Trong báo cáo đề xuất chương trình đào tạo AI gửi về Hội thảo “Định hướng xây dựng và phát triển chương trình đào tạo về trí tuệ nhân tạo tại ĐHQG TP HCM” do Ban Đại học ĐHQG TP HCM tổ chức chiều 19/10, Trường ĐH Bách Khoa cho biết sẽ mở ngành đào tạo thạc sĩ về lĩnh vực này.
Theo đó, tên ngành học là Thạc sĩ Khoa học Máy tính, chuyên ngành Khoa học dữ liệu với 60 tín chỉ. Chuyên ngành này được tổ chức giảng dạy ở chương trình đại trà [tiếng Việt] và chương trình chất lượng cao bằng tiếng Anh.
Một số môn học bắt buộc trong chương trình này như: Khai phá dữ liệu, Nền tảng lập trình cho phân tích và trực quan dữ liệu, Học sâu và ứng dụng trong thị giác máy tính, Học máy và ứng dụng, Dữ liệu lớn…
Báo cáo này cho biết, hiện tại ngành Khoa học Máy tính vẫn là nền tảng cho AI. Nếu người học muốn làm tốt về AI, họ phải có kiến thức vững về khoa học máy tính. Ngoài ra, về tính lịch sử, AI là một nhánh của ngành Khoa học Máy tính.
Báo cáo cũng nhấn mạnh, người học có nhiều cơ hội nghề nghiệp hơn khi theo học ngành Khoa học Máy tính [rộng] và có kiến thức chuyên sâu về AI. Họ có thể linh hoạt chuyển đổi giữa công việc chung trong ngành Khoa học máy tính và những công việc có tính chuyên môn sâu về AI. Nhu cầu tuyển dụng hiện nay của lĩnh vực Khoa học Máy tính nói chung vẫn lớn hơn rất nhiều so với AI.
Đây là trường thành viên đầu tiên trong hệ thống ĐHQG-HCM đào tạo chương trình thạc sĩ về AI.
Minh Trang/nguồn ĐHQG TPHCM
Chương trình đào tạo chi tiết xin mời liên hệ: Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông
Kiến thức đào tạo
- Chương trình được thiết kế theo chuẩn quốc tế với thời gian thực hành tại phòng lab tương đương thời gian học lý thuyết.
- Chương trình gồm các kiến thức cơ bản với định hướng khoa học dữ liệu như: toán, xác suất-thống kê, trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu, khai phá dữ liệu, xử lý/biểu diễn dữ liệu lớn, blockchain, các kiến thức nghiệp vụ chuyên ngành, cũng như các môn học liên quan đến kỹ năng đổi mới sáng tạo, và khởi nghiệp…
- Sinh viên được thực tập tại doanh nghiệp CNTT từ năm thứ 3.
- Sinh viên được làm nghiên cứu liên tục với giảng viên từ năm thứ 2.
- Ngoài ra sinh viên còn được đào tạo:
- Kỹ năng: Kỹ năng thuyết trình, tổ chức, làm việc nhóm, lãnh đạo;
- Ngoại ngữ: Sử dụng hiệu quả tiếng Anh trong công việc, đạt điểm TOEIC 650 trở lên.
Thời gian đào tạo
- Chương trình DS-AI đào tạo theo mô hình cử nhân [4 năm], cử nhân – kỹ sư [5.5 năm], hoặc cử nhân – thạc sỹ [5.5 năm];
- Sinh viên có nhiều cơ hội học tập tiếp ở bậc cao học, tiến sỹ tại các nước phát triển như Phần Lan, Nhật Bản, Đức, Úc, Mỹ …
Khả năng học lên cao hơn
- Sinh viên có thể được tham gia vào các chương trình chuyển tiếp 4+1+1 với Đại học Uppsala [Thụy Điển], lấy bằng Thạc sỹ Khoa học Dữ liệu.
- Sinh viên có nhiều cơ hội học tập tiếp ở bậc cao học, tiến sỹ tại các nước phát triển như Phần Lan, Nhật Bản, Đức, Úc, Mỹ …
Chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo
- Chương trình được thiết kế theo chuẩn quốc tế với thời gian thực hành tại phòng lab tương đương thời gian học lý thuyết.
- Chương trình gồm các kiến thức cơ bản với định hướng khoa học dữ liệu như: toán, xác suất-thống kê, trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu, khai phá dữ liệu, xử lý/biểu diễn dữ liệu lớn, blockchain, các kiến thức nghiệp vụ chuyên ngành, cũng như các môn học liên quan đến kỹ năng đổi mới sáng tạo, và khởi nghiệp…
- Sinh viên được thực tập tại doanh nghiệp CNTT từ năm thứ 3.
- Sinh viên được làm nghiên cứu liên tục với giảng viên từ năm thứ 4.
- Sinh viên sau khi ra trường phải đạt 650 TOEIC.
Học bổng và hỗ trợ tài chính
Bên cạnh các nguồn học bổng và hỗ trợ tài chính của Trường ĐHBK Hà Nội, sinh viên theo học Chương trình DS-AI có kết quả học tập tốt có cơ hội nhận học bổng tài năng từ Quỹ học bổng hội cựu sinh viên / hội doanh nghiệp CNTT hoặc từ các tập đoàn lớn như Microsoft, Samsung, Vingroup, VNPT…
Ngoài ra, sinh viên có khả năng giảng dạy và nghiên cứu tốt có thể tham gia làm trợ giảng [Teaching Assistant – TA, hỗ trợ các thầy cô giảng dạy], hay trợ lý nghiên cứu [Research Assistant – RA, hỗ trợ và cùng làm nghiên cứu với các thầy cô tại hệ thống các phòng thí nghiệm của Viện] với mức thù lao có thể lên tới 4 triệu/tháng, kèm theo Chứng nhận chính thức của Viện để sau này các em có điều kiện thuận lợi xin học bổng du học. Hiện tại, Viện là đơn vị duy nhất triển khai các chương trình này trong Trường.
Học tích hợp cử nhân – thạc sỹ: sinh viên có cơ hội được nhận học bổng miễn giảm học phí của Nhà trường, học bổng hỗ trợ đào tạo sau đại học của các tập đoàn, tổng công ty trong và ngoài nước.
Học bổng trao đổi sinh viên và cơ hội thực tập
Nằm trong khối các Chương trình Elitech, Chương trình DS-AI thường xuyên mời giảng viên là các giáo sư, chuyên gia quốc tế tới giảng dạy cho sinh viên. Ngoài ra, Viện hợp tác với các trường đại học uy tín tại Châu Âu, Bắc Mỹ, Nhật Bản, giúp sinh viên có cơ hội trao đổi, tiếp xúc sớm với môi trường làm việc bằng quốc tế, như Đại học Khoa học Ứng dụng Regensburg [OTH, Đức], Đại học Kỹ thuật Nanyang [Singapore], Đại học Quốc gia Singapore, Đại học Uppsala [Thụy Điển], Đại học Aizu [Nhật Bản], Đại học Công nghệ Tokyo [Nhật Bản]…
Chương trình cũng thường xuyên tiếp nhận sinh viên quốc tế đến trao đổi từ Nhật, Úc, Đức, Tây Ban Nha, Hàn Quốc, Indonesia, Myanmar…
Trong quá trình học sinh viện được thực tập trải nghiệm môi trường làm việc thực tế tại hơn 200 doanh nghiệp đối tác của Viện, trong đó có rất nhiều doanh nghiệp quốc tế có trụ sở tại Việt Nam.
Thêm vào đó, Mạng lưới cựu sinh viên của Viện tại Silicon Valley cũng thường xuyên tổ chức các hoạt động hỗ trợ, tư vấn để giúp sinh viên có cơ hội trao đổi, thực tập tại các tập đoàn công nghệ hàng đầu Thế giới
Do nhu cầu của Công nghiệp 4.0, trong đó, vấn đề “thông minh hóa” các hệ thống truyền thống đóng vai trò sống còn, vì vậy, chuyên gia khoa học dữ liệu đang là ngành nghề “hot” nhất trên Thế giới, với mức lương vượt trội các ngành khác trong lĩnh vực CNTT. Sinh viên ra trường có thể làm việc:
- Tại các bộ phân phân tích dữ liệu, điều tra, khảo sát và dự báo tại các tổ chức ở hầu hết mọi lĩnh vực của nền kinh thế, tại các tập đoàn đa quốc gia, các ngân hàng, các hãng bảo hiểm, các hãng tư vấn…
- Tại các bộ phận phát triển sản phẩm trí tuệ nhân tạo, xử lý/phân tích/biểu diễn dữ liệu lớn tại các tập đoàn công nghệ trong và ngoài nước…
- Khởi nghiệp, phát triển các ứng dụng phân tích dữ liệu, và trí tuệ nhân tạo phục vụ đời sống.
Tên chương trình: Khoa học dữ liệu
Ngành đào tạo: Khoa học máy tính [Computer Science]
Chuyên ngành: Khoa học dữ liệu [Data Science]
Loại hình đào tạo: Chính quy - Hệ tín chỉ
Bằng tốt nghiệp: Thạc sỹ khoa học
1. Mục tiêu chung
• Đào tạo nhân lực chất lượng cao có khả năng tạo ra tri thức, sản phẩm mới, nghiên cứu khoa học và chuyển giao công nghệ phục vụ xã hội và đất nước.
• Đào tạo thạc sỹ khoa học có kiến thức cơ sở và chuyên môn vững vàng, có kỹ năng thực hành nghề nghiệp; có phương pháp tư duy tổng hợp và hệ thống, khả năng tiếp cận, tổ chức và giải quyết tốt những vấn đề khoa học và kỹ thuật liên quan đến lĩnh vực Khoa học máy tinh; có khả năng và phương pháp nghiên cứu khoa học độc lập, sáng tạo, thích nghi với môi trường làm việc, có khả năng tự học để thích ứng với sự phát triển không ngừng của khoa học và công nghệ.
2. Mục tiêu cụ thể - Chuẩn đầu ra của chương trình giáo dục
2.1. Mục tiêu cụ thể: Mục tiêu cụ thể của chương trình đào tạo thạc sỹ khoa học Khoa học máy tính [KHMT] là trang bị cho người tốt nghiệp:
• Có kiến thức cơ sở chuyên môn rộng để có khả năng làm việc độc lập và có thể thích ứng tốt với các công việc khác nhau thuộc lĩnh vực chuyên môn rộng của ngành Khoa học máy tính.
• Có kỹ năng nghề nghiệp và cá nhân, tính chuyên nghiệp, kỹ năng về quản lý, kiến thức về xã hội cũng như các cách tiếp cận và giải quyết vấn đề khác nhau phù hợp với các khía cạnh khác nhau của xã hội.
• Có kỹ năng tổ chức, lãnh đạo, làm việc nhóm; kỹ năng sử dụng tiếng Anh hiệu quả để có thể làm việc được trong môi trường đa ngành và môi trường quốc tế.
• Có khả năng tự đào tạo, tự cập nhật kiến thức và nghiên cứu khoa học. Có khả năng vận dụng kiến thức chuyên môn và tiếp thu các thành tựu khoa học kỹ thuật mới để thiết kế phát triển sản phẩm, đề xuất giải pháp cho các vấn đề thực tiễn trong chuyên ngành Khoa học dữ liệu của ngành Khoa học máy tính.
2.2. Chuẩn đầu ra của chương trình giáo dục: Sau khi tốt nghiệp, Thạc sỹ Khoa học máy tính của Trường ĐHBK Hà Nội phải đạt được chuẩn đầu ra của chương trình Cử nhân Kỹ thuật ngành Khoa học máy tính cùng với các chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo thạc sỹ theo chuyên ngành Khoa học dữ liệu [KHDL].
1. Có kiến thức cơ sở chuyên môn vững chắc để thích ứng tốt với những công việc khác nhau trong lĩnh vực rộng của ngành Khoa học máy tính, kiến thức nâng cao và chuyên sâu theo chuyên ngành. Có khả năng nghiên cứu và phát triển các hệ thống, sản phẩm phần mềm:
1.1 Nắm vững các kiến thức Toán và khoa học cơ bản, toán cho công nghệ thông tin vào giải quyết các bài toán kỹ thuật,
1.2 Khả năng áp dụng các kiến thức cơ sở cốt lõi ngành bao gồm hệ thống máy tính, giải thuật và lập trình, cơ sở dữ liệu, phân tích thiết kế và phát triển phần mềm, an toàn an ninh thông tin, trí tuệ nhân tạo và khai phá dữ liệu, quản lý dự án CNTT… trong nghiên cứu và phát triển các hệ thống, sản phẩm, giải pháp kỹ thuật Công nghệ thông tin.
1.3 Nắm vững và có khả năng áp dụng các kiến thức chuyên ngành, tiếp cận định hướng ứng dụng về KHDL trong xây dựng và phát triển các hệ thống, sản phẩm, giải pháp kỹ thuật Công nghệ thông tin.
1.4 Nắm vững và có khả năng phân tích tổng hợp các kiến thức chuyên sâu về chuyên ngành KHDL trong nghiên cứu hàn lâm hay nghiên cứu phát triển các hệ thống, sản phẩm, giải pháp thông minh và tiềm năng sử dụng Công nghệ thông tin.
2. Có kỹ năng chuyên nghiệp và phẩm chất cá nhân cần thiết để thành công trong nghề nghiệp:
2.1 Lập luận phân tích và giải quyết vấn đề kỹ thuật, hiểu biết các phương pháp tiếp cận khác nhau của quá trình xây dựng công nghệ, thích hợp với mọi mặt: kinh tế - xã hội, đạo đức nghề nghiệp, luật pháp và an toàn thông tin.
2.2 Có khả năng thử nghiệm, nghiên cứu và khám phá tri thức
2.3 Có tư duy hệ thống và tư duy phê bình
2.4 Có tính năng động, sáng tạo và nghiêm túc
2.5 Có đạo đức và trách nhiệm nghề nghiệp
2.6 Hiểu biết các vấn đề đương đại và ý thức học suốt đời
3. Có kỹ năng xã hội cần thiết để làm việc hiệu quả trong nhóm đa ngành và trong môi trường quốc tế:
3.1 Có kỹ năng tổ chức, lãnh đạo và làm việc theo nhóm [đa ngành]
3.2 Có kỹ năng giao tiếp hiệu quả thông qua viết, thuyết trình, thảo luận, đàm phán, làm chủ tình huống, sử dụng hiệu quả các công cụ và phương tiện hiện đại.
3.3 Có kỹ năng sử dụng tiếng Anh hiệu quả trong công việc, đạt chứng chỉ B1.
4. Có khả năng tự đào tạo, tự cập nhật kiến thức và nghiên cứu khoa học. Khả năng tìm tòi các vấn đề thực tiễn, vận dụng kiến thức chuyên ngành để nghiên cứu, đề xuất và đánh giá giải pháp kỹ thuật và công nghệ cho các hệ thống, sản phẩm Công nghệ thông tin trong bối cảnh kinh tế, xã hội và môi trường:
4.1 Nhận thức về mối liên hệ mật thiết giữa giải pháp công nghệ thông tin với các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường trong thế giới toàn cầu hóa
4.2 Nhận biết vấn đề và hình thành ý tưởng giải pháp công nghệ thông tin, tham gia xây dựng dự án công nghệ thông tin
4.3 Tự đào tạo, tự cập nhật kiến thức và nghiên cứu khoa học
4.4 Nghiên cứu và đề xuất giải pháp kỹ thuật và công nghệ cho các hệ thống, sản phẩm Công nghệ thông tin
4.5 Có khả năng đánh giá giải pháp kỹ thuật và công nghệ cho các hệ thống, sản phẩm Công nghệ thông tin
Tuyển sinh được thực hiện bằng hình thức tuyển thẳng.