Khoa Khoa học ứng dụng tổ chức Hội thảo ngày 21/01/2025 “Vai trò của học máy trong ngành Khoa học dữ liệu-ứng dụng và triển vọng tương lai”

Các ứng dụng trong lĩnh vực học máy đang ngày càng phát triển và đóng vai trò then chốt trong khoa học dữ liệu hiện đại. Với khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu, các thuật toán học máy đã và đang mang lại những đột phá trong việc giải quyết các bài toán phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Thực hiện sự chỉ đạo của Đảng ủy, Ban giám hiệu Nhà trường, nhằm chuẩn bị tốt nhất các nội dung giảng dạy cho những học phần liên quan đến học máy trong chương trình đào tạo ngành Khoa học dữ liệu của Khoa Khoa học ứng dụng, ngày 21/01/2025, Khoa Khoa học ứng dụng đã tổ chức thành công hội thảo “Vai trò của học máy trong ngành Khoa học dữ liệu-ứng dụng và triển vọng tương lai “

Địa điểm: Phòng hội thảo – tầng 1 tòa nhà HA8 –  Trường Đại học Kinh tế – Kỹ thuật Công nghiệp (Cơ sở Lĩnh Nam, Hoàng Mai, Hà Nội).

Hội thảo rất vinh dự được đón tiếp các chuyên gia đến từ Trường Đại học Công nghệ (ĐHQG HN), Trường Đại học FPT, Ngân hàng Việt Nam Thịnh vượng VPBank.

Chủ trì hội thảo có TS. Chu Bình Minh, Phó trưởng Khoa KHUD cùng toàn thể các giảng viên của Khoa; Buổi hội thảo có sự tham gia của các chuyên gia, các giảng viên trong và ngoài trường cùng toàn thể sinh viên ngành Khoa học dữ liệu của Khoa.

Mở đầu chương trình hội thảo là báo cáo của TS. Trần Lâm Quân (Trường Đại học FPT) và TS. Trần Hồng Việt (Trường Đại học Công nghệ – ĐHQG HN) về “Ứng dụng học máy cho bài toán phát hiện ngoại lai trong Khoa học dữ liệu”. Báo cáo đã trình bày chi tiết về các phương pháp học máy hiện đại trong việc phát hiện các điểm dữ liệu bất thường, góp phần quan trọng trong việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho các bài toán phân tích.

Tiếp theo là báo cáo của chuyên gia Vũ Phương Nhung (Ngân hàng Việt Nam Thịnh vượng VPBank) về “Ứng dụng học máy nhằm phân tích hành vi và cá nhân hoá trải nghiệm cho khách hàng”. Báo cáo đã cho thấy cách các thuật toán học máy có thể được áp dụng để hiểu sâu hơn về hành vi khách hàng, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Kỹ sư Trần Quốc Hưng (Khoa Điện tử – Kỹ thuật máy tính) đã trình bày về “Ứng dụng học máy và học sâu cho phân loại mã độc”. Báo cáo đã giới thiệu các phương pháp tiên tiến trong việc sử dụng học máy và học sâu để phát hiện và phân loại các loại mã độc, góp phần nâng cao an toàn thông tin trong kỷ nguyên số.

Giảng viên Trần Bảo Trung (Khoa KHUD) đã trình bày về “Phân tích thành phần chính trong học máy”. Báo cáo đã giới thiệu về phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA) như một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu quan trọng trong học máy. Thông qua báo cáo, người nghe được tìm hiểu về nguyên lý cơ bản của PCA – phương pháp chuyển đổi dữ liệu từ không gian nhiều chiều sang không gian ít chiều hơn trong khi vẫn giữ được nhiều thông tin quan trọng nhất.

Cuối cùng là báo cáo của giảng viên Lê Hằng Anh (Khoa KHUD) về “Nén ảnh sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính”, một ứng dụng của kỹ thuật phân tích thành phần chính. Báo cáo đã trình bày một ứng dụng cụ thể của phân tích thành phần chính trong lĩnh vực xử lý ảnh, cho thấy tính ứng dụng đa dạng của các kỹ thuật học máy.

Sau đây là một số hình ảnh của buổi hội thảo:  

TS. Chu Bình Minh – Phó trưởng Khoa KHUD phát biểu khai mạc hội thảo

TS. Trần Lâm Quân trình bày tham luận “Ứng dụng học máy cho bài toán phát hiện ngoại lai trong Khoa học dữ liệu”

Chuyên gia Vũ Phương Nhung trình bày tham luận “Ứng dụng học máy nhằm phân tích hành vi và cá nhân hoá trải nghiệm cho khách hàng”

Kỹ sư Trần Quốc Hưng trình bày tham luận “Ứng dụng học máy và học sâu cho phân loại mã độc”

Giảng viên Trần Bảo Trung trình bày tham luận “Phân tích thành phần chính trong học máy”

Giảng viên Lê Hằng Anh trình bày tham luận “Nén ảnh sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính”

Khách mời, giảng viên và sinh viên khoa KHUD giao lưu và chụp ảnh kỷ niệm tại Hội thảo.

Khoa Khoa học ứng dụng