Hiện trạng đào tạo
1. Đào tạo đại học
Được thành lập năm 1997, cho đến nay Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã và đang đào tạo 16 ngành đào tạo đại học đại trà và 02 chương trình Chất lượng cao. Các ngành nghề đào tạo bậc đại học của Học viện hiện nay được phân thành 03 nhóm ngành (1) Nhóm ngành kỹ thuật và công nghệ gồm các ngành Công nghệ thông tin, Trí tuệ nhân tạo, Kỹ thuật điện tử, truyền thông và Công nghệ kỹ thuật điện, điện tử; (2) Nhóm ngành Kinh doanh và quản lý bao gồm các ngành Quản trị kinh doanh, Kế toán, Marketing, Thương mại điện tử; và (3) Nhóm ngành Báo chí và truyền thông gồm các ngành Công nghệ đa phương tiện, Truyền thông đa phương tiện. Hiện nay, Học viện đã và đang tổ chức tuyển sinh, đào tạo cho 19 khóa đại học chính quy; Quy mô đào tạo đại học chính quy của Học viện bình quân khoảng 12.000 sinh viên đại học hệ chính quy (chiếm 85.7% tổng quy mô đào tạo của Học viện), trong đó quy mô sinh viên đại học chính quy nhóm các ngành trong lĩnh vực kỹ thuật khoảng trên 8.000 sinh viên (chiếm khoảng trên 65% quy mô đào tạo đại học hệ chính quy).
Học viện cũng đã đào tạo nguồn nhân lực cho xã hội được 19 khóa đại học với số lượng khoảng trên 15.000 lao động. Năm 2016, Học viện thực hiện đề tài khảo sát sinh viên tốt nghiệp, Tổ soạn thảo đã thiết kế phiếu khảo sát, tổ chức khảo sát việc làm của sinh viên tốt nghiệp tại Học viện từ các doanh nghiệp để có kênh thông tin độc lập về kết quả có việc làm của sinh viên với kết quả khảo sát có 93,10% sinh viên tốt nghiệp có việc làm. Trong các năm 2016 và 2017, Học viện đã tổ chức khảo sát việc làm của sinh viên tốt nghiệp thông qua hình thức khảo sát trực tuyến bằng bảng hỏi trên Google gửi qua email, Facebook và qua website, với tỷ lệ 23,39% học viên, 57,61% sinh viên các khóa học mới tốt nghiệp tham gia khảo sát. Theo kết quả khảo sát, số lượng sinh viên có việc làm ngay sau khi tốt nghiệp chiếm tỷ lệ lớn 68,3%, cho thấy nhiều sinh viên Học viện đã chủ động trong việc tìm kiếm và định hướng nghề nghiệp của mình ngay từ khi còn đang học trong trường.
Cũng theo khảo sát, tỷ lệ người học có việc làm đúng ngành đào tạo sau một năm tốt nghiệp là 89,5%. Ngoài ra có gần 15% số sinh viên sau khi tốt nghiệp đại học, cao đẳng đã tham gia tiếp tục học tập nâng cao trình độ tại Học viện hoặc du học ở nước ngoài. Hoạt động đào tạo đại học của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đáp ứng yêu cầu của xã hội và doanh nghiệp, đóng góp tích cực cho sự phát triển của ngành Thông tin và Truyền thông và sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước.
2. Đào tạo, bồi dưỡng ngắn hạn
Các giảng viên của Khoa Công nghệ thông tin 1 đã tích cực phối hợp với Trung tâm đào tạo Bưu chính Viễn thông 1 các doanh nghiệp lớn như Samsung, Naver xây dựng chương trình và thực hiện nhiều khóa bồi dưỡng cả trực tiếp và trực tuyến, đào tạo cơ bản cũng như chuyên sâu về học máy, trí tuệ nhân tạo cho các sinh viên các khoa tại Học viện. Một số hoạt động trong đào tạo bồi dưỡng về trí tuệ nhân tạo tin điển hình đã được thực hiện bao gồm:
– Xây dựng bài giảng điện tử và khóa học trực tuyến về trí tuệ nhân tạo dưới sự tài trợ của tập đoàn Naver.
– Xây dựng và giảng dạy khóa học trực tiếp về trí tuệ nhân tạo cho sinh viên dưới sự tài trợ của tập đoàn Samsung.
– Tham gia xây dựng chương trình và thực hiện khóa đào tạo cơ bản về trí tuệ nhân tạo cho các đối tác của Học viện.
3. Chương trình đào tạo
3.1. Khối kiến thức chung
| TT | Tên môn học | Mã số môn học | Số tín chỉ | Lên lớp (tiết) | Thí nghiệm /Thực hành (tiết) | Tự học (tiết) | Mã số môn học tiên quyết | Phương án lập kế hoạch giảng dạy | |
| Lý thuyết | Chữa bài tập /Thảo luận | ||||||||
| 1 | Triết học Mác – Lênin | BAS1150 | 3 | 24 | 6 | ||||
| 2 | Kinh tế chính trị Mác – Lênin | BAS1151 | 2 | 24 | 6 | 15 | |||
| 3 | Chủ nghĩa xã hội khoa học | BAS1152 | 2 | 24 | 6 | ||||
| 4 | Tư tưởng Hồ Chí Minh | BAS1122 | 2 | 24 | 6 | 15 | |||
| 5 | Lịch sử Đảng cộng sản Việt Nam | BAS1153 | 2 | ||||||
| 6 | Tiếng Anh (Course 1) (*) | BAS1157 | 4 | ||||||
| 7 | Tiếng Anh (Course 2) | BAS1158 | 4 | ||||||
| 8 | Tiếng Anh (Course 3) | BAS1159 | 4 | ||||||
| 9 | Tiếng Anh (Course 3 Plus) | BAS1160 | 2 | ||||||
| 10 | Tin học cơ sở 1 | INT1154 | 2 | 20 | 4 | 4 | 2 | ||
| 11 | Tin học cơ sở 2 | INT1155 | 2 | 20 | 4 | 4 | 2 | INT1154 | |
| 12 | Phương pháp luận nghiên cứu khoa học | SKD1108 | 2 | 18 | 6 | 6 | |||
| Tổng: | 31 | ||||||||
| Giáo dục thể chất và Giáo dục quốc phòng | |||||||||
| 1 | Giáo dục thể chất 1 | BAS1106 | 2 | 2 | 26 | 2 | Kế hoạch riêng | ||
| 2 | Giáo dục thể chất 2 | BAS1107 | 2 | 2 | 26 | 2 | |||
| 3 | Giáo dục Quốc phòng | BAS1105 | 3 | 165 | |||||
| Kiến thức phát triển kỹ năng (chọn 3/7) | |||||||||
| 1 | Kỹ năng thuyết trình | SKD1101 | 1 | 6 | 8 | 1 | Kế hoạch riêng | ||
| 2 | Kỹ năng làm việc nhóm | SKD1102 | 1 | 6 | 8 | 1 | |||
| 3 | Kỹ năng tạo lập văn bản | SKD1103 | 1 | 6 | 8 | 1 | |||
| 4 | Kỹ năng lập kế hoạch và tổ chức công việc | SKD1104 | 1 | 6 | 8 | 1 | |||
| 5 | Kỹ năng giao tiếp | SKD1105 | 1 | 6 | 8 | 1 | |||
| 6 | Kỹ năng giải quyết vấn đề | SKD1106 | 1 | 6 | 8 | 1 | |||
| 7 | Kỹ năng tư duy sáng tạo | SKD1107 | 1 | 6 | 8 | 1 | |||
3.2. Khối kiến thức cơ bản nhóm ngành
| TT | Tên môn học | Mã số môn học | Số tín chỉ | Lên lớp (tiết) | Thí nghiệm /Thực hành (tiết) | Tự học (tiết) | Mã số môn học tiên quyết | Phương án lập kế hoạch giảng dạy | |
| Lý thuyết | Chữa bài tập /Thảo luận | ||||||||
| 12 | Giải tích 1 | BAS1203 | 3 | 36 | 8 | 1 | |||
| 13 | Giải tích 2 | BAS1204 | 3 | 36 | 8 | 1 | |||
| 14 | Đại số tuyến tính | BAS???? | 3 | 36 | 8 | 1 | |||
| 15 | Vật lý và ứng dụng | BAS1224 | 3 | 42 | 6 | 8 | 4 | ||
| 16 | Kỹ thuật số | ELE1433 | 2 | 24 | 4 | 2 | |||
| 17 | Xác suất thống kê | BAS1226 | 3 | 24 | 6 | ||||
| Tổng: | 17 | ||||||||
CMU: Chú trọng vào các môn Toán học có liên quan chặt chẽ tới AI ví dụ như: Mathematical Foundations for Computer Science; Integration and Approximation; Matrices and Linear Transformations; Calculus in Three Dimensions; Probability Theory for Computer Scientists (Cơ sở toán học cho khoa học máy tính; Tích phân và xấp xỉ; Ma trận và các phép biến đổi tuyến tính; Phép tính trong ba chiều; Lý thuyết xác suất cho các nhà khoa học máy tính). Những môn học này thường được CMU dạy vào năm nhất hoặc kì 1 của năm hai.
Edinburgh: Chú trọng vào ba môn về Toán học như: Introduction to Linear Algebra, Calculus and its Applications, Discrete Mathematics and Probability (Đại số, Giải tích và Xác xuất thống kê).
3.3. Khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp
3.3.1. Kiến thức cơ sở ngành
| TT | Tên môn học | Mã số môn học | Số tín chỉ | Lên lớp (tiết) | Thí nghiệm /Thực hành (tiết) | Tự học (tiết) | Mã số môn học tiên quyết | Phương án lập kế hoạch giảng dạy | ||
| Lý thuyết | Chữa bài tập /Thảo luận | |||||||||
| 18 | Xử lý tín hiệu số | ELE1330 | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 19 | Toán rời rạc 1 | INT1358 | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 20 | Toán rời rạc 2 | INT1359 | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 21 | Nhập môn Học máy | INT???? | 3 | 30 | 6 | 8 | 1 | |||
| 22 | Cấu trúc dữ liệu và giải thuật | INT1306 | 3 | 32 | 8 | 4 | 1 | |||
| 23 | Cơ sở dữ liệu | INT1313 | 3 | 32 | 8 | 4 | 1 | |||
| 24 | Kiến trúc máy tính | INT1323 | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 25 | Lý thuyết thông tin | ELE1319 | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 26 | Hệ điều hành | INT1319 | 3 | 34 | 8 | 3 | ||||
| 27 | Lập trình hướng đối tượng | INT1332 | 3 | 30 | 6 | 8 | 1 | |||
| 28 | Mạng máy tính | INT1336 | 3 | 34 | 8 | 3 | ||||
| 29 | Nhập môn công nghệ phần mềm | INT1340 | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 30 | Nhập môn Khoa học dữ liệu | INT1434 | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | |||
| 31 | Lập trình với Python | INT13162 | 3 | 30 | 6 | 8 | 1 | |||
| 32 | Công cụ triển khai và vận hành các ứng dụng AI | INT???? | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 33 | Nhập môn trí tuệ nhân tạo | INT1341 | 3 | 36 | 8 | 1 | ||||
| 34 | Các phương pháp tối ưu | INT??? | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | |||
| 35 | Đạo đức và chính sách AI | INT???? | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | |||
| 36 | Thực tập cơ sở | INT13147 | 3 | 4 | 40 | |||||
| Tổng: | 57 | |||||||||
- CMU: Chú trọng vào các môn cơ sở dùng để giới thiệu những kiến thức căn bản về AI/ML như: Concepts in Artificial Intelligence, Artificial Intelligence: Representation and Problem Solving, Introduction to Machine Learning (Các khái niệm về Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo: Biểu diễn và giải quyết vấn đề, Giới thiệu về Học máy); về Kỹ thuật và ngôn ngữ lập trình như: Principles of Functional Programming, Parallel and Sequential Data Structures and Algorithms (Nguyên tắc lập trình hàm, cấu trúc và thuật toán dữ liệu song song và tuần tự); và về hệ thông máy tính như: Introduction to Computer Systems (Giới thiệu về hệ thống máy tính)
- Edinburgh: Chương trình bao gồm các môn cơ sở ngành như: Informatics 1 – Object Oriented Programming, Informatics 2 – Software Engineering and Professional Practice (Tin học 1 – Lập trình hướng đối tượng, Tin học 2 – Kỹ thuật phần mềm và thực hành chuyên môn)
- Stanford: Chương trình bao gồm các môn cơ sở ngành như Machine Learning (Applied), Artificial Intelligence: Principles and Techniques (Học máy (Ứng dụng), Trí tuệ nhân tạo: Nguyên tắc và Kỹ thuật)
- ACM Data Science Curriculum: Chương trình khuyến nghị có các môn cơ sở ngành ở các lĩnh vực kiến thức như: Computing and Computer Fundamentals (Máy tính và nguyên tắc cơ bản về máy tính) với các môn: Basic Computer Architecture, Storage System Fundamentals, Operating System Basics…; hay Programming, Data Structures, and Algorithms (Lập trình, cấu trúc dữ liệu và thuật toán) với các môn: -Algorithmic Thinking & Problem Solving, Programming, Data Structures… Lĩnh vực kiến thức về AI cũng được đề cập trong tài liệu này
3.3.2. Kiến thức ngành
| TT | Tên môn học | Mã số môn học | Số tín chỉ | Lên lớp (tiết) | Thí nghiệm /Thực hành (tiết) | Tự học (tiết) | Mã số môn học tiên quyết | Phương án lập kế hoạch giảng dạy | |
| Lý thuyết | Chữa bài tập /Thảo luận | ||||||||
| 37 | Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình ngôn ngữ lớn | INT??? | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | ||
| 38 | Nhập môn Thị giác máy tính | INT141693 | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | ||
| 39 | Nhập môn học sâu | INT14154 | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | ||
| 40 | Khai phá dữ liệu lớn | INT14155 | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | ||
| 41 | Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian | INT141683 | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | ||
| 42 | Phát triển ứng dụng AI | INT???? | 3 | 30 | 8 | 6 | 1 | ||
| Học phần tự chọn (5/9 học phần) | |||||||||
| 43 | Nhập môn robotics | INT???? | 3 | 20 | 6 | 4 | |||
| 44 | Lập trình song song | INT???? | 3 | 20 | 6 | 4 | |||
| 45 | Mô hình tạo sinh | INT??? | 3 | 20 | 6 | 4 | |||
| 46 | Mô hình học máy đồ thị và ứng dụng | INT??? | 3 | 20 | 6 | 4 | |||
| 47 | Hệ khuyến nghị | INT141703 | 3 | 20 | 6 | 4 | |||
| 48 | Truy xuất thông tin | INT14158 | 3 | 32 | 8 | 4 | |||
| 49 | Học tăng cường và ứng dụng | INT??? | 3 | 20 | 6 | 4 | |||
| 50 | IoT và ứng dụng | INT14149 | 3 | 30 | 6 | 8 | |||
| 51 | Các hệ thông phân tán | 3 | |||||||
| Tổng : | 33 | ||||||||
| Học phần thay thế tốt nghiệp | |||||||||
| 52 | Chuyên đề học máy và ứng dụng | INT???? | 3 | 12 | 32 | 1 | |||
| 53 | Chuyên đề xử lý dữ liệu lớn | INT??? | 3 | 12 | 32 | 1 | |||
3.3.3. Thực tập và Đồ án tốt nghiệp: 12 tín chỉ (Thực tập tốt nghiệp 6 tín chỉ và Đồ án hoặc học phần thay thế tốt nghiệp 6 tín chỉ)
- CMU: Chương trình bao gôm các môn chuyên ngành thuộc ba bô môn (1) Cognition and Action Cluster với các môn học như: Neural Computation; Autonomous Agents; Cognitive Robotics: The Future of Robot Toys; Planning Techniques for Robotics; Mobile Robot Algorithms Laboratory; Robot Kinematics and Dynamics (Cụm nhận thức và hành động với các môn học như: Tính toán thần kinh; Đại lý tự trị; Robot nhận thức: Tương lai của đồ chơi robot; Kỹ thuật lập kế hoạch cho Robotics; Phòng thí nghiệm thuật toán Robot di động; Động học và động lực học của robot); (2) Machine Learning Cluster với các môn học như: Deep Reinforcement Learning & Control, Machine Learning with Large Datasets (Undergraduate), Deep Learning Systems: Algorithms and Implementation, Intermediate Deep Learning, Machine Learning for Structured Data, Foundations of Learning, Game Theory, and Their Connections, Machine Learning for Text and Graph-based Mining, Introduction to Deep Learning, Advanced Methods for Data Analysis (Cụm Machine Learning với các môn học như: Học tăng cường sâu & Điều khiển, Học máy với bộ dữ liệu lớn (Đại học), Hệ thống học sâu: Thuật toán và triển khai, Học sâu trung cấp, Học máy cho dữ liệu có cấu trúc, Nền tảng học tập, Lý thuyết trò chơi và Các kết nối của họ, Học máy để khai thác dựa trên văn bản và đồ thị, Giới thiệu về Học sâu, Các phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao); (3) Perception and Language Cluster với các môn học như: Natural Language Processing, Search Engines, Speech Processing, Computational Perception, Computational Photography, Computer Vision (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Công cụ tìm kiếm, Xử lý giọng nói, Nhận thức tính toán, Chụp ảnh tính toán, Thị giác máy tính)
- Edinburgh: Chương trình bao gồm các môn chuyên ngành về AI như Computational Cognitive Science, Foundations of Natural Language Processing, Introduction to Mobile Robotics, Machine Learning, Automated Reasoning, Speech Processing (Khoa học nhận thức tính toán, Cơ sở xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Giới thiệu về Robot di động, Học máy, Lý luận tự động, Xử lý lời nói), và các môn chuyên ngành khác như: Algorithms and Data Structures, Software Testing, Introduction to Theoretical Computer Science, Elements of Programming Languages, Software Design and Modelling, Compiling Techniques, Computer Security… (Thuật toán và cấu trúc dữ liệu, Kiểm thử phần mềm, Giới thiệu về Khoa học máy tính lý thuyết, Các yếu tố của ngôn ngữ lập trình, Thiết kế và mô hình hóa phần mềm, Kỹ thuật biên dịch, Bảo mật máy tính)
- Stanford: Chương trình bao gồm nhiều môn học nâng cao, trải rộng khắp các mảng về AI như: Computer Vision, NLP, Reinforcement Learning, Robotics…
- ACM Data Science Curriculum: Chương trình khuyến nghị hai mảng kiến thức chuyên ngành phù hợp với hai bộ môn của khoa hiện tại như (1) Machine Learning (Học máy) với các môn về ML-General, ML-Supervised Learning, ML-Unsupervised Learning, ML-Mixed Methods, ML-Deep Learning và Data Mining (Khai phá dữ liệu) với các môn về Proximity Measurement, DM-Data Preparation, DM-Information Extraction, DM-Cluster Analysis, DM-Classification and Regression, DM-Pattern Mining, DM-Outlier Detection, DM-Time Series Data, DM-Mining Web Data, DM-Information Retrieval
Số điện thoại liên hệ
Trụ sở chính
Học viện cơ sở tại TP. Hồ Chí Minh
Cơ sở đào tạo tại Hà Nội
Cơ sở đào tạo tại TP Hồ Chí Minh
© Copyright 2024 HocVienCongNgheBuuChinhVienThong, All rights reserved ® Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông giữ bản quyền nội dung trên website này