Nguồn: Redirecting...
Machine Learning không chỉ là chuyện “tăng accuracy”. Để một nghiên cứu thực sự có giá trị và có thể công bố, bạn cần nhiều hơn thế: tư duy đúng, phương pháp chuẩn và cách trình bày thuyết phục.
Nhằm hỗ trợ sinh viên tiếp cận nghiên cứu ML một cách bài bản và đúng hướng, Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin tổ chức seminar chuyên đề “Doing ML Right: Pitfalls, Proofs & Publications” – tập trung vào những yếu tố cốt lõi để xây dựng một công trình nghiên cứu chất lượng.
NỘI DUNG TRỌNG TÂM
Buổi seminar tập trung vào 3 khía cạnh quan trọng trong nghiên cứu Machine Learning:
- Pitfalls (Cạm bẫy): Nhận diện các sai lầm phổ biến trong xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình
- Proofs (Thực chứng): Áp dụng các phương pháp kiểm định để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của kết quả
- Publications (Công bố): Cách xây dựng câu chuyện khoa học, lập luận và trình bày nghiên cứu hướng đến các hội nghị uy tín
DIỄN GIẢ
CN. Trần Quốc Khánh – Trợ giảng Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin
THÔNG TIN CHƯƠNG TRÌNH
- Thời gian: 09h30 – 11h30, Thứ Sáu, ngày 08/05/2026
- Địa điểm: Hội trường E12, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM
- Đăng ký tham gia: https://link.uit.edu.vn/KTTT_Seminar_DoingMLRight
Seminar là cơ hội để sinh viên củng cố nền tảng nghiên cứu, hiểu rõ cách biến một bài toán ML thành một công trình khoa học có giá trị. Nếu bạn đang quan tâm đến nghiên cứu hoặc muốn nâng cao chất lượng đồ án, luận văn, đây là hoạt động không nên bỏ lỡ.
