materials and Continua 66(3), pp.
2771-2786 (12/2020). DOI: 10.32604/cmc.2021.012907 Karan Singh, D.K. Lobiyal, Rama Shankar Yadav, Bharat Bhargava, Ruay-Shiung Chang, Le Hoang Son, Anura P. Jayasumana: Special issue on privacy and authentication wireless sensor network and IoE. Recent Patents on Engineering, Volume 15, Issue 4, 2021, pp.
1-2 (7/2021). DOI: 10.2174/187221211504210608161247 Lakshmi Narayanan, R. Santhana Krishnan, Le Hoang Son, Nguyen Thanh Tung, E. Golden Julie, Y. Harold Robinson, Raghvendra Kumar, Vassilis C. Gerogiannis: Fuzzy Guided Autonomous Nursing Robot through Wireless Beacon Network.
Multimedia Tools and Applications, 2021 Jul 29, pp.
1–29 (7/2021). DOI: 10.1007/s11042-021-11264-6 Wei Hong Hong, Jia Hui Yap, Ganeshsree Selvachandran, Pham Huy Thong, Le Hoang Son: Forecasting mortality rates using hybrid Lee–Carter model, artificial neural network and random forest.
Complex & Intelligent Systems volume 7, pages 163–189 (2/2021). DOI: 10.1007/s40747-020-00185-w Jia Syuen Chai, Ganeshsree Selvachandran, Florentin Smarandache, Vassilis C. Gerogiannis, Le Hoang Son, Quang-Thinh Bui, Bay Vo: New similarity measures for single-valued neutrosophic sets with applications in pattern recognition and medical diagnosis problems.
Complex & Intelligent Systems volume 7, pages 703–723 (12/2020). DOI: 10.1007/s40747-020-00220-w.
Ahmed Aziz, Karan Singh, Walid Osamy, Ahmed M. Khder, Le Minh Tuan, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, Dilshodjon Rakhmonov: Compressive Sensing based Routing and Data Reconstruction Scheme for IoT based WSNs.
Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, vol.
41, no.
1, pp.
19-35 (11/2021). DOI: 10.3233/JIFS-190862. Do Ngoc Tuyen, Tran Manh Tuan, Le Hoang Son, Tran Thi Ngan, Nguyen Long Giang, Pham Huy Thong, Vu Van Hieu, Vassilis C. Gerogiannis, Dimitrios Tzimos, Andreas Kanavos: A Novel Approach Combining Particle Swarm Optimization and Deep Learning for Flash Flood Detection from Satellite Images.
Mathematics, 9(22), 2846 (11/2021). DOI: 10.3390/math9222846. Harold Robinson, T.Samraj Lawrence, E.Golden Julie, Raghvendra Kumar, Pham Huy Thong, Le Hoang Son.
Enhanced Border and Hole Detection for Energy Utilization in Wireless Sensor Networks.
Arabian Journal for Science and Engineering, pp.
1-13 (11/2021). DOI: 10.1007/s13369-021-06330-y.
Gopala Krishnan, Y.Harold Robinson, E.Golden Julie, A.M.Anusha Bamini, Raghvendra Kumar, Pham Huy Thong, Le Hoang Son: Hybrid Cache Management in Ad Hoc Networks.
Wireless Personal Communications volume 118, pages 2843–2865 (3/2021). DOI: 10.1007/s11277-021-08158-z.
Rohit Sharma, Raghvendra Kumar, Devendra Kumar Sharma, Manash Sarkar, Brojo Kishore Mishra, Vikram Puri, Ishaani Priyadarshini, Pham Huy Thong, Phuong Thao Thi Ngo, Viet-Ha Nhu: Water pollution examination through quality analysis of different rivers: a case study in India.
Environment, Development and Sustainability (8/2021). DOI: 10.1007/s10668-021-01777-3 Nguyen Kim Son, Nguyen Phuong Dong, Le Hoang Son, Alireza Khastan, Hoang Viet Long: Complete controllability for a class of fractional evolution equations with uncertainty.
Evolution Equations and Control Theory (12/2020). DOI: 10.3934/ eect.2020104 Nguyen Long Giang, Le Hoang Son, Nguyen Anh Tuan, Tran Thi Ngan, Nguyen Nhu Son, Nguyen Truong Thang: Filter-Wrapper Incremental Algorithms for Finding Reduct in Incomplete Decision Systems when Adding and Deleting an Attribute Set.
International Journal of Data Warehousing and Mining, 17(2), pp.
39-62 (8/2021). ISSN: 1548-3924, DOI: 10.4018/IJDWM.2021040103. Dinh-Lam Pham, Hyun Ahn, Kyoung-Sook Kim, Kwanghoon Pio Kim: Process-Aware Enterprise Social Network Prediction and Experiment Using LSTM Neural Network Models.
IEEE Access (Vol.9), Page(s): 57922-57940 (4/2021). ISSN: 2169-3536, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3071789. Kyoung-Sook Kim, Dinh-Lam Pham, Kwanghoon Pio Kim: ρ-Algorithm: A SICN-Oriented Process Mining Framework.
IEEE Access (Vol.9), Page(s): 139852-139875 (10/2021). ISSN: 2169-3536, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3119011. Duc-Manh Tran, Ngo-Doanh Nguyen, Duy-Hieu Bui, Xuan-Tu Tran: A Highly Digital VCO-Based ADC for IoT Applications on Skywater 130nm.
2021 8th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS). DOI: 10.1109/NICS54270. 2021.9701515 Toan Do Nang: Message from the ICACT2021 General Chair.
23rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). DOI: 10.23919/ ICACT51234.2021. 9370626 Vu-Tuan Dang, Hong-Quan Do, Viet-Vu Vu, Byeongnam Yoon: Facial Expression Recognition: A Survey and its Applications.
23rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), pages 359-367. DOI: 10.23919/ICACT51234.2021. 9370369 Viet-Vu Vu, Byeongnam Yoon, Hong-Quan Do, Hai-Minh Nguyen, Tran-Chung Dao, Cong-Mau Tran, Doan-Vinh Tran, Thi-Nhuong Phi, Viet-Thang Vu, Tien-Dung Duong: Active constraints selection based on density peak.
24rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). Viet-Vu Vu, Byeongnam Yoon, Hong-Quan Do, Hai-Minh Nguyen, Tran-Chung Dao, Cong-Mau Tran, Doan-Vinh Tran: An emperical study for density peak clustering.
24rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). Hong-Quan Do, Thi-Ha Nguyen, Viet-Vu Vu, Thi-Mai Hoang, Hai-Minh Nguyen, T. Thuy-Duong Nguyen: Evaluation of U-Net and Its Variants in Solving Upper Gastrointestinal Endoscopy Segmentation.
15th International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP), 70-77. DOI: 10.1109/ACOMP53746.2021. 00016 Viet-Vu Vu, Byeongnam Yoon, Cuong Le, Hong-Quan Do, Hai-Minh Nguyen, Chung Tran, Viet-Thang Vu, Cong-Mau Tran, Doan-Vinh Tran, Tien-Dung Duong: Active learning for density peak clustering.
24rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). Hong-Quan Do, T.H.An Nguyen, Quoc Anh Nguyen, Trung Hieu Nguyen, Viet-Vu Vu, Cuong Le: A Fast Clustering based Recommender System for Big Data.
24rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). Sergey Avdoshin, Thanh Quyen Bui Thi, Nhich Dam Van, Tien Do Nam, Mariia Gordenko, Egor Gritsenko, Vladimir Muhamadiev, Alexey Nazarov, Ngoc Diep Nguyen, Tien Loi Nguyen, Dmitry Pantiukhin, Ilya Voronkov, Thang Vu Viet, Viet-Vu Vu, Thang Vu Tat: Neural networks for rare intrusions detection in wireless networks: survey and perspectives.
24rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). Dinh-Lam Pham, Viet-Vu Vu, Kyoung-Sook Kim, K. Pio Kim: A Conceptual Architecture for Deep-learning-based Video-Objects Retrieving System.
24rd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). Tran Hue, Pham Minh Chuan, Tran Manh Tuan, Le Tuan Anh, Le Hoang Son: An application of machine learning for assessment of gestational diabetes.
Proceeding of the 6th International Conference on Research in Intelligent Computing in Engineering (RICE-2021), June 3-4, 2021, Binh Duong, Vietnam.
Vassilis C. Gerogiannis, Nikolaos Kitsis, Dimitrios Tzimos, Le Hoang Son: A Novel Requirements Prioritization Approach based on 360-Degree Feedback and Group Recommendation.
Proceeding of the 2021 Asia Workshop on Software Engineering (AWSE 2021), pp.48-54, September 24-26, 2021, Xi'an, China.
DOI: 10.1145/3490700.3490709 . Dimitrios Tzimos, Vassilis Gerogiannis, Le Hoang Son: A Recommender System based on Intuitionistic Fuzzy Sets for Software Requirements Prioritization.
Proceeding of the 25th Pan-Hellenic Conference on Informatics (PCI 2021), 26-28 November 2021, Volos, Greece.
Các công bố khác Phan Dang Khoa, Janos Demetrovics, Vu Duc Thi, Pham Viet Anh: Some NP-complete problems for attribute reduction in consistent decision tables.
Serdica Journal of Computing, Bulgarian Academy of Sciences, V.14, No 1-2, pp.
27-41 (9/2021). Dinh Dung, Van Kien Nguyen, Mai Xuan Thao: On computation complexity of high-dimensional approximation by deep ReLU neural networks.
ERU scientific journal, Vol.
133, No.4, (2020), pp 8-18. DOI: 10.32523/26167182/ 2020-133-4-8-18 Le Cuong: Facial expression analysis review.
«Актуальные исследования», No.50 (77), pp.19-28 (12/2021). Nga Pham, Pham Van Tiep, Tran Thu Trang, Nguyen Duc Thien, Ha-Nam Nguyen, Gyoo Seok Choi: Applying Machine Learning Techniques for Predicting Students' Outcomes.
The 9th International Symposium on Advanced and Applied Convergence, pp.93-96 (12/2021). Lan Dong Thi Ngoc, Ha-Nam Nguyen, Khai Phan Van, Nam Nguyen Hoai, Hoa Tran Xuan, Dung Hoang Van, Gyoo Seok Choi: Research and application of multi-regression analysis method to forecast the electricity consumption demand for Vietnam's residential sector.
The 9th International Symposium on Advanced and Applied Convergence, pp.99-102 (12/2021). Dao Anh Phuong, Le Quang Minh: Research and recommendations for the Enterprise Architecture framework at Vietnamese Universities.
«Актуальные исследования», No.11(38), pp.
44-47 (3/2021). Pham-Khoi Dong, Hung K Nguyen, Fawnizu Hussin, Xuan-Tu Tran: Ultra-High-Throughput Multi-Core AES Encryption Hardware Architecture.
VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering, Volume 37, Issue 2 (11/2021). ISSN: 0866-8612, DOI: 10.25073/2588-1086/vnucsce.290. Dinh Dung, Van Kien Nguyen, Mai Xuan Thao: Computation complexity of deep ReLU neural networks in high-dimensional approximation.
Journal of Computer Science and Cybernetics, vol.
37, no.3, pp.
292-320 (9/2021). ISSN: 1813-9663, DOI: 10.15625/1813-9663/37/3/15902. Vu-Tuan Dang, Viet-Vu Vu, Hong-Quan Do, Thi Kieu Oanh Le: Graph Based Clustering With Constraints And Active Learning.
Journal of Computer Science and Cybernetics, vol.
37, no.
1, pp.71-89 (3/2021). ISSN: 1813-9663, DOI: 10.15625/1813-9663/ 37/1/15773. Minh N.H., Moldovyan D.N.Moldovyan N.A, Kostina A.A,Minh L.Q., Huong L.H, Giang N.L:Post-quantum blind signature protocol on non-commutative algebras.
Journal of Computer Science and Cybernetics, vol.
37, no.
4, pp.
495-509 (8/2021). ISSN: 1813-9663. DOI: 10.15625/1813-9663/37/4/16023. Vũ Đức Thi: Về vấn đề tìm tất cả các rút gọn trong bảng quyết định không đầy đủ.
Hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT FAIR 2021. Lê Quang Minh, Lê Trang Linh: Tối ưu hóa hệ đa chuyên gia nhị phân để nâng cao xác suất phát hiện tấn công.
Hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT FAIR 2021. Nguyễn Minh Phúc, Nguyễn Ái Việt, Trần Quý Nam: Enhanced security and performance of the smart traffic management system Vnsmaps by using mobile agent and mapreduce.
Hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT FAIR 2021. Hong-Lam Le, Duc-Nhan Nguyen, Ha-Nam Nguyen: Nâng cao hiệu suất phát hiện té ngã của người đi bộ bằng tập tính năng đề xuất cho dữ liệu thu từ gia tốc kế.
Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), trang 331 – 336. Trần Thị Huệ, Võ Trương Như Ngọc, Trần Mạnh Tuấn, Lê Hoàng Sơn, Cù Nguyên Giáp, Lê Công Thiện: Nghiên cứu hiệu quả mô hình SVM trong phân tích cảm xúc, đánh giá mức độ Stress từ chuỗi ảnh.
Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), trang 343 – 349. Phạm Huy Thông, Trần Thị Ngân, Phùng Thế Huân, Nguyễn Hải Minh,Nguyễn Long Giang, Phạm Quang Nam: Phát hiện tàu biển từ ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn.
Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), trang 413 – 419. Triệu Thu Hương, Nguyễn Long Giang, Lương Thị Hồng Lan, Phạm Huy Thông, Lê Trường Giang, Nguyễn Thị Mỹ Bình: Về một mô hình học chuyển giao trên hệ suy diễn mờ phức.
Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông (@), trang 616 – 621.
|
Công bố khoa học năm 2020 Trang chủ / Công bố khoa học năm 2020 Công trình công bố trên cơ sở dữu liệu ISI/Scopus Le Hoang Son, Roan Thi Ngan, Mumtaz Ali, Hamido Fujita, Mohamed Abdel-Basset, Nguyen Long Giang, Gunasekaran Manogaran, Priyan MK, A New Representation of Intuitionistic Fuzzy Systems and Their Applications in Critical Decision Making, IEEE Intelligent Systems, 35(1), pp.
6 – 17. Roan Thi Ngan, Le Hoang Son, Mumtaz Ali, Dan E. Tamir, Naphtali D. Rishe, Abraham Kandel, Representing Complex Intuitionistic Fuzzy Set by Quaternion Numbers and Applications to Decision Making, Applied Soft Computing, 87, pp.
105961 – 105976. Le Hoang Son, Angelo Ciaramella, Duong Thi Thu Huyen, Antonino Staiano, Tran Manh Tuan, Pham Van Hai, Predictive Reliability and Validity of Hospital Cost Analysis with Dynamic Neural Network and Genetic Algorithm, Neural Computing and Applications, 32, pp.
15237–15248. Wei Xiao, Arindam Dey, Le Hoang Son, A study on Regular Picture Fuzzy Graph with Applications in Communication Networks, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39 (3), pp.
3633-3645. Nguyen Long Giang, Le Hoang Son, Tran Thi Ngan, Tran Manh Tuan, Ho Thi Phuong, Mohamed Abdel-Basset, Antônio Roberto L. de Macêdo, Victor Hugo C. de Albuquerque, Novel Incremental Algorithms for Attribute Reduction from Dynamic Decision Tables using Hybrid Filter–Wrapper with Fuzzy Partition Distance, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 28(5), pp.
858 – 873. Hiep Xuan Huynh, Nghia Quoc Phan, Nghi Mong Pham, Van-Huy Pham, Le Hoang Son, Mohamed Abdel-Basset, Mahmoud Ismail, Context-Similarity Collaborative Filtering Recommendation, IEEE Access, 8(1), pp.
33342 – 33351. Billy Tanuwijaya, Ganeshsree Selvachandran, Le Hoang Son, Mohamed Abdel-Basset, Hiep Xuan Huynh, Van-Huy Pham, Mahmoud Ismail, A Novel Single Valued Neutrosophic Hesitant Fuzzy Time Series Model: Applications in Indonesian and Argentinian Stock Index Forecasting, IEEE Access, 8, pp.
60126 – 60141. Kartick Mohanta, Arindam Dey, Anita Pal, Hoang Viet Long, Le Hoang Son, A Study of m−Polar Neutrosophic Graph with Applications, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4), pp.
4809 – 4828. Irfan Deli, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, Raghvendra Kumar, Arindam Dey, New Expected Impact Functions and Algorithms for Modeling Games Under Soft Sets, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39 (3), pp.
4463-4472. Mohamed Abdel-Basset, Abduallah Gamal, Gunasekaran Manogaran, Le Hoang Son, Hoang Viet Long, A novel group decision making model based on neutrosophic sets for heart disease diagnosis, Multimedia Tools and Applications, 79, pp.
9977–10002. Arindam Dey, Le Hoang Son, Anita Pal, Hoang Viet Long, Fuzzy Minimum Spanning Tree with Interval Type 2 Fuzzy Arc Length: Formulation and A New Genetic Algorithm, Soft Computing, Vol.
24, No.
6, pp.
3963-3974. Nguyen Thi Kim Son, Nguyen Phuong Dong, Hoang Viet Long, Le Hoang Son, Alireza Khastan, Linear Quadratic Regulator Problem Governed by Granular Neutrosophic Fractional Differential Equations, ISA Transactions, Vol.
97, pp.
296-316. Nguyen Thi Kim Son, Nguyen Phuong Dong, Le Hoang Son, Mohamed Abdel-Basset, Gunasekaran Manogaran, Hoang Viet Long, On the stabilizability for a class of linear time-invariant systems under uncertainty, Circuits, Systems, and Signal Processing, Vol.
39, No.
2, pp.
919-960. Nguyen Tho Thong, Luong Thi Hong Lan, Shuo-Yan Chou, Le Hoang Son, Do Duc Dong, Tran Thi Ngan, An Extended TOPSIS Method with Unknown Weight Information in Dynamic Neutrosophic Environment, Mathematics, 8(3), pp.
401 – 416. Nguyen Tho Thong, Florentin Smarandache, Nguyen Dinh Hoa, Le Hoang Son, Luong Thi Hong Lan, Cu Nguyen Giap, Dao The Son, Hoang Viet Long, An A Novel Dynamic Multi-Criteria Decision Making Method Based on Generalized Dynamic Interval-Valued Neutrosophic Set, Symmetry-Basel, 12(4), pp.
618 – 638. Thi Hau Nguyen, Dang Nhac Lu, Duc Nhan Nguyen, Ha Nam Nguyen, Dynamic Basic Activity Sequence Matching Method in Abnormal Driving Pattern Detection Using Smartphone Sensors, Electronics 2020, 9(2), 217. Mahdi Dehghan, Hossein Ali Rahmani, Ahmad Ali Abin, Viet-Vu Vu, Mining Shape of Expertise: A Novel Approach Based on Convolutional Neural Network, Information Processing & Management Volume 57, Issue 4. Ahmad Ali Abin, Viet-Vu Vu, A Density-based Approach for Querying Informative Constraints for Clustering, Expert System with Applications, Vol.
161. Dinh Dung, Mai Xuan Thao, Dimension-dependent error estimates for sampling recovery on Smolyak grids based on B-spline quasi-interpolation, Approximation Theory 250(2020), 105388. Pham Thanh Duong, Thanh Tran, Dung Dinh, Alexey Chernov, Problems in domains with random boundaries, Bull.
Malays.
Math.
Sci.
Soc.
43(2020), 1311-1342. Pham Thanh Duong, Dung Dinh, Adjusted sparse tensor product spectral Galerkin method for solving pseudodifferential equations on the sphere with random input data, Acta Applicandae Mathematicae 166(2020), 187- 214. Pham Tien Du, Nguyen Ai Viet, Nguyen Van Dat, A Decay of neutron with participation of the light vector boson X17, Journal of Physics: Conference Series, Volume 1506. Các công bố khác Thi-Hau Nguyen, Dang-Nhac Lu, Duc-Nhan Nguyen, Ha-Nam Nguyen: Dynamic basic activity sequence matching method in abnormal driving pattern detection using smartphone sensors, Electronics 2020, 9(2), 217 ; . Thi-Hau Nguyen, Trung-Tuan Do, Duc-Nhan Nguyen, Dang-Nhac Lu, Ha-Nam Nguyen: A Hybrid Method Based on Genetics Algorithm and Ant Colony System for Traffic Routing Optimization, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering 36 (1) Nguyen Thi Thanh Tan, Le Hong Lam, Nguyen Ha Nam: An Efficient Method for Automatic Recognizing Text Fields on Identification Card, VNU Journal of Science: Mathematics – Physics Nguyen Van Dat, Nguyen Ai Viet, Pham Tien Du: Prediction of the Higgs and Top Quark Masses by Discrete Dimensions Revisited, VNU Journal of Science : Mathematics – Physics Nguyen Tho Thong, Cu Nguyen Giap, Tran Manh Tuan, Pham Minh Chuan: Modeling Multi-Criteria Decision-Making In Dynamic Neutrosophic Environments Bases On Choquet Integral, Journal of Computer Science and Cybernetics, 36(1), 33-47 Hai Vu, Van Ngoc Duong, Viet-Vu Vu: Exploiting the fine-grained similarity of a larg e-scale rice species using shape motif discovery, 2020 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF) Phung The Huan, Vu Duc Thai, Tran Manh Tuan, Pham Huy Thong, Le Hoang Son: One some new approaches in fuzzy semi-supervised clustering, Proceedings of the 12th National Conference on Basic and Applied Information Technology Research (FAIR); Nha Trang, October 08-09, 2020 Nguyen Van Minh, Nguyen Long Giang, Nguyen Nhu Son, Cu Nguyen Giap, Nguyen Tho Thong, Pham Minh Chuan, Le Hoang Son: Some development directions new development on fuzzy recommender system, Proceedings of the 12th National Conference on Basic and Applied Information Technology Research (FAIR); Nha Trang, October 08-09, 2020 Nguyen Ha Nam: Identifying daily human actions based on accelerometers on smartphones, Proceedings of the National Conference 12th for Basic and Applied Research in Information Technology (FAIR); Nha Trang, October 08-09, 2020 Phan Dang Khoa, Vu Duc Thi: Collecting, processing and analyzing twitter social network data by button information embedding method, Proceedings The 12th National Conference on Basic and Applied Information Technology Research (FAIR); Nha Trang, October 08-09, 2020 Le Ngoc Thang, Le Quang Minh, Pham Bao Son: Summary of Vietnamese online newspaper documents using textrank, Proceedings of the National Conference 12th on Basic and Applied Information Technology Research (FAIR); Nha Trang, October 08-09, 2020 Dao Anh Phuong, Le Quang Minh: Research and propose an overall information system architecture framework for public universities, Proceedings The 12th National Conference on Basic and Applied Information Technology Research (FAIR); Nha Trang, October 8-9, 2020 Nguyen Minh Phuc, Nguyen Ai Viet, Tran Quy Nam: Cloud network management model based on mobile agent, Proceedings of the 12th National Conference on Research basic research and application of information technology (FAIR); Nha Trang, October 8-9, 2020
|
Công bố khoa học năm 2023 Trang chủ / Công bố khoa học năm 2023 Công bố khoa học năm hiện tại Công bố khoa học năm 2022 (61 công trình;
trong đó, 45 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus) Công bố khoa học năm 2021 (67 công trình;
trong đó, 50 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus) Công bố khoa học năm 2020 (35 công trình;
trong đó, 22 công trình thuộc danh mục WoS/Scopus) Sau đây là danh mục các công trình khoa học công bố năm 2023: Danh mục các công bố WoS/Scopus: Ngo-Doanh Nguyen, Xuan-Tu Tran, Ben Abdallah Abderazek, Khanh N. Dang (2023). An In-situ Dynamic Quantization with 3D Stacking Synaptic Memory for Power-aware Neuromorphic Architecture.
IEEE ACCESS, Vol.
11, pp.
82377 – 82389, August 2023, DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3301560. Mohammed Al-Shatari, Fawnizu Azmadi Hussin, Azrina Abd Aziz, Taiseer Abdalla Elfadil Eisa, Xuan-Tu Tran, Mhassen Elnour Elneel Dalam (2023). IoT Edge Device Security: An Efficient Lightweight Authenticated Encryption Scheme Based on LED and PHOTON. Applied Sciences (Switzerland), 13 (18), art.
no.
10345 DOI: 10.3390/app131810345 Hoang-Long Pham, Tran Thi Thuy Quynh, Duy-Hieu Bui, Xuan-Tu Tran (2023). Novel PUF-Based Authentication Protocol for IoT Devices with Secure Boot and Fuzzy Matching.
Proceedings of the 2023 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2023). The-Anh Nguyen, Tran Thi Thuy Quynh, Duy-Hieu Bui, Xuan-Tu Tran (2023). FPGA-Based Human Detection System using HOG-SVM Algorithm.
Proceedings of the 2023 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2023). Tran Sy Nam, Hoang Van Thuc, Duy-Hieu Bui (2023). A Hardware Architecture of NIST Lightweight Cryptography applied in IPSec to Secure High-throughput Low-latency IoT Networks.
IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3306420 Dinh Dũng, Nguyen Van Kien, Pham Duong Thanh (2023). Deep ReLU neural network approximation in Bochner spaces and applications to parametric PDEs.
79, art.
no.
101779, . DOI: 10.1016/j.jco.2023.101779 (Q4) Dinh Dũng (2023). Numerical weighted integration of functions having mixed smoothness.
78, art.
no.101757, DOI: 10.1016/j.jco.2023.101757 R. Karthik Ganesh, R. Kanthavel, R. Dhaya, Y. Harold Robinson, E. Golden Julie, Raghvendra Kumar, Phet Duong, Pham Huy Thong, Le Hoang Son (2023). A New Ontology Convolutional Neural Network for Extorting Essential Elements in Video Mining.
95 (6), pp.
735-749. DOI: 10.1007/s11265-023-01864-w Cu Kim Long, Pham Van Hai, Tran Manh Tuan, Luong Thi Hong Lan, Tran Thi Ngan, Pham Minh Chuan, Le Hoang Son (2023). A novel Q-learning-based FKG-Pairs approach for extreme cases in decision making.
120, art.
no.
105920, . DOI: 10.1016/j.engappai.2023.105920 Dinh Dũng (2023). Erratum: Sparse-grid polynomial interpolation approximation and integration for parametric and stochastic elliptic PDEs with lognormal inputs.
ESAIM: M2AN 57 (2023) 893–897 Dinh Dung, Nguyen Van Kien, Schwab C., Zech J. (2023). Sparsity for Holomorphic Functions.
Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
79 – 113 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7_4 (Book chapter) Dinh Dung, Nguyen Van Kien, Schwab C, Zech J. (2023). Preliminaries . Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
11 – 38 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7_2 (Book chapter) Dinh Dung, Nguyen Van Kien, Schwab C, Zech J. (2023). Conclusions.
Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
197 – 198 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7_8 (Book chapter) Dinh Dung, Nguyen Van Kien, Schwab C, Zech J. (2023). Multilevel Smolyak Sparse-Grid Interpolation and Quadrature.
Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
145 – 195 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7_7 Dinh Dung, Nguyen Van Kien, Schwab C., Zech J. (2023). Elliptic Divergence-Form PDEs with Log-Gaussian Coefficient.
Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
39 – 78 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7_3 Dinh Dung, Nguyen Van Kien, Schwab C., Zech J. (2023). Parametric Posterior Analyticity and Sparsity in BIPs.
Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
115 – 121 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7_5 Dũng Dinh ,Nguyen Van Kien, Schwab Christoph, Zech, Jakob (2023). Analyticity and Sparsity in Uncertainty Quantification for PDEs with Gaussian Random Field Inputs.
Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
1 – 204 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7. Dinh Dung (2023). Collocation approximation by deep neural ReLU networks for parametric and stochastic PDEs with lognormal inputs.
Sbornik Mathematics, 214 (4), pp.
479 – 515 DOI: 10.4213/sm9791e.
Dinh Dung, Nguyen Van Kien, Schwab Christoph, Zech Jakob (2023). Introduction.
Lecture Notes in Mathematics, 2334, pp.
1 – 10 DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7_1. Le Truong Giang, Le Hoang Son, Nguyen Long Giang, Tran Manh Tuan, Nguyen Van Luong, Mai Dinh Sinh, Ganeshsree Selvachandran, Vassilis C. Gerogiannis (2023). A new co-learning method in spatial complex fuzzy inference systems for change detection from satellite images.
35 (6), pp.
4519-4548. DOI: 10.1007/s00521-022-07928-5. Ganeshsree Selvachandran, Shio Gai Quek, Raveendran Paramesran, Weiping Ding, Le Hoang Son (2023). Developments in the detection of diabetic retinopathy: a state-of-the-art review of computer-aided diagnosis and machine learning methods.
56 (2), pp.
915-964. DOI: 10.1007/s10462-022-10185-6. Trieu Thu Huong, Luong Thi Hong Lan, Nguyen Long Giang, Nguyen Thi My Binh, Bay Vo, Le Hoang Son (2023). A novel transfer learning model on complex fuzzy inference system.
44 (3), pp.
3733-3750. DOI: 10.3233/JIFS-222582. Le Truong Giang;
Le Hoang Son;
Nguyen Long Giang;
Nguyen Van Luong;
Luong Thi Hong Lan;
Tran Manh Tuan;
Nguyen Truong Thang (2023). Adaptive Spatial Complex Fuzzy Inference Systems With Complex Fuzzy Measures.
11, pp.
39333-39350. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3268059. Ajay, Ganeshsree Selvachandran, J. Aldring, Pham Huy Thong, Le Hoang Son, Bui Cong Cuong (2023). Einstein exponential operation laws of spherical fuzzy sets and aggregation operators in decision making.
DOI: 10.1007/s11042-023-14532-9. Pham Dinh Lam, Yoon Byeongnam Yoon, Vu Viet-Vu Vu, Joo-Chang Kim, Sang-Eun Ahn, Jeong-Hyun Chang, Hyun Yoo, Kyonghee Sun, Kyong-Sook Kim, Kwanghoon Pio Kim (2023). A Deep Learning-Based Real-Time Video Object Contextualizing and Archiving System.
2023-February, pp.
137-144. DOI: 10.23919/ICACT56868.2023.10079454. Vu Viet Thang, Bui Thi Thanh Quyen, Hong Seng Gan, Vu VietVu, Do Quang Manh, Vu Thanh Duc;
Pham Dinh Lam (2023). Activation functions for deep learning: An application for rare attack detection in wireless local area network (WLAN). 2023-February, pp.
59-64. DOI: 10.23919/ICACT56868.2023.10079326. Vu Viet-Vu, Byeongnam Yoon, Pham Dinh Lam, Do Hong Quan, Nguyen Hai Minh, Dao Tran Chung, Nguyen Thi Hai Yen, Tran Doan Vinh, Nguyen Thi Huong Ly, Vu Viet Thang (2023). Density peak clustering evaluation.
2023-February, pp.
126-129. DOI: 10.23919/ICACT56868.2023.10079561. Pham Huy Thong, Florentin Smarandache, Phung The Huan, Tran Manh Tuan, Tran Thi Ngan, Vu Duc Thai, Nguyen Long Giang, Le Hoang Son (2023). Picture-Neutrosophic Trusted Safe Semi-Supervised Fuzzy Clustering for Noisy Data.
46 (2), pp.
1981-1997. DOI: 10.32604/csse.2023.035692. Carmalatta, S. Diwakaran, P. Uma Maheswari, S. Raja, Y. Harold Robinson, E. Golden Julie, Raghvendra Kumar, Le Hoang Son, Nguyen Thanh Tung, Hoang Viet Long (2023). A neuro-fuzzy approach for multipoint data prediction in passive clustered wireless sensor networks.
44 (1), pp.
1213-1228. DOI: 10.3233/JIFS-212214. Dinh Huy Hoang, Do Hong Quan, Doan Trung Tung, Le Cuong, Ngo Xuan Bach, Phuong Tu Minh, Vu Viet Vu (2023). FGW-FER: Lightweight Facial Expression Recognition with Attention, KSII Transactions on Internet and Information Systems.
2023. (ISI, SCIE) Tran Thi Ngan, Ha Gia Son, Omar M., Nguyen Truong Thang, Nguyen Long Giang, Tran Manh Tuan, Nguyen Anh Tho (2023). A hybrid of RainNet and genetic algorithm in nowcasting prediction.
Earth Science Informatics DOI: 10.1007/s12145-023-01120-6 Nguyen Thi Lan Anh, Do Hong Quan, Doan Trung Tung, Vu Viet Vu, Le Cương (2023). A Deep Learning-based System for Detecting and Recognizing Vietnamese Identity Cards and Citizen Identities.
ACM International Conference Proceeding Series, pp.
145 – 151 DOI: 10.1145/3591569.3591596 Nguyen Anh Chuyen, Le Quang Minh (2023). An Efficient Method for Evaluating the Two-terminal Reliability with A Parallel Algorithm on the Multi-core Processor Architecture.
ICTCS 2023, Jaipur, India.
8th International Conference on Information and Communication Technology for Competitive Strategies Manh-Hiep Dao, Xuan-Tu Tran, Vincent Beroulle, Yann Kieffer, Duy-Hieu Bui (2023). Low-cost Low-Power Implementation of Binary Edwards Curve for Secure Passive RFID Tags.
16th IEEE International Symposium on Embedded Multicore/ Manycore SoCs (MCSoC-2023) Pham Viet Anh, Nguyen Ngoc Thuy, Vu Duc Thi, Nguyen Long Giang (2023). On Distance-Based Attribute Reduction With α, β-Level Intuitionistic Fuzzy Sets.
IEEE AccessVolume 11, Pages 138095 – 138107, 2023 Pham Viet Anh , Vu Duc Thi, Nguyen Ngoc Cuong (2023). A novel algorithm for finding all reducts in the incomolete decision table.
Journal of computer science and cybernetics,V.39,N.4 (2023),1 -DOI: . Danh mục các công bố khác: Manh-Hiep Dao, Vincent Beroulle, Yann Kieffer, Xuan-Tu Tran (2023). Secure-by-Design Methodology using Meet-in-the-Middle Design Flow for Hardware Implementations of ECC-based Passive RFID Tags.
Proceedings of 2023 International Conference on Wireless and Mobile Communications (ICWMC), Spain "Bui Minh Tuan, Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Nguyen Viet Ha, Nguyen Ngoc Hoa, Nguyen Dai Tho, Le Quang Minh (2023). A New Framework for Cyber Risk Assessment for IIoT and Recommendations for Vietnam.
REV Journal on Electronics and Communications, IEEE , DOI: Le Ngoc Thang, Le Quang Minh (2023). Vietnamese online newspapers summarization using LexRank.
Cборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 28 декабря 2023г.
: Белгород, URL: Cao Ngoc Anh , Phan Thanh Hang , Nguyen Thi Chinh, Tran Duc Quynh , Nguyen Ha Nam , Gyoo Seok Choi (2023). Optimizing delivery routing problem for logistics companies based on Integer Linear Programming method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication, Volume 14, Issue 4, pp.
212-221. Cù Kim Long, Nguyễn Hồng Tân, Lê Hoàng Sơn, Phạm Minh Chuẩn, Phạm Văn Hải, Phan Hùng Khánh, Trần Mạnh Tuấn, Lương Thị Hồng Lan (2023). Cấu trúc đồ thị tri thức mờ: Một số khái niệm cơ bản và ứng dụng trong hỗ trợ ra quyết định.
Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông Hoàng Thị Minh Châu, Trần Thị Ngân, Nguyễn Long Giang, Trần Kim Châu, Nguyễn Hải Nam (2023). Dự báo lưu lượng nước về hồ An Khê sử dụng mô hình hồi quy vector hỗ trợ với tham số được tối ưu bằng giải thuật di truyền.
Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông Cù Kim Long, Hà Quốc Trung, Hoàng Việt Long, Nguyễn Ngọc Cương, Lê Hoàng Sơn, Nguyễn Hồng Tân, Phan Hùng Khánh, Trần Minh Dũng (2023). Một cách tiếp cận phân loại chỉ số chuyển đổi số dựa trên đồ thị tri thức mờ dạng cặp kết hợp Fuzzy-AHP. Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông Trần Thanh Đại, Nguyễn Long Giang, Vũ Đức Thi, Phan Đăng Hưng (2023). Về một phương pháp rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định theo tiếp cận tôpô Hausdroff.
Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông Le Truong Giang, Hoang Thi Canh, Pham Huy Thong, Phan Hung Dang (2023). Fake news detection based on multi-view fuzzy clustering algorithm . Hanoi university of Industry.
Roan Thi Ngan, Nguyen Dinh Quy, Le Hoang Son, Vu Anh Tuan, Tran Thi Ngan, Lan Luong Hong, Ta Tuan Anh and Nguyen Thi Van Anh (2023). A neutrosophic –three parallel paths convolutional neural network classification model.
Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023 (Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Đặng Thanh Hải, Trần Tuấn Toàn, Mai Hà Thi, Hoàng Thị Minh Châu, Lê Tuấn Anh and Nguyễn Trần Quốc Vinh (2023). Xây dựng một hệ thống thông minh hỗ trợ giám sát bất thường với cây Atiso tại Đà Lạt.
Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023 (Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Giang Lê Trường, Hoàng Nguyễn Xuân, Lương Nguyễn Văn, Chung Phạm Bá Tuấn, Hoàng Lê Minh, Thông Phạm Huy, Lan Lương Thị Hồng, Thanh Nguyễn Quang, Cành Hoàng Thi (2023). Dự đoán sự biến đổi của ảnh mây vệ tinh sử dụng mô hinh suy diễn mờ phức kết hợp phương pháp MAP REDUCE. Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023 (Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Nguyễn Thanh Hùng, Nguyễn Trung Hiếu, Nguyễn Tiến Thịnh, Đỗ Hồng Quân, Hồ Ngọc Tú, Phùng Thế Huân and Lê Minh Tuấn (2023). Hệ thống khuyến nghị tuần tự dựa trên sở thích ngắn hạn và dài hạn của người dùng.
Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023 (Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Hà Gia Sơn, Trần Mạnh Tuấn and Nguyễn Hồng Tân (2023). Một giải pháp học sau tích hợp để dự báo lượng mưa qua ảnh RADAR. Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023(Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Trần Thanh Đại, Nguyễn Long Giang, Vũ Đức Thi, Đinh Thu Khánh, Triệu Thu Hương, Trần Thị Huệ, Trịnh Văn Hà, Kiều Tuấn Dũng and Cù Kim Long (2023). Nghiên cứu xây dựng cấu trúc TÔPÔ theo tiếp cận tập thô, ứng dụng cho bài toán rút gọn thuộc tính.
Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023 (Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Dương Tiến Dũng, Hà Hải Nam, Nguyễn Long Giang, Lê Hoàng Sơn and Trần Mạnh Tuấn (2023). Một phát triển trong phân cụm bán giám sát mờ tích cực dựa vào vùng biển.
Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023(Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Phùng Thế Huân, Lê Minh Tuấn, Hoàng Thị Cành, Phạm Huy Thông, Nguyễn Thị Hồng Hạnh, Đỗ Hồng Quân, Đỗ Huy Khôi, Nguyễn Vạn Nhã (2023). Nghiên cứu đề xuất hệ thống gợi ý soạn thảo văn bản hành chính.
Kỷ yếu hội thảo quốc gia về nghiên cứu cơ bản năm 2023 (Fair 2023), tại TP Đà Nẵng Phùng Thế Huân, Nguyễn Vạn Nhã, Lương Văn Nghĩa, Võ Thị Ngọc Huệ, Trần Nguyễn Minh Bảo, Nguyễn Ngọc Hợp, Lê Minh Tuấn, Lê Hoàng Sơn (2023). Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn phát hiện lỗi chính tả trong soạn thảo văn bản hành chính.
Hội thảo Quốc gia lần thứ XXVI "Một số vấn đề chọn lọc về Công nghệ thông tin và Truyền thông (VNICT 2023), Bắc Ninh, 5-6/10/2023. Lê Quang Minh, Nguyễn Thị Ngọc Hân (2023). Phát triển nguồn nhân lực và đào tạo nâng cao nhận thức về phòng chống và xử lý tin giả trên mạng.
Hội thảo khoa học quốc tế "Ngăn chặn, xử lý tin giả trên không gian mạng, lý luận và thực tiễn.
|
Tin hoạt động đào tạo Trang chủ / Tin hoạt động đào tạo Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức tuyển sinh trình độ tiến sĩ đợt 1 năm 2025 với thời gian đào tạo chuẩn 3 năm.
1. CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ 1.1. Chuyên ngành tuyển sinh Quản lý hệ thống thông tin Khoa học và Kỹ thuật ... ... 21 Th3 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin Hiện nay, Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) đang triển khai hai chương trình đào tạo tiến sĩ thuộc chuyên ngành "Quản lý Hệ thống Thông tin và "Khoa học và Kỹ thuật Máy tính. 🔹 Chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật Máy tính: Các đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực này tập ... ... 03 Th3 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Ngày 22/2/2025, Đoàn công tác của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thăm và làm việc với Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh.
Nhân dịp này, hai đơn vị đã phối hợp tổ chức Hội nghị Chuyển đổi số và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ... ... 25 Th2 Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Sáng ngày 21/01/2025 tại phòng 505, Nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên với đề tài "Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin ... ... 22 Th1 Khối viện nghiên cứu đóng vai trò chủ lực trong sự phát triển bền vững hoạt động khoa học của ĐHQGHN Ngày 20/12/2024, tại Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin ĐHQGHN chủ trì hội nghị tổng kết năm 2024 nhóm các viện nghiên cứu trong toàn ĐHQGHN, nhằm đánh giá các kết quả đạt được trong năm qua và phương hướng nhiệm vụ thực hiện trong giai đoạn mới.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Phạm Bảo ... ... 23 Th12 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam Nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ với đề tài "Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật trích rút đặc trưng và tối ưu mô hình Random Forest trong phát hiện sự kiện ngã của con người bằng điện thoại thông minh, thuộc chuyên ngành Quản ... ... 19 Th12 Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin cậy cho các cơ chế dự phòng của hệ thống máy chủ Toàn văn luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Anh Chuyên Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Anh Chuyên Thông tin LATS: Họ và tên nghiên cứu sinh: Nguyễn Anh Chuyên Giới tính: Nam Ngày sinh: 12/10/1985 Nơi sinh: Thái Nguyên Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Quyết định số 16/QĐ-CNTT ... ... 12 Th12 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận hoàn thành khóa học Chương trình Thiết kế vi mạch (UpSkill) cho 15 sinh viên Chiều ngày 25/10/2024, tại Đà Nẵng, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN (VNU-ITI) và Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) đã phối hợp trao Chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế vi mạch bán dẫn cho 15 sinh ... ... 04 Th12 Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 tại Viện Công nghệ Thông tin Chiều ngày 18/11/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 cho 2 nghiên cứu sinh chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của Viện.
Tham dự Lễ trao bằng có TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng Viện CNTT cùng đại diện các đơn ... ... 20 Th11 1 2 3 4 ... 9
|
Tin hoạt động Trang chủ / Tin hoạt động (Trang 4) Tổ chức khóa đào tạo "Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học và công việc tại Tổng Công ty dầu Việt Nam (PVOil) Ngày 8/11/2024, tại Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Khoá đào tạo "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu khoa học và công việc cho cán bộ Tổng Công ty Dầu Việt Nam (PVOil). Tham gia khóa học có ... ... 12 Th11 Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ Ngày 04/11/2024, tại Hà Nội đã diễn ra Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Công nghệ Sydney (UTS) về nghiên cứu khoa học và đào tạo tiến sĩ.
Tham dự buổi lễ, đại diện Đại học Quốc gia Hà ... ... 06 Th11 Lớp đào tạo An toàn thông tin cho Ngân hàng Phát triển Việt Nam Sáng ngày 31 tháng 10 năm 2024, tại Hội trường Trụ sở chính của Ngân hàng Phát triển Việt Nam, đã diễn ra lớp đào tạo "Nhận thức cơ bản về an toàn thông tin mạng dành cho lãnh đạo và cán bộ chủ chốt của Ngân hàng.
Với sự tham gia trực tiếp của ... ... 01 Th11 Hướng tới xã hội bao trùm số để thúc đẩy phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo Ngày 18/10/2024, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã có bài phát biểu khách mời và tham gia phiên tọa đàm cấp cao tại Diễn Đàn Đa phương (MSF 2024). Đây là sự kiện do Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia (NIC) cùng Samsung Việt ... ... 22 Th10 Seminar khoa học "IEEE CASS Vietnam-Korea 2024: Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn Ngày 14/10/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức thành công seminar khoa học với chủ đề "Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn – Exploring AI Applications and Semiconductor với sự phối hợp của Hiệp hội Mạch và Hệ thống IEEE ... ... 15 Th10 Giảng dạy lớp đào tạo bồi dưỡng nâng cao nhận thức về chuyển đổi số tại Ủy ban Quản lý vốn Nhà nước Sáng ngày 4/10/2024, Ủy ban quản lý vốn nhà nước tại doanh nghiệp (Ủy ban QLVNN) đã tổ chức khai giảng lớp đào tạo bồi dưỡng nâng cao nhận thức về chuyển đổi số cho cán bộ, công chức, viên chức, người lao động của Ủy ban.
Phát biểu khai mạc lớp học, ông Đỗ ... ... 08 Th10 Seminar về "Trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong các hệ thống giám sát Ngày 26/09/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức seminar với chủ đề "AI ứng dụng trong các hệ thống giám sát (tiếng Anh: "Applied AI Systems for Surveillance). Đây cũng là một trong những hướng nghiên cứu chính về Trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng tại Viện CNTT. Buổi seminar được ... ... 03 Th10 Thông tin luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật trích rút đặc trưng và tối ưu mô hình Random Forest trong phát hiện sự kiện ngã của con người bằng điện thoại thông minh.
Tóm tắt luận án tiến sĩ của NCS Lê Hồng Lam Toàn văn luận án tiến sĩ của ... ... 01 Th10 Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 – ITI Research Camp 2024: Tăng cường hợp tác nghiên cứu giữa Viện Công nghệ Thông tin và các trường đại học Trong hai ngày, mồng 9 và 10 tháng 9 năm 2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 (Research Camp 2024) tại Không gian Đổi mới sáng tạo VNU-RMIT, Khu đô thị ĐHQGHN tại Hoà Lạc.
Tham gia Chương trình là ... ... 11 Th9 1 2 3 4 5 6 7 ... 21
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức tuyển sinh trình độ tiến sĩ đợt 1 năm 2025 với thời gian đào tạo chuẩn 3 năm.
1. CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ 1.1. Chuyên ngành tuyển sinh Quản lý hệ thống thông tin Khoa học và Kỹ thuật máy tính 1.2. Hình thức tuyển sinh: xét tuyển 1.3. Điều kiện dự tuyển a.
Người dự tuyển đào tạo trình độ tiến sĩ phải đáp ứng các điều kiện sau: Lý lịch bản thân rõ ràng, không trong thời gian thi hành án hình sự, kỉ luật từ mức cảnh cáo trở lên.
Có đủ sức khoẻ để học tập.
Đã tốt nghiệp thạc sĩ ngành phù hợp, hoặc tốt nghiệp trình độ tương đương bậc 7 theo Khung trình độ quốc gia Việt Nam ở một số ngành đào tạo chuyên sâu đặc thù phù hợp với ngành đào tạo tiến sĩ.
Trường hợp thí sinh phải học bổ sung kiến thức thì cần phải hoàn thành trước khi đăng ký dự tuyển.
Văn bằng do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp phải thực hiện thủ tục công nhận theo quy định hiện hành.
Có kinh nghiệm nghiên cứu thể hiện qua luận văn thạc sĩ của CTĐT định hướng nghiên cứu, các công trình công bố.
Riêng các thí sinh có bằng thạc sĩ định hướng ứng dụng hoặc bằng thạc sĩ ngành/chuyên ngành phù hợp nhưng phải học bổ sung kiến thức thì phải là tác giả hoặc đồng tác giả của tối thiểu 01 công bố khoa học.
Công bố khoa học có thể là bài báo thuộc tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc báo cáo khoa học đăng tại kỷ yếu của các hội nghị, hội thảo khoa học quốc gia hoặc quốc tế có phản biện, có mã số xuất bản ISBN liên quan đến lĩnh vực hoặc đề tài nghiên cứu, được hội đồng chức danh giáo sư, phó giáo sư của ngành/liên ngành công nhận.
Có đề cương nghiên cứu, trong đó nêu rõ tên đề tài dự kiến, lĩnh vực nghiên cứu;
lý do lựa chọn lĩnh vực, đề tài nghiên cứu;
giản lược về tình hình nghiên cứu lĩnh vực đó trong và ngoài nước;
mục tiêu nghiên cứu;
một số nội dung nghiên cứu chủ yếu;
phương pháp nghiên cứu và dự kiến kết quả đạt được;
lý do lựa chọn đơn vị đào tạo;
kế hoạch thực hiện trong thời gian đào tạo;
những kinh nghiệm, kiến thức, sự hiểu biết cũng như những chuẩn bị của thí sinh cho việc thực hiện luận án tiến sĩ.
Trong đề cương có thể đề xuất cán bộ hướng dẫn.
Có thư giới thiệu của ít nhất 01 nhà khoa học có chức danh giáo sư, phó giáo sư hoặc học vị tiến sĩ khoa học, tiến sĩ đã tham gia hoạt động chuyên môn với người dự tuyển và am hiểu lĩnh vực chuyên môn mà người dự tuyển dự định nghiên cứu.
Thư giới thiệu phải có những nhận xét, đánh giá người dự tuyển về: Phẩm chất đạo đức, năng lực và thái độ nghiên cứu khoa học, trình độ chuyên môn của người dự tuyển;
Đối với nhà khoa học đáp ứng các tiêu chí của người hướng dẫn nghiên cứu sinh và đồng ý nhận làm cán bộ hướng dẫn luận án, cần bổ sung thêm nhận xét về tính cấp thiết, khả thi của đề tài, nội dung nghiên cứu;
và nói rõ khả năng huy động nghiên cứu sinh vào các đề tài, dự án nghiên cứu cũng như nguồn kinh phí có thể chi cho hoạt động nghiên cứu của nghiên cứu sinh (nếu có). Những nhận xét khác và mức độ ủng hộ, giới thiệu thí sinh làm nghiên cứu Có công văn cử đi dự tuyển của cơ quan quản lý trực tiếp theo quy định hiện hành về việc đào tạo và bồi dưỡng công chức, viên chức (nếu người dự tuyển là công chức, viên chức); Đạt đủ điều kiện về kinh nghiệm và thâm niên công tác theo yêu cầu cụ thể của từng chuyên ngành đào tạo.
Cam kết thực hiện các nghĩa vụ tài chính trong quá trình đào tạo theo quy định của đơn vị đào tạo.
b.
Người dự tuyển là công dân Việt Nam phải đạt yêu cầu về năng lực ngoại ngữ phù hợp với yêu cầu về ngoại ngữ của chương trình đào tạo, được minh chứng bằng một trong những văn bằng, chứng chỉ sau: Bằng tốt nghiệp trình độ đại học trở lên do một cơ sở đào tạo nước ngoài, phân hiệu của cơ sở đào tạo nước ngoài ở Việt Nam hoặc cơ sở đào tạo của Việt Nam cấp cho người học toàn thời gian bằng tiếng nước ngoài;
Bằng tốt nghiệp trình độ đại học ngành ngôn ngữ nước ngoài hoặc ngành sư phạm ngôn ngữ nước ngoài do các cơ sở đào tạo của Việt Nam cấp;
Một trong các chứng chỉ ngoại ngữ tương đương trình độ Bậc 4 trở lên theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam trong thời hạn 2 năm kể từ ngày thi chứng chỉ đến ngày đăng ký dự tuyển, được quy định tại phụ lục 1 và phụ lục 2 (không chấp nhận chứng chỉ ngoại ngữ thi theo hình thức trực tuyến). c.
Người dự tuyển là công dân nước ngoài nếu đăng ký theo học chương trình đào tạo tiến sĩ bằng tiếng Việt phải đạt trình độ tiếng Việt từ Bậc 4 trở lên theo Khung năng lực tiếng Việt dùng cho người nước ngoài hoặc đã tốt nghiệp đại học (hoặc trình độ tương đương) trở lên mà chương trình đào tạo được giảng dạy bằng tiếng Việt;
đáp ứng yêu cầu về ngoại ngữ thứ hai theo quy định của cơ sở đào tạo (nếu có) trừ trường hợp là người bản ngữ của ngôn ngữ được sử dụng trong chương trình đào tạo.
2. CHỈ TIÊU TUYỂN SINH: 05 nghiên cứu sinh STT Chuyên ngành Số lượng 1. Quản lý hệ thống thông tin 02 2. Khoa học và Kỹ thuật máy tính 03 Chỉ tiêu tuyển sinh có thể được điều chỉnh để phù hợp với tình hình thực tế, không làm ảnh hưởng đến quyền lợi của thí sinh dự tuyển.
3. HỒ SƠ DỰ THI Bao gồm: Đơn đăng ký dự tuyển;
Sơ yếu lý lịch cá nhân;
Lý lịch khoa học;
Bản sao hợp lệ các văn bằng, chứng chỉ và minh chứng về chuyên môn, ngoại ngữ, kinh nghiệm nghiên cứu khoa học và thâm niên công tác theo quy định;
Giấy chứng nhận công nhận văn bằng trong trường hợp bằng do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp;
Đề cương nghiên cứu;
Thư giới thiệu của tối thiểu một nhà khoa học;
Các tài liệu liên quan khác theo yêu cầu của đơn vị đào tạo;
Công văn cử đi dự tuyển của cơ quan quản lí trực tiếp theo quy định hiện hành về việc đào tạo và bồi dưỡng công chức, viên chức (nếu người dự tuyển là công chức, viên chức); Xác nhận thâm niên công tác, quyết định tuyển dụng hoặc hợp đồng lao động;
Giấy khám sức khỏe do cơ sở y tế có thẩm quyền chứng nhận đủ sức khỏe để học tập được cấp không quá 06 tháng tính đến ngày nộp hồ sơ;
04 ảnh 3×4 (ghi tên, ngày tháng năm, nơi sinh sau ảnh). Thí sinh tải hồ sơ tại đây: 4. ĐĂNG KÝ DỰ THI, THỜI GIAN THI VÀ LỆ PHÍ 4.1. Nhiệm vụ của thí sinh Bước 1: Thí sinh truy cập vào phần mềm tuyển sinh sau đại học của ĐHQGHN tại địa chỉ: để khai báo các thông tin cơ bản theo hướng dẫn.
Người dự tuyển phải cam kết và chịu trách nhiệm về tính trung thực trong các thông tin khai báo.
Người dự tuyển không hoàn thành việc đăng kí trực tuyến sẽ không đủ điều kiện dự tuyển.
Bước 2: Thí sinh nộp hồ sơ bản cứng trực tiếp tại Phòng 609 – Nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội hoặc chuyển qua đường bưu điện (nếu hồ sơ chuyển qua đường bưu điện sẽ tính theo dấu bưu điện) từ 8h00 ngày 18/03/2025 đến 17h00 ngày 29/04/2025. 4.2. Thời gian đánh giá hồ sơ chuyên môn: Từ ngày 20/05/2025 đến 23/05/2025. 4.3. Lệ phí Lệ phí đăng ký xét duyệt: 60.000đ/thí sinh/hồ sơ.
Lệ phí xét duyệt: 200.000đ/thí sinh/hồ sơ.
Phương thức nộp tiền: thí sinh có thể chuyển lệ phí tuyển sinh theo quy định vào tài khoản của Viện Công nghệ Thông tin hoặc nộp trực tiếp bằng tiền mặt tại Viện CNTT. Thông tin chuyển tiền qua tài khoản: Tên Tài khoản: Viện Công nghệ Thông tin – ĐHQGHN Số TK: 0066899899, ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài gòn – Hà Nội.
5. THỜI GIAN CÔNG BỐ KÉT QUẢ THI, THỜI GIAN ĐÀO TẠO Thời gian công bố kết quả thi: Trước ngày 29/05/2025. Thời gian triệu tập thí sinh trúng tuyển: Trước ngày 27/06/2025. 6. THỜI GIAN ĐÀO TẠO: 3 năm 7. THÔNG TIN HỌC PHÍ , HỌC BỔNG TRONG QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Học phí năm học 2025-2026: 45.000.000 đ/năm học.
Lộ trình tăng học phí đào tạo bậc tiến sĩ tuân theo quy định của nhà nước và các quy định khác có liên quan.
Học bổng dành cho NCS có năng lực nghiên cứu xuất sắc của ĐHQGHN. Nghiên cứu sinh làm việc toàn thời gian tại Viện sẽ được ký hợp đồng hưởng lương hằng tháng, miễn toàn bộ học phí, được hỗ trợ chi phí tham dự hội nghị khoa học cùng nhiều quyền lợi khác.
Ngoài ra, nghiên cứu sinh có thể nhận thêm học bổng từ các tổ chức, doanh nghiệp bên ngoài, chẳng hạn như học bổng VINIF () trong suốt quá trình học tập.
8. THÔNG TIN LIÊN HỆ, TƯ VẤN TUYỂN SINH Mọi chi tiết xin liên hệ tại: Phòng Khoa học Công nghệ và Đào tạo, Viện Công nghệ Thông tin Phòng 609 – E3, số 144 đường Xuân Thủy, quận Cầu Giấy, Hà Nội Điện thoại: (024)-37547347 hoặc số hotline: 0902202466 Email: Website: Chi tiết thông báo và các phụ lục đính kèm tại đây.
Trân trọng thông báo.
/. Bài viết cùng chủ đề: Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin hoạt động Trang chủ / Tin hoạt động (Trang 2) Seminar "An toàn Hệ thống Thông tin trong thời kỳ Chuyển đổi số Ngày 22/01/2025, Viện Công nghệ Thông tin (ITI), Đại học Quốc gia Hà Nội, đã tổ chức thành công buổi seminar với chủ đề "Hợp tác phát triển giải pháp an toàn thông tin: Ứng dụng công nghệ Cloud và AI cùng SafeGate. Sự kiện thu hút sự tham gia của các chuyên gia, doanh ... ... 24 Th1 Viện Công nghệ Thông tin đứng trước nhiều cơ hội khi triển khai Nghị quyết 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia Sáng ngày 16/1/2025, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Hội nghị Viên chức, người lao động và Tổng kết năm 2024. Dự hội nghị có GS.TS. Trần Xuân Tú, Bí thư Chi bộ, Viện trưởng, TS. Lê Quang Minh, Phó Bí thư Chi bộ, Phó Viện trưởng, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn, Phó ... ... 22 Th1 Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên Sáng ngày 21/01/2025 tại phòng 505, Nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên với đề tài "Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin ... ... 22 Th1 Trích yếu luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Minh Phúc Tên tác giả: Nguyễn Minh Phúc Tên luận án: Nghiên cứu công nghệ tác tử di động và ứng dụng trong giải pháp quản lý mạng LAN và Cloud Ngành khoa học của luận án: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Quản lý Hệ thống Thông tin Mã số: 9480205.01QTD Tên đơn vị đào ... ... 22 Th1 Viện Công nghệ Thông tin đóng góp mạnh mẽ vào hoạt động đổi mới sáng tạo tại ĐHQGHN Ngày 13/1/2025, ĐHQGHN đã tổ chức Lễ tổng kết nhiệm vụ năm 2024 và triển khai Kế hoạch nhiệm vụ năm 2025. Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) vinh dự có hai nhóm nghiên cứu mạnh đã hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ, có nhiều đóng góp trong công tác nghiên cứu khoa học và ... ... 16 Th1 Trung tâm AIRC phấn đấu trở thành đơn vị nghiên cứu và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu trong nước Ngày 10/01/2025, tại Phòng 505 nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng (AIRC) đã tổ chức lễ tổng kết hoạt động năm 2024 và dự thảo phương hướng nhiệm vụ năm 2025. Tham dự ... ... 14 Th1 10 Sự kiện và Thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2024 Năm 2024, tập thể cán bộ và người học Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã phấn đấu đạt được nhiều thành quả quan trọng, từ hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học đến hợp tác phát triển và chuyển giao khoa học công nghệ.
Website Viện Công ... ... 02 Th1 Thông báo bảo vệ cấp ĐHQG luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Anh Chuyên Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức buổi bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên, sinh ngày 12/10/1985, tại Thái Nguyên Tên đề tài luận án: Nghiên cứu đề xuất các phương pháp đánh giá độ tin cậy ... ... 30 Th12 Season's Greetings from VNU Information Technology Institute We wish you and your family a joyful holidays and a Happy and Prosperous New Year 2025 ! ... 25 Th12 1 2 3 4 5 ... 21
|
Trang chủ / Tin hoạt động / Triển vọng ngành bán dẫn tại ĐHQGHN và cơ hội hợp tác với doanh nghiệp Nhật Bản Ngày 19/02/2025, ĐHQGHN phối hợp với Đại sứ quán Nhật Bản tại Hà Nội, Cơ quan hợp tác quốc tế Nhật Bản (JICA) và Viện Nghiên cứu Mitsubishi tổ chức chương trình kết nối và thúc đẩy hợp tác đào tạo nhân lực, phát triển cơ hội hợp tác nghiên cứu trong lĩnh vực bán dẫn.
Sự kiện được tổ chức nhân chuyến thăm và làm việc tại Việt Nam của đoàn công tác vùng Kyushu, Nhật Bản, nhằm mục đích khảo sát tình hình đào tạo và khả năng đáp ứng nguồn nhân lực của Việt Nam trong lĩnh vực bán dẫn, tìm kiếm cơ hội hợp tác về đào tạo, nghiên cứu với các đối tác Việt Nam trong lĩnh vực bán dẫn.
Chương trình được tổ chức trực tiếp tại Không gian đổi mới sáng tạo VNU-RMIT kết hợp trực tuyến.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Nguyễn Hoàng Hải dự và phát biểu tại sự kiện.
Về phía Nhật Bản có ông Hirata Isao – Bí thư thứ nhất, Đại sứ quán Nhật Bản tại Việt Nam;
đại diện JICA, Viện Nghiên cứu Mitsubishi Việt Nam cùng đoàn công tác vùng Kyushu.
Về phía ĐHQGHN có đại diện lãnh đạo các ban chức năng, các đơn vị thành viên và trực thuộc.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Nguyễn Hoàng Hải đánh giá, buổi chia sẻ là một hoạt động quan trọng, thể hiện mối quan tâm chung của ĐHQGHN và các đối tác Nhật Bản đối với sự phát triển của ngành công nghiệp chip bán dẫn – lĩnh vực có vai trò chiến lược đối với nền kinh tế và khoa học – công nghệ của Việt Nam và Nhật Bản.
Cùng với định hướng lớn của Chính phủ, ĐHQGHN xác định công nghiệp bán dẫn là một trong những lĩnh vực mũi nhọn trong định hướng phát triển khoa học – công nghệ của mình.
Với tiềm lực nghiên cứu mạnh mẽ, đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và hệ thống phòng thí nghiệm hiện đại, ĐHQGHN tiên phong đào tạo nhân lực chất lượng cao ngành công nghiệp bán dẫn và đang nỗ lực đồng hành cùng các doanh nghiệp, các cơ quan quản lý và cộng đồng khoa học để đóng góp vào sự phát triển của ngành công nghiệp bán dẫn tại Việt Nam.
Trong chiến lược phát triển đến năm 2030 và tầm nhìn 2050, ĐHQGHN đang triển khai mạnh mẽ các chương trình đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho lĩnh vực bán dẫn.
ĐHQGHN đặc biệt chú trọng đến hợp tác quốc tế, tận dụng các kinh nghiệm và thế mạnh từ các đối tác hàng đầu thế giới, trong đó Nhật Bản luôn là một đối tác chiến lược quan trọng của ĐHQGHN. Sự hợp tác với các đối tác Nhật Bản trong lĩnh vực này là vô cùng ý nghĩa, khi Nhật Bản có bề dày kinh nghiệm và công nghệ cao trong ngành bán dẫn, sẵn sàng chia sẻ kiến thức và kỹ thuật cho Việt Nam.
Quan hệ hợp tác giữa Việt Nam và Nhật Bản trong lĩnh vực khoa học và giáo dục đã có một nền tảng vững chắc qua nhiều năm.
Đặc biệt, với sự hỗ trợ quý báu của Chính phủ Nhật Bản, JICA, cùng các viện nghiên cứu và doanh nghiệp Nhật Bản, ĐHQGHN đã và đang phát triển mạnh mẽ dự án Trường ĐH Việt Nhật – một biểu tượng của tình hữu nghị và hợp tác khoa học – giáo dục giữa hai nước.
Với truyền thống hợp tác quý báu đó, Phó Giám đốc Nguyễn Hoàng Hải tin rằng sự hợp tác chặt chẽ giữa ĐHQGHN với các đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp Nhật Bản sẽ mang lại những bước tiến mới, góp phần quan trọng vào sự phát triển của ngành công nghiệp bán dẫn tại Việt Nam.
Bày tỏ vui mừng khi được đến thăm và tham gia buổi chia sẻ tại ĐHQGHN, ông Hirata Isao cho biết, khu vực Kyushu có ngành công nghiệp bán dẫn phát triển mạnh, với khoảng 1.000 công ty tham gia chuỗi sản xuất bán dẫn.
Tuy nhiên, ông Hirata Isao cho rằng, điều quan trọng nhất hiện nay với ngành bán dẫn Nhật Bản là thiếu hụt nguồn nhân lực, sự thiếu hụt trầm trọng này không chỉ ở khu vực Kyushu, mà trên khắp Nhật Bản.
Nhật Bản đang rất kỳ vọng vào những tài năng từ Việt Nam.
Do đó, phía Nhật Bản mong muốn được lắng nghe những chia sẻ từ phía ĐHQGHN về hoạt động đào tạo nguồn nhân lực lĩnh vực bán dẫn.
Đồng thời, ông Hirata Isao cũng mong rằng, hai bên sẽ chia sẻ kinh nghiệm, tăng cường kết nối, đề xuất và triển khai các kế hoạch hợp tác dài hạn trong việc phát triển nguồn nhân lực và nâng cao năng lực sản xuất, nghiên cứu trong ngành công nghiệp bán dẫn.
Phó Trưởng Ban Khoa học và Đổi mới sáng tạo, ĐHQGHN Lê Văn Chiều đã trình bày về triển vọng ngành bán dẫn tại ĐHQGHN. ĐHQGHN là một trong các đơn vị tiên phong, có đội ngũ nhà khoa học, có năng lực tham gia và dẫn dắt hoạt động đào tạo, nghiên cứu và phát triển ứng dụng liên quan tới công nghiệp chất bán dẫn.
Hiện nay, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN là một trong 18 cơ sở giáo dục đại học được ưu tiên đầu tư phòng thí nghiệm bán dẫn cấp cơ sở phục vụ đào tạo nguồn nhân lực ngành công nghiệp bán dẫn.
ĐHQGHN đã xây dựng Dự án "Đầu tư xây dựng Trung tâm hỗ trợ thiết kế, chế tạo và đo kiểm vi mạch quốc gia tại ĐHQGHN, đặt tại Khu nghiên cứu liên ngành tại Hòa Lạc với hệ thống các phòng thí nghiệm, trang thiết bị phục nghiên cứu và đào tạo nguồn nhân lực trình độ cao về thiết kế, chế tạo và đo kiểm vi mạch.
Trung tâm còn là đầu mối kết nối, phối hợp với các đơn vị đào tạo, nghiên cứu và phát triển công nghệ thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và triển khai dịch vụ đo kiểm vi mạch cấp độ quốc gia.
Cùng với đó, ĐHQGHN cũng phát triển Dự án "Xây dựng và tăng cường Phòng thí nghiệm Bán dẫn cấp cơ sở phục vụ đào tạo nhân lực ngành Công nghiệp bán dẫn với mục tiêu tăng cường năng lực cho các phòng thí nghiệm cơ sở về chế tạo, nghiên cứu vật liệu và linh kiện bán dẫn phục vụ việc đào tạo nhân lực chất lượng cao bậc đại học và sau đại học cho lĩnh vực Công nghệ Bán dẫn tại Trường ĐH Khoa học Tự nhiên.
ĐHQGHN hiện có một số ngành/chương trình liên quan đến lĩnh vực bán dẫn ở cả 3 bậc đào tạo đại học, thạc sĩ, tiến sĩ tại 5 đơn vị đào tạo: Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, Trường ĐH Công nghệ, Trường ĐH Việt Nhật, Trường Quốc tế và Viện Công nghệ thông tin.
Trường ĐH Khoa học Tự nhiên đang triển khai chương trình thạc sĩ liên kết quốc tế chuyên ngành Công nghệ bán dẫn với Trường ĐHQG Giao thông Đài Loan (Trung Quốc). Để tập trung đầu tư, phát triển đội ngũ chuyên gia, nhà khoa học lĩnh vực chip bán dẫn, ĐHQGHN đã rà soát, xây dựng danh sách các chuyên gia từ các đơn vị thành viên, xây dựng bộ cơ sở dữ liệu tiến tới xây dựng mạng lưới chuyên gia trong nước và quốc tế, đưa ĐHQGHN trở thành một trung tâm kết nối nghiên cứu về chip bán dẫn hàng đầu trong nước và khu vực.
Trong thời gian tới, ĐHQGHN sẽ thành lập Liên minh hỗ trợ thúc đẩy hoạt động đào tạo, nghiên cứu và cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành công nghiệp bán dẫn.
Mô hình của liên minh này sẽ có nhiều điểm tương đồng như Liên minh phát triển nguồn nhân lực bán dẫn Kyushu.
Đây là nỗ lực thể hiện vai trò dẫn dắt của ĐHQGHN trong đào tạo, cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao, nghiên cứu và chuyển giao trong lĩnh vực công nghiệp bán dẫn.
Nhân dịp này, đại diện Liên minh phát triển nguồn nhân lực bán dẫn Kyushu đã chia sẻ thông tin về Đảo Silicon Kyushu, xu hướng của ngành bán dẫn ở Kyushu, các kế hoạch đầu tư trang thiết bị và thỏa thuận địa điểm của các công ty, các hoạt động hợp tác quốc tế, hoạt động đào tạo... Tháng 3/2022, "Liên minh Phát triển Nguồn Nhân lực Bán dẫn Kyushu được thành lập, bao gồm chính quyền trung ương và địa phương, các doanh nghiệp, cơ sở giáo dục đào tạo, với mục đích phát triển và đảm bảo nguồn nhân lực bán dẫn cũng như củng cố chuỗi cung ứng.
Liên minh bắt đầu với 45 thành viên bao gồm doanh nghiệp, chính phủ cùng chia sẻ "ba phương hướng hoạt động và "ba tầm nhìn và sẵn sàng hợp tác (mở rộng lên 134 thành viên vào cuối tháng 9/2024). Hội đồng bán dẫn và đổi mới kỹ thuật số của Kyushu (SIIQ) đóng vai trò là văn phòng của Sở Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp Kyushu và Liên minh các doanh nghiệp.
Theo khảo sát năm 2022 của Liên minh thì dự báo sẽ tiếp tục không thể tuyển dụng được khoảng 1.000 nhân lực cần thiết mỗi năm trong vòng 10 năm.
Trong khi đó, ngành bán dẫn cần nguồn nhân lực có kiến thức khoa học tự nhiên sâu rộng chứ không chỉ riêng lĩnh vực điện, điện tử.
Do đó, cần hiểu rõ khả năng và tình hình giải quyết trên thực tế khoảng cách cung cầu nhân lực thông qua đào tạo lại kỹ năng, thúc đẩy sự đa dạng... Đại diện Liên minh Phát triển Nguồn Nhân lực Bán dẫn Kyushu chia sẻ về đào tạo nhân lực bán dẫn và mở rộng cơ sở (nhân lực ngành khoa học kỹ thuật) thông qua các bài giảng thực hiện trực tiếp tại các cơ sở giáo dục;
tăng cường các buổi đào tạo cho giáo viên;
mở rộng và hoàn thiện, tham khảo và sử dụng chương trình giảng dạy bán dẫn của đại học đối tác thông qua hợp tác giữa doanh nghiệp và cơ sở giáo dục đào tạo và giữa các cơ sở giáo dục đào tạo.
Đồng thời, cần tạo môi trường cho nguồn nhân lực đa dạng có thể phát huy năng lực, giáo dục liên ngành và quảng bá về sức hấp dẫn của ngành công nghiệp bán dẫn.
Thúc đẩy sự đa dạng (nữ, nguồn nhân lực nước ngoài...), nắm bắt tình hình thực tế và tạo môi trường cho sự tham gia tích cực của nhiều nguồn nhân lực như sinh viên đã tốt nghiệp, nhân lực hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau, nhân lực khoa học xã hội... thông qua đào tạo lại.
Tại sự kiện, hai bên đã trao đổi về sự thiếu hụt nguồn nhân lực bán dẫn ở các công đoạn cụ thể;
yêu cầu về chuyên môn, trình độ đối với nhân lực ngành bán dẫn;
đề xuất các chương trình hợp tác về đào tạo, chương trình học bổng, chương trình thực tập, thực tế tại Nhật Bản... Nguồn: VNU Media Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Viện Công nghệ Thông tin họp triển khai nhiệm vụ trọng tâm và kế hoạch KPIs năm 2025 Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh thúc đẩy hợp tác nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025
|
Tin hoạt động Trang chủ / Tin hoạt động (Trang 3) Khối viện nghiên cứu đóng vai trò chủ lực trong sự phát triển bền vững hoạt động khoa học của ĐHQGHN Ngày 20/12/2024, tại Hòa Lạc, Viện Công nghệ Thông tin ĐHQGHN chủ trì hội nghị tổng kết năm 2024 nhóm các viện nghiên cứu trong toàn ĐHQGHN, nhằm đánh giá các kết quả đạt được trong năm qua và phương hướng nhiệm vụ thực hiện trong giai đoạn mới.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Phạm Bảo ... ... 23 Th12 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam Nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ với đề tài "Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật trích rút đặc trưng và tối ưu mô hình Random Forest trong phát hiện sự kiện ngã của con người bằng điện thoại thông minh, thuộc chuyên ngành Quản ... ... 19 Th12 Khai trương Phòng thí nghiệm về Công nghệ trí tuệ nhân tạo và ứng dụng phối thuộc với Trường Đại học CNTT-TT Thái Nguyên Ngày 14/12/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT), ĐHQGHN cùng với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTU), Đại học Thái Nguyên chính thức khánh thành phòng thí nghiệm phối thuộc về Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo và Ứng dụng (AITA Lab). Đây là cột mốc quan trọng cụ thể ... ... 17 Th12 Phê duyệt Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin đến năm 2030 Ngày 3/12/2024, Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) đã ban hành Quyết định số 5547/QĐ-ĐHQGHN về việc phê duyệt Đề án phát triển Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đến năm 2030. Cùng với việc phê duyệt Đề án vị trí việc làm, số người làm việc và cơ cấu chức danh ... ... 06 Th12 Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN trao chứng nhận hoàn thành khóa học Chương trình Thiết kế vi mạch (UpSkill) cho 15 sinh viên Chiều ngày 25/10/2024, tại Đà Nẵng, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN (VNU-ITI) và Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU) đã phối hợp trao Chứng nhận hoàn thành Chương trình đào tạo bồi dưỡng ngắn hạn (UpSkill) về Thiết kế vi mạch bán dẫn cho 15 sinh ... ... 04 Th12 Viện Công nghệ Thông tin đăng cai Tổ chức Hội nghị khoa học quốc tế ICTA 2025 Ngày 16 tháng 11 năm 2024 tại Trường Đại học Hùng Vương, ngay sau bài phát biểu khai mạc của Hội nghị khoa học quốc tế về Những tiến bộ trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICTA 2024), TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin – ... ... 23 Th11 Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 tại Viện Công nghệ Thông tin Chiều ngày 18/11/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Lễ trao bằng tiến sĩ năm 2024 cho 2 nghiên cứu sinh chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin của Viện.
Tham dự Lễ trao bằng có TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng Viện CNTT cùng đại diện các đơn ... ... 20 Th11 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và nền tảng thông minh trong xử lý dữ liệu đa nguồn Ngày 18/11/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức seminar với chủ đề "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và nền tảng thông minh trong xử lý dữ liệu đa nguồn. Đây là một chủ đề nghiên cứu được quan tâm nhiều trong thời gian gần đây, nhất là khi có sự xuất ... ... 20 Th11 NCS Lê Hồng Lam bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản lý hệ thống thông tin Chiều ngày 15/11/2024, tại phòng 505 nhà E3, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã diễn ra Lễ bảo vệ cấp Đại học Quốc gia luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Lê Hồng Lam với đề tài "Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật trích rút đặc ... ... 19 Th11 1 2 3 4 5 6 ... 21
|
Tin hoạt động Trang chủ / Tin hoạt động (Trang 21) Seminar tháng 12 năm 2021: "An toàn thông tin Trong khuôn khổ duy trì chuỗi seminar chuyên môn, ngày 02/12/2021, Viện công nghệ thông tin, ĐHQGHN tổ chức buổi seminar về "An toàn thông tin với nhiều nội dung hấp dẫn, nhất là trong bối cảnh chuyển đối số và an ninh an toàn thông tin đang rất được quan tâm hiện nay.
Buổi ... ... 02 Th12 Thủ tướng Chính phủ Phạm Minh Chính: Cần nâng tầm ĐHQGHN trong giai đoạn mới Cùng tham dự buổi làm việc có Phó Thủ tướng Vũ Đức Đam, lãnh đạo Văn phòng Chính phủ, các Bộ, ngành liên quan: Giáo dục và Đào tạo, Khoa học và Công nghệ, Xây dựng, Tài chính, Kế hoạch và Đầu tư, Nội vụ, Y tế và UBND thành phố Hà Nội.
Về phía ... ... 28 Th11 Sự kiện và thành tựu tiêu biểu của ĐHQGHN năm 2021 Năm 2021, mặc dù chịu nhiều tác động của đại dịch Covid-19, song ĐHQGHN xác định thực hiện tốt mục tiêu kép của Chính phủ, vừa phòng chống dịch bệnh vừa khôi phục và phát triển kinh tế – xã hội.
Cổng Thông tin điện tử ĐHQGHN trân trọng giới thiệu các sự kiện và ... ... 28 Th11 Học bổng hỗ trợ cho nghiên cứu sinh và các thực tập sau tiến sỹ – bước đột phá tiên phong của ĐHQGHN Ngày 19/11/2021, Giám đốc ĐHQGHN Lê Quân đã ký Quyết định số 3688/QĐ-ĐHQGHN ban hành Quy định về việc hỗ trợ học bổng cho các nghiên cứu sinh và các thực tập sinh sau tiến sỹ ở ĐHQGHN, Cổng thông tin điện tử ĐHQGHN đã trao đổi với GS.TSKH Nguyễn Đình Đức, Trưởng Ban Đào ... ... 19 Th11 HỘI THẢO KHOA HỌC: "Mạng Internet vạn vật (IoT): một số vấn đề về bảo mật và trí tuệ nhân tạo Ngày 10/9/2021, Viện Công nghệ Thông tin đã tổ chức thành công Hội thảo khoa học với chủ đề "Mạng Internet vạn vật (IoT): một số vấn đề về bảo mật và trí tuệ nhân tạo dưới sự chủ trì của PGS.TS. Trần Xuân Tú.
Hội thảo đã thu hút được gần 100 nhà khoa ... ... 10 Th9 Lễ công bố Quyết định bổ nhiệm Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, ĐHQGHN Ngày 15/4/2021, Viện Công nghệ thông tin, ĐHQGHN đã tổ chức lễ công bố quyết định bổ nhiệm Viện trưởng cho PGS.TS Trần Xuân Tú.
Phó Giám đốc thường trực ĐHQGHN Nguyễn Hoàng Hải trao Quyết định bổ nhiệm cho tân Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin Trần Xuân Tú Ngày 14/12/2020, Giám đốc ... ... 15 Th4 Đẩy mạnh mô hình hợp tác Viện – Trường ngay trong Đại học Quốc gia Hà Nội Ngày 08/4/2021, tại Khoa Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin và Khoa Quốc tế đã tổ chức lễ ký kết thỏa thuận hợp tác toàn diện giữa hai đơn vị.
Tham dự lễ ký kết về phía Viện Công nghệ Thông tin có PGS.TS. Trần Xuân Tú – ... ... 08 Th4 1 ... 18 19 20 21
|
Tin khoa học công nghệ Trang chủ / Tin khoa học công nghệ (Trang 4) Chương trình Hội thảo quốc tế Các tiến bộ về hạ tầng và dịch vụ CNTT-TT (ADVANCE 2024) ADVANCE Workshop program will be composed of several invited speaker presentations, technical full and short (work in progress) paper presentations and several short professional courses that will be delivered in the workshop official venue Hanoi.
ADVANCE 2024 Draft Programme on glance: KEYNOTES TALKS Keynote Talk 1 : Integrating the Remote Use of Visual Information into ... ... 02 Th2 Đẩy mạnh hoạt động KHCN và ĐMST dựa trên 3 trụ cột chuyên môn: Trí tuệ nhân tạo ứng dụng, Thiết kế vi mạch bán dẫn, và An toàn hệ thống thông tin.
Chiều ngày 29/1/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức Hội nghị Viên chức, người lao động và Tổng kết năm 2023. Dự hội nghị có GS.TS. Trần Xuân Tú, Bí thư Chi bộ, Viện trưởng, TS. Lê Quang Minh, Phó Bí thư Chi bộ, Phó Viện trưởng, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn, Phó ... ... 01 Th2 Thành lập Trung tâm Nghiên cứu tiên tiến quốc tế về Trí tuệ nhân tạo ứng dụng thuộc Viện Công nghệ Thông tin Ngày 16/1/2024, tại Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đã tổ chức Lễ công bố các quyết định liên quan đến nhân sự và tổ chức của đơn vị thuộc Viện.
Phó Giám đốc ĐHQGHN Phạm Bảo Sơn;
Hiệu trưởng Trường Đại học CMC Nguyễn Ngọc Bình;
PGS. Nguyễn Hữu Xý, nguyên Phó ... ... 17 Th1 Seminar khoa học về Vi mạch tích hợp và hệ thống: Hành trình từ thuật toán đến vi mạch tích hợp Chiều ngày 10/1/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức seminar khoa học với chủ đề "Mạch tích hợp và hệ thống: Hành trình từ Thuật toán đến Mạch tích hợp. Buổi seminar được tổ chức dưới hình thức trực tiếp tại phòng 505, nhà E3. GS.TS. Trần ... ... 16 Th1 Sự kiện và Thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2023 Năm 2023 là một năm vươn mình mạnh mẽ của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, tạo đà cho một chặng đường phát triển mới.
Sau đây, chúng ta cùng điểm lại 10 sự kiện và thành tựu nổi bật của Viện Công nghệ Thông tin trong năm 2023. 1) ... ... 30 Th12 Tăng cường khả năng lý giải của mô hình trí tuệ nhân tạo: Hướng nghiên cứu chính tại Trung tâm AIRC, Viện Công nghệ Thông tin Sáng ngày 19 tháng 12 năm 2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức seminar chuyên đề về "Lập luận dựa vào bằng chứng và hệ cơ sở luật niềm tin (Belief Rule Systems) trong hỗ trợ ra quyết định. Đây là chuỗi sự kiện về trao đổi, nghiên ... ... 20 Th12 Dấu ấn sáng tạo của Viện Công nghệ Thông tin tại lễ kỷ niệm 30 năm Ngày Chính phủ ban hành Nghị định và 117 năm truyền thống Đại học Quốc gia Hà Nội Ngày 10 tháng 12 năm 2023, Đại học Quốc gia Hà Nội long trọng tổ chức lễ kỷ niệm 30 năm Ngày Chính phủ ban hành Nghị định về Đại học Quốc gia Hà Nội và 117 năm ngày truyền thống.
Hòa chung không khí đại lễ đặc biệt này, Viện Công nghệ Thông tin ... ... 11 Th12 Viện Công nghệ Thông tin phối hợp đồng tổ chức Diễn đàn Công nghệ & Chuyển đổi số Giáo dục (EDTECH VIETNAM 2023) Trong 2 ngày từ 01/12 đến 02/12/2023 vừa qua, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội đã phối hợp cùng Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số dưới sự bảo trợ của Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam chủ trì, cùng với sự đồng hành ... ... 07 Th12 Ứng dụng Công nghệ Trí tuệ nhân tạo trong Quản lý chuỗi cung ứng bền vững và thích ứng với Biến đổi khí hậu Chiều ngày 27 tháng 11 năm 2023, Viện Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức seminar về "Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong Quản lý chuỗi cung ứng bền vững và thích ứng với Biến đổi khí hậu. Đây là chuỗi sự kiện về trao đổi, ... ... 04 Th12 1 2 3 4 5 6 7 ... 12
|
Tin khoa học công nghệ Trang chủ / Tin khoa học công nghệ (Trang 3) Viện Công nghệ Thông tin và Trường Đại học Đông Á ký thỏa thuận hợp tác về đào tạo và nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ứng dụng Ngày 31/5/2024, tại Đà Nẵng đã diễn ra lễ ký kết thỏa thuận hợp tác về đào tạo và nghiên cứu giữa Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội và Trường Đại học Đông Á. Tham dự lễ ký kết về phía Viện Công nghệ Thông tin có GS.TS. Trần ... ... 04 Th6 Các nhà khoa học là trụ cột vững chắc để xây dựng đại học nghiên cứu, đổi mới sáng tạo Ngày 15/5/2024, tại Hòa Lạc, ĐHQGHN tổ chức gặp mặt đại diện nhà khoa học nhân ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam (18/5) nhằm tôn vinh, ghi nhận đóng góp của các nhà khoa học của ĐHQGHN đã không ngừng nghiên cứu, sáng tạo, phát triển các sản phẩm và giải pháp khoa ... ... 16 Th5 Seminar về "An toàn Hệ thống thông tin trong thời kỳ Chuyển đổi số Ngày 24/04/2024, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN tổ chức seminar với chủ đề "An toàn Hệ thống thông tin trong thời kỳ Chuyển đổi số. Buổi Seminar dưới sự chủ trì của TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng, phụ trách Phòng nghiên cứu An toàn Hệ thống thông tin, được tổ chức trực ... ... 25 Th4 Việt Nam nên tập trung vào nhân lực khâu thiết kế bởi đây là khâu có giá trị cao nhất trong ngành công nghiệp bán dẫn Theo GS.TS Trần Xuân Tú, Viện trưởng Viện CNTT (Đại học Quốc gia Hà Nội), Việt Nam nên tập trung vào đào tạo nhân lực khâu thiết kế bởi đây là khâu có giá trị cao nhất trong ngành công nghiệp bán dẫn và đầu tư kinh phí ít nhất.
Chỉ có một số ít ... ... 11 Th4 Xuất bản sách chuyên khảo "Tính giải tích và tính thưa trong số hóa tính không xác định cho phương trình đạo hàm riêng với đầu vào là trường Gauss ngẫu nhiên tại nhà xuất bản Springer Đầu năm 2024, cuốn sách chuyên khảo "Tính giải tích và tính thưa trong số hóa tính không xác định cho phương trình đạo hàm riêng với đầu vào là trường Gauss ngẫu nhiên của GS.TSKH. Đinh Dũng, nghiên cứu viên cao cấp Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội cùng ... ... 20 Th3 Giao lưu sinh viên Việt Nam – Nhật Bản – Hàn Quốc trong lĩnh vực Công nghệ bán dẫn Ngày 8/3, Chương trình giao lưu sinh viên Việt Nam – Nhật Bản – Hàn Quốc trong lĩnh vực Công nghệ Bán dẫn đã diễn ra trong không khí vui tươi, thắm tình đoàn kết, giao lưu và chia sẻ.
Đây là chương trình đặc biệt nhằm nâng cao tình hữu nghị và được tổ ... ... 09 Th3 Hội thảo khoa học quốc tế lần thứ 11 về "Những tiến bộ trong hạ tầng và dịch vụ Công nghệ Thông tin – Truyền thông (ADVANCE 2024) Ngày 26-28/2/2024, Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức Hội thảo khoa học quốc tế lần thứ 11 về "Những tiến bộ trong hạ tầng và dịch vụ Công nghệ Thông tin – Truyền thông (International Workshop on Advances in ICT Infrastructures and Services – ADVANCE 2024). Tham ... ... 27 Th2 Tiếp đón Giáo sư Pedro Garciá López và Giáo sư Ana Isabel, Đại học Granada (Tây Ban Nha) Ngày 23/2/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tiếp đón Giáo sư Pedro Garciá López và Giáo sư Ana Isabel, Đại học Granada, Tây Ban Nha, đến làm việc theo khuôn khổ chương trình dự án ReMESH phối hợp giữa Viện Công nghệ thông tin và các trường Đại học ... ... 24 Th2 Tiếp đón Giáo sư Xiaoliang Wang, Đại học Phúc Đán (Trung Quốc) và Phó Giáo sư Nguyễn Cẩm Tú, Đại học Nam Kinh (Trung Quốc) Ngày 16/2/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tiếp đón và làm việc với Giáo sư Xiaoliang Wang, Đại học Phúc Đán (Trung Quốc) và Phó Giáo sư Nguyễn Cẩm Tú, Đại học Nam Kinh (Trung Quốc). Tiếp đoàn, về phía Viện Công nghệ Thông tin có GS.TS. Trần Xuân ... ... 18 Th2 1 2 3 4 5 6 ... 12
|
Tin khoa học công nghệ Trang chủ / Tin khoa học công nghệ (Trang 2) Hướng tới xã hội bao trùm số để thúc đẩy phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo Ngày 18/10/2024, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã có bài phát biểu khách mời và tham gia phiên tọa đàm cấp cao tại Diễn Đàn Đa phương (MSF 2024). Đây là sự kiện do Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia (NIC) cùng Samsung Việt ... ... 22 Th10 Seminar khoa học "IEEE CASS Vietnam-Korea 2024: Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn Ngày 14/10/2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức thành công seminar khoa học với chủ đề "Khám phá ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn – Exploring AI Applications and Semiconductor với sự phối hợp của Hiệp hội Mạch và Hệ thống IEEE ... ... 15 Th10 Seminar về "Trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong các hệ thống giám sát Ngày 26/09/2024, Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) đã tổ chức seminar với chủ đề "AI ứng dụng trong các hệ thống giám sát (tiếng Anh: "Applied AI Systems for Surveillance). Đây cũng là một trong những hướng nghiên cứu chính về Trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng tại Viện CNTT. Buổi seminar được ... ... 03 Th10 Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 – ITI Research Camp 2024: Tăng cường hợp tác nghiên cứu giữa Viện Công nghệ Thông tin và các trường đại học Trong hai ngày, mồng 9 và 10 tháng 9 năm 2024, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức Chương trình trao đổi nghiên cứu 2024 (Research Camp 2024) tại Không gian Đổi mới sáng tạo VNU-RMIT, Khu đô thị ĐHQGHN tại Hoà Lạc.
Tham gia Chương trình là ... ... 11 Th9 ĐHQGHN và ĐH RMIT hợp tác nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn Ngày 26/8/2024, tại Không gian Đổi mới sáng tạo ĐHQGHN-RMIT (VNU-RMIT Innovation Hub) đã diễn ra Toạ đàm trao đổi hợp tác giữa ĐHQGHN và ĐH RMIT trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn.
Thực hiện kế hoạch hợp tác giữa ĐHQGHN và ĐH RMIT, VNU-RMIT Innovation Hub được xây ... ... 27 Th8 Đào tạo ngành vi mạch bán dẫn: Đầu tư bài bản, chiến lược lâu dài GD&TĐ – Mục tiêu đến năm 2030 đào tạo được 50.000 người có trình độ đại học trở lên để phục vụ công nghiệp vi mạch bán dẫn là bài toán không dễ.
Theo GS.TS Trần Xuân Tú – Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin (ĐH Quốc gia Hà Nội), giải quyết bài toán này ... ... 19 Th8 Seminar khai phá thông tin trong quản lý rủi ro chuỗi cung ứng Ngày 18/06/2024, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN đã tổ chức seminar với chủ đề "Khai phá thông minh trong quản lý rủi ro chuỗi cung ứng (tiếng Anh: "Smart mining in risk management in supply chain). Buổi seminar được tổ chức dưới sự chủ trì của PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng ... ... 24 Th6 Trí tuệ nhân tạo và vai trò của nó trong đời sống xã hội Trong phạm vi của bài báo này, chúng tôi sẽ trình bày những nội dung xoay quanh các vấn đề về sự tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) cùng với hậu quả khi chúng ta tin tưởng tuyệt đối vào sức mạnh mà nó mang tới.
Cũng như chúng tôi đề xuất sự ... ... 13 Th6 ICDV 2024: ĐHQGHN phát huy thế mạnh triển khai đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao ngành công nghiệp bán dẫn Từ ngày 6/6/2024 đến 8/6/2024, tại Hà Nội, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN chủ trì tổ chức hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 9 với chủ đề "Thiết kế và Kiểm chứng Vi mạch tích hợp ICDV 2024. Hội nghị thu hút gần 100 chuyên gia, nhà khoa học về lĩnh vực ... ... 06 Th6 1 2 3 4 5 ... 12
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.