Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo và học sâu (Deep Learning) đang trở thành nền tảng cho nhiều đột phá công nghệ, sáng ngày 13/3/2026, Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Trường Đại học CMC tổ chức Seminar khoa học với chủ đề: “Deep Learning & Ứng dụng”. Diễn giả trình bày chính tại sự kiện là PGS. TS. Nguyễn Hữu Quỳnh – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC; TS. Hoàng Tiểu Bình – Trưởng Ban Đại học số, Trường Đại học CMC.

Cùng tham dự sự kiện, về phía Trường Đại học CMC có PGS. TS. Vũ Việt Vũ – Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông; TS. Lê Hữu Tôn – Phó Trưởng phòng Khoa học và Công nghệ; cùng giảng viên, sinh viên Nhà trường.

Chương trình cũng thu hút sự tham gia của các nhà khoa học, giảng viên và sinh viên trong và ngoài trường quan tâm đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các hướng nghiên cứu ứng dụng của Deep Learning trong thị giác máy tính và phân tích dữ liệu giáo dục. Seminar được tổ chức theo hình thức kết hợp trực tiếp và trực tuyến, tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu cùng tham gia trao đổi.

Chia sẻ nghiên cứu quốc tế về ứng dụng Deep Learning trong thị giác máy tính

Tại seminar, PGS. TS. Nguyễn Hữu Quỳnh – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC đã trình bày công trình nghiên cứu được công bố trên tạp chí khoa học quốc tế Neural Networks (Elsevier, SCIE Q1, IF=6.4).

Công bố “RAC: Few-Shot Fruit Recognition through CLIP-based Ambiguity Reduction” tập trung giải quyết bài toán nhận dạng các loại nông sản có đặc điểm hình ảnh tương đồng – một thách thức phổ biến trong các hệ thống thị giác máy tính.

Công trình đề xuất một framework mới mang tên RAC (Reducing Ambiguity in CLIP for Counterfeit Detection) nhằm giảm sự nhầm lẫn trong quá trình nhận dạng hình ảnh khi dữ liệu huấn luyện bị hạn chế. Phương pháp này tích hợp nhiều thành phần như mô-đun MLP-P để tăng cường khả năng phân biệt đặc trưng hình ảnh, cùng với cơ chế Inter-class Ambiguity Reduction (IRA) nhằm giảm các mẫu gây nhiễu giữa các lớp dữ liệu.

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác 76,95% trong các bài toán 16-shot benchmark và 80% trên bộ dữ liệu TFS-Fruit, cho thấy tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống phát hiện hàng giả dựa trên thị giác máy tính.

Trong phần trình bày, PGS. TS. Nguyễn Hữu Quỳnh cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nắm vững các khái niệm nền tảng trong nghiên cứu khoa học về nhận dạng bao gồm: Phân lớp ảnh, xác định vị trí đối tượng, phát hiện đối tượng, và nhận dạng đối tượng. Theo thầy, sự chính xác trong việc sử dụng thuật ngữ, phương pháp trình bày và tính nhất quán trong bài báo khoa học là những yếu tố quan trọng để đạt được các công bố quốc tế chất lượng cao.

Ứng dụng Deep Learning trong phân tích dữ liệu giáo dục và cá nhân hóa học tập

Bên cạnh nghiên cứu về thị giác máy tính, seminar tiếp tục giới thiệu hướng nghiên cứu ứng dụng Deep Learning trong lĩnh vực giáo dục số do TS. Hoàng Tiểu Bình – Trưởng Ban Đại học số, Trường Đại học CMC trình bày. Công trình nghiên cứu “A multimodal learning analytics model based on deep learning for predicting student performance using tabular and time-series data fusion” được công bố trên tạp chí Discover Artificial Intelligence (Springer Nature, Q1).

Nghiên cứu đề xuất một mô hình multimodal learning analytics (MLA) nhằm dự đoán kết quả học tập của sinh viên trong môi trường học tập số. Mô hình tích hợp nhiều nguồn dữ liệu giáo dục khác nhau như thông tin nhân khẩu học, kết quả đánh giá học tập và dữ liệu hoạt động học trực tuyến.

Trên nền tảng Deep Learning, mô hình kết hợp Multi-Layer Perceptron (MLP) và Long Short-Term Memory (LSTM) cùng cơ chế hợp nhất dữ liệu trung gian để khai thác mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu OULAD và một tập dữ liệu do nhóm nghiên cứu xây dựng cho thấy mô hình có khả năng dự đoán kết quả học tập với độ chính xác cao.

Đặc biệt, nghiên cứu mở ra khả năng ứng dụng các hệ thống phân tích học tập thông minh nhằm hỗ trợ can thiệp sớm đối với sinh viên gặp khó khăn trong học tập và cá nhân hóa quá trình đào tạo trong các môi trường giáo dục số.

Xây dựng cộng đồng nghiên cứu AI tại Trường Đại học CMC

Seminar khoa học là một trong những hoạt động học thuật quan trọng được các Khoa đào tạo, đặc biệt với Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Trường Đại học CMC tổ chức định kỳ hàng tháng, nhằm tạo diễn đàn trao đổi nghiên cứu cho giảng viên và các nhà khoa học. Qua đó, các nhà nghiên cứu có cơ hội cập nhật xu hướng học thuật mới, chia sẻ kết quả nghiên cứu và mở rộng mạng lưới hợp tác. Đồng thời tạo điều kiện để sinh viên tiếp cận với phương pháp nghiên cứu khoa học, hiểu rõ hơn về cách hình thành và phát triển một công trình nghiên cứu.

Đặc biệt, các hoạt động này đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng tư duy nghiên cứu cho sinh viên. Tham gia các seminar khoa học, sinh viên hiểu rõ hơn về phương pháp nghiên cứu, cách tiếp cận vấn đề khoa học và quá trình hình thành một công trình nghiên cứu hoàn chỉnh. Từ đó, các em có thể từng bước tiếp cận với nghiên cứu khoa học ngay từ khi còn ngồi trên giảng đường.

Tại sự kiện, PGS.TS. Vũ Việt Vũ – Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông cũng chia sẻ thông tin về việc khởi động Hội nghị Khoa học quốc tế về Trí tuệ Nhân tạo lần thứ hai của Trường Đại học CMC, sẽ được tổ chức vào tháng 12 năm 2026. Đây là sự kiện khoa học quy mô quốc tế, quy tụ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AI. Trong kỳ hội nghị đầu tiên, các công trình nghiên cứu của sinh viên chiếm khoảng 20-30% tổng số bài báo được gửi tới Hội nghị, cho thấy sự tham gia tích cực của sinh viên Trường Đại học CMC trong các hoạt động nghiên cứu khoa học.

Trong bối cảnh công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng, việc xây dựng văn hóa nghiên cứu ngay trong môi trường đại học được xem là nền tảng quan trọng góp phần đáp ứng mục tiêu đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao. Thông qua việc tổ chức thường xuyên các diễn đàn học thuật, Trường Đại học CMC hướng tới mục tiêu xây dựng cộng đồng nghiên cứu mở, nơi sinh viên có cơ hội tiếp cận với các công trình khoa học quốc tế, rèn luyện tư duy nghiên cứu và từng bước tham gia vào các dự án công nghệ có tính ứng dụng cao.

Xem thêm:

• Trường Đại học CMC tổ chức Hội nghị khoa học quốc tế lần thứ nhất về AI: Tác động và tiềm năng năm 2025 (ICAI-IP2025)
• Nâng cao tinh thần nghiên cứu khoa học tại Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học Trường Đại học CMC năm học 2024 – 2025
• Tập huấn Thiết kế Bài giảng AI và Bài tập AI: Trường Đại học CMC chuẩn hóa triển khai Trợ giảng AI trong mô hình đào tạo lấy người học làm trung tâm