Tổng quan
Chương trình đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo (TTNT) của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông được thiết kế nhằm đào tạo nhân lực trình độ Đại học (Kỹ sư) ngành Trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh hội nhập quốc tế và chuyển đổi số. Sinh viên tốt nghiệp được trang bị các kỹ năng nghề nghiệp trong tương lai về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học máy tính bao gồm cả chuyên môn, phẩm chất chính trị, đạo đức nghề nghiệp, và kỹ năng mềm. Nội dung đào tạo kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn, nhằm giúp học viên ứng dụng hiệu quả các kiến thức về Trí tuệ nhân tạo vào giải quyết các bài toán thực tế. Đồng thời, chương trình đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo nằm trong chiến lược phát triển của Học viện với triết lý giáo dục “Tri thức – Sáng tạo – Đạo đức - Trách nhiệm” hướng tới mục tiêu đào tạo nguồn nhân lực “vừa có tài vừa có đức” để đóng góp cho sự phát triển chung của đất nước và nhân loại.
Chuẩn đầu ra
LO1: Nhận diện được vấn đề và các giải pháp có thể để giải quyết vấn đề liên quan đến trí tuệ nhân tạo.
PI 1.1: Hiểu bài toán và các yêu cầu
PI 1.2: Đề xuất và phân tích giải pháp tính toán giải quyết bài toán
PI 1.3: Xác định giải pháp phù hợp dựa trên các nguyên lý tính toán để giải quyết bài toán.
LO2: Giao tiếp hiệu quả trong nhiều bối cảnh chuyên nghiệp khác nhau.
PI 2.1: Xây dựng được các dạng tài liệu kỹ thuật và phi kỹ thuật khác nhau phù hợp với ngữ cảnh và qui định.
PI 2.2: Chuẩn bị và trình bày các bài thuyết trình thành thạo.
PI 2.3: Giao tiếp và thực hiện hiệu quả các hoạt động chuyên môn bằng ngoại ngữ.
LO3: Nhận thức được trách nhiệm nghề nghiệp và đưa ra những đánh giá sáng suốt dựa trên các nguyên tắc pháp lý và đạo đức.
PI 3.1: Thể hiện được hiểu biết các lý thuyết và các quy định thực thi đạo đức cơ bản quan trọng trong hoạt động Trí tuệ nhân tạo; Nhận thức được các kết quả về đạo đức của các quyết định và các hành động trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo; Đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý trong thiết kế và cài đặt hệ thống.
PI 3.2: Cho thấy được tính minh bạch trong các công việc liên quan đến báo cáo lỗi, các hạn chế hoặc các xung đột lợi ích trong công việc về Trí tuệ nhân tạo; Chịu trách nhiệm cho các quyệt định và các kết quả của các dự án hoặc các nhiệm vụ.
LO4: Hoạt động hiệu quả với tư cách là thành viên hoặc lãnh đạo một nhóm tham gia vào các hoạt động phù hợp với chuyên môn trí tuệ nhân tạo.
PI 4.1: Phối hợp, chia sẻ công việc trong một nhóm.
PI 4.2: Hoàn thành nhiệm vụ trong các vai trò khác nhau của nhóm.
LO5: Thực hiện được một công đoạn của quy trình phát triển một dự án về Trí tuệ nhân tạo.
PI 5.1: Xác định được mong muốn và yêu cầu của người dùng trong việc phát triển mô hình Trí tuệ nhân tạo và/hoặc phần mềm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
PI 5.2: Có thể tham gia vào ít nhất một trong các công đoạn: phân tích yêu cầu, thiết kế, cài đặt, kiểm thử và triển khai mô hình Trí tuệ nhân tạo và/hoặc phần mềm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
PI 5.3: Có thể viết tài liệu dự án phát triển mô hình Trí tuệ nhân tạo và/hoặc phần mềm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
PI 1.1: Hiểu bài toán và các yêu cầu
PI 1.2: Đề xuất và phân tích giải pháp tính toán giải quyết bài toán
PI 1.3: Xác định giải pháp phù hợp dựa trên các nguyên lý tính toán để giải quyết bài toán.
LO2: Giao tiếp hiệu quả trong nhiều bối cảnh chuyên nghiệp khác nhau.
PI 2.1: Xây dựng được các dạng tài liệu kỹ thuật và phi kỹ thuật khác nhau phù hợp với ngữ cảnh và qui định.
PI 2.2: Chuẩn bị và trình bày các bài thuyết trình thành thạo.
PI 2.3: Giao tiếp và thực hiện hiệu quả các hoạt động chuyên môn bằng ngoại ngữ.
LO3: Nhận thức được trách nhiệm nghề nghiệp và đưa ra những đánh giá sáng suốt dựa trên các nguyên tắc pháp lý và đạo đức.
PI 3.1: Thể hiện được hiểu biết các lý thuyết và các quy định thực thi đạo đức cơ bản quan trọng trong hoạt động Trí tuệ nhân tạo; Nhận thức được các kết quả về đạo đức của các quyết định và các hành động trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo; Đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý trong thiết kế và cài đặt hệ thống.
PI 3.2: Cho thấy được tính minh bạch trong các công việc liên quan đến báo cáo lỗi, các hạn chế hoặc các xung đột lợi ích trong công việc về Trí tuệ nhân tạo; Chịu trách nhiệm cho các quyệt định và các kết quả của các dự án hoặc các nhiệm vụ.
LO4: Hoạt động hiệu quả với tư cách là thành viên hoặc lãnh đạo một nhóm tham gia vào các hoạt động phù hợp với chuyên môn trí tuệ nhân tạo.
PI 4.1: Phối hợp, chia sẻ công việc trong một nhóm.
PI 4.2: Hoàn thành nhiệm vụ trong các vai trò khác nhau của nhóm.
LO5: Thực hiện được một công đoạn của quy trình phát triển một dự án về Trí tuệ nhân tạo.
PI 5.1: Xác định được mong muốn và yêu cầu của người dùng trong việc phát triển mô hình Trí tuệ nhân tạo và/hoặc phần mềm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
PI 5.2: Có thể tham gia vào ít nhất một trong các công đoạn: phân tích yêu cầu, thiết kế, cài đặt, kiểm thử và triển khai mô hình Trí tuệ nhân tạo và/hoặc phần mềm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
PI 5.3: Có thể viết tài liệu dự án phát triển mô hình Trí tuệ nhân tạo và/hoặc phần mềm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
Cấu trúc chương trình các chuyên ngành (Tiến trình học tập theo học chế tín chỉ )
3 tín chỉ
Giái tích 1
2 tín chỉ
Pháp luật đại cương
3 tín chỉ
Đại số
3 tín chỉ
Lập trình Python cơ bản
4 tín chỉ
Tiếng Anh (Course 1)
4 tín chỉ
Vật lý ứng dụng
3 tín chỉ
Giải tích 2
3 tín chỉ
Xác suất thống kê
3 tín chỉ
Phương pháp lập trình cơ bản
3 tín chỉ
Cơ sở dữ liệu
4 tín chỉ
Tiếng Anh (Course 2)
3 tín chỉ
Toán rời rạc 1
3 tín chỉ
Khoa học dữ liệu cơ bản
Các học phần tự chọn
3 tín chỉ
Phân tích yêu cầu phần mềm
3 tín chỉ
Kiến trúc và thiết kế phần mềm
3 tín chỉ
IoT và ứng dụng
3 tín chỉ
Phát triển phần mềm hướng dịch vụ
3 tín chỉ
Các hệ thống phân tán
3 tín chỉ
Tương tác người máy
3 tín chỉ
Xây dựng phần mềm an toàn
3 tín chỉ
Lập trình mạng
3 tín chỉ
Khai phá dữ liệu
3 tín chỉ
Tiếng Nhật chuyên ngành
3 tín chỉ
Điện tử số
3 tín chỉ
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
3 tín chỉ
Nền tảng phát triển trí tuệ nhân tạo
3 tín chỉ
Triết học Mác Lênin
4 tín chỉ
Tiếng Anh (Course 3)
3 tín chỉ
Kiến trúc máy tính
3 tín chỉ
Lý thuyết đồ thị
3 tín chỉ
Trí tuệ nhân tạo cơ bản
3 tín chỉ
Lập trình hướng đối tượng
2 tín chỉ
Kinh tế chính trị Mác Lênin
2 tín chỉ
Tiếng Anh (Course 3 Plus)
3 tín chỉ
Xử lý ảnh
3 tín chỉ
Lập trình web
3 tín chỉ
Mạng máy tính
3 tín chỉ
Nhập môn Học máy
3 tín chỉ
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
2 tín chỉ
Chủ nghĩa xã hội khoa học
3 tín chỉ
Nhập môn công nghệ phần mềm
3 tín chỉ
Đạo đức và chính sách TTNT
3 tín chỉ
Nhập môn Học sâu
3 tín chỉ
Học phần tự chọn
Các học phần tự chọn
3 tín chỉ
Nhập môn robostics
3 tín chỉ
Lập trình song song
3 tín chỉ
Mô hình tạo sinh
3 tín chỉ
Mô hình học máy đồ thị và ứng dụng
3 tín chỉ
Hệ khuyến nghị
3 tín chỉ
Khai phá dữ liệu
3 tín chỉ
IoT và ứng dụng
2 tín chỉ
Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
3 tín chỉ
Trí tuệ nhân tạo cho tính toán biên
3 tín chỉ
Các hệ thống phân tán
4 tín chỉ
Thực tập cơ sở
2 tín chỉ
Pháp luật luận NCKH
2 tín chỉ
Tư tưởng Hồ Chí Minh
3 tín chỉ
Mô hình ngôn ngữ lớn
3 tín chỉ
Thị giác máy tính
3 tín chỉ
Trí tuệ nhân tạo cho an toàn bảo mật TT
3 tín chỉ
Công cụ triển khai và vận hành ứng dụng TTNT
3 tín chỉ
Học phần tự chọn
Các học phần tự chọn
3 tín chỉ
Nhập môn robostics
3 tín chỉ
Lập trình song song
3 tín chỉ
Mô hình tạo sinh
3 tín chỉ
Mô hình học máy đồ thị và ứng dụng
3 tín chỉ
Hệ khuyến nghị
3 tín chỉ
Khai phá dữ liệu
3 tín chỉ
IoT và ứng dụng
3 tín chỉ
Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
3 tín chỉ
Trí tuệ nhân tạo cho tính toán biên
3 tín chỉ
Các hệ thống phân tán
2 tín chỉ
Lịch sử Đảng Cộng sản VN
3 tín chỉ
Học tăng cường và ứng dụng
3 tín chỉ
Truy xuất thông tin
3 tín chỉ
Phát triển ứng dụng TTNT
6 tín chỉ
Học phần tự chọn
Các học phần tự chọn
6 tín chỉ
Nhập môn robostics
6 tín chỉ
Lập trình song song
6 tín chỉ
Mô hình tạo sinh
6 tín chỉ
Mô hình học máy đồ thị và ứng dụng
6 tín chỉ
Hệ khuyến nghị
6 tín chỉ
Khai phá dữ liệu
6 tín chỉ
IoT và ứng dụng
6 tín chỉ
Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
6 tín chỉ
Trí tuệ nhân tạo cho tính toán biên
6 tín chỉ
Các hệ thống phân tán
12 tín chỉ
Thực tập và tốt nghiệp
Nghề nghiệp
Sinh viên sau khi tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo và nắm vững các kĩ năng từ cơ bản đến chuyên ngành thì có thể làm việc ở một trong các vị trí việc làm sau:
- Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP Engineer): Phát triển và triển khai các mô hình, thuật toán, kỹ thuật về NLP đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và Mô hình tạo sinh (GenAI), huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ.
- Kỹ sư Thị giác máy tính (CV Engineer): Phát triển và triển khai các mô hình học máy/học sâu để xử lý hình ảnh và video cho các bài toán thị giác máy tính. Phân tích và tiền xử lý dữ liệu hình ảnh/video, cải thiện chất lượng đầu vào cho các mô hình. Tích hợp các thuật toán thị giác máy tính vào các ứng dụng thực tế.
- Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst): phân tích các dữ liệu lớn của văn bản hoặc hình ảnh để đưa ra các thống kê hữu ích cho doanh nghiệp, trực quan hóa dữ liệu để từ đó đưa ra các quyết định quan trọng mang tính chiến lược, xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên nguồn dữ liệu thực tế.
- Chuyên gia nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo (AI Research Scientist): làm việc trong bộ phận Research and Development (R&D) của các tổ chức để nghiên cứu về các mô hình, thuật toán, công nghệ mới nhằm giải quyết bài toán thực tiễn. Đây là vị trí yêu cầu nắm vững các kiến thức nền tảng của học máy, học sâu.
- Chuyên viên phát triển phần mềm Trí tuệ nhân tạo (AI Software Developer): tích hợp các mô hình Trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng, nâng cao hiệu quả hoạt động của các hệ thống phần mềm và phần cứng. Đây là vị trí yêu cầu nắm vững các công đoạn xây dựng một mô hình hoàn chỉnh từ chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, triển khai, sử dụng thành thạo các công cụ và nền tảng phát triển ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
- Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP Engineer): Phát triển và triển khai các mô hình, thuật toán, kỹ thuật về NLP đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và Mô hình tạo sinh (GenAI), huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ.
- Kỹ sư Thị giác máy tính (CV Engineer): Phát triển và triển khai các mô hình học máy/học sâu để xử lý hình ảnh và video cho các bài toán thị giác máy tính. Phân tích và tiền xử lý dữ liệu hình ảnh/video, cải thiện chất lượng đầu vào cho các mô hình. Tích hợp các thuật toán thị giác máy tính vào các ứng dụng thực tế.
- Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst): phân tích các dữ liệu lớn của văn bản hoặc hình ảnh để đưa ra các thống kê hữu ích cho doanh nghiệp, trực quan hóa dữ liệu để từ đó đưa ra các quyết định quan trọng mang tính chiến lược, xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên nguồn dữ liệu thực tế.
- Chuyên gia nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo (AI Research Scientist): làm việc trong bộ phận Research and Development (R&D) của các tổ chức để nghiên cứu về các mô hình, thuật toán, công nghệ mới nhằm giải quyết bài toán thực tiễn. Đây là vị trí yêu cầu nắm vững các kiến thức nền tảng của học máy, học sâu.
- Chuyên viên phát triển phần mềm Trí tuệ nhân tạo (AI Software Developer): tích hợp các mô hình Trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng, nâng cao hiệu quả hoạt động của các hệ thống phần mềm và phần cứng. Đây là vị trí yêu cầu nắm vững các công đoạn xây dựng một mô hình hoàn chỉnh từ chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, triển khai, sử dụng thành thạo các công cụ và nền tảng phát triển ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.
Học phí
Điều kiện tuyển sinh
Là người đã tốt nghiệp THPT hoặc tương đương, tham dự và trúng tuyển (đạt các yêu cầu đầu vào) trong kỳ tuyển sinh đại học hệ chính quy với Tổ hợp xét tuyển: Toán, Lý, Hóa (A00 – khối A); hoặc Toán, Lý, Anh văn (A01 – khối A1) hoặc các phương án xét tuyển riêng của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.
