JM20-03 – Công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) hướng Khoa học dữ liệu, gắn liền với Học máy và Trí tuệ nhân tạo

Mục tiêu chung
Đào tạo và bồi dưỡng người học có phẩm chất và năng lực tốt trở thành các chuyên gia có trình độ chuyên môn cao với tầm nhìn rộng trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, gắn liền với Học máy và Trí tuệ Nhân tạo; có thể trở thành nhà khoa học, chuyên gia công nghệ, nhà lãnh đạo và khởi nghiệp thành công trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin, dựa vào thành tựu tiên tiến của Khoa học Dữ liệu, Học máy và Trí tuệ Nhân tạo.
Quá trình đào tạo cao học giúp học viên:
• Nắm vững các kiến thức nền tảng và chuyên sâu trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, gắn liền với Học máy và Trí tuệ Nhân tạo; có khả năng kết hợp và vận dụng linh hoạt, sáng tạo các kiến thức khoa học – công nghệ và kỹ năng thuộc nhiều chuyên ngành và hướng nghiên cứu khác nhau trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu/Học máy/Trí tuệ Nhân tạo để giải quyết hiệu quả các vấn đề thực tế trong các lĩnh vực khác nhau của đời sống – xã hội.
• Có khả năng quan sát, nhận xét và phát hiện các vấn đề có ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn có thể được cải tiến, giải quyết dựa trên các thành tựu khoa học – công nghệ trong Khoa học Dữ liệu cùng với Học máy và Trí tuệ Nhân tạo.
• Có phẩm chất đạo đức tốt, có ý thức trách nhiệm trong xã hội; có ý thức và kỹ năng thích nghi, tự điều chỉnh, tự phát triển; có khả năng giao tiếp và làm việc hiệu quả trong cộng đồng.
Chuẩn đầu ra
Mục tiêu đào tạo và chuẩn đầu ra của Chương trình Thạc sĩ Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICT) hướng Khoa học Dữ liệu nhằm đảm bảo việc đào tạo và phát triển toàn diện các học viên ưu tú trở thành chuyên gia trình độ cao trên 3 lĩnh vực: (1) nghiên cứu khoa học, (2) phát triển công nghệ, (3) sáng tạo – cách tân và khởi nghiệp (innovation và enterpreneurship) dựa trên nền tảng thành tựu về Khoa học Dữ liệu, gắn liền với Học máy và Trí tuệ Nhân tạo.
Về kiến thức chuyên môn:
– LO1: Nắm vững kiến thức nền tảng và chuyên sâu trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, gắn liền với Học máy và Trí tuệ Nhân tạo.
– LO2: Nhận thức được khả năng ứng dụng linh hoạt, sáng tạo các phương pháp, kiến thức khoa học – công nghệ và kỹ năng trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu/Học máy/Trí tuệ Nhân tạo vào các lĩnh vực khác nhau trong đời sống – xã hội.
– LO3: Nghiên cứu, phân tích, đề xuất các phương pháp, thuật toán để giải quyết hiệu quả các vấn đề trong Khoa học Dữ liệu/Học máy/Trí tuệ Nhân tạo, hướng đến phục vụ các lĩnh vực trong đời sống xã hội;
– LO4: Nghiên cứu, thiết kế, phát triển, thử nghiệm, triển khai các giải pháp, sản phẩm dựa trên thành tựu trong Khoa học Dữ liệu/Học máy/Trí tuệ Nhân tạo phục vụ các lĩnh vực trong đời sống xã hội.
– LO5: Vận dụng kết hợp và linh hoạt các kiến thức, thành tựu khoa học – công nghệ trong nhiều chuyên ngành và định hướng khác nhau trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu/Học máy/Trí tuệ Nhân tạo.
Về kỹ năng:
– LO6: Có khả năng nhìn nhận và giải quyết vấn đề một cách khoa học, toàn diện và có hệ thống, vận dụng linh hoạt các kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm để giải quyết các tình huống nghề nghiệp khác nhau;
– LO7: Có khả năng quan sát, nhận xét và phát hiện các vấn đề có ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn có thể được cải tiến, giải quyết dựa trên các thành tựu khoa học – công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin, định hướng sáng tạo – cách tân.
– LO8: Có khả năng thiết lập các mục tiêu khả thi, lập kế hoạch phù hợp với điều kiện thực tế để hoàn thành công việc, hướng đến khả năng khởi nghiệp;
– LO9: Có khả năng giao tiếp xã hội, hợp tác và phối hợp tốt trong làm việc nhóm, làm việc trong một tổ chức, có khả năng tổ chức công việc và lãnh đạo;
– LO10: Có khả năng đọc hiểu, viết tài liệu, báo cáo bằng tiếng Anh. Có thể giao tiếp tốt bằng tiếng Anh trong công tác chuyên môn.
Về thái độ:
– LO11: Ý thức sâu sắc được vai trò, trách nhiệm, đạo đức nghề nghiệp của nhà khoa học, chuyên gia Công nghệ Thông tin trong cơ quan, doanh nghiệp, Trường và Viện nghiên cứu cũng như trong xã hội.
– LO12: Tự giác thường xuyên trau dồi kiến thức và kỹ năng chuyên môn để nâng cao trình độ và kinh nghiệm thực tế.

Tags

Tags