JM20-08 – Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Tên chương trình:
Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
Tổ chức chủ trì
Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
  • Tên ngành đào tạo:
    • Tiếng Việt: Khoa học Dữ liệu
    • Tiếng Anh: Data Science
  • Tên chương trình: Data Science and Artificial Intelligence
  • Mã ngành đào tạo: 7480109
  • Loại hình đào tạo: Chính quy – Hệ tín chỉ (giảng dạy bằng Tiếng Anh)
  • Thời gian đào tạo: 1.5 năm
  • Tên văn bằng sau khi tốt nghiệp:
    • Tiếng Việt: Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo
    • Tiếng Anh: Data Science and Artificial Intelligence

Mục tiêu đào tạo

            a) Trang bị kiến thức và kĩ năng cho người học về chuyên ngành; năng lực nghiên cứu khoa học đạt được sau quá trình đào tạo và vị trí công tác của người học sau khi tốt nghiệp. 

Sau khi tốt nghiệp, Thạc sĩ Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (KHDL&TTNT) của Trường ĐHBK Hà Nội phải đạt được chuẩn đầu ra của chương đào tạo như sau:

  1. 1.      Có kiến thức chuyên môn vững chắc để thích ứng tốt với những công việc khác nhau trong lĩnh vực rộng của ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo. Có khả năng phát biểu bài toán nghiên cứu, tìm cách giải quyết liên quan tới lĩnh vực chuyên môn. Đồng thời có khả năng phát triển các hệ thống, sản phẩm phần mềm dựa trên dữ liệu và thông tin đạt được sau quá trình xử lý và phân tích:
    1. Nắm vững các kiến thức Toán và khoa học cơ bản, toán cho công nghệ thông tin vào giải quyết các bài toán kỹ thuật.
    1. 1.2.           Khả năng áp dụng các kiến thức cơ sở cốt lõi ngành KHDL&TTNT bao gồm hệ thống máy tính, giải thuật và lập trình, cơ sở dữ liệu, công nghệ phần mềm, an toàn an ninh thông tin, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, học máy, học sâu, … trong nghiên cứu và phát triển các hệ thống, sản phẩm, giải pháp kỹ thuật Công nghệ thông tin.
    1. Có cái nhìn sâu rộng, hiểu rõ quá trình trích rút thông tin, và tri thức từ dữ liệu. Có kiến thức vững chắc về các phương pháp dựa trên thống kê và có thể sử dụng chúng trong việc quản lý, phân tích dữ liệu và giải quyết vấn đề. Có kinh nghiệm trong việc cài đặt và cải tiến các công nghệ, kỹ thuật và mô hình trong KHDL&TTNT.
    1. Nắm vững và có khả năng phân tích tổng hợp các kiến thức chuyên sâu về chuyên ngành KHDL&TTNT trong nghiên cứu hàn lâm hay nghiên cứu phát triển các hệ thống, sản phẩm, giải pháp thông minh và tiềm năng sử dụng Công nghệ thông tin.
  2. Có kỹ năng chuyên nghiệp và phẩm chất cá nhân cần thiết để thành công trong nghề nghiệp:
    1. Có khả năng phân tích và giải quyết các bài toán thực tế, xác định được vấn đề cốt yếu và tìm ra giải pháp phù hợp. Có khả năng đánh giá được các giải pháp khác nhau cho một vấn đề cụ thể trên các khía cạnh: kinh tế – xã hội, đạo đức nghề nghiệp, luật pháp và an toàn thông tin.
    1. Có khả năng thử nghiệm, nghiên cứu và khám phá tri thức
    1. Có tư duy hệ thống và tư duy phê bình.
    1. Có tính năng động, sáng tạo và nghiêm túc.
    1. Có đạo đức và trách nhiệm nghề nghiệp.
    1. Có khả năng tự đào tạo, tự cập nhật kiến thức và nghiên cứu khoa học.
  3. Có kỹ năng xã hội cần thiết để làm việc hiệu quả trong nhóm đa ngành và trong môi trường quốc tế:
    1. Có kỹ năng tổ chức, lãnh đạo và làm việc theo nhóm (đa ngành).
    1. Có kỹ năng giao tiếp hiệu quả thông qua viết, thuyết trình, thảo luận, đàm phán, làm chủ tình huống, sử dụng hiệu quả các công cụ và phương tiện hiện đại.
    1. Có kỹ năng sử dụng tiếng Anh hiệu quả trong công việc, đạt chứng chỉ IELTS 6.0 trở lên.
Tên chương trình:
Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
Tổ chức chủ trì
Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

Tags

Tiến độ dự kiến
17/08/2020
17/08/2021
Giai đoạn 1

(1) Chương trình được thiết kế cập nhật, hiện đại, định hướng Elitech chất lượng cao, với sự tham gia đào tạo của đội ngũ giảng viên / nhà khoa học uy tín của Trường, thêm vào đó là sự hợp tác trong phát triển chương trình đào tạo, cũng như tham gia trực tiếp giảng dạy của các nhà khoa học nước ngoài giàu uy tín, và các chuyên gia kinh nghiệm đến từ giới công nghiệp.
(2) Chương trình được giảng dạy bằng tiếng Anh, Chương trình theo định hướng “active learning”, nhấn mạnh đến học tập dựa trên giải quyết vấn đề (problem-based learning) – một hình thức cung cấp kiến thức cho người học kết hợp giữa học lý thuyết và học thông qua nghiên cứu, tìm tòi giải quyết các vấn đề, một điều kiện tiên quyết để trở thành các chuyên gia trong từng lĩnh.
(3) Ngoài ra, chương trình sẽ tổ chức các hoạt động đa dạng, như: trường hè, workshop, seminar… tạo điều kiện cập nhật kiến thức tiên tiến cho người học, đội ngũ giảng viên, và dành một tỷ lệ mở rộng ra ngoài chương trình cho các đối tượng có mối quan tâm đến lĩnh vực.

17/08/2022
Giai đoạn 2
17/08/2023
Giai đoạn 3

Tags