Nguồn: Redirecting...
TỪ NEURAL NETWORK ĐẾN LLM: KHÁM PHÁ HÀNH TRÌNH TIẾN HÓA CỦA AI HIỆN ĐẠI
Workshop #3: RNN, LSTM, Attention, Transformer, BERT, BART và GPT
Tiếp nối chuỗi Seminar Nghiên cứu Khoa học Sinh viên 2026, Khoa Công nghệ Phần mềm tổ chức Workshop #3 với nội dung trọng tâm xoay quanh những bước phát triển quan trọng nhất của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), từ các mô hình xử lý dữ liệu chuỗi cho đến nền tảng của các hệ thống AI tạo sinh và Large Language Model (LLM) hiện nay.
Thời gian: 13h00, Chủ nhật ngày 14/06/2026
Hình thức: Online
Link tham gia: https://meet.google.com/iyc-egpt-xsz
NỘI DUNG CHÍNH
• Recurrent Neural Network (RNN)
• Long Short-Term Memory (LSTM)
• Những hạn chế của RNN và LSTM trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Cơ chế Attention
• Kiến trúc Transformer
• BERT và khả năng hiểu ngôn ngữ
• BART và các mô hình tạo sinh văn bản
• GPT và nền tảng của Large Language Model (LLM)
TẠI SAO BẠN NÊN THAM GIA?
Trong workshop, sinh viên sẽ được tìm hiểu cách các mô hình AI xử lý dữ liệu dạng chuỗi như văn bản, ngôn ngữ và hội thoại thông qua RNN và LSTM – những kiến trúc từng là nền tảng của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong nhiều năm.
Bên cạnh đó, workshop sẽ phân tích những hạn chế của các mô hình truyền thống khi xử lý văn bản dài và dữ liệu quy mô lớn, từ đó giúp người học hiểu được lý do vì sao cơ chế Attention và kiến trúc Transformer đã tạo nên cuộc cách mạng trong lĩnh vực AI hiện đại.
Đặc biệt, chương trình sẽ giúp sinh viên khám phá quá trình phát triển từ Transformer đến các mô hình ngôn ngữ nổi bật hiện nay:
BERT – mô hình giúp máy tính hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của văn bản.
BART – mô hình kết hợp khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ trong nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
GPT – nền tảng của ChatGPT và các Large Language Model (LLM), mở ra những khả năng vượt bậc trong hội thoại, lập trình, tìm kiếm tri thức và hỗ trợ sáng tạo nội dung.
Workshop phù hợp với:
Sinh viên yêu thích AI, Machine Learning và Deep Learning.
Sinh viên đang định hướng thực hiện nghiên cứu khoa học, đồ án hoặc khóa luận liên quan đến AI.
Sinh viên muốn hiểu rõ nền tảng công nghệ đứng sau ChatGPT, Gemini và các hệ thống AI tạo sinh hiện nay.
Các buổi tiếp theo của chuỗi seminar sẽ tiếp tục với những chủ đề quan trọng của AI hiện đại như:
• Large Language Model (LLM)
• Fine-tuning và Instruction Tuning
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• LoRA và Parameter-Efficient Fine-Tuning
• Vision-Language Model (VLM)
• AI đa phương thức (Multimodal AI)
Đừng bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu những công nghệ đang định hình tương lai của ngành Trí tuệ nhân tạo và trở thành nền tảng cho các hệ thống AI thế hệ mới.
