Khóa đào tạo trình độ thạc sĩ ngành Khoa học máy tính tại Trường Đại học Quốc tế Sài Gòn (SIU) đầu tiên đã gặt hái được nhiều công trình ứng dụng thực tiễn, áp dụng hiệu quả tại nơi làm việc.

Cùng Viện sau đại học SIU điểm danh 05 đề tài tốt nghiệp thạc sĩ có sản phẩm ứng dụng tại cơ quan làm việc:

1. Đề tài: “Xây dựng công cụ tóm tắt văn bản cho các thủ tục hành chính của sở thông tin và truyền thông thuộc hệ thống nền tảng số hoá TP.HCM” - HVTT: Đặng Hữu Hưng

Kế hoạch chuyển đổi số và đô thị thông minh của TP HCM đã xác định chủ đề của năm là “dữ liệu số”. Việc xây dựng và triển khai một công cụ nhằm tích hợp vào các hệ thống nền tảng để đảm bảo tính cấp thiết cho các hệ thống như: Hệ thống thông tin giải quyết thủ tục hành chính, Nền tảng số hóa và xây dựng hệ thống quản lý hồ sơ lưu trữ điện tử, Hệ thống quản lý văn bản,… Sản phẩm của đề tài tạo ra một công cụ tóm tắt văn bản đã được số hóa và lưu trữ trên bộ dữ liệu với 3 mô hình (GPT-2, BARTPho và ViT5). Dữ liệu bao gồm 1000 thủ tục hành chính và 300 văn bản nội bộ từ năm 2020 đến nay. Công cụ tóm tắt văn bản này đã đảm bảo cho công tác xem nhanh tài liệu để kịp thời chỉ đạo điều hành làm gia tăng hiệu quả cho việc xử lý các thủ tục hành chính, giảm thiểu sai sót trong quá trình xử lý thông tin nhằm tiết kiệm tài nguyên và chi phí.

2. Đề tài: "Xây dựng hệ thống phân lớp các bệnh lý về giáp" - HVTT: Đặng Hải Phước

Bệnh viện Ung bướu Thành phố Hồ Chí Minh là một trong những bệnh viện đầu ngành về điều trị ung thư tại Việt Nam. Ung thư tuyến giáp là một trong những loại ung thư phổ biến nhất ở Việt Nam, với tỷ lệ mắc bệnh ngày càng gia tăng và hiện là bệnh lý đứng vị trí số 2 sau bệnh ung thư vú đang điều trị tại bệnh viện. Đề tài thực hiện xây dựng Hệ thống phân lớp các bệnh lý về giáp dựa trên các dữ liệu của kết quả xét nghiệm huyết học, kết quả chẩn đoán dựa vào hình ảnh siêu âm tuyến giáp, triệu chứng lâm sàng, độ tuổi và giới tính bệnh nhân. Dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ bệnh viện Ung Bướu TP. HCM từ năm 2020 đến năm 2022 với số mẫu thu thập là 25.000 mẫu. Hệ thống này sẽ giúp cung cấp phương pháp chẩn đoán chính xác, điều trị hiệu quả hơn nhằm tối ưu hóa phác đồ điều trị và quy trình y tế cũng như nâng cao khả năng tiếp cận và chăm sóc sức khỏe cho người bệnh. Từ đó nâng cao khả năng phát hiện sớm và điều trị các bệnh lý về tuyến giáp.

3. Đề tài: "Xây dựng hệ khuyến nghị lựa chọn bệnh viện dựa trên phương pháp học sâu" - HVTT: Trần Đức Định.

Đề tài tập trung vào việc xây dựng một hệ thống khuyến nghị bệnh viện sử dụng các thuật toán học sâu nhằm tối ưu hóa quá trình lựa chọn bệnh viện cho người khám chữa bệnh với dữ liệu gồm thông tin về 98 bệnh viện chuyên khoa và đa khoa, hơn 118 phòng khám và 321 trạm y tế và 37 trung tâm y tế thành phố Hồ Chí Minh. Hệ thống này khuyến nghị bệnh viện dựa trên học sâu, giúp bệnh nhân xác định được bệnh viện phù hợp với nhu cầu cá nhân của người dân (thế mạnh của mỗi bệnh viện, danh mục kỹ thuật mà các cơ sở y tế cung cấp,...) nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí. Đồng thời, cải thiện chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa chi phí điều trị từ các bệnh viện đối với người dân.

4. Đề tài: “Xây dựng trợ lý ảo đa nhiệm cho hệ thống kiosk thông tin tại sở Thông tin và Truyền thông” - HVTT: Nguyễn Thành Duy Tiến

Nhờ sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây, AI đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả lĩnh vực quản lý hành chính công. Việc tích hợp AI vào hệ thống kiosk thông tin tại các cơ quan, tổ chức và doanh nghiệp mang lại nhiều lợi ích thiết thực, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo sự hài lòng cho cả người dân và doanh nghiệp. Sản phẩm của đề tài thử nghiệm với 5 câu hỏi thường xuyên sử dụng nhất trên bộ dữ liệu với 3 mô hình (Vistral-7B-Chat, Vinallama và Quen). Dữ liệu được sử dụng là Quy trình 5B về việc thẩm định, phê duyệt dự toán, nghiệm thu – thanh quyết toán các hạng mục, hoạt động sự nghiệp thông tin và truyền thông tại Sở Thông tin và Truyền thông.

5. Đề tài: “Xây dựng phần mềm khai thác Kho dữ liệu của Sở Thông tin và Truyền thông phục vụ công tác lưu trữ và khai thác” - HVTT: Ngô Lê Phương Đài.

Với mục tiêu áp dụng công nghệ để tối ưu quản lý dữ liệu công và phục vụ việc phát triển Chính quyền điện tử của thành phố, tác giả xây dựng phần mềm khai thác Kho dữ liệu của Sở Thông tin và Truyền thông Thành phố Hồ Chí Minh trên nền tảng Liferay với các chức năng phục vụ công tác lưu trữ và khai thác dữ liệu cho cán bộ công chức của Sở.

Các đề tài tốt nghiệp thạc sĩ của học viên MCS tại SIU không chỉ thể hiện khả năng nghiên cứu và ứng dụng công nghệ hiện đại mà còn đóng góp thiết thực vào việc tối ưu hiệu quả công việc tại các đơn vị công tác. Đây là minh chứng chính xác về tính giá trị, hiệu quả của ý tưởng thiết kế Chương trình thạc sĩ và triển khai công tác đào tạo của SIU với triết lý giáo dục “Tâm hồn Việt Nam, giáo dục thế giới”.

Thủ khoa tốt nghiệp MCS gây ấn tượng với đề tài ứng dụng mạng học sâu

“Tiếp cận mạng học sâu dự đoán tỷ giá hối đoái cặp tiền EUR-USD” giúp học viên Cao Thanh Phú nhận được đánh giá cao từ các thành viên Hội đồng. Tác giả đã sử dụng mô hình học sâu phổ biến, đó là "bộ nhớ ngắn hạn dài" (LSTM). Mô hình này được chứng minh là rất hiệu quả trong nhiều vấn đề dự báo chuỗi thời gian, để dự đoán hướng di chuyển trong Forex - một thị trường tài chính đặc biệt, mang đến cả rủi ro cao và cơ hội lợi nhuận lớn cho các nhà giao dịch.

Đề tài cho thấy tiềm năng của việc sử dụng LSTM trong dự báo tỷ giá hối đoái và mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện hiệu suất của mô hình.

02 đề tài công bố bài báo khoa học

Đề tài: "Dự đoán bất thường hệ thống mạng sử dụng phương pháp phân lớp" - HVTT: Thái Đức Phương

Sự gia tăng của các mối đe dọa mạng đã làm cho việc phát hiện bất thường trong an ninh mạng trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Đề tài đã ứng dụng các thuật toán máy học và phân tích dữ liệu lớn để dự đoán các bất thường trong hệ thống mạng như Máy Vector Hỗ Trợ (SVM), Rừng Ngẫu Nhiên (RF) và Mạng học sâu Nơ-Ron (RNN). Đồ án đóng góp một phần quan trọng trong việc đề xuất phương pháp phân lớp mới có độ chính xác cao trong phát hiện bất thường mạng, nâng cao chẩn đoán và phòng chống tấn công mạng, mất mát dữ liệu và gián đoạn dịch vụ một cách hiệu quả. Bộ dữ liệu được lấy từ hệ thống giám sát ATTT của VSS bao gồm 11 thuộc tính đặc trưng được

2. Đề tài: “Nghiên cứu và ứng dụng thuật toán học sâu trong phát hiện tên miền bất thường tạo Trung tâm dữ liệu TPHCM” - HVTT: Lê Võ Hoàng Anh

Hiện nay, nhiều botnet sử dụng thuật toán tạo tên miền bất thường tự động (DGA) để sinh và đăng ký nhiều tên miền ngẫu nhiên cho máy chủ lệnh và điều khiển, nhằm chống lại việc bị kiểm soát và đưa vào danh sách đen. Đề tài thực hiện các thử nghiệm đánh giá hiệu suất dựa trên các kiến trúc mạng nơ-ron học sâu hiện đại: CNN, RNN và LSTM. Từ đó đề xuất mô hình đạt độ chính xác cao nhất để xây dựng ứng dụng hỗ trợ phát hiện sớm tên miền bất thường. Đề tài đã nghiên cứu và áp dụng triển khai thành công hợp mô hình phát hiện tên miền bất thường vào các hệ thống giám sát cảnh báo sớm (SOC) tại trung tâm dữ liệu thành phố Hồ Chí Minh một cách hiệu quả.