Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo​

Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo​

Dành cho học viên đã có nền tảng công nghệ muốn trang bị năng lực chuyên sâu để sẵn sàng phát triển sự nghiệp lâu dài trong nhiều ngành khác nhau của lĩnh vực AI.​

Dành cho học viên đã có nền tảng công nghệ muốn trang bị năng lực chuyên sâu để sẵn sàng phát triển sự nghiệp lâu dài trong nhiều ngành khác nhau của lĩnh vực AI.​

Danh tiếng toàn cầu

Đạt chứng nhận Cấp độ Chuyên nghiệp bởi Hiệp hội Máy tính Australia (ACS)*​

Xếp hạng 125 Đại học tốt nhất thế giới**

Top 10 Đại học tại Australia**

*ACS là một thành viên của Hiệp định Seoul. Học viên tốt nghiệp được công nhận để hành nghề ở phạm vi quốc tế​

**QS World University Rankings 2026

Chuyên môn toàn diện kết hợp ứng dụng thực tiễn​

Chương trình trang bị kiến thức chuyên sâu theo tiêu chuẩn quốc tế về AI như học máy, học sâu, khoa học dữ liệu, hệ thống thông minh,... Hoàn thành chương trình, học viên có khả năng vận dụng kỹ năng để xây dựng giải pháp AI thực tế, tư duy chiến lược với nền tảng đạo đức và trách nhiệm xã hội, sẵn sàng trở thành người kiến tạo đổi mới cho doanh nghiệp và xã hội.​

Linh hoạt lựa chọn giữa 2 định hướng

  • Dự án: Cộng tác cùng doanh nghiệp để thực hiện dự án và tích lũy kinh nghiệm thực tiễn​
  • Nghiên cứu: Chọn một chủ đề luận án để nghiên cứu chuyên sâu, có thể làm tiền đề cho chương trình Tiến sĩ trong tương lai​

Thời gian: 2 năm​

Nhập học: Tháng 10

Tư vấn trực tiếp với chúng tôi

Triển vọng nghề nghiệp ngành Trí tuệ Nhân tạo

Nền tảng kiến thức và kỹ năng vững vàng mang đến cơ hội phát triển rộng mở và lâu dài. Một vài nghề nghiệp tiêu biểu:​

  • Kỹ sư AI​
  • Nhà khoa học AI​
  • Kỹ sư dữ liệu​
  • Quản lý sản phẩm AI​
  • Nhà khoa học học máy
  • Nhà khoa học dữ liệu​

Vì sao nên học Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại RMIT?

Đội ngũ giảng viên vững chuyên môn, giàu kinh nghiệm ​

Bạn cùng lớp từ đa dạng lĩnh vực ngành nghề​

Bài tập dự án thực tiễn với các doanh nghiệp hàng đầu​

Kỹ năng liên kết kiến thức kỹ thuật với mục tiêu doanh nghiệp​

Nền tảng vững chắc cho lộ trình nghiên cứu tương lai​

Cơ hội hợp tác và nghiên cứu cùng cộng đồng chuyên gia​

Cựu sinh viên tiêu biểu

Oliver Harold Joergensen banner image

Oliver Harold Joergensen, Nghiên cứu sinh tiến sĩ

“Tôi chọn nghiên cứu về kỹ thuật máy học tăng cường (Reinforcement Learning - RL), một lĩnh vực có tiềm năng lớn để tạo ra đột phá trong nhiều ngành nghề nhờ hiệu suất cực kỳ vượt trội. Luận văn của tôi tập trung vào việc nâng cao tính ổn định của các phương pháp RL khi áp dụng vào thực tế. Quá trình học tập tại RMIT đã khơi dậy đam mê của tôi với lĩnh vực này và mở ra cơ hội nghiên cứu tiến sĩ tại Đại học Dalhousie. Tại đây, tôi sẽ tiếp tục tìm hiểu về học tăng cường dựa trên mô hình và đóng góp vào những tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực này.”
Nguyễn Thị Diệu Chi, Quản lý dữ liệu, Masterise Homes

Nguyễn Thị Diệu Chi, Quản lý dữ liệu, Masterise Homes

“Tôi thực hiện nghiên cứu dưới sự hướng dẫn của TS. Minh Đinh, tập trung vào phát triển phần mềm để tóm tắt đánh giá trực tuyến của khách hàng và đưa ra khuyến nghị phù hợp cho doanh nghiệp. Hai môn học “Thuật toán và cấu trúc dữ liệu” cùng “Phân tích truyền thông và mạng xã hội” đã trang bị cho tôi những kiến thức và kỹ năng quan trọng để có được hiểu biết chính xác về doanh nghiệp.”
Vy Nguyen banner image

Vỹ (Gavin) Nguyễn, Co-founder, Hello Clever

“Trong luận văn của mình, tôi nghiên cứu về vai trò đa dạng của cảm xúc trong giao tiếp, đồng thời tìm hiểu các yếu tố tác động đến cảm xúc nhằm nâng cao khả năng thấu hiểu của trợ lý ảo, giúp giải quyết xung đột hiệu quả hơn. Một dấu ấn đáng nhớ trong hành trình học thạc sĩ của tôi là cơ hội làm việc cùng Giáo sư Jenny Zhang tại Melbourne, người đã giúp tôi củng cố phương pháp nghiên cứu và tự tin hơn để tiếp tục học lên tiến sĩ.”
Nguyen Hoang Khang banner image

Nguyễn Hoàng Khang, Nhà khoa học dữ liệu, Rackspace Technology

“Quyết định theo đuổi hướng dự án, tôi đã phát triển một hệ thống tự động hóa quy trình vay tín dụng, giúp đơn giản hóa việc xét duyệt khoản vay cho khách hàng và giảm thời gian thu thập thông tin trong ngành tài chính. Các giảng viên luôn cập nhật công nghệ mới cho chúng tôi, và môn Học sâu của Tiến sĩ Vinh Đặng là sự cân bằng hiệu quả giữa lý thuyết và thực hành. Các mối quan hệ có được trong thời gian học tại đây cũng giúp tôi nâng cao kỹ năng chuyên môn lẫn kỹ năng mềm.”
Hung Phan banner image

Phan Quốc Hưng, Nghiên cứu sinh tiến sĩ

“Chương trình mở ra niềm đam mê nghiên cứu trong tôi và định hướng tôi theo con đường này. Tôi có cơ hội hợp tác với TS. Quang Trần để thực hiện một bài báo khoa học, trong đó có khai thác kiến thức của mình về giao dịch, tài chính và kinh tế để phát triển hệ thống dự báo giá cho các sản phẩm nông nghiệp. Bên cạnh đó, TS. Nguyễn Hiếu Thảo cũng khiến môn toán trở nên thú vị hơn bằng cách đơn giản hóa những khái niệm phức tạp, giúp tôi vượt qua nỗi e ngại của mình với môn học này.”
TS Đặng Hoàng Vũ
Data Director, Be Group Môn học: Khai phá dữ liệu (MAI)
TS Nguyễn Tuấn Hằng
Principal AI Research Scientist, Axon Môn học: Học sâu (MAI)
Tư vấn trực tiếp với chúng tôi