NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH VÀ THÔNG TIN
MÃ XÉT TUYỂN: QHT98
KHOA TOÁN – CƠ – TIN HỌC
Chương trình đào tạo Khoa học Máy tính và thông tin tập trung vào định hướng nghề nghiệp phát triển phần mềm cho trí tuệ nhân tạo, là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong thời đại Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư.
Sinh viên được ưu tiên về môi trường học tập: Có phòng thực hành dành riêng, giờ học lí thuyết và thực hành tổ chức riêng với số sinh viên hạn chế, tất cả các học phần trang bị kĩ năng đều được đào tạo phối hợp với doanh nghiệp, được gửi đi thực tập thực tế tại các doanh nghiệp có uy tín.
Kĩ năng sử dụng tiếng Anh chuyên ngành được đặc biệt chú trọng, cho phép sinh viên có khả năng làm việc trong môi trường quốc tế, được ưu tiên chọn đi tham gia các chương trình trao đổi với đối tác nước ngoài.
Sinh viên có kết quả học tập tốt được tham gia các dự án trí tuệ nhân tạo hợp tác với doanh nghiệp.
Sau khi tốt nghiệp, sinh viên có nhiều lựa chọn việc làm với thu nhập cao trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hoặc nếu muốn có thể tiếp tục học tập ở bậc sau đại học.
Liên hệ Khoa Toán - Cơ - Tin học:
Website: http://mim.hus.vnu.edu.vn/
Số điện thoại: 0243.8581135.

1. Một số thông tin về chương trình đào tạo
+ Tiếng Việt: Chương trình chuẩn
+ Tiếng Anh: Standard Program
+ Tiếng Việt: Khoa học máy tính và thông tin
+ Tiếng Anh: Computer and Information Science
-
Mã số ngành đào tạo: 7480113QTD (Ngành đào tạo thí điểm)
-
Trình độ đào tạo: Đại học
-
Danh hiệu tốt nghiệp: Cử nhân
-
Ngôn ngữ đào tạo: Tiếng Việt
-
Thời gian đào tạo: 4 năm
-
Tên văn bằng tốt nghiệp:
+ Tiếng Việt: Khoa học máy tính và thông tin
+ Tiếng Anh: The Degree of Bachelor in Computer and Information Science
2. Mục tiêu của chương trình đào tạo
2.1. Mục tiêu chung
Mục tiêu của chương trình Khoa học máy tính và thông tin là đào tạo nhân lực có kiến thức khoa học liên ngành, có khả năng ứng dụng các kiến thức khoa học máy tính và khoa học tính toán nói chung để giải quyết các vấn đề về tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm thông tin, phát hiện thông tin và tri thức từ dữ liệu.
Chương trình đào tạo ngành Khoa học máy tính và thông tin trang bị cho sinh viên những kiến thức cơ bản của ngành, đồng thời cung cấp các kiến thức chuyên sâu khai thác thế mạnh của khoa học thống kê trong khoa học thông tin. Sinh viên được trau dồi và nâng cao trình độ tiếng Anh chuyên ngành trong quá trình đào tạo, rèn luyện các kĩ năng việc làm nhằm hội nhập quốc tế tốt. Chương trình đào tạo được thiết kế linh hoạt giúp sinh viên chủ động và phát huy sáng tạo trong quá trình học.
2.2. Mục tiêu cụ thể
Chương trình đào tạo ngành Khoa học máy tính và thông tin có các mục tiêu cụ thể như sau.
Về kiến thức:
- Trang bị kiến thức chung về khoa học xã hội, khoa học chính trị, pháp luật, văn hóa, quốc phòng-an ninh, khoa học trái đất và sự sống.
- Trang bị kiến thức phân tích, thiết kế, cài đặt và kiểm thử phần mềm và các hệ thống thông tin; các kiến thức cơ sở toán học, nguyên lí thuật toán, các lí thuyết tin học, trí tuệ nhân tạo nhằm mô hình hóa, đề xuất và tối ưu hóa giải pháp cho các bài toán quản lý và phân tích dữ liệu, xử lý thông tin.
Về kĩ năng:
- Trang bị kĩ năng về khoa học máy tính và thông tin, kĩ năng thực hành nghề nghiệp, đảm bảo cho sinh viên có khả năng thích ứng cao với môi trường làm việc.
- Nâng cao kĩ năng thực hành, khả năng nắm bắt, tiếp cận và ứng dụng các thành tựu khoa học tiên tiến vào thực tiễn nghề nghiệp trong lĩnh vực Khoa học máy tính và thông tin.
- Nâng cao trình độ tiếng Anh, đặc biệt là tiếng Anh sử dụng trong chuyên môn cho sinh viên. Sau khi được đào tạo, sinh viên có trình độ tiếng Anh tốt tối thiểu đạt chuẩn bậc 3 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam, tự tin trong giao tiếp và có khả năng sử dụng tiếng Anh trong chuyên môn.
- Rèn luyện các kĩ năng làm việc nhằm hội nhập quốc tế tốt.
Về năng lực tự chủ và chịu trách nhiệm:
- Rèn luyện khả năng làm việc độc lập và làm việc theo nhóm; tự chủ và sáng tạo trong học tập và nghiên cứu, sẵn sàng chia sẻ kiến thức, hỗ trợ cộng đồng; có đạo đức xã hội và đạo đức nghề nghiệp, chịu trách nhiệm cá nhân trước tập thể.
3. Thông tin tuyển sinh
Theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội và theo Đề án tuyển sinh được phê duyệt hàng năm.
3.1. Hình thức tuyển sinh
Hình thức tuyển sinh bao gồm thi tuyển, xét tuyển, xét tuyển thẳng hoặc kết hợp giữa thi tuyển và xét tuyển theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội; Bộ Giáo dục và Đào tạo và theo Đề án tuyển sinh của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên công bố hàng năm.
3.2. Đối tượng dự tuyển
- Thí sinh đã tốt nghiệp chương trình THPT của Việt Nam hoặc đã tốt nghiệp trình độ trung cấp (trong đó, người tốt nghiệp trình độ trung cấp nhưng chưa có bằng tốt nghiệp THPT phải học và thi đạt yêu cầu đủ khối lượng kiến thức văn hóa THPT theo quy định của Luật Giáo dục và các văn bản hướng dẫn thi hành) hoặc đã tốt nghiệp chương trình THPT của nước ngoài (đã được nước sở tại cho phép thực hiện, đạt trình độ tương đương trình độ THPT của Việt Nam) ở nước ngoài hoặc ở Việt Nam.
- Phù hợp với đối tượng tuyển sinh hàng năm theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên.
3.3. Dự kiến quy mô tuyển sinh
Quy mô tuyển sinh theo chỉ tiêu của Đại học Quốc gia Hà Nội giao hàng năm.
1. Chuẩn đầu ra về kiến thức (PK - Program Knowledge)
PK1. Vận dụng các kiến thức cơ bản về khoa học xã hội, khoa học chính trị, pháp luật, văn hóa, quốc phòng-an ninh, khoa học trái đất và sự sống trong nghề nghiệp và đời sống.
PK2. Thiết kế, cài đặt và kiểm thử các phần mềm ứng dụng, sử dụng các kiến thức về lập trình và tổ chức máy tính (hệ điều hành, kiến trúc máy tính và mạng máy tính).
PK3. Thiết kế, tổ chức, quản trị các hệ cơ sở dữ liệu, sử dụng các kiến thức về cơ sở toán học, lập trình và tổ chức máy tính.
PK4. Mô hình hoá, đề xuất, thiết kế, đánh giá và tối ưu hoá giải pháp cho các bài toán xử lí và khai thác thông tin, đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, vận dụng các kiến thức cơ sở toán học, tối ưu hoá, xác suất thống kê, cấu trúc dữ liệu và thuật toán, các phương pháp học máy và khai phá dữ liệu.
PK5. Vận dụng kiến thức cơ sở toán, tổ chức máy tính trong bảo đảm an toàn thông tin.
PK6. Lập kế hoạch, tổ chức, giám sát thực hiện các hoạt động xây dựng hệ thống thông tin và hoạt động nghiên cứu phát triển khoa học công nghệ, sử dụng các kiến thức về công nghệ phần mềm, phương pháp nghiên cứu khoa học và các kiến thức bổ trợ.
2. Chuẩn đầu ra về kĩ năng (PS - Program Skill)
PS1. Lựa chọn phương thức giao tiếp và trình bày về lĩnh vực chuyên môn bằng các phương tiện truyền thống và hiện đại. Trình độ ngoại ngữ đạt chuẩn bậc 3/6 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam.
PS2. Tổ chức và sắp xếp công việc hợp lý. Khởi nghiệp và tạo việc làm cho mình và cho người khác.
PS3. Kết hợp và sử dụng thành thạo các công cụ công nghệ thông tin như các ngôn ngữ lập trình, các ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu, các công cụ thống kê, công cụ trực quan hóa dữ liệu, … Thích nghi với các thay đổi liên tục trong môi trường khoa học công nghệ, các công nghệ mới trong lĩnh vực khoa học máy tính và thông tin.
PS4. Phát hiện, đánh giá, phân tích vấn đề, đề xuất, mô hình hóa, tối ưu hóa giải pháp cho các bài toán lí thuyết và thực tế, các hệ thống thông tin theo các xu hướng hiện đại trong Công nghệ phần mềm. Tổ chức và xử lý thông tin, phát hiện tri thức từ các kho dữ liệu bằng các phương pháp học máy, khai phá dữ liệu.
PS5. Thẩm định, đánh giá, phản biện và đề xuất các giải pháp thay thế cho các hệ thống thông tin trong điều kiện môi trường không xác định hoặc thay đổi.
PS6. Đánh giá chất lượng công việc sau khi hoàn thành và kết quả thực hiện của các thành viên theo nhóm. Phân tích kết quả thực hiện từ đó rút kinh nghiệm hoặc phát huy cho các nhiệm vụ tiếp theo.
3. Về mức độ tự chủ và trách nhiệm (PR - Program Responsibility)
PR1. Tuân thủ hiến pháp, pháp luật, chủ trương, chính sách của tổ chức; trách nhiệm cao với cộng đồng và xã hội. Tuân thủ đạo đức nghề nghiệp như ý thức về quyền sở hữu trí tuệ, bảo mật và an toàn thông tin, bảo vệ quyền riêng tư.
PR2. Duy trì học tập, rèn luyện thể chất và tác phong, phục vụ Tổ quốc; sẵn sàng đương đầu với khó khăn và chấp nhận rủi ro.
PR3. Thích ứng với các yêu cầu làm việc độc lập và làm việc theo nhóm (đơn hoặc đa ngành, đa lĩnh vực); thúc đẩy hoạt động nhóm và phát triển nhóm làm việc, chịu trách nhiệm cá nhân và trách nhiệm đối với nhóm.
PR4. Sẵn sàng hướng dẫn, giám sát những người khác thực hiện nhiệm vụ xác định.
PR5. Tự chủ trong học tập và nghiên cứu, tự định hướng, bảo vệ quan điểm cá nhân và đưa ra kết luận chuyên môn.
PR6. Tổ chức, lập kế hoạch, điều phối, quản lý các nguồn lực, đánh giá hiệu quả các hoạt động.
4. Vị trí việc làm mà sinh viên có thể đảm nhiệm sau khi tốt nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp ngành Khoa học máy tính và thông tin có thể:
Làm chuyên gia kĩ thuật tại các cơ quan quản lí và các doanh nghiệp có hệ thống thông tin và nhu cầu tổ chức, khai thác thông tin hiệu quả;
Đảm nhiệm các vai trò tư vấn, quản lí, phân tích, thiết kế, lập trình cho các dự án công nghệ thông tin;
Làm nghiên cứu viên tại các viện, các trung tâm nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực khoa học và công nghệ thông tin, đặc biệt là phát triển nền tảng trí tuệ nhân tạo;
Làm công tác giảng dạy tại các trường đại học, cao đẳng, trung học chuyên nghiệp, dạy nghề trong lĩnh vực khoa học máy tính và khoa học thông tin.
5. Khả năng học tập, nâng cao trình độ sau khi tốt nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp đủ điều kiện và có nhu cầu học tập nâng cao trình độ trong lĩnh vực chuyên môn của mình sẽ có thể học tiếp ở bậc Thạc sĩ, Tiến sĩ các chuyên ngành thuộc các lĩnh vực Khoa học máy tính và thông tin, Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Toán ứng dụng và các lĩnh vực khác liên quan.
Thực tập: Sinh viên được Khoa giới thiệu, đảm bảo sắp xếp vị trí cho 02 kì thực tập tại các đơn vị nhà nước hoặc tư nhân trong lĩnh vực công nghệ thông tin: học kì hè năm thứ hai để thực tập kĩ năng xây dựng phần mềm, học kì II năm thứ tư để thực tập tốt nghiệp. Quá trình thực tập có sự phối hợp sát sao giữa Nhà trường và đơn vị đối tác, đảm bảo chất lượng kì thực tập của sinh viên.
Các công việc phù hợp: Lập trình viên, quản trị dự án, chuyên gia phân tích thiết kế hệ thống, chuyên gia phân tích dữ liệu, chuyên gia trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu viên, giảng viên trong lĩnh vực khoa học máy tính và khoa học thông tin.
Cơ quan, doanh nghiệp có thể làm: Hàng trăm doanh nghiệp công nghệ thông tin trong nước và quốc tế có trụ sở tại Việt Nam, các trung tâm nghiên cứu/phát triển công nghệ thông tin thuộc các cơ quan Nhà nước, các trường phổ thông và đại học,… Sinh viên hệ chất lượng cao hoàn toàn đáp ứng được yêu cầu tuyển dụng của các công ty công nghệ thông tin Nhật Bản, đang có nhu cầu rất lớn về nhân lực Việt Nam trong vòng vài chục năm tới.
Định hướng chuyên sâu / phát triển lâu dài: Sinh viên tốt nghiệp có thể tiếp tục học tập chuyên sâu ở bậc sau đại học các chuyên ngành của Công nghệ thông tin và Khoa học dữ liệu.

Nhiều doanh nghiệp trực tiếp tới Trường để tư vấn và tuyển dụng sinh viên Khoa Toán - Cơ - Tin học
1. Tóm tắt yêu cầu chương trình đào tạo
Tổng số tín chỉ của chương trình đào tạo (chưa tính Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng - an ninh và kỹ năng bổ trợ):
|
129 tín chỉ
|
- Khối kiến thức chung (chưa tính Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng - an ninh và kỹ năng bổ trợ):
|
21 tín chỉ
|
- Khối kiến thức theo lĩnh vực:
|
5 tín chỉ
|
- Khối kiến thức theo khối ngành:
|
3 tín chỉ
|
- Khối kiến thức theo nhóm ngành:
|
28 tín chỉ
|
- Khối kiến thức ngành
|
72 tín chỉ
|
+ Bắt buộc:
|
49 tín chỉ
|
|
+ Tự chọn:
|
16 tín chỉ
|
|
+ Khoá luận tốt nghiệp/các học phần thay thế khoá luận tốt nghiệp:
|
7 tín chỉ
|
|
Cách tính tín chỉ và giờ học tập trong chương trình đào tạo:
- Một tín chỉ được tính tương đương 50 giờ học tập định mức của người học, bao gồm cả thời gian dự giờ giảng, giờ học có hướng dẫn, tự học, nghiên cứu, trải nghiệm và dự kiểm tra, đánh giá.
- Đối với hoạt động dạy trên lớp, một tín chỉ yêu cầu thực hiện 15 giờ lý thuyết hoặc 30 giờ thực hành hoặc 90 giờ tự học.
- Giờ học tập của mỗi học phần được chia thành 3 loại:
+ Lí thuyết: mỗi giờ lý thuyết trên lớp cần có 2 giờ tự học.
+ Thực hành: bao gồm các hoạt động thực hành, thí nghiệm, bài tập, thảo luận… Mỗi 2 giờ thực hành cần có 1 giờ tự học.
+ Tự học: giờ tự học bao gồm các giờ tự học cho hoạt động học lý thuyết, học thực hành, thực tập, tự nghiên cứu, thực hiện ôn tập và kiểm tra đánh giá. Tổng số giờ tự học của học phần được tính bằng công thức:
Số tín chỉ x 50 – Số giờ lý thuyết – Số giờ thực hành
- Mỗi giờ học tập được tính trong thời gian 50 phút
- Những học phần có mã kết thúc bằng chữ "E" là học phần có ngôn ngữ giảng dạy bằng Tiếng Anh.
2. Khung chương trình đào tạo
STT
|
Mã
học phần
|
Học phần
|
Số tín chỉ
|
Số giờ học tâp
|
Mã số
học phần
tiên quyết
|
Lí thuyết
|
Thực hành
|
Tự học
|
I
|
|
Khối kiến thức chung
(chưa tính Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng - an ninh và Kỹ năng bổ trợ)
|
21
|
|
|
|
|
1
|
PHI1006
|
Triết học Mác - Lênin
Marxist - Leninist Philosophy
|
3
|
42
|
6
|
102
|
|
2
|
PEC1008
|
Kinh tế chính trị Mác - Lênin
Marxist-Leninist Political Economy
|
2
|
30
|
0
|
70
|
PHI1006
|
3
|
PHI1002
|
Chủ nghĩa xã hội khoa học
Scientific socialism
|
2
|
28
|
4
|
68
|
PHI1006
|
4
|
HIS1001
|
Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam
History of Vietnamese Communist Party
|
2
|
28
|
4
|
68
|
|
5
|
POL1001
|
Tư tưởng Hồ Chí Minh
Ho Chi Minh's Ideology
|
2
|
28
|
4
|
68
|
|
6
|
THL1057
|
Nhà nước và pháp luật đại cương
General State and Law
|
2
|
30
|
0
|
70
|
|
7
|
HUS1011
|
Tin học cơ sở
General Informatics
|
3
|
10
|
40
|
100
|
|
8
|
|
Ngoại ngữ B1
Foreign Language B1
|
5/35
|
|
|
|
|
|
FLF1107
|
Tiếng Anh B1
English B1
|
5
|
25
|
50
|
175
|
|
|
FLF1207
|
Tiếng Nga B1
Russian B1
|
5
|
25
|
50
|
175
|
|
|
FLF1307
|
Tiếng Pháp B1
French B1
|
5
|
25
|
50
|
175
|
|
|
FLF1407
|
Tiếng Trung Quốc B1
Chinese B1
|
5
|
25
|
50
|
175
|
|
|
FLF1507
|
Tiếng Đức B1
German B1
|
5
|
25
|
50
|
175
|
|
|
FLF1607
|
Tiếng Nhật Bản B1
Japanese B1
|
5
|
25
|
50
|
175
|
|
|
FLF1707
|
Tiếng Hàn Quốc B1
Korean B1
|
5
|
25
|
50
|
175
|
|
9
|
CME1000
|
Giáo dục quốc phòng-an ninh
National Defence Education
|
8
|
|
|
|
|
10
|
PES1000
|
Giáo dục thể chất
Physical Education
|
4
|
|
|
|
|
11
|
HUS1012
|
Kỹ năng bổ trợ
Soft skills
|
3
|
31
|
14
|
105
|
|
II
|
|
Khối kiến thức theo lĩnh vực
|
5/13
|
|
|
|
|
12
|
HUS1021
|
Khoa học Trái Đất và sự sống
Earth and Life Sciences
|
3
|
33
|
24
|
93
|
|
13
|
HUS1022
|
Nhập môn Internet kết nối vạn vật
Introduction to Internet of Things
|
2
|
24
|
12
|
64
|
|
14
|
HUS1023
|
Nhập môn phân tích dữ liệu
Introduction to Data Analysis
|
2
|
20
|
20
|
60
|
|
15
|
HUS1024
|
Nhập môn Robotic
Introduction to Robotics
|
3
|
30
|
20
|
100
|
|
16
|
HIS1056
|
Cơ sở văn hóa Việt Nam
Introduction to Vietnamese Culture
|
3
|
42
|
6
|
102
|
|
III
|
|
Khối kiến thức theo khối ngành
|
3
|
|
|
|
|
17
|
MAT2505
|
Lập trình cơ bản
Introduction to Programming
|
3
|
22
|
46
|
82
|
HUS1011
|
IV
|
|
Khối kiến thức theo nhóm ngành
|
28
|
|
|
|
|
18
|
MAT2400
|
Đại số tuyến tính
Linear Algebra
|
5
|
50
|
50
|
150
|
|
19
|
MAT2501
|
Giải tích 1
Calculus 1
|
4
|
40
|
40
|
120
|
|
20
|
MAT2502
|
Giải tích 2
Calculus 2
|
4
|
40
|
40
|
120
|
MAT2501
|
21
|
MAT2503
|
Giải tích 3
Calculus 3
|
2
|
15
|
30
|
55
|
MAT2502
|
22
|
MAT2403
|
Phương trình vi phân
Differential Equations
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2400
MAT2501
|
23
|
MAT2323
|
Xác suất - Thống kê
Probability - Statistics
|
4
|
45
|
30
|
125
|
MAT2502
|
24
|
MAT2407
|
Tối ưu hóa
Optimization
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2301/
MAT2321/
MAT2400 MAT2303/
MAT2502
|
25
|
MAT1204
|
Phương pháp nghiên cứu khoa học
Research Methodology
|
3
|
15
|
60
|
75
|
MAT3507
MAT3514
|
V
|
|
Khối kiến thức ngành
|
72
|
|
|
|
|
V.1
|
|
Các học phần bắt buộc
|
49
|
|
|
|
|
26
|
MAT1205E
|
Tiếng Anh chuyên ngành khoa học máy tính
English for Computer Science
|
2
|
10
|
40
|
50
|
FLF1107
|
27
|
MAT3500
|
Toán rời rạc
Discrete Mathematics
|
4
|
45
|
30
|
125
|
|
28
|
MAT3557
|
Môi trường lập trình Linux
Linux Programming Environment
|
2
|
15
|
30
|
55
|
|
29
|
MAT3550E
|
Nguyên lí hệ điều hành
Principles of Operating Systems
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2505
|
30
|
MAT3507
|
Cơ sở dữ liệu
Databases
|
4
|
40
|
40
|
120
|
MAT2505
|
31
|
MAT1202
|
Lập trình hướng đối tượng
Object Oriented Programming
|
3
|
22
|
46
|
82
|
MAT2505
|
32
|
MAT3514
|
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Data Structures and Algorithms
|
4
|
40
|
40
|
120
|
MAT2505
|
33
|
MAT3552E
|
Thiết kế và đánh giá thuật toán
Algorithm Design and Analysis
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT3514
|
34
|
MAT3505
|
Kiến trúc máy tính
Computer Architecture
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2505
MAT3557
|
35
|
MAT3373E
|
Nhập môn an toàn máy tính
Introduction to Computer Security
|
3
|
40
|
10
|
100
|
MAT2505
|
36
|
MAT3506
|
Mạng máy tính
Computer Networks
|
3
|
40
|
10
|
100
|
MAT2505
|
37
|
MAT1206E
|
Nhập môn Trí tuệ nhân tạo
Introduction to Artificial Intelligence
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT3507
MAT1202
|
38
|
MAT3374
|
Thực tập thực tế phát triển phần mềm
Internship on software development
|
3
|
15
|
60
|
75
|
MAT1202
MAT3507
|
39
|
MAT1207
|
Công nghệ phần mềm
Software Engineering
|
3
|
22
|
46
|
82
|
MAT3374
|
40
|
MAT3541E
|
Nguyên lí các ngôn ngữ lập trình
Principles of Programming Languages
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT1202
|
41
|
MAT3533
|
Học máy
Machine Learning
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2406/
MAT2323
|
V.2
|
|
Các học phần tự chọn
|
16
|
|
|
|
|
V.2.1
|
|
Tự chọn về kĩ năng phần mềm
|
4/8
|
|
|
|
|
42
|
MAT3519
|
Ngôn ngữ lập trình thứ hai
Second Programming Language
|
2
|
10
|
40
|
50
|
MAT2505
|
43
|
MAT3558
|
Lập trình mobile
Programming for mobile platforms
|
2
|
10
|
40
|
50
|
MAT2505
|
44
|
MAT1208
|
Xây dựng hệ thống nhúng
Embedded System Workshop
|
2
|
0
|
30
|
70
|
MAT1202
MAT3505
|
45
|
MAT3560
|
Phát triển phần mềm trò chơi
Introduction to game design and development
|
2
|
10
|
40
|
50
|
MAT2505
|
V.2.2
|
|
Tự chọn về Trí tuệ nhân tạo và phát triển phần mềm
|
12/39
|
|
|
|
|
46
|
MAT3148
|
Tính toán song song
Parallel Computing
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT3514
|
47
|
MAT3554E
|
Ngôn ngữ hình thức và ôtômat
Formal Language and Automata
|
3
|
40
|
10
|
100
|
MAT2505
MAT3500
|
48
|
MAT3562E
|
Thị giác máy tính
Computer Vision
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT3533
MAT2400
|
49
|
MAT3561E
|
Xử lí ngôn ngữ tự nhiên và ứng dụng
Natural Language Processing
and applications
|
3
|
35
|
20
|
95
|
MAT3533
|
50
|
MAT3563
|
Một số vấn đề chọn lọc về thị giác máy tính
Advanced Reading in Computer Vision
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT3562E
|
51
|
MAT3534
|
Khai phá dữ liệu
Data Mining
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT3507
MAT2323
|
52
|
MAT3542
|
Phát triển ứng dụng web
Web Applications Development
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT1202
MAT3507
|
53
|
MAT3539
|
Mật mã và an toàn dữ liệu
Cryptography and Data Security
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2301/
MAT2400
MAT2316/
MAT2505/
MAT2318/
MAT2319
|
54
|
MAT3452
|
Phân tích thống kê nhiều chiều
Multivariate Statistical Analysis
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2311/
MAT2406/
MAT2323
|
55
|
MAT3453
|
Phương pháp chọn mẫu dữ liệu
Sampling Methods
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2323
|
56
|
MAT2034
|
Giải tích số
Numerical Analysis
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT2502
MAT2403
|
57
|
MAT3538
|
Các hệ thống tri thức
Knowledge-Based Systems
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT1206E
MAT3514
|
58
|
MAT3535
|
Tìm kiếm thông tin
Information Retrieval
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT3514
MAT2323
|
V.3
|
|
Khóa luận tốt nghiệp/các học phần thay thế khóa luận tốt nghiệp
|
7
|
|
|
|
|
59
|
MAT4080
|
Khóa luận tốt nghiệp
Graduation Thesis
|
7
|
70
|
60
|
215
|
|
|
|
Các học phần thay thế khóa luận
tốt nghiệp
|
7
|
|
|
|
|
60
|
MAT1203
|
Phân tích và thiết kế hệ thống thông tin
Analysis and Design of Information Systems
|
4
|
10
|
100
|
90
|
MAT3374
MAT3552E
MAT1207
|
61
|
MAT3377
|
Một số vấn đề chọn lọc về Trí tuệ nhân tạo
Selected topics on Artificial Intelligence
|
3
|
30
|
30
|
90
|
MAT1206E
|
|
|
Tổng cộng
|
129
|
|
|
|
|
Chú ý. Dấu “/” trong danh sách các học phần tiên quyết mang nghĩa “hoặc”.
Sinh viên tham gia Trường hè Toán học
Sinh viên tham gia thực tập tại công ty FPT Software
Sinh viên tham gia Teambuilding kết hợp tham quan doanh nghiệp
Sinh viên tình nguyện lên đường tham gia chương trình “Mùa hè xanh”
Doanh nghiệp tư vấn và tuyển dụng trực tiếp sinh viên Khoa Toán - Cơ - Tin học tại Trường
Giải bóng đá sinh viên nữ
Một số hướng nghiên cứu ứng dụng của ngành Khoa học dữ liệu
tại Khoa Toán-Cơ-Tin học
Các nhóm nghiên cứu ứng dụng toán học và khoa học máy tính của Khoa đã và đang tham gia thực hiện nhiều đề tài ứng dụng theo đơn đặt hàng của các doanh nghiệp.
Một số hướng nghiên cứu ứng dụng trong 3 năm gần đây được tóm tắt trong bảng sau:
No.
|
Hướng nghiên cứu
|
Ứng dụng
|
1.
|
Sử dụng các kĩ thuật lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn kết hợp tri thức ngành để tạo khác biệt và đổi mới, tăng chất lượng, và tính hiệu quả của các mô hình kinh doanh.
|
Ứng dụng trong nhiều doanh nghiệp quảng cáo và khuyến nghị.
|
2.
|
Sử dụng các công nghệ học tự động, xử lí ngôn ngữ tự nhiên, tìm kiếm thông tin để tăng cường độ chính xác tìm kiếm, đáp ứng yêu cầu cao của người dùng.
|
Ứng dụng trong các doanh nghiệp thương mại điện tử, bán hàng trực tuyến.
|
3.
|
Sử dụng các công nghệ học tự động, xác suất thống kê ứng dụng, xử lí đa ngôn ngữ và phân tích ý kiến của khách hàng để tìm các khía cạnh tích cực, tiêu cực trong những bình luận, phản hồi của khách hàng về sản phẩm và dịch vụ.
|
Ứng dụng giải các bài toán khảo sát thị trường và dịch vụ khách hàng của nhiều doanh nghiệp đa ngành, đa lĩnh vực như hàng không, nhà hàng, khách sạn, dịch vụ lữ hành, phân tích mạng xã hội.
|
4.
|
Sử dụng các công nghệ học tự động, phân tích ngôn ngữ để xây dựng các hệ hỏi đáp tự động, cá nhân hoá, sinh ngôn ngữ tự nhiên.
|
Ứng dụng xây dựng các hệ thống hỏi đáp thông minh trong trí tuệ nhân tạo.
|
5.
|
Sử dụng các công nghệ nhận dạng ảnh và video để bóc tách tự động các đối tượng trong ảnh và video.
|
Ứng dụng xây dựng các hệ thống xử lí ảnh thông minh, điều khiển xe tự lái và robot.
|
6.
|
Sử dụng các công nghệ khai phá dữ liệu và học tự động tiên tiến để phân tích các giao dịch tài chính, phát hiện giao dịch giả mạo, tìm các mẫu hoạt động phổ biến. Nghiên cứu các công nghệ phân tích định lượng và dự báo.
|
Ứng dụng trong nhiều doanh nghiệp thuộc ngành bảo hiểm, ngân hàng, tài chính, chứng khoán, các quỹ bảo hiểm và đầu cơ.
|
7.
|
Sử dụng các thuật toán sinh số ngẫu nhiên mật mã và các kĩ thuật mã hoá dữ liệu để xác thực danh tính của người dùng, chống giả mạo.
|
Ứng dụng trong các giao dịch thương mại điện tử, xác thực và chữ kí số, công nghệ chuỗi khối.
|
8.
|
Sử dụng các lí thuyết dàn và đường cong elliptic để giải quyết một số bài toán quan trọng trong ngành mật mã học và phá mã.
|
Ứng dụng trong các ngành mật mã và cơ mật, trọng yếu, yêu cầu an ninh, an toàn cao.
|
9.
|
Sử dụng các thuật toán tối ưu và quy hoạch tiên tiến để giải quyết các bài toán trong các ngành kho vận, quy hoạch giao thông, dẫn đường bay cho máy bay, công nghiệp sản xuất.
|
Ứng dụng trong các ngành giao thông vận tải, kho vận, xí nghiệp, nhà máy công nghiệp.
|
10.
|
Sử dụng các kĩ thuật mô phỏng và các mô hình xác suất thống kê tiên tiến để dự báo biến đổi khí hậu, các hiện tượng khí tượng và thuỷ văn.
|
Ứng dụng trong các ngành dự báo thời tiết, biến đổi khí hậu, thuỷ văn, hải dương học.
|
Đối tác và khách hàng của các hướng nghiên cứu khoa học dữ liệu của Khoa gồm những doanh nghiệp lớn trong nước (Viettel, FPT, VinGroup, Vietnam Airlines,...) và nhiều doanh nghiệp nước ngoài (Nhật Bản, Hàn Quốc, Đức,...).
1. Học phí
Học phí năm học 2024 - 2025 là 3.700.000 đồng/ tháng/ 1 sinh viên.
Lộ trình tăng học phí các năm học tiếp theo: Chương trình đào tạo đã kiểm định. Thu học phí theo đề án định mức kinh tế kỹ thuât. Lộ trình tăng không quá 10% so với năm học trước.
2. Học bổng
Học bổng khuyến khích học tập theo quy định của ĐHQGHN.
Các học bổng tài trợ: Honda, BIDV, Misubishi,…
Học bổng phát triển ngành Toán học.
Học bổng của cựu sinh viên Khoa Toán – Cơ – Tin học.
3. Môi trường học tập
Cơ sở vật chất: Hệ thống phòng máy tính hiện đại, Phòng thí nghiệm về khoa học dữ liệu hỗ trợ việc học tập của sinh viên.
Thư viện: Sinh viên được sử dụng thư viện của ĐHQGHN với hệ thống tài liệu phong phú.
Giảng viên: Đội ngũ giảng viên của Khoa có 6 Giáo sư, 11 Phó Giáo sư và 41 Tiến sĩ.
Nhiều câu lạc bộ giải trí và học thuật: Guitar, Khiêu vũ, Toán – Tin,…
.jpg)
Tân sinh viên Khoa Toán - Cơ - Tin trong ngày gặp mặt đầu năm học 2017-2018

Câu lạc bộ HAMIC - Nơi dành cho các bạn sinh viên đam mê Toán Tin

Ông Lê Hồng Việt, Giám đốc Công nghệ Tập đoàn FPT khẳng định:
"Sinh viên Trường ĐHKHTN là một trong "Top" các trường đại học mà FPT tuyển dụng", đồng thời đánh giá cao chất lượng nhân lực Công nghệ thông tin của Nhà trường.
Ông Nguyễn Cao Cường - Tổng Giám đốc Công ty CO-WELL CHÂU Á (100% vốn Nhật Bản) đặc biệt quan tâm đến chương trình đào tạo Máy tính và Khoa học thông tin chất lượng cao định hướng trí tuệ nhân tạo. Ông đã có buổi làm việc, trao đổi về vấn đề hợp tác với đại diện lãnh đạo Khoa Toán - Cơ - Tin học. CEO CO-WELL đánh giá cao sự quan tâm, tạo điều kiện thực tập cho sinh viên từ năm thứ hai của Khoa Toán - Cơ - Tin học. Hình thức này cộng với môi trường đào tạo chuyên nghiệp cả kỹ năng lẫn ngoại ngữ của CO-WELL sẽ đem lại cho sinh viên Toán Tin ứng dụng và MT&KHTT của trường cơ hội học hỏi và phát triển tuyệt vời. Không chỉ CO-WELL, Khoa Toán - Cơ - Tin học đã và đang có hợp tác với rất nhiều tổ chức, doanh nghiệp, nơi sẵn sàng chào đón các bạn ứng viên tiềm năng do Khoa và trường gửi gắm.
Đại diện CO-WELL cũng nhấn mạnh nhu cầu rất lớn của mình đối với nhân lực AI. Hiện công ty đang có một số đối tác lớn ở Nhật với nhiều bài toán mong muốn hợp tác với sinh viên để nghiên cứu. Sinh viên tham gia nghiên cứu, ra trường có thể sang Nhật để làm việc. Hiện hai bên đang chuẩn bị tiến đến kí kết nhiều hợp tác trong đào tạo và nghiên cứu.
Chia sẻ của cựu sinh viên K58 (tốt nghiệp năm 2017) Ngành Máy tính và Khoa học thông tin:
Cơ hội việc làm ngay từ năm thứ 2
Qua giới thiệu của thầy chủ nhiệm, Nguyễn Duy Anh bắt đầu đi làm tại Ban Cơ yếu Chính phủ và “chân trong chân ngoài” tại Công ty BĐS An Dương Thảo Điền trước khi tốt nghiệp khoảng 1 năm. Em đáp ứng tốt công việc chuyên ngành, liên quan lĩnh vực tài chính nhờ các kiến thức về Toán và công nghệ do các thầy cô truyền đạt.
Duy Anh khẳng định, HUS đã cho em một đời sinh viên trọn vẹn tới 90%, 10% còn lại là do em kiếp "vô địch bộ môn FA đường trường”. “HUS cho em có cảm xúc học thật thi thật, mà các bạn bè em ở trường khác nói rằng khó được trải nghiệm; cho em đầy đủ bạn bè thân thiện, thầy cô nhiệt huyết; trang bị cho em sự tự tin và nền tảng kiến thức để em bước vào xã hội tự tin hơn, bình tĩnh và kiên nhẫn hơn. Với em, Máy tính và Khoa học thông tin là một chuyên ngành tuyệt vời, tuy hơi khó nhưng kiến thức chuyên sâu, em vận dụng được toàn bộ kiến thức học được cả về lý thuyết và thực hành, đặc biệt, vận dụng vào thực tế ở tầm vĩ mô rất hiệu quả. “4 năm đại học của em thực sự rất giá trị, đem lại sự tự tin cho em trong mọi lĩnh vực em tham gia. Em cảm ơn các thầy cô đã tận tâm chỉ dạy, ngoài kiến thức chuyên môn sâu sắc còn truyền cho em những kiến thức xã hội, khơi dậy sự cố gắng, nỗ lực, giúp em đạt những mục tiêu tốt đẹp hơn”.
Với các “hậu duệ”, Duy Anh gửi gắm: “Mọi thứ luôn hợp lý theo cách của nó, các em đang hay sẽ học ở KHTN, đôi lúc sẽ thấy tự ti vì những viễn cảnh hay sự huy hoàng của bạn bè ở một trường nào đó. Anh từng vậy. Nhưng tin anh đi, khi các em rời trường, bước ra xã hội, thêm chút tự tin, các em sẽ cảm nhận được giá trị vàng của việc học thật thi thật ở trường mình cùng sự tận tâm của thầy cô nơi đây. Được cái lọ mất cái chai, tận dụng điểm mạnh của mình, các em sẽ sớm hạnh phúc với nó. Lo lắng cũng được nhưng không việc gì phải tự ti. Em thích là em mất tích, nhưng em đã sẵn sàng thì chấp đời phũ phàng. Sau này, khi ra trường, hay trong một thời điểm khó khăn đen tối nào đó, biết đâu những ngày tháng tươi đẹp ở HUS sẽ là điểm tựa tinh thần cho các em. Để khi gặp lại, không cần nhìn nhau bằng tiền bạc sự nghiệp hay địa vị mà tất cả các em sẽ đều tự hào rằng chúng ta đã làm thế giới này tốt đẹp lên như thế nào. Vì các em là HUSer, các em tự nhiên, các em tự tin".
Đặng Bình thực tập và sớm được FPT giữ lại khoảng 1 năm trước khi ra trường. Em cho biết công việc hiện tại khá tốt đối với một sinh viên ra trường, môi trường làm việc thoải mái, đồng nghiệp vui vẻ và tận tâm.
Thầy Vũ Tiến Dũng từng nói: "Tôi luôn chờ các em tới liên hệ với tôi để nói với tôi những mong muốn của các em, để xin tôi lời khuyên giúp các em có được các cơ hội làm việc tại công ty mà các em mong muốn vì nhỡ đâu tôi có thể giúp các em. Nhưng đợi mãi mà chẳng có một em nào tìm đến tôi". Ngay sau khi nghe câu nói ấy, Bình đã liên hệ với thầy và được nhận vào công ty mình mong muốn. Ngoài Bình, Duy Anh, hầu hết sinh viên lớp Máy tính và Khoa học thông tin ra trường có việc làm luôn đều là nhờ có sự giúp đỡ của các thầy cô giáo trong khoa.
“Em cảm thấy rất may mắn khi đã lựa chọn ngành Máy tính và khoa học thông tin - một ngành đang rất hot hiện nay với nhu cầu tuyển dụng rất cao của các công ty. Các thầy cô đã vất vả rất nhiều để liên hệ đến các công ty công nghệ khác nhau giúp chúng em có thể làm quen với môi trường làm việc thật từ rất sớm là năm 2. Em biết ơn vô cùng!”, Developer này chia sẻ.
Bình chia sẻ thêm: “Em luôn tự hào nhắc đến trường ĐH Khoa học Tự nhiên với các đồng nghiệp, rằng trường em chất lượng giáo dục rất tốt, không có chuyện gian lận trong thi cử, càng không có văn hóa “phong bì”, học thế nào ra thế đó”. Bình mong các em khóa dưới luôn cố gắng biết nắm bắt các cơ hội dành cho mình khi còn là sinh viên bởi “khi các em ra trường 1 bước thôi, xã hội sẽ đối xử với các em với một thái độ hoàn toàn khác, không còn những "khuyến mại sinh viên" nữa đâu”.
Thực tập một vài công ty từ năm thứ 3 đại học, Nguyễn Văn Hoàn nhận tháng lương đầu tiên từ trước khi ra trường gần 1 năm. Tháng 3/2017, Hoàn chuyển tới thực tập tại Framgia Việt Nam và gắn bó cho đến na y. Hoàn muốn gửi lời cảm ơn tới các thầy cô, không chỉ dạy tri thức mà còn truyền cho sinh viên cả tâm thế. Hoàn nhớ mãi chia sẻ của thầy Lê Hồng Phương trong tiết học cuối khóa: “Dùng tri thức trước tiên là phục vụ bản thân, sau đó rộng ra là đóng góp cho công ty, doanh nghiệp và xã hội”. Em nhớ cái bắt tay nồng ấm của thầy Hiệu trưởng hôm trao bằng tốt nghiệp, rấ từ tốn, ân cần kèm theo lời chúc mừng. Em trân quý những buổi hướng nghiệp, thầy cô mời nhà tuyển dụng về trường đã giúp sinh viên tiếp cận tốt hơn với doanh nghiệp và giảm bỡ ngỡ khi chuẩn bị ra trường. “Đời sinh viên thời gian trôi qua nhanh lắm, hãy tranh thủ tích lũy tri thức, kĩ năng mềm, kinh nghiệm sống, va vấp để ra ngoài tự tin hơn”, Hoàn gửi gắm tới các em sinh viên.
Không thua kém các chàng trai cùng lớp, Trần Thị Hậu được thầy cô trong khoa giới thiệu đến Công ty Cổ phần Công nghệ và Giải pháp Simax thực tập từ kỳ I năm 4, làm cộng tác viên part-time từ đầu kỳ 2, ký hợp đồng chính thức từ tháng 6 ngay sau khi ra trường. Hậu chia sẻ: “Trường ĐHKHTN chính là nơi giúp em chuẩn bị hành trang để bước vào cuộc sống tự lập hiện tại. Em thật sự quý trọng và biết ơn mọi thứ nơi đây. Em hy vọng các thầy cô giáo luôn nhiều sức khoẻ, nhiệt huyết với công việc giảng dạy, nhà trường sẽ đào tạo ra nhiều hơn nữa các khoá sinh viên tài năng, thành công”. Sau 1 năm đi làm, Hậu khẳng định tiếng Anh và kỹ năng mềm là 2 thứ rất hữu ích cho trong cả công việc lẫn cuộc sống. Vì thế các tân sinh viên cũng như các em năm 2, 3, 4 hãy khởi động quá trình tích lũy càng sớm càng tốt nhé!
------------------------------------------------------------------
Trong năm 2022, sinh viên K63 ngành Máy tính và Khoa học Thông tin, Khoa Toán - Cơ - Tin học đã có một Lễ Tốt nghiệp rực rỡ với rất nhiều cảm xúc. Cùng điểm qua một số gương mặt tiêu biểu có thành tích học tập xuất sắc và tích cực tham gia các phong trào Đoàn - Hội:
Từ trái qua phải, Nguyễn Khánh Hòa, Đỗ Duy Đạo, Lê Huy trong Lễ tốt nghiệp khóa QH.2018.T
Đỗ Duy Đạo là cựu sinh viên ngành Máy tính và Khoa học thông tin, là một trong những sinh viên tốt nghiệp xuất sắc đầu ngành. Với đam mê về công nghệ thông tin, Đạo đã lựa chọn ngành Máy tính và Khoa học Thông tin, Khoa Toán - Cơ - Tin học để nuôi dưỡng ước mơ của mình. Đạo chia sẻ: “Em khám phá ra đam mê của mình vì từ hồi nhỏ, em hay tháo rời các thiết bị điện tử để coi xem nó hoạt động ra sao, mặc dù khi ráp lại thì luôn thừa ốc, tuy nhiên nó khiến em hiểu biết hơn về công nghệ”. Là sinh viên tích cực trong hoạt động nghiên cứu khoa học, kết quả báo cáo của đề tài “Using rules for building Vietnamese AMR-based corpus” mang tên tác giả Đỗ Duy Đạo đã được đăng trên kỷ yếu của Hội thảo Quốc gia lần thứ XXV - VNICT 2022: Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin & truyền thông. Đây là một đề tài mới và hoàn toàn có thể trở thành nền tảng cho các nghiên cứu khác, vậy nên lượng kiến thức cần chuẩn bị là rất lớn và liên quan đến nhiều ngành khoa học: “Theo em hiểu, không chỉ riêng lĩnh vực toán học mà còn cả bài toàn về ngôn ngữ, việc phân tích và phát triển thuật toán biến ngôn ngữ người dùng thành một đồ thị mà máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ con người là điều cực kỳ khó khăn”. Để khắc phục vấn đề này, Đạo đã phải học hỏi rất nhiều về ngôn ngữ tiếng Việt, cũng như các thuật toán để có thể xây dựng đề tài. Với thế mạnh về thuật toán và khả năng học hỏi nhanh, em đã nghĩ ra hướng kết hợp các thuật toán với kho ngữ liệu tiếng Việt đã phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo để phát triển đề tài.
Không chỉ hăng say nghiên cứu khoa học, Đỗ Duy Đạo còn là Lớp trưởng gương mẫu trong nhiều năm liên tiếp. Thành tích nổi bật của Đạo phải kể đến danh hiệu sinh viên 5 tốt cấp ĐHQG và giấy khen của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên về cán bộ lớp xuất sắc, tích cực tham gia các phong trào của Đoàn Thanh niên và Hội sinh viên.
Chia sẻ về ước mơ của mình, Đạo mong muốn sẽ tiếp tục học cao học để tích lũy thêm kiến thức: “Em sẽ tiếp tục nghiên cứu về những bài toán về phân tích ngữ nghĩa, những bài toán mà giúp cho việc tương tác giữa con người và máy tính sẽ trở nên dễ dàng hơn”. Các nghiên cứu này sẽ phát triển từ rất nhiều nghiên cứu khác mới có thể thành công vì đây là một trong những lĩnh vực khó nhất của ngành khoa học máy tính.
Một trong những cán bộ lớp cực kỳ năng nổ trong các hoạt động Đoàn - Hội là Nguyễn Khánh Hòa - cựu sinh viên Khóa 63 ngành Máy tính và Khoa học Thông tin. Khánh Hòa là một mảnh ghép không thể thiếu của LCĐ - LCH Khoa Toán - Cơ - Tin học bởi không có hoạt động nào có thể thiếu được cậu bạn này. Các thành viên của LCĐ thường nói vui với nhau là :”Ở đâu có việc khó, ở đó có Khánh Hòa”.
Từng là Ủy viên Ban Chấp hành LCĐ Khoa Toán - Cơ - Tin học, Nguyễn Khánh Hòa có rất nhiều đóng góp đối với các sự kiện do LCĐ tổ chức. Một số sự kiện như hoạt động quảng bá tuyển sinh, chương trình Road to A+, Lớp tôi là số 1, cuộc thi Simple Science, hội nghị quốc tế IOBC,...đều được Hòa hỗ trợ rất nhiệt tình. Không chỉ hoàn thành tốt nhiệm vụ được giao, em luôn biết cách bao quát, giúp đỡ các thành viên khác trong việc thực hiện nhiệm vụ chung của LCĐ. Bên cạnh các hoạt động phong trào của Đoàn Thanh niên, Khánh Hòa cũng tích cực tham gia và xây dựng CLB MIM Media và trở thành thành viên tiêu biểu của Ban Đối ngoại.
Mặc dù luôn dành nhiều tâm huyết cống hiến, xây dựng tập thể LCĐ ngàng càng vững mạnh, song Nguyễn Khánh Hòa rất biết cân đối việc học tập và nghiên cứu khoa học. Năm 2022, Hòa được trao giải Ba Hội nghị Khoa học sinh viên cấp trường với đề tài: “Một số phương pháp phân loại tế bào ung thư tuyến giáp”. Trong đề tài này, Hòa tiếp cận cả phương pháp học máy cổ điển lẫn phương pháp học sâu. Em dựa vào mô hình kiến trúc Inception-v3 để cải tiến tạo ra một kiến trúc mới với tên gọi MI-Inception-v3 (trong đó MI là Medical Image). Với phương pháp học máy cổ điển, em sử dụng để chẩn đoán bệnh nhân mắc bệnh về ung thư tuyến giáp, còn với phương pháp học sâu, em sử dụng để tìm và phát hiện những khối u ác tính, từ đó ta có thể giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhân mắc ung thư ác tính hay ung thư lành tính, từ đó bác sĩ có thể phát hiện sớm và đưa ra phương pháp can thiệp kịp thời. Chia sẻ về những khó khăn ban đầu, Hòa cho biết: “Trong quá trình viết báo cáo khoa học, nhóm em lần đầu tiên được tự tay viết một bài báo nên gặp rất nhiều khó khăn về bố cục, cách dùng từ, trình bày rõ ràng, mạch lạc theo đúng yêu cầu, nhưng cô Hà đã hướng dẫn chúng em về cách tiếp cận vấn đề và trình bày theo đúng quy cách của một bài báo khoa học”. TS. Đỗ Thanh Hà là người hướng dẫn nhóm nghiên cứu của Hòa, đã xây dựng môi trường nghiên cứu đa dạng để sinh viên phát huy tính chủ động, nhưng vẫn đảm bảo được yếu tố học thuật trong nghiên cứu.
Trong tương lai gần, Nguyễn Khánh Hòa có dự định ứng tuyển chương trình học thạc sĩ của Đại học Paris-Saclay, chuyên ngành Kỹ thuật Truyền thông và Dữ liệu. Hiện em đã hoàn thành báo cáo để gửi tới hội nghị MAPR 2022. Hy vọng sắp tới sẽ có thêm nhiều kết quả nghiên cứu của Nguyễn Khánh Hòa được đăng trên các tạp chí khoa học quốc tế.
Trầm tính là một trong những nhận xét của các bạn trong lớp khi lần đầu tiếp xúc với Lê Huy. Qua hai học kỳ của năm nhất, khi lớp đã dần trở nên thân thiết hơn thì cái tên Lê Huy mới thực sự bộc lộ hết khả năng của mình. Không chỉ hòa đồng, cởi mở, Huy còn đạt nhiều thành tích trong học tập cũng như các hoạt động phong trào của Lớp và của Khoa, vừa là “đôi bạn cùng tiến”, vừa là “đối thủ nặng ký” của Nguyễn Khánh Hòa.
Khi còn đang học bậc THPT, nhận thấy Ngành Máy tính và Khoa học Thông tin của Khoa Toán - Cơ - Tin học, Trường Đại học Khoa học tự nhiên là một môi trường tốt đào tạo nguồn nhân lực trong lĩnh vực CNTT, vừa là nơi giúp sinh viên được rèn luyện kỹ năng mềm và phát triển bản thân, Lê Huy đã lựa chọn cho mình hướng đi cụ thể bởi em rất muốn trở thành kỹ sư CNTT. Khi đã trở thành tân sinh viên, bên cạnh việc học tập để trau dồi tri thức về khoa học máy tính, Lê Huy còn là một cán bộ gương mẫu, tích cực tham gia nhiều hoạt động của Đoàn Thanh niên, Hội sinh viên. Là Ủy viên Ban Chấp hành LCĐ Khoa Toán - Cơ - Tin học, Huy đã tham gia tổ chức nhiều sự kiện dành cho sinh viên và hai lần đạt được danh hiệu sinh viên 5 tốt cấp Trường. Bên cạnh các hoạt động chung của tập thể, giọng ca vàng Lê Huy cũng trở thành một phần không thể thiếu của CLB Nghệ thuật HUS Show và từng góp mặt trong nhiều Lễ Kỷ niệm của Nhà trường.
Không hề kém cạnh các bạn cùng trang lứa, Lê Huy từng ẵm về cho mình một giải nhất Hội nghị khoa học sinh viên cấp trường và một giải nhất Hội nghị khoa học sinh viên cấp Đại học Quốc gia Hà nội. Đề tài mà Huy thực hiện là “Mạng COVID-Net và ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán COVID-19 dựa trên ảnh X-Quang”. Các kiến thức mà Huy sử dụng bao gồm: xử lý ảnh y tế, các phép nội suy như cubic, tuyến tính; thuật toán Seam Carving để thay đổi kích thước ảnh; kiến thức về mạng Nơ-ron nhân tạo, học máy, học sâu và các phép biến đổi trên các lớp tích chập; hàm mất mát; tối ưu hoá,…Với Lê Huy, khó khăn khi thực hiện đề tài này là việc chuẩn bị dữ liệu và phân tích, xử lý các thông tin đã thu thập được: “Đề tài này khó vì ngày từ đầu, việc chuẩn bị dữ liệu không phải là dễ dàng, nhất lại liên quan đến tính bảo mật trong y tế. Sau khi đã thu thập được dữ liệu, đến các bước tiền xử lý ảnh trong y tế cần phải khảo sát, thử nghiệm nhiều phương pháp khác nhau để mục đích cuối cùng xử lý nhưng vẫn giữ được các tính chất của ảnh, không bị sai lệch nhằm ảnh hưởng đến kết quả đầu ra”. Ngoài ra, Huy cũng đọc thêm nhiều tài liệu để hiểu hơn về mạng máy tính, giúp cho việc tìm kiếm lỗi sai được hiệu quả hơn. Điểm mạnh của em là thuật toán và xử lý ảnh nên giai đoạn sau Huy không gặp quá nhiều vấn đề phức tạp đối với ảnh y tế.
Hiện nay, báo cáo kết quả nghiên cứu của Lê Huy đã được chấp nhận để trình bày trong hội nghị APSIPA ASC 2022 tại Thái Lan. Em cũng có dự định học tiếp lên bậc thạc sĩ tại Đại học Paris-Saclay, chuyên ngành Kỹ thuật truyền thông và Dữ liệu. Trong những năm tiếp theo, chúc Lê Huy sớm đạt được nguyện vọng của mình và tiếp tục hành trình nghiên cứu để có thêm nhiều ứng dụng giúp hỗ trợ điều trị bệnh nhân trong y học.