I. GIỚI THIỆU

Câu lạc bộ Nghiên cứu khoa học được hình thành như một không gian kết nối các nhóm, hướng nghiên cứu khác nhau trong Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Khoa học tự nhiên. Mỗi nhóm sẽ có sự đồng hành và hướng dẫn từ các giảng viên giàu kinh nghiệm nghiên cứu trong lĩnh vực tương ứng. Đây sẽ là nơi để sinh viên, nghiên cứu viên và giảng viên trong và ngoài Khoa cùng tìm hiểu các hướng nghiên cứu, chia sẻ học thuật và phát triển ý tưởng mới và triển khai các dự án nghiên cứu.

Khoa khuyến khích sự giao lưu và hợp tác thường xuyên giữa các nhóm nhằm mở rộng góc nhìn, củng cố tri thức khoa học, và xa hơn là hướng đến thực hiện những đề tài phức tạp đòi hỏi sự kết hợp đa ngành.

Với sinh viên, CLB Nghiên cứu khoa học là điểm đến dành cho những sinh viên có niềm đam mê và hứng thú với hoạt động nghiên cứu khi bước vào Khoa. Tại đây, các bạn có thể đăng ký tham gia vào những nhóm nghiên cứu phù hợp với sở thích và định hướng cá nhân. Khi trở thành thành viên, sinh viên cần tham gia tối thiểu một hoạt động của CLB mỗi tháng để duy trì quyền lợi và các hỗ trợ gắn liền với tư cách thành viên.

Hình thức hoạt động CLB: CLB tổ chức seminar định kỳ hàng tuần theo từng nhóm chủ đề (bên dưới), và mỗi tháng sẽ có một seminar tổng hợp để các nhóm trình bày những chủ đề tiêu biểu. Nội dung seminar có thể là một lĩnh vực khoa học, một hướng nghiên cứu mới, hoặc dự án nghiên cứu mà cá nhân hay nhóm đang, đã hoặc sẽ triển khai. Ngoài ra, CLB cũng sẽ mời các doanh nghiệp đối tác tham gia với vai trò diễn giả hoặc khách mời nhằm tăng cường sự kết nối và mở rộng cơ hội hợp tác nghiên cứu - ứng dụng.

II. BAN CHỦ NHIỆM CLB

  • PGS. TS. Nguyễn Văn Vũ
  • PGS. TS. Lê Nguyễn Hoài Nam
  • TS. Nguyễn Ngọc Thảo
  • TS. Lê Khánh Duy
  • TS. Trương Toàn Thịnh

III. ĐĂNG KÝ THAM GIA CLB

CLB Nghiên cứu Khoa CNTT mời sinh viên, học viên cao học đăng ký tham gia CLB theo link sau với vai trò là Quan sát viên hoặc Thành viên: https://link.hcmus.edu.vn/Dangkythamgia-CLB-NCKH-CNTT

  • Quan sát viên: Dành cho những bạn quan tâm đến nghiên cứu nhưng chưa chắc chắn sẽ theo đuổi lâu dài. Cam kết tham dự ít nhất 1 seminar mỗi tháng.
  • Thành viên: Dành cho những bạn có hứng thú và mong muốn tham gia sâu vào nghiên cứu khoa học. Cam kết tham dự seminar thường xuyên.
✔ Điều kiện và Yêu cầu tham gia CLB:
  • Có mong muốn và tinh thần tìm hiểu về nghiên cứu khoa học.
  • Tham dự thường xuyên các buổi họp của các nhóm chủ đề.
  • Tham dự các buổi seminar của CLB tối thiểu một lần mỗi tháng.
  • Chủ động tham gia vào các đề tài hoặc nhóm nghiên cứu (nếu có điều kiện).
  • Chia sẻ và trình bày kết quả nghiên cứu cá nhân hoặc nhóm khi đạt được những kết quả đáng ghi nhận.
✔ Nếu cần hỗ trợ thêm thông tin, vui lòng phản hồi qua email: data@fit.hcmus.edu.vn

IV. CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU

Hiện nay CLB có các hướng nghiên cứu chính như sau:

1. Trí tuệ nhân tạo trong công nghệ phần mềm (Intelligent Software Engineering)

Advisor: PGS.TS. Nguyễn Văn Vũ

Hướng nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng trí tuệ nhân tạo cho các bài toán trong công nghệ phần mềm nhằm phát triển các giải pháp hỗ trợ và tự động hóa việc phát triển phần mềm. Một số chủ đề cụ thể gồm: tạo sinh mã nguồn, sửa lỗi và tìm lỗi mã nguồn, kiểm thử tự động, phát sinh và đánh giá yêu cầu phần mềm, sửa lỗi phần mềm, tác nhân tự động thực hiện tác vụ người dùng (computer-using agent), quản lý dự án và ước lượng chi phí.

Kỹ năng sinh viên có thể phát triển: học máy, phát triển tác nhân AI, ứng dụng LLM, kỹ năng nghiên cứu và công bố khoa học.

2. Lý thuyết Tính toán (Fundamental Computing)

Advisor: TS. Bùi Văn Thạch

Hướng nghiên cứu này tập trung vào xây dựng và phát triển các thuật toán, từ đó ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như lý thuyết đồ thị, thống kê, y sinh, mật mã và học máy/trí tuệ nhân tạo.

Các chủ đề nghiên cứu: Blockchain, khôi phục tín hiệu thưa, học thống kê, lý thuyết đồ thị, hệ thống khuyến nghị, thương mại điện tử.

3. Tương tác người-máy và trải nghiệm người dùng (HCI-UX & Applied AI)

Advisor: TS. Lê Khánh Duy, TS. Lê Trung Nghĩa

Hướng nghiên cứu này tập trung vào việc tích hợp các công nghệ hiện đại (AR, VR, MR kết hợp với AI) cùng thiết kế lấy người dùng làm trung tâm (user-centered design) để xây dựng các phương thức tương tác mới, nâng cao hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

Các chủ đề nghiên cứu: AR, VR, MR, hệ thống cộng tác (Collaborative systems), human–AI interaction, interactive systems for learning/training, GenAI và ứng dụng.

Kỹ năng sinh viên có thể phát triển: lập trình AR/VR/MR (Unity), phát triển game, thiết kế tương tác và trải nghiệm người dùng, xây dựng hệ thống phần mềm, ứng dụng GenAI, nghiên cứu và viết bài báo khoa học.

4. Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)

Advisors: PGS. TS. Đinh Điền, TS. Nguyễn Hồng Bửu Long, TS. Ngô Minh Nhựt, TS. Nguyễn Trường Sơn, TS. Châu Thành Đức

Nhóm nghiên cứu tập trung vào các hướng thuộc lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với ưu tiên đặc biệt cho tiếng Việt. Các hướng nghiên cứu chính bao gồm xử lý văn bản (dịch, tóm tắt, tìm kiếm, phân tích độ khó, tương đồng, phong cách), xử lý tiếng nói (nhận dạng, tổng hợp, biến đổi, so sánh), cũng như các tiếp cận đa phương thức như hỏi - đáp hình ảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bên cạnh đó, nhóm chú trọng phát triển ChatBot ứng dụng trong giáo dục, y tế, hành chính công và doanh nghiệp; đồng thời khai thác, bảo tồn di sản thông qua xử lý tự động văn bản Hán Nôm (OCR, dịch âm, dịch nghĩa, truy vấn dữ liệu). Ngoài ra, nhóm còn nghiên cứu ứng dụng AI, LLM và Knowledge Graph (KG) trong phân tích sử liệu Việt Nam, đóng góp cho lĩnh vực liên ngành Computational History.

Kỹ năng sinh viên có thể phát triển: học máy, học sâu, LLM, xây dựng ChatBot, ứng dụng NLP/LLM trong doanh nghiệp, và kỹ năng nghiên cứu - viết bài báo khoa học.

5. An toàn và Xử lý Thông tin (Information Security and Processing)

Advisors: TS. Trương Toàn Thịnh, TS. Nguyễn Ngọc Thảo, PGS. TS. Lê Nguyễn Hoài Nam

Hướng nghiên cứu An toàn & Xử lý Thông tin tập trung nghiên cứu, phát triển và ứng dụng các phương pháp tiên tiến nhằm giải quyết những thách thức cấp thiết trong lĩnh vực an toàn và khai thác thông tin. Nhóm hướng đến việc đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin thông qua xây dựng các kỹ thuật phòng thủ trước rủi ro, tấn công và các vấn đề an ninh mạng. Đồng thời, nhóm cũng chú trọng phát triển các mô hình, thuật toán và công cụ để xử lý, phân tích và tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu trong bối cảnh thực tiễn. Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo và học máy được tích hợp nhằm tăng cường năng lực xử lý dữ liệu lớn, phát hiện bất thường, cũng như hỗ trợ quá trình ra quyết định một cách thông minh và hiệu quả.

6. Học máy đa phương thức (Multi-modal Learning)

Advisors: TS. Nguyễn Tiến Huy, TS. Lê Thanh Tùng

Hướng này tập trung nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đa phương thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng thực tiễn. Nhóm hướng đến việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn cho tiếng Việt, nghiên cứu bài toán VQA (Visual Question Answering), hệ thống gợi ý, cũng như xây dựng bộ dữ liệu và thuật toán tối ưu. Với nhiều công bố quốc tế và các dự án tài trợ uy tín, AI-Thena đặt mục tiêu trở thành nhóm tiên phong trong phát triển AI bản địa hóa, đóng góp cho cả nghiên cứu học thuật và ứng dụng trong cộng đồng, doanh nghiệp và y tế tại Việt Nam.

Các chủ đề nghiên cứu bao gồm: hiểu và suy luận đa phương thức (Multimodal AI), mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), học máy và học sâu ứng dụng, cùng các giải pháp AI phục vụ nhu cầu thực tế.

Sinh viên tham gia có cơ hội phát triển đồng thời kỹ năng chuyên môn và kỹ năng nghiên cứu. Về chuyên môn, các bạn sẽ được trang bị kiến thức nền tảng và kỹ năng thực hành với AI, học máy, học sâu, LLM và AI đa phương thức, xử lý dữ liệu, xây dựng pipeline, huấn luyện và đánh giá mô hình. Về nghiên cứu, sinh viên được rèn luyện khả năng đọc và tổng hợp tài liệu quốc tế, thiết kế thí nghiệm, phân tích kết quả, viết báo cáo khoa học, cũng như thuyết trình và bảo vệ ý tưởng trước hội đồng.

7. Thị giác máy tính (Computer Vision)

Advisor: TS. Võ Hoài Việt

Hướng nghiên cứu tập trung vào các hướng cốt lõi của thị giác máy tính, bao gồm xây dựng nền tảng lý thuyết về ảnh số, phát triển mô hình hiện đại – hiệu quả, và triển khai ứng dụng trên thiết bị biên (IoT). Các chủ đề tiêu biểu gồm: phân tích hành vi người trong video bằng mô hình tính toán tối ưu, ứng dụng LMM trong sáng tạo hiệu suất cao, xAI cho bài toán hiểu ảnh tổng quát và ảnh y khoa, phát hiện bệnh trên ảnh cây trồng, và gán nhãn tự động ảnh bất động sản tại Việt Nam.

Sinh viên tham gia sẽ phát triển nền tảng lý thuyết vững chắc về ảnh số và thị giác máy tính, rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề bằng nghiên cứu khoa học, tiếp cận các phương pháp hiện đại như học sâu, đa phương thức và xAI, đồng thời có kinh nghiệm triển khai hệ thống trên nhiều nền tảng từ máy tính, điện toán đám mây đến thiết bị IoT.