Hội thảo và lớp học trải nghiệm: Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo

Hoạt động nổi bật

  • Tìm hiểu thông tin chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo (MAI) 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 RMIT
  • Khám phá 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.

Cơ hội đặc biệt

  • Học bổng lên đến 50% học phí toàn chương trình
  • Chính sách học phí đặc biệt: giảm 20% học phí

Đăng ký tham gia sự kiện

Học thử ngay tại sự kiện: trải nghiệm sớm 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.

Khả năng ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế trở nên thiết yếu hơn bao giờ hết khi AI dần tích hợp sâu vào đời thực. Lớp học khám phá hành trình từ phát triển mô hình trong phòng lab đến triển khai theo quy chuẩn đạo đức. Học viên sẽ phân tích các cải tiến lý thuyết trong học sâu và tự tin triển khai các mô hình này trong lĩnh vực y tế, xóa dần khoảng cách giữa lý thuyết và thực tiễn tạo ra tác động rõ rệt.

Đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm

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 #125 Đại học tốt nhất thế giới và top 10 tại Australia theo QS Rankings 2026

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), được thực hiện bởi Hội đồng Nghiên cứu Australia, một tổ chức thuộc chính phủ 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

Khóa tốt nghiệp đầu tiên - Định hình tương lai AI

Trong những học kỳ cuối, học viên chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo sẽ lựa chọn hướng dự án hoặc đề tài nghiên cứu để thể hiện chuyên môn và tiếp cận các vấn đề nổi trội trong doanh nghiệp cũng như xã hội.

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.”