THẠC SĨ KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH
GIỚI THIỆU CHUNG VỀ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
1. Một số thông tin về chương trình đào tạo
– Tên chương trình đào tạo:
+ Tiếng Việt: Thạc sĩ Khoa học và Kỹ thuật Máy tính
+ Tiếng Anh: Master’s Program in Computer Science and Engineering
– Tên ngành đào tạo:
+ Tiếng Việt: Khoa học máy tính
+ Tiếng Anh: Computer science
– Mã số ngành đào tạo: 8480101
– Ngôn ngữ đào tạo: Tiếng Anh
– Trình độ đào tạo: Thạc sĩ
– Thời gian đào tạo: 2 năm
– Tên văn bằng sau tốt nghiệp:
+ Tiếng Việt: Thạc sĩ ngành Khoa học Máy tính
+ Tiếng Anh: The Degree of Master in Computer Science
– Đơn vị được giao nhiệm vụ đào tạo: Trường Đại học Việt Nhật, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN).
2. Mục tiêu của chương trình đào tạo
2.1. Mục tiêu chung
Chương trình đào tạo Thạc sĩ Khoa học và Kỹ thuật Máy tính (Master’s Program in Computer Science and Engineering) đào tạo chuyên gia có kiến thức chuyên sâu và năng lực nghiên cứu độc lập trong các lĩnh vực AI, Khoa học dữ liệu và Điện toán hiệu năng cao. Sau tốt nghiệp, học viên có khả năng phân tích, thiết kế giải pháp công nghệ cho các bài toán phức tạp của Công nghiệp 4.0; phản biện, dẫn dắt nhóm nghiên cứu và quản lý dự án đa quốc gia; đồng thời tuân thủ đạo đức nghề nghiệp, trách nhiệm xã hội và hướng tới phát triển bền vững trong khuôn khổ hợp tác Việt-Nhật.
2.2 Mục tiêu cụ thể
Chương trình đảm bảo rằng học viên tốt nghiệp sẽ có khả năng làm việc trong môi trường học thuật và công nghiệp, đáp ứng nhu cầu phát triển công nghệ và chuyển đổi số trong kỷ nguyên mới. Chương trình đào tạo đảm bảo các yêu cầu sau:
Mục tiêu về kiến thức
- Đào tạo học viên nắm vững kiến thức nền tảng và chuyên sâu về Khoa học Máy tính, bao gồm các lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu và Điện toán hiệu năng cao.
- Trang bị khả năng phân tích, đánh giá và phát triển các mô hình toán học, thuật toán và hệ thống máy tính tiên tiến.
Mục tiêu về kỹ năng chuyên môn
- Phát triển kỹ năng nghiên cứu độc lập, bao gồm khả năng thiết kế, triển khai và đánh giá các giải pháp công nghệ trong thực tế.
- Rèn luyện kỹ năng ứng dụng công nghệ (Trí tuệ nhân tạo, Học máy, IoT, xử lý dữ liệu lớn, và tính toán hiệu năng cao) để giải quyết các bài toán phức tạp trong khoa học và công nghiệp.
Mục tiêu về kỹ năng mềm và ngoại ngữ
- Nâng cao năng lực giao tiếp, trình bày và phản biện các vấn đề chuyên môn trong môi trường học thuật và làm việc đa ngành.
- Đảm bảo học viên đạt trình độ tiếng Anh B2 (Khung năng lực ngoại ngữ Việt Nam) trở lên, có thể làm việc hiệu quả trong môi trường quốc tế.
Mục tiêu về năng lực quản lý và đạo đức
- Phát triển khả năng lãnh đạo, quản lý dự án và làm việc nhóm trong lĩnh vực công nghệ thông tin.
- Nhấn mạnh tầm quan trọng của đạo đức nghề nghiệp, trách nhiệm xã hội và ứng dụng công nghệ bền vững.
- Thúc đẩy hợp tác Việt-Nhật.
Mục tiêu về nghiên cứu và ứng dụng
- Khuyến khích học viên đóng góp vào cộng đồng khoa học thông qua các công bố nghiên cứu hoặc sản phẩm công nghệ có giá trị ứng dụng.
- Tạo điều kiện để học viên thích nghi với sự thay đổi công nghệ, liên tục cập nhật và đổi mới trong sự nghiệp chuyên môn.
3. Cơ hội nghề nghiệp
- Chuyên gia nghiên cứu và phát triển (R&D) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính.
- Kỹ sư AI trong các công ty công nghệ, trung tâm nghiên cứu, phòng thí nghiệm AI.
- Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) tại các tổ chức tài chính, y tế, thương mại điện tử, doanh nghiệp sản xuất.
- Chuyên gia phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu tại các tập đoàn công nghệ, ngân hàng, tổ chức chính phủ.
- Nhà nghiên cứu về khoa học dữ liệu, khai phá dữ liệu, học máy ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.
- Kỹ sư phần mềm phát triển các hệ thống lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
- Kỹ sư hệ thống HPC, tối ưu hóa hiệu suất tính toán cho các trung tâm dữ liệu và phòng thí nghiệm khoa học.
- Nhà phát triển phần mềm tính toán hiệu năng cao trong các lĩnh vực mô phỏng khoa học, công nghệ tài chính, sinh học tính toán.
- Nhà nghiên cứu trong các viện nghiên cứu, đại học về HPC, điện toán lượng tử, điện toán đám mây và phân tán.
- Ngoài ra, học viên có thể tham gia vào các lĩnh vực khởi nghiệp công nghệ, giảng dạy, nghiên cứu tại các trường đại học, viện nghiên cứu hoặc các tổ chức quốc tế.
- Sau khi hoàn thành chương trình thạc sĩ, học viên có thể tiếp tục học tiến sĩ trong các lĩnh vực AI, Khoa học Dữ liệu, HPC tại các trường đại học trong nước và quốc tế.
- Có thể tham gia các chương trình đào tạo chuyên sâu, chứng chỉ nghề nghiệp (Google AI, AWS Machine Learning, NVIDIA Deep Learning, v.v.).
- Khả năng tự học, cập nhật công nghệ mới để đáp ứng các xu hướng phát triển nhanh trong ngành công nghệ thông tin.
4. Điểm mạnh của chương trình
Phát triển kỹ năng chuyên môn
- CTĐT gồm 3 định hướng theo xu hướng của khoa học và công nghệ 4.0 bao gồm (1) Trí tuệ nhân tạo và Học máy, (2) Khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn, (3) Tính toán hiệu năng cao.
- Kỹ năng làm việc với các trường đại học, doanh nghiệp nước ngoài, đặc biệt trường đại học và doanh nghiệp Nhật Bản.
Cơ hội du học Nhật Bản ngay tại Việt Nam
- Sinh viên sẽ được tham gia nhiều hoạt động thực tập, trao đổi tại các doanh nghiệp, trường đại học và tổ chức đến từ Nhật Bản.
Phương pháp học hiện đại
- Nhiều học phần trong chương trình đào tạo sử dụng phương pháp học tập tích cực (active learning).
- Dựa trên kinh nghiệm của các trường đại học Nhật Bản, chương trình sẽ giới thiệu hình thức hội thảo chuyên ngành nhằm trao đổi tri thức, tăng cường tương tác giữa giảng viên và sinh viên, giữa sinh viên với sinh viên, nhằm tăng hợp tác nghiên cứu.
5. Khung chương trình đào tạo
Tổng số tín chỉ phải tích lũy: 63 tín chỉ, trong đó:
- Khối kiến thức chung (bắt buộc): ………………….. 08 tín chỉ
- Khối kiến thức cơ sở và chuyên ngành: ………….. 29 tín chỉ
+ Bắt buộc: ……………………………….. 17 tín chỉ
+ Tự chọn: ………………………………… 12/39 tín chỉ
- Nghiên cứu khoa học và Luận văn thạc sĩ: ………. 26 tín chỉ
Khung chương trình:
Đội ngũ giảng viên
TS. Nguyễn Hoàng Oanh
Giám đốc chương trình
Toán – Vật lý
GS.TS. Ishikawa Masatoshi
Cố vấn chương trình
Công nghệ thông tin
GS.TS. Kasai Hideki
Toán – Vật lý
GS.TSKH. Nguyễn Đình Đức
Cơ học và Vật liệu
PGS.TS. Phùng Đức Tuấn
Công nghệ thông tin
TS. Hino Yoshifumi
Quản trị kinh doanh
PGS.TS. Takeda Shinichi
Kỹ thuật vận tải
TS. Tamura Makoto
Biến đổi khí hậu
TS. Nguyễn Văn Triết
Công nghệ thông tin
PGS.TS. Vũ Việt Vũ
Công nghệ thông tin
PGS.TS. Nguyễn Hà Nam
Công nghệ thông tin
TS. Nguyễn Dương Nguyên
Khoa học dữ liệu
TS. Lê Viết Gia Khánh
Công nghệ thông tin
TS. Phạm Tiến Thành
Điện – Điện tử
PGS.TS. Bùi Nguyên Quốc Trình
Khoa học vật liệu
PGS.TS. Trần Thị Thanh Tú
Tài chính-Ngân hàng
TS. Nguyễn Văn Quang
Địa thông tin
TS. Phùng Thị Việt Bắc
Toán – Vật lý
TS. Nguyễn Thị An Hằng
Kỹ thuật môi trường
TS. Đặng Thanh Tú
Kỹ thuật môi trường
TS. Hoàng Thị Thu Duyến
Khoa học môi trường
TS. Nguyễn Thị Thúy Hằng
Địa thông tin
TS. Vũ Hoàng Linh
Kinh tế
TS. Đặng Quang Vinh
Kinh tế
TS. Trần Lương Thành
Kinh tế Quốc tế
TS. Trần Thị Việt Hà
Kỹ thuật môi trường
TS. Bùi Huy Kiên
Thiết kế kỹ thuật
TS. Lê Kim Quy
Thông tin tuyển sinh
Chỉ tiêu tuyển sinh: 20 sinh viên
7.1. Phương thức tuyển sinh:
– Xét tuyển: bao gồm Thẩm định hồ sơ và phỏng vấn bởi hội đồng tuyển sinh bao gồm các thành viên Việt Nam và Nhật Bản.
– Xét tuyển thẳng theo quy định tuyển sinh hiện hành của ĐHQGHN.
Dự kiến chỉ tiêu tuyển sinh: 20 học viên/ khóa học.
Đáp ứng các điều kiện theo quy định tại Quy chế đào tạo Thạc sĩ của ĐHQGHN.
– Về văn bằng: Đã tốt nghiệp đại học chính quy loại Khá trở lên ngành/chuyên ngành phù hợp với chuyên ngành đăng ký dự tuyển (với chuyên ngành gần cần phải bổ sung thêm một số học phần theo quy định) hoặc có công bố khoa học (sách, giáo trình, bài báo đăng trên các tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc các báo cáo đăng trong kỷ yếu hội nghị, hội thảo khoa học chuyên ngành) liên quan đến lĩnh vực sẽ học tập, nghiên cứu. Văn bằng đại học do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp phải thực hiện thủ tục công nhận văn bằng theo quy định hiện hành.
Người dự thi cần đáp ứng một trong các yêu cầu sau về văn bằng:
+ Có bằng tốt nghiệp đại học các ngành phù hợp thuộc nhóm I như sau: Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Máy tính, Công nghệ Thông tin, Hệ thống Thông tin, Kỹ thuật Phần mềm, Trí tuệ Nhân tạo (AI), Khoa học Dữ liệu, An toàn Thông tin (An ninh Mạng), Kỹ thuật Mạng Máy tính, Mạng Máy tính và Truyền thông Dữ liệu, Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Tự động hóa và Điều khiển, Robot và Điều khiển Tự động, Tin học Ứng dụng, Toán-Tin Ứng dụng, Điện tử Viễn thông.
+ Có bằng tốt nghiệp đại học các ngành phù hợp thuộc nhóm II: Toán Ứng dụng, Toán học (định hướng Toán Tin), Kỹ thuật Điện tử, Kỹ thuật Viễn thông, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Công nghệ Đa phương tiện, Phân tích Dữ liệu, Quản lý Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Robot, Vật lý Kỹ thuật, Công nghệ Kỹ thuật Điện – Điện tử, Hệ thống Nhúng, Công nghệ IoT.
Đối với thí sinh thuộc nhóm II thì sẽ tham gia học bổ sung kiến thức: Số tín chỉ bắt buộc hoàn thành là 6 tín chỉ, lựa chọn trong danh mục các học phần thuộc CTĐT trình độ đại học Khoa học và Kỹ thuật máy tính sau đây (Bảng 1):
Bảng 1: Danh mục học phần bổ sung cho đối tượng người dự thi tốt nghiệp đại học các ngành phù hợp thuộc nhóm II
TT | Tên học phần | Mã học phần | Số tín chỉ (TC) |
1. | Tương tác người và máy | CSE3061 | 3 |
2. | Khoa học dữ liệu | CSE3040 | 3 |
3. | Trí tuệ nhân tạo | CSE3050 | 3 |
– Yêu cầu về điểm học tập ở bậc đại học: Người dự thi cần đáp ứng các yêu cầu sau về kết quả học tập ở bậc đại học:
+ Điểm trung bình tích lũy GPA đạt từ 2.5/4.0 (hoặc tương đương) trở lên;
+ Trường hợp điểm trung bình GPA < 2.5: Ứng viên cần có ít nhất một công bố khoa học (sách, giáo trình, bài báo đăng trên các tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc các báo cáo đăng trong kỷ yếu hội nghị, hội thảo khoa học chuyên ngành) thuộc lĩnh vực đăng ký dự tuyển.
– Yêu cầu về ngoại ngữ: Người dự tuyển phải đạt yêu cầu về năng lực ngoại ngữ của CTĐT được minh chứng bằng một trong những văn bằng, chứng chỉ sau:
+ Bằng tốt nghiệp trình độ đại học trở lên ngành ngôn ngữ sử dụng trong giảng dạy; hoặc bằng tốt nghiệp trình độ đại học trở lên mà chương trình được thực hiện chủ yếu bằng ngôn ngữ sử dụng trong giảng dạy;
+ Một trong các văn bằng hoặc chứng chỉ của ngôn ngữ sử dụng trong giảng dạy đạt trình độ tương đương Bậc 4 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam hoặc các chứng chỉ tương đương khác do Đại học Quốc gia Hà Nội công bố, còn hiệu lực tính đến ngày đăng ký dự tuyển.
7.3. Dự kiến quy mô tuyển sinh:
– 20 học viên/khóa học.
Chuẩn đầu ra của chương trình
8.1. Chuẩn về kiến thức chuyên môn, năng lực chuyên môn
Sau khi tốt nghiệp chương trình Thạc sĩ Khoa học Máy tính, học viên đạt được các kiến thức sau:
– PLO1: Phân tích được những nguyên lý cốt lõi của Khoa học Máy tính, Triết học, Khoa học bền vững kết hợp với kiến thức cơ bản về Kỹ thuật Máy tính, để xây dựng được một mô hình toán thuộc lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật Máy tính.
Sau khi tốt nghiệp chương trình, học viên đạt được những kĩ năng sau:
8.2.1. Kỹ năng chuyên môn
– PLO2: Thiết kế được bài toán nghiên dựa trên cơ sở lý thuyết chuyên sâu và phương pháp luận khoa học thuộc một trong các lĩnh vực: (1) Trí tuệ nhân tạo và học máy, (2) Khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn, hoặc (3) Điện toán hiệu năng cao.
– PLO3: Sử dụng linh hoạt ít nhất một trong các công cụ AI, học máy, mô hình toán, điện toán biên, xử lý tín hiệu số để thu thập và tổng hợp dữ liệu từ các bài toán thực tế và/hoặc các hệ thống nhúng và IoT.
– PLO4: Khai thác, đánh giá dữ liệu bằng cách áp dụng học máy và trí tuệ nhân tạo cho các bài toán thực tế.
– PLO5: Đánh giá được giải pháp phù hợp để giải quyết bài toán nghiên cứu thuộc một trong các lĩnh vực: (1) Trí tuệ nhân tạo và học máy, (2) Khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn, hoặc (3) Điện toán hiệu năng cao.
Yêu cầu: Hoàn thành 01 luận án thạc sĩ đáp ứng các yêu cầu đối với luận án thạc sĩ theo quy định của Đại học Quốc gia Hà Nội.
8.2.2. Kỹ năng mềm
PLO6: Trình bày và phản biện vấn đề chuyên môn khoa học tại hội nghị hoặc hội thảo chuyên ngành.
PLO7: Đạt trình độ tiếng Anh B2 (tương đương bậc 4/6 theo Khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam) theo quy định của Bộ Giáo dục và Đào tạo và Đại học Quốc gia Hà Nội.
8.3. Về mức độ tự chủ và trách nhiệm
PLO8: Thể hiện khả năng lãnh đạo, quản lý và phát triển dự án trong một dự án thuộc lĩnh vực khoa học và kỹ thuật máy tính.
8.4. Chuẩn về phẩm chất đạo đức
PLO9: Tuân thủ đạo đức nghề nghiệp, các nguyên tắc đạo đức AI và ứng dụng công nghệ có trách nhiệm vì sự phát triển bền vững.
ĐĂNG KÝ TƯ VẤN TUYỂN SINH 2024
