Khám phá và học thử chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo

Khám phá và học thử chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo

  • 18/07/2026
  • 09:00am - 12:00pm
  • FREE
  • Saigon South
event header image

Hoạt động nổi bật

  • Tìm hiểu thông tin chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo bao gồm chương trình đào tạo, triển vọng nghề nghiệp, điều kiện tuyển sinh, học bổng và những ưu đãi đặc biệt 
  • Tham gia các lớp học thử với các chủ đề độc đáo, trải nghiệm lớp học thạc sĩ thực sự cùng giảng viên chuyên ngành 
  • Khám phá các dự án sinh viên xuất sắc và trao đổi trực tiếp về trải nghiệm học tập tại RMIT Việt Nam 
  • Tìm hiểu các cơ hội học bổng thạc sĩ và chính sách học phí đặc biệt riêng cho năm 2026 
  • Tư vấn cá nhân trực tiếp cùng Chủ nhiệm bộ môn cấp cao, các giảng viên  hàng đầu và chuyên viên tư vấn tuyển sinh. 
  • Dành riêng cho khách tham dự sự kiện: miễn phí xét tuyển hồ sơ cùng quà tặng đặc biệt cho học viên đăng ký nhập học. 

Sự kiện diễn ra tại

Cơ sở RMIT Nam Sài Gòn

Thứ bảy 18/07/2026
702 Nguyễn Văn Linh, phường Tân Hưng, Thành phố Hồ Chí Minh

08:30 – Đón khách

09:00 – Bắt đầu chương trình

Hỗ trợ tài chính

  • Học bổng sau đại học trị giá 50% học phí 
  • Chính sách học phí đặc biệt lên đến 20% học phí 

Đăng ký tham gia sự kiện

Trải nghiệm học thử lớp học Thạc sĩ tại RMIT

Khám phá các tầng ẩn ý của ngôn ngữ. Workshop sẽ đi sâu vào các kỹ thuật NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) hiện đại để tìm hiểu cách LLM nhận diện sự thất vọng, phấn khích và các tín hiệu tinh tế khác. Hiểu rõ ứng dụng "embeddings" để nắm bắt các mô hình phức tạp, biến ngôn ngữ hàng ngày thành công cụ đắc lực cho phân tích kinh doanh cao cấp. 

Thâm nhập hiện trường của cuộc đua dùng AI đối đầu AI, khám phá cách triển khai các mô hình học máy phòng thủ nhằm đối phó với các mối đe dọa tấn công trong hệ thống ngân hàng số. Trang bị tầm nhìn chiến lược cần thiết để dẫn đầu cuộc đua công nghệ và bảo vệ tương lai của ngành fintech toàn cầu. 

Gặp gỡ đội ngũ giảng viên khách mời

Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo RMIT

a group of post graduate students discussing in a computer room

Nắm vững kiến thức một cách toàn diện qua các môn chính và loạt môn tự chọn để phát triển chuyên môn trong cả ba phân ngành của AI: phát triển hệ thống AI, học máy, học sâu và khoa học dữ liệu.  

Linh hoạt lựa chọn giữa hai hướng phát triển chuyên môn: 

  • Dự án: Cộng tác cùng doanh nghiệp để thực hiện một dự án AI và tích lũy kinh nghiệm thực tiễn.
  • Nghiên cứu: Chọn một lĩnh vực nghiên cứu chuyên sâu và hoàn thành một luận án để làm tiền đề chương trình Tiến sĩ cũng như những nghiên cứu sau này. 

Vì sao nên học Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo tại RMIT

Bằng cấp được công nhận toàn cầu

RMIT xếp hạng #119 Đại học tốt nhất thế giới và top 10 tại Australia theo QS Rankings 2027.

Chứng nhận xuất sắc về nghiên cứu

RMIT được xếp hạng vượt chuẩn thế giới trong nghiên cứu về AI theo khung đánh giá Nghiên cứu Xuất sắc Quốc gia Australia (Excellence in Research for Australia)*.

Chứng nhận chuyên môn

Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo được chứng nhận cấp độ chuyên nghiệp bởi Hiệp hội Máy tính Australia (Australian Computer Society - ACS), một thành viên của Hiệp định Seoul.

Mạng lưới đối tác doanh nghiệp

Làm dự án thực tế với các công ty hàng đầu trong ngành như Microsoft, Heineken, VinGroup, KPMG, Intel, De Heus, Ericsson, OUCRU, CIMB, VaticAI, Dizim.ai.

*Báo cáo Nghiên cứu Xuất sắc Quốc gia Australia được thực hiện bởi Hội đồng Nghiên cứu Australia, một tổ chức thuộc chính phủ Australia. 

Khóa tốt nghiệp đầu tiên - Định hình tương lai AI

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.”