Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo

Mã chương trình

MC271

Hình thức

Toàn thời gian/

Bán thời gian

Kỳ nhập học

Tháng 10 2023

Hạn nộp hồ sơ

13/10

Cơ sở

Nam Sài Gòn

Tổng quan

Được thiết kế cho những ai đang làm việc trong lĩnh vực công nghệ thông tin có mong muốn tập trung chuyên môn vào Trí tuệ Nhân tạo (AI), Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo trang bị cho học viên những kiến thức nâng cao về điện toán cũng như về phát triển, lắp đặt các hệ thống AI, giúp họ trở thành những chuyên gia. 

Những hệ thống AI đã và đang tác động đến việc ra quyết định của nhiều mặt trong cuộc sống, cả trong cộng đồng lẫn trong doanh nghiệp. Với tốc độ phát triển hiện tại, lĩnh vực AI sẽ tăng trưởng đến mức chóng mặt trong vài năm tới. 

Với những nghiên cứu về AI và Xử lý hình ảnh, đại học RMIT được xếp vào hàng xuất sắc nhất thế giới theo khung đánh giá Nghiên cứu Xuất sắc quốc gia Úc (ERA), cũng như được vinh danh là cơ sở có những nghiên cứu “vượt chuẩn thế giới” bởi Hội đồng Nghiên cứu Úc. Các học viên tại Việt Nam sẽ được đào tạo bởi các chuyên gia quốc tế trong khuôn khổ một trong những chương trình AI nổi tiếng nhất của Úc. 

Chương trình dạy học viên cách áp dụng những kiến thức AI cao cấp vào môi trường doanh nghiệp lẫn môi trường học thuật. Bạn sẽ khám phá, thực hành phát triển các ứng dụng và nền tảng AI cũng như hiểu thấu tiềm năng của công nghệ tương lai với ý thức rõ ràng về đạo đức nghề và trách nhiệm xã hội. 

Cũng như các chương trình khác tại RMIT, học tập kết hợp thực tiễn (Work Integrated Learning) là trọng tâm của chương trình. Học viên sẽ có cơ hội tham gia một dự án đòi hỏi vận dụng toàn bộ kiến thức, kỹ năng trong môi trường làm việc giả định và nhận những đánh giá trực tiếp từ doanh nghiệp cũng như các chuyên gia trong ngành. 

Ở năm thứ 2, học viên có 2 hướng phát triển để hoàn tất chương trình: 

  • Dự án: ngoài việc có thêm 2 môn tự chọn, hướng phát triển này cho học viên cơ hội được cộng tác cùng doanh nghiệp đối tác và tham gia vào một dự án về AI có tính ứng dụng thực tiễn ở bất kì lĩnh vực nào. 

  • Nghiên cứu: Với hướng phát triển này, học viên sẽ chọn một lĩnh vực cụ thể và nghiên cứu chuyên sâu để hoàn thành một luận án nhỏ. Luận án này sẽ là tiền đề cho chương trình Tiến sĩ cũng như những nghiên cứu sau này.

Cấu trúc chương trình

Bạn có thể tìm hiểu thông tin chi tiết môn học qua những đường dẫn bên dưới (thông tin bằng tiếng Anh).

Học kỳ 4

Học kỳ 5

Học kỳ 6

Dự án:  

Nghiên cứu:  

  • Luận án nhỏ/ Dự án (36 tín chỉ) 

  

*Chọn một trong các môn tự chọn ngành sau:  

Học viên có kiến thức từ trước về khoa học máy tính, công nghệ thông tin, kỹ sư phần mềm, khoa học dữ liệu, phân tích hoặc thống kê có thể được cân nhắc xét duyệt miễn giảm tín chỉ theo các tiêu chuẩn sau: 

Trình độ
Miễn giảm tín chỉ
Bằng cử nhân hoặc Chứng chỉ tốt nghiệp  (AQF Cấp độ 7 hoặc tương đương)  Tối đa 48 tín chỉ (tương đương 4 môn học) tuỳ vào chương trình học đã hoàn thành trước đó 
Bằng cử nhân (Danh dự) hoặc Bằng sau đại học, Bằng Thạc sĩ hoặc Bằng Tiến sĩ (AQF Cấp độ 8 hoặc cao hơn)  Tối đa 96 tín chỉ (tương đương 8 môn học) tuỳ vào chương trình học đã hoàn thành trước đó

Việc miễn giảm tín chỉ sẽ được xét duyệt theo từng hồ sơ nhập học. 

Phương pháp giảng dạy, học tập và đánh giá

Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo kết hợp nhiều phương thức học tập và giảng dạy khác nhau, bao gồm các bài giảng, các buổi học chuyên sâu, các lớp học thực hành ở studio, các buổi xây dựng dự án và hội thảo được diễn ra trực tiếp hoặc trực tuyến.  

Mỗi môn học sẽ có những phương thức đánh giá khác nhau, được thiết kế kỹ lưỡng và cho phép học viên được thể hiện năng lực của mình. Các phương thức này bao gồm bài kiểm tra, bài tập về nhà và dự án, nhật ký môn, thuyết trình, đánh giá cá nhân hoặc đánh giá dựa trên phản hồi của các học viên khác.  

Các giảng viên dày dạn kinh nghiệm cũng như các chuyên gia trong ngành sẽ đưa ra những nhận xét và góp ý cho mỗi bài đánh giá, kích thích sự cầu tiến xuyên suốt chương trình học cho mỗi học viên.

Triển vọng nghề nghiệp

Sự trở mình của lĩnh vực AI đang mở ra nhiều triển vọng nghề nghiệp thú vị và đầy hứa hẹn. Một vài nghề nghiệp tiêu biểu có thể kể đến như:

  • Kỹ sư AI
  • Kỹ sư học máy 
  • Chuyên viên phát triển hệ thống BI
  • Nhà nghiên cứu
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu

Sau khi hoàn tất chương trình, học viên sẽ học được các bộ kỹ năng sau: 

Vận dụng kiến thức 

Học viên sẽ đưa kiến thức vào thực tiễn và công việc một cách sáng tạo để đưa ra những giải pháp mới. Qua đó, học viên sẽ:

  • Ứng dụng những kiến thức tiên tiến về Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin và Trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây;
  • Hiểu sâu cũng như áp dụng đúng, có chọn lọc những kiến thức, phương pháp và công cụ máy tính hiện đại;
  • Nhận biết và vận dụng các cơ sở, phương pháp nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.

Tư duy phân tích phản biện 

Trên nền tảng tư duy phân tích phản biện, học viên sẽ được đào sâu một cách chuẩn xác và khách quan những khái niệm, những lý thuyết và những tình huống thực tiễn trong lĩnh vực Khoa học máy tính và Công nghệ thông tin. Qua đó, học viên sẽ: 

  • Phân tích, mô phỏng các yêu cầu lẫn ràng buộc phức tạp trong quá trình phát triển, xây dựng các bản thảo và hệ thống IT;
  • Đánh giá, so sánh các bản thảo và hệ thống IT khác nhau dựa trên nhu cầu của cá nhân người dùng hoặc tổ chức;
  • Kết hợp nhuần nhuyễn, linh hoạt kiến thức để xác định, phân tích và giải quyết các vấn đề khác nhau trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.

Giải quyết vấn đề

Trong quá trình học, học viên sẽ không ngừng phát triển kỹ năng phân tích những vấn đề phức tạp nhằm đưa ra các giải pháp phù hợp. Học viên sẽ:

  • Thiết kế và đưa ra các giải pháp công nghệ phần mềm để thỏa mãn các yêu cầu lẫn ràng buộc, dựa trên các bản thảo và mô phỏng trước đó;
  • Luôn luôn cẩn trọng trong công việc, đảm bảo cân bằng giữa độ chuẩn xác, độ phức tạp của các sản phẩm AI và độ cấp bách của tình huống.

Kỹ năng giao tiếp

Học viên sẽ học được cách giao tiếp hiệu quả với nhiều đối tượng khác nhau trên nhiều nền tảng và dạng thức truyền thông.

  • Qua những báo cáo đúng chuẩn và những buổi thuyết trình chuyên nghiệp, học viên có thể diễn giải những đề xuất về mặt lý thuyết khó hình dung, chọn lọc phương pháp, đưa ra những kết luận và bảo vệ quan điểm trước những đối tượng trong hoặc ngoài ngành IT.

Làm việc nhóm

Học viên sẽ học cách trở thành một thành viên năng động, đóng góp vào năng suất làm việc nhóm trong công việc lẫn đời sống. Qua đó, học viên sẽ: 

  • Làm việc hiệu quả dưới nhiều vai trò khác nhau để phát triển, quản lý và sản xuất thành công một hoặc nhiều dự án trong một nhóm với các thành viên ở nhiều trình độ, xuất phát điểm và phông văn hóa khác nhau.

Trách nhiệm 

Song song với tri thức đã lĩnh hội, học viên sẽ mang tinh thần trách nhiệm cũng như luôn ý thức về hành vi, phán đoán và những quyết định của bản thân trong công việc lẫn đời sống. Điều này đồng nghĩa với việc đảm nhiệm những trọng trách lớn và không ngừng học tập để tiếp tục nâng cao kiến thức và tay nghề. Cụ thể, học viên sẽ:

  • Có khả năng tham chiếu những chuẩn mực lao động và đạo đức nghề, am hiểu những vấn đề về pháp lý và quyền riêng tư trong quá trình thiết kế các phần mềm, ứng dụng hay hệ thống AI;
  • Tự soi chiếu lại trải nghiệm trong công việc để cải thiện kỹ năng và sản phẩm trong các dự án tương lai;
  • Sử dụng, khai thác thông tin, dữ liệu một cách an toàn trên cơ sở tôn trọng các cơ quan chức năng lẫn các bên liên quan.

Nghiên cứu và công trình nghiên cứu

Học viên sẽ có các kỹ năng giao tiếp và thực hành cần thiết để đánh giá, thực hiện, phát triển, phân tích và đưa ra những lý thuyết đóng góp cho giới chuyên môn cũng như sự phát triển của ngành. Cụ thể, học viên sẽ:

  • Thể hiện sự hiểu biết sâu và làm chủ những lý thuyết và công trình nghiên cứu quan trọng, cũng như có khả năng phân tích, phản biện những lý thuyết và công trình đó;
  • Lên kế hoạch và triển khai các đề án, dự án và các công trình nghiên cứu

RMIT Việt Nam ứng dụng phương pháp học tập đa hình thức, kết hợp song hành giữa mô hình lớp học, bài giảng trực tiếp và trực tuyến, góp phần tạo nên một trải nghiệm học đa dạng và mang đúng tinh thần của thời đại.

Học phí

Học phí sẽ được thanh toán theo từng học kỳ, dựa trên số môn sinh viên học trong từng học kỳ.

Học phí (16 môn học)

VND                   
USD (tham khảo)
869.760.000 37.297
  1. Tại RMIT Việt Nam, mỗi năm có 3 học kỳ, sinh viên được đăng ký tối đa 4 môn/ học kỳ. Thời gian hoàn thành chương trình sẽ phụ thuộc vào số lượng môn học sinh viên lựa chọn học trong một học kỳ.
  2. Học phí của từng học kỳ được tính theo Việt Nam đồng (VND).
  3. Mọi thanh toán bằng đơn vị tiền tệ khác đều sẽ được quy đổi thành Việt Nam đồng dựa trên tỉ giá trong ngày. Chúng tôi khuyến khích bạn thanh toán bằng việc chuyển khoản. 
  4. Học phí tính theo đô la Mỹ được liệt kê như trên chỉ để tham khảo. Mức phí tính theo đô la Mỹ được áp dụng cho sinh viên quốc tế theo quy định của thông tư số 32/2013/TT_NHNN, mục 4.16b.
  5. Học phí và phí bảo hiểm y tế có thể thay đổi mà không báo trước.

Ưu đãi cho người thân

  • Giảm 5% học phí cho sinh viên có anh chị em ruột, cha mẹ, vợ chồng đã hoặc đang học tại RMIT Việt Nam

Ưu đãi cho cựu sinh viên

  • Giảm 10% học phí cho cựu sinh viên tốt nghiệp Đại học hoặc Thạc sĩ tại RMIT hoặc các Đại học Úc

Ưu đãi của chương trình "Phát triển nguồn nhân lực" 

  • Trong chương trình học phí "Phát triển nguồn nhân lực" của RMIT, học viên mới đăng ký nhập học chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo hoặc Thạc sĩ An toàn Thông tin trong năm 2023 sẽ nhận được ưu đãi 15% học phí (và có thể áp dụng đồng thời với chương trình Học bổng).

Sinh viên chỉ được chọn một chương trình ưu đãi học phí duy nhất và không áp dụng đồng thời với chương trình Học bổng (ngoại trừ chương trình học phí “Phát triển nguồn nhân lực” trong năm 2023). Vui lòng tham khảo trang Chương trình học phí ưu đãi để biết thêm danh sách chi tiết lẫn các điều khoản liên quan.

Điều kiện tuyển sinh

Yêu cầu học thuật

Ứng viên cần có:

  • Bằng cử nhân* với điểm trung bình (GPA) tối thiểu là 2.0 (trên thang điểm 4.0) ở một trong các lĩnh vực: máy tính, khoa học, kỹ thuật, sức khỏe hoặc thống kê; hoặc
  • Bằng cử nhân* với điểm trung bình (GPA) tối thiểu là 2.0 (trên thang điểm 4.0) ở một lĩnh vực khác và; hoàn tất các môn học liên quan đến lập trình và thống kê, hoặc tối thiểu 3 năm** kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực lập trình và thống kê hoặc tương đương.

*  Bằng cử nhân phải tương đương bằng cử nhân của Úc.

** Ứng viên sẽ phải nộp CV để xét tuyển với đầy đủ thông tin các vị trí từng đảm nhiệm, thời gian đảm nhiệm và mô tả công việc. Ứng viên cũng cần một thư xác nhận các thông tin trên từ nhà tuyển dụng hoặc bất kỳ giấy tờ nào cần thiết để chứng minh trình độ chuyên môn của bản thân. Hồ sơ sẽ được xét duyệt theo từng trường hợp.

*Yêu cầu tiếng Anh

Hoàn thành lớp Cao cấp (Advanced) của Chương trình tiếng Anh cho Đại học tại RMIT; hoặc

  • IELTS (Học thuật) 6.5+ (không kỹ năng nào dưới 6.0); hoặc
  • TOEFL iBT 79+ (điểm tối thiểu từng kỹ năng: Đọc 13, Nghe 12, Nói 18, Viết 21); hoặc
  • Pearson Test of English (Học thuật) 58+ (không kỹ năng giao tiếp nào dưới 50); hoặc
  • C1 Advanced (còn được gọi là Cambridge English: Advanced (CAE)) hoặc C2 Proficiency (còn được gọi là Cambridge English: Proficiency (CPE)) 176 (không kỹ năng nào dưới 169); hoặc
  • Hoàn tất chương trình Cử nhân hoặc sau đại học tại RMIT trong vòng 05 năm; hoặc
  • Hoàn tất chương trình Cử nhân hoặc sau đại học trong vòng 05 năm tại nước nói tiếng Anh được liệt kê trong danh sách (tiếng Anh).

Thông tin thêm về các kết quả tiếng Anh khác được công nhận, vui lòng xem bảng yêu cầu điều kiện tiếng Anh tương đương (tiếng Anh).

Ghi chú: Kết quả học tập và kết quả thi tiếng Anh được công nhận trong vòng 2 năm kể từ ngày hoàn thành cho đến ngày nhập học tại RMIT, trừ khi có yêu cầu khác.

Nếu bạn đạt được nhiều kết quả tiếng Anh thông qua nhiều hình thức khác nhau, kết quả phù hợp nhất đạt tiêu chuẩn sẽ được dùng để xét tuyển.

Để được tư vấn thêm, vui lòng liên hệ với Phòng Tư vấn Tuyển sinh.

Quy trình nhập học

1. Chọn chương trình

2. Kiểm tra điều kiện tuyển sinh

3. Chuẩn bị hồ sơ

4. Nộp hồ sơ