Tăng cường hợp tác trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng với các chuyên gia hàng đầu của Đại Học Công Nghệ Quốc Gia Đài Bắc - Viện Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Hà Nội

Trang chủ / All posts / Tăng cường hợp tác trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng với các chuyên gia hàng đầu của Đại Học Công Nghệ Quốc Gia Đài Bắc Ngày 21/7/2023, Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội tiếp đón GS. Shih-Chia Huang, Đại học Công nghệ Quốc gia Đài Bắc (Taipei Tech) và là Chapter Chair của hiệp hội công nghệ truyền thông IEEE phân nhánh Đài Bắc cùng với các cán bộ nghiên cứu và nghiên cứu sinh, thực tập sinh sau tiến sĩ đến trao đổi, hợp tác trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng.
Tiếp đoàn, về phía Viện Công nghệ Thông tin có PGS. TS. Trần Xuân Tú – Viện trưởng và PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng cùng các nhà khoa học, nghiên cứu sinh và học viên tham dự.
Đại diện cho đoàn Đại học Công nghệ Quốc gia Đài Bắc, TS Lê Trung Hiếu đã chia sẻ các thông tin về chương trình thực tập sinh (TEEP internship in Taiwan) của Đài Loan (Trung Quốc) nhằm khuyến khích nhiều sinh viên, học viên quốc tế tham gia vào các dự án thực tập nghề nghiệp ngắn hạn do các trường đại học và cao đẳng Đài Loan tổ chức.
TEEP cũng cho phép sinh viên quốc tế nắm bắt được những kinh nghiệm giáo dục chuyên sâu tại Đài Loan (Trung Quốc), đồng thời chuẩn bị cho thị trường việc làm trên toàn châu Á. Nhiều hoạt động và chương trình của TEEP cung cấp cho sinh viên quốc tế cơ hội để hòa mình vào hoạt động trong những ngành công nghiệp quan trọng, từ đó giúp sinh viên tìm được các vị trí việc làm phù hợp và hữu ích tại các công ty đa quốc gia khác nhau.
Để tạo điều kiện thuận lợi cho người tham gia thực tập, TEEP cũng bao gồm các hoạt động hòa nhập văn hóa để cải thiện sự thông thạo ngôn ngữ, cũng như sự hiểu biết về văn hóa của học viên.
Tất cả những người tham gia đều được cung cấp chỗ ở trong ký túc xá chất lượng cao cũng như cơ hội học tiếng Trung.
TS Lê Trung Hiếu cũng trình bày báo cáo mời về các công nghệ phát hiện đối tượng tích hợp học ngữ nghĩa ứng dụng trong các điều kiện thời tiết khác nhau.
Các kỹ thuật Học sâu (Deep Learning) mới nhất được phát triển từ mạng noron tích chập (CNN) kết hợp thêm với các phương pháp học chuyển giao (Transfer Learning), Mạng hấp thụ đặc trưng (Feature Absorption SubNetwok), Mạng cải thiện đặc trưng (Feature Enhancement Network), Học đa miền (Domain Knowledge Distillation) ứng dụng trên các thiết bị cầm tay nhằm phân loại chính xác và địa phương hóa các đối tượng trong điều kiện sương mù.
Các thiết kế kiến trúc mạng được trình bày cụ thể kèm theo các kỹ thuật học với các dòng dữ liệu khác nhau tương ứng với từng tác vụ được trình bày cụ thể.
Các kỹ thuật này được công bố trên các tạp chí hàng đầu trong ngành trí tuệ nhân tạo như IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Cybernectics,... Chia sẻ tại hội thảo, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn cho rằng chương trình thực tập sinh cần mở rộng thêm cho thực tập sinh sau tiến sĩ, cho nghiên cứu sinh và thạc sĩ để đảm bảo được tập trung nghiên cứu được hiệu quả nhất.
Ngoài ra, cần triển khai áp dụng trong thời gian nhiều hơn 6 tháng để họ có thể tìm hiểu thêm về văn hoá, con người Đài Loan (Trung Quốc), giúp nghiên cứu sinh dễ dàng thích nghi với cuộc sống tại đây trong thời gian học tập, nghiên cứu.
Đối với các nghiên cứu công nghệ phát hiện đối tượng mới, Viện Công nghệ Thông tin sẽ tham gia phối hợp và cùng triển khai để có thể tạo ra nhiều công bố trên các tạp chí uy tín trong chuyên ngành, làm cơ sở để xây dựng các nền tảng công nghệ lõi.
Kết thúc hội thảo, hai bên nhất trí sẽ tăng cường hơn nữa các hoạt động hợp tác, cả về chiều sâu lẫn đa dạng hóa hình thức hợp tác.
Đặc biệt, trong thời gian tới hai bên sẽ hình thành các nghiên cứu chung về phát hiện đối tượng cũng như xây dựng các chương trình nghiên cứu và thực tập sinh.
Một số hình ảnh tại hội thảo: 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 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên Tiếp đón TS. Mai Tấn Tài, Đại học Dublin, Ai-len hợp tác trong lĩnh vực ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Giáo dục Seminar về Ứng dụng IoT thông minh: từ nghiên cứu phát triển đến khởi nghiệp 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