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

Hoạt động chính tại sự kiện

 
  • Khám phá chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo, bao gồm chương trình học, triển vọng nghề nghiệp, yêu cầu đầu vào, học bổng và các ưu đãi đặc biệt.
  • Trải nghiệm học thử lớp thạc sĩ được dẫn dắt bởi giảng viên của chương trình
  • Khám phá các lộ trình du học trao đổi đa dạng tại RMIT Việt Nam và RMIT Melbourne, Australia
  • Tư vấn 1-1 với chủ nhiệm bộ môn, giảng viên nòng cốt và các cố vấn chương trình chuyên nghiệp

Hỗ trợ tài chính

  • Giảm 20% học phí của toàn bộ chương trình cho tất cả học viên nhập học năm 2025 và đạt điểm trung bình tích lũy từ 3.0/4.0 (tương đương 75%) trong chương trình Cử nhân*
  • Học bổng trị giá 50% học phí cho các ứng viên đạt tiêu chí của chương trình và ứng tuyển thành công. Học bổng này có thể được kết hợp với các ưu đãi học phí khác.

(*) Liên hệ RMIT để được tư vấn về điều kiện tuyển sinh.

Lưu ý

  • Ngôn ngữ được sử dụng tại sự kiện là tiếng Anh.
  • Sự kiện sẽ được ghi hình và chụp ảnh để phục vụ công tác truyền thông. Nếu Quý vị không muốn xuất hiện trong các tư liệu này, vui lòng thông báo cho Ban tổ chức khi đến tham dự sự kiện.

Ưu đãi tại sự kiện

  • Miễn phí xét duyệt hồ sơ nhập học
  • Nhận quà tặng hấp dẫn khi đặt cọc học phí

Trải nghiệm lớp học thạc sĩ chuẩn quốc tế

Lớp học được dẫn dắt bởi chính các giảng viên của chương trình.

Expand all sections

Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về kiến trúc transformer, token hóa dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và các phương pháp tạo sinh như Autoregressive và Generative Adversarial Networks (GANs).  Thực hành kỹ thuật GenAI để hiểu cách mô hình LLM vận hành trong nhiều ứng dụng, ví dụ như tóm tắt văn bản và sáng tạo nội dung.

Tham gia lớp học thử để giải đáp câu hỏi lớn "Làm sao để vận hành/xây dựng AI một cách có trách nhiệm?"Lớp học mang lại trải nghiệm về toàn bộ vòng đời phát triển của một mô hình AI, từ thu thập dữ liệu, huấn luyện, đánh giá đến triển khai để đưa ra kết quả chính xác và đáng tin cậy. Cùng khám phá những quy chuẩn của mô hình AI có trách nhiệm, bao gồm tính công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình, đồng thời học cách nhận diện và giảm thiểu sai lệch khi xây dựng mô hình AI, thông qua các tình huống thực tế.

Đăng ký tham gia sự kiện

Gặp gỡ đội ngũ giảng viên

Speaker Quang Tran

Chủ nhiệm bộ môn cấp cao Quang Trần

Với hơn 15 năm kinh nghiệm giảng dạy và làm việc tại Mĩ, Canada và Việt Nam, thầy Quang Trần luôn tiên phong trong lĩnh vực giáo dục công nghệ tại RMIT. Chuyên môn của thầy là về lập trình, thiết kế kỹ thuật phần mềm và phát triển các giải pháp kỹ thuật tối ưu. Lĩnh vực nghiên cứu của thầy tập trung vào ứng dụng thực tế của những kỹ năng này trong giáo dục khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.
Speaker Thuy Nguyen

Tiến sĩ Thủy Nguyễn

Giảng viên cấp cao chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo. Tiến sĩ Thủy Nguyễn có bằng tiến sĩ từ Áo. Với hơn 15 năm giảng dạy và nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, Tiến sĩ Thủy Nguyễn là tác giả của hơn 70 bài báo và bằng sáng chế, chủ nhân nhiều giải thưởng, đồng sáng lập AI Academy Vietnam chuyên đào tạo CEO, CTO cùng các chuyên gia IT về AI và học máy.
Speaker Ginel Dorleon

Tiến sĩ Ginel Dorleon

Giảng viên chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo. Tiến sĩ Dorleon tốt nghiệp tiến sĩ tại Pháp, tập trung vào việc sử dụng các kỹ thuật AI để giảm thiểu sự thiên vị dữ liệu trong hệ thống hỗ trợ ra quyết định về y khoa. Lĩnh vực nghiên cứu của Tiến sĩ Dorleon bao gồm học máy, AI cho chăm sóc sức khỏe, diễn giải của AI, thiên vị dữ liệu và công bằng thuật toán.
Speaker Tri Dang

Tiến sĩ Trí Đặng

Giảng viên chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo, với bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính và hơn 20 năm kinh nghiệm giảng dạy và làm việc chuyên môn. Lĩnh vực nghiên cứu của Tiến sĩ Trí Đặng tập trung vào Bảo mật và quyền riêng tư, Trực quan hóa thông tin và Tương tác người-máy tính. Tiến sĩ Trí Đặng đang giảng dạy về Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, Hệ thống cơ sở dữ liệu và An toàn hệ thống thông tin.
Speaker Vinh Dang profile image

Tiến sĩ Vinh Đặng

Giảng viên chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo, với bằng tiến sĩ Khoa học Máy tính từ Pháp. Tiến sĩ Vinh Đặng đang giảng dạy về Học máy, Phân tích dữ liệu và Thống kê. Lĩnh vực nghiên cứu của Tiến sĩ Vinh Đặng bao gồm an toàn thông tin, phân tích tài chính và mạng nơ-ron.

Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo tại RMIT

Two postgraduate students, one male, one female, holding laptops and chatting in front of cables.

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 #123 Đại học tốt nhất thế giới và top 10 tại Australia theo QS Rankings 2025.

Chứng nhận xuất sắc về nghiên cứu

RMIT được xếp hạng xuất sắc nhất thế giới trong nghiên cứu về AI và Xử lý hình ảnh, theo khung đánh giá Nghiên cứu Xuất sắc Quốc gia Australia (Excellence in Research for Australia)*.

Công nhận quốc tế

Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo được chứng nhận chuyên môn tạm thời bởi Hiệp hội Máy tính Australia (ACS)**.

Mạng lưới đối tác doanh nghiệp

Liên kết chặt chẽ với các công ty, tập đoàn hàng đầu 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.

**ACS thuộc Hiệp ước Seoul, có trách nhiệm kiểm định hoặc công nhận các bằng cấp bậc đại học liên quan đến CNTT và điện toán trên toàn thế giới. ACS có hơn 47.000 thành viên, và là đại diện cho cộng đồng công nghệ của Australia, giúp bạn nâng cao cơ hội được tuyển dụng trên phạm vi quốc tế.

 

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, Nghiên cứu sinh tiến sĩ

Oliver Harold Joergensen, Nghiên cứu sinh tiến sĩ

“Tôi chọn nghiên cứu về kỹ thuật máy học tăng cường, 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 kỹ thuật này 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.”
Vỹ (Gavin) Nguyễn, Co-founder, Hello Clever

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

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.”
Phan Quốc Hưng, Nghiên cứu sinh tiến sĩ

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.”
Đăng ký ngay