SEMINAR – HỌC MÁY GIẢI MÃ TÍN HIỆU EMG CHO TƯƠNG TÁC NGƯỜI–MÁY BĂNG THÔNG CAO TRÊN NHIỀU NGƯỜI DÙNG
Bạn đã bao giờ hình dung mình có thể điều khiển thiết bị chỉ bằng những chuyển động rất nhỏ của bàn tay?
Tín hiệu điện cơ (EMG) được ghi nhận tại cổ tay có thể cung cấp thông tin về ý định vận động của con người. Khi kết hợp với học máy, những tín hiệu này mở ra tiềm năng phát triển các phương thức tương tác người-máy tự nhiên, nhanh chóng và thuận tiện hơn, đặc biệt trong việc điều khiển các thiết bị thực tế tăng cường và nhập văn bản.
Tuy nhiên, để hệ thống có thể hoạt động hiệu quả trên nhiều người dùng và trong nhiều phiên sử dụng khác nhau, các mô hình học máy cần giải quyết nhiều thách thức về giải mã tín hiệu, khả năng tổng quát hóa và mở rộng băng thông tương tác.
Nhằm mang đến cho nhà nghiên cứu, học viên và sinh viên góc nhìn thực tế về những tiến bộ mới trong lĩnh vực học máy, xử lý tín hiệu sinh học và tương tác người-máy, Trường Đại học Công nghệ Thông tin tổ chức buổi seminar:
“Học máy giải mã tín hiệu EMG cho tương tác người–máy băng thông cao trên nhiều người dùng”
với sự chia sẻ của:
Diễn giả: TS. Phan Quốc Huy
Nhà nghiên cứu Khoa học tại Meta Reality Labs, Paris, Pháp
TS. Huy Phan từng đảm nhiệm các vị trí nghiên cứu và giảng dạy tại Amazon Alexa/AGI, Đại học Queen Mary London, Viện Alan Turing và Đại học Oxford. Đồng thời, anh hiện cộng tác với Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Đức (DFKI) và Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM
Tại chương trình, sinh viên sẽ được tìm hiểu:
Nền tảng khoa học thần kinh và nguyên lý hình thành tín hiệu EMG tại cổ tay
Cách học máy giải mã tín hiệu EMG để nhận biết ý định vận động của người dùng
Các phương pháp học có giám sát phục vụ điều khiển thiết bị và nhập văn bản
Những kỹ thuật giúp mô hình hoạt động hiệu quả trên nhiều người dùng và phiên sử dụng
Tiềm năng của học không giám sát trong việc nâng cao khả năng truyền tải thông tin của hệ thống tương tác người–máy
Thời gian: 9:00, Thứ Sáu, ngày 17/07/2026
Địa điểm: Hội trường E, Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM
Đăng ký tại: https://link.uit.edu.vn/uit-emg-seminar
Đây là cơ hội để sinh viên tiếp cận một hướng nghiên cứu liên ngành giàu tiềm năng, kết nối giữa trí tuệ nhân tạo, xử lý tín hiệu sinh học, khoa học thần kinh và công nghệ tương tác người-máy.
