Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo - Những vấn đề đương đại trong Toán học và ứng dụng

Phát biểu tại lễ khai mạc chuỗi bài giảng đại chúng với chủ đề về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo, PGS.TSKH. Vũ Hoàng Linh - Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN khẳng định “đổi mới sáng tạo trên nền tảng khoa học cơ bản” là chủ đề xuyên suốt cho các hoạt động nghiên cứu và đào tạo của Nhà trường trong năm nay. Do vậy PGS.TSKH. Vũ Hoàng Linh đánh giá rất cao tính thời sự của chủ đề trong chuỗi bài giảng lần này.

Ngày 31/10/2021 vừa qua, tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã diễn ra chuỗi bài giảng đại chúng với chủ đề về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo, sự kiên gắn với Hội nghị khoa học về những vấn đề đương đại trong Toán học và ứng dụng. Chương trình đã thu hút được sự quan tâm của rất nhiều chuyên gia trong và ngoài nước cũng như các bạn học sinh, sinh viên và học viên cao học. Đây cũng là một trong những hoạt động khoa học đặc biệt hướng tới kỷ niệm 65 năm thành lập Trường Đại học Tổng hợp Hà Nội (nay là Trường ĐHKHTN, ĐHQGHN).

Phát biểu tại lễ khai mạc của chương trình PGS.TSKH. Vũ Hoàng Linh chia sẻ: “Trong những năm gần đây, Trường ĐHKHTN luôn đẩy mạnh đổi mới sáng tạo cả trong hoạt động nghiên cứu lẫn công tác đào tạo”. PGS.TSKH. Vũ Hoàng Linh nhấn mạnh Khoa Toán - Cơ - Tin học là một trong những đơn vị đi đầu của Nhà trường trong công tác gắn liền hoạt động nghiên cứu khoa học, đào tạo với các doanh nghiệp. Nhân dịp này PGS.TSKH. Vũ Hoàng Linh đặc biệt gửi lời cảm ơn tới Quỹ Đổi mới sáng tạo (VinIF) thuộc Tập đoàn Vingroup đã luôn hỗ trợ Nhà trường trong thời gian qua. Mong rằng trong thời gian sắp tới, sự kết hợp giữa Nhà trường và Quỹ Đổi mới sáng tạo VinIF nói riêng cũng như với các doanh nghiệp nói chung sẽ ngày càng phát triển, góp phần đẩy mạnh hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học của Nhà trường trong tương lai.

Tiếp nối chương trình, PGS.TS. Phó Đức Tài - Trưởng Khoa Toán - Cơ - Tin học, Trường ĐHKHTN một lần nữa gửi lời cảm ơn tới Quỹ VinIF đã hỗ trợ Khoa tổ chức sự kiện đặc biệt nhân dịp 65 năm thành lập Khoa Toán - Cơ - Tin học nói riêng và thành lập Trường Đại học Tổng hợp Hà Nội nói chung. Đây thực sự là một sự kiện hữu ích, có giá trị về lượng tri thức được truyền thụ. Những chương trình như vậy giúp học viên cao học và sinh viên của Khoa được tiếp cận với những nguồn thông tin cập nhật trong nước và trên thế giới.

Tham gia thuyết trình tại chuỗi bài giảng lần này có sự góp mặt của các chuyên gia giàu kinh nghiệm trong và ngoài nước. Đặc biệt trong đó có nhiều diễn giả khách mời từng là những sinh viên xuất sắc của Khoa Toán - Cơ - Tin học như PGS.TSKH. Phan Thị Hà Dương - Giám đốc Điều hành Quỹ Đổi mới Sáng tạo (Vin IF) hiện đang công tác tại Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán và PGS.TS Nguyễn Thị Việt Nga hiện đang công tác tại ESILV thuộc Trường Đại học Kỹ thuật Pôle Léonard de Vinci, Paris, Pháp. Điều này đã mang lại những giá trị không chỉ về tri thức mà còn là những giá trị tinh thần và lòng tự hào về lịch sử giàu truyền thống trong việc phát hiện, nuôi dưỡng tài năng khoa học cho đất nước của Khoa Toán - Cơ - Tin học nói riêng và của Trường ĐHKHTN nói chung.

Do tình hình dịch bệnh Covid-19, chuỗi bài giảng đại chúng lần này được tổ chức bằng hình thức kết hợp trực tuyến và trực tiếp. Trong đó một số diễn giả và một số ít khán giả sẽ tham gia trực tiếp tại điểm cầu chính ở Trường ĐHKHTN, ĐHQGHN, các diễn giả khác cùng phần lớn khán giả theo dõi các bài giảng trực tuyến thông qua hệ thống Zoom.

Trong bài giảng đầu tiên của chương trình, GS. KC Santosh - Chủ nhiệm Khoa Khoa học Máy tính, Đại học South Dakota, Hoa Kỳ - đã khẳng định, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đóng góp rất nhiều trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Dịch bệnh truyền nhiễm cũng không ngoại lệ. Chính vì vậy trong bài nói chuyện của mình, ông đã chia sẻ về việc dùng các công cụ có hỗ trợ của AI cho việc dự đoán/phát hiện các bệnh truyền nhiễm, chẳng hạn như viêm phổi, lao hay Covid-19.

Bài giảng của PGS. TSKH Phan Thị Hà Dương bàn về thuật toán sinh các mạng phức tạp. Rất nhiều mạng trong thế giới thực như mạng máy tính, mạng sinh học, mạng tác giả … có thể được mô hình hoá bằng những đồ thị rất lớn. Những câu hỏi nghiên cứu đặt ra cho đồ thị rất lớn không còn giống như đối với đồ thị cổ điển. Những tính chất của mạng phức tạp cũng khác với đồ thị cổ điển. Các mạng thực tế có tính chất động, thường xuyên thay đổi. Từ đó, để có thể thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm trên các mạng này, cần phải có khả năng sinh ngẫu nhiên ra những mạng phức tạp có cấu trúc, tính chất tương tự như mạng thực tế, dựa vào các dữ liệu thu thập được ở một thời điểm nào đó. 

Bài chia sẻ của TS. Lê Duy Dũng khá sinh động về vấn đề mô hình hoá hành vi người dùng liên quan tới việc chọn lựa, mở rộng các cụm hình ảnh, từ đó gợi ý cho người dùng các cụm hình ảnh liên quan. Đó là những cụm hình ảnh được lựa chọn theo sở thích của người dùng đối với một loại nội dung nhất định cũng như nhận thức cá nhân về độ tương tự của hình ảnh. Ví dụ, ta có thể gặp những cụm này dưới dạng thẻ # trên Instagram, các bộ sưu tập trên Flickr, hay các bảng ghim trên Pinterest.

Theo TS. Lê Hồng Phương, thị trường tài chính sử dụng rất nhiều phương pháp toán học và thống kê, đòi hỏi những người sử dụng và nghiên cứu phát triển các phương pháp tài chính định lượng cần có những kiến thức vững chắc trong cả ba lĩnh vực là toán học, xác suất thống kê và khoa học máy tính. Trong bài giảng chia sẻ lần này, TS, Lê Hồng Phương đã giới thiệu một số bài toán và ví dụ điển hình rút ra từ một số kinh nghiệm cá nhân gần đây khi bắt đầu tìm hiểu về lĩnh vực tài chính định lượng.

Một chủ đề khác được trình bày trong chuỗi bài giảng là vấn đề an toàn và bảo mật của hệ thống nhúng. PGS.TS. Nguyễn Thị Việt Nga đã giới thiệu hai nội dung nghiên cứu gần đây. Một là mô hình hóa các cuộc tấn công vào các hệ thống vật lý mạng. Hai là bài toán phát hiện phần mềm độc hại trên Android dựa vào phân tích mã và học máy.

Giáo sư Laurent Prévot, Giám đốc Trung tâm nghiên cứu Tiếng nói và Ngôn ngữ thuộc Trường Đại học Aix Marseille đã có một bài giảng nhập môn về các vấn đề xử lí ngôn ngữ hội thoại, nhấn mạnh việc khai thác các đặc trưng ngôn ngữ học. GS Prévot cũng giới thiệu một số kết quả nghiên cứu thực nghiệm đối với hai bài toán phân tách từ và phân đoạn diễn ngôn trên một số bộ ngữ liệu cụ thể do nhóm nghiên cứu của ông phát triển. 

Một số hình ảnh trong chương trình:

• Tags: