Ngành Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu

1. Mục tiêu đào tạo:

Đào tạo cử nhân ngành TTNT-KHDL; Chương trình đào tạo trang bị cho người học những kiến thức nền tảng, bổ trợ của ngành TTNT-KHDL; trang bị kiến thức cốt lõi, cần thiết gồm: cơ sở dữ liệu, kỹ thuật lập trình, kỹ thuật máy tính, mạng và truyền thông; trang bị kiến thức chuyên sâu của ngành gồm cả lý thuyết và thực hành trong lĩnh vực TTNT-KHDL như: học máy, học sâu, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng mẫu; quản trị, lưu trữ, phân tích, xử lý dữ liệu, dữ liệu lớn, phân tích và dự báo xu hướng dựa vào dữ liệu phân tích nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0 và chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo.

2. Chương trình đào tạo:

- Thời gian đào tạo: 4 năm trong 8 kỳ

- Nội dung chương trình gồm các khối kiến thức:

Trang bị cho sinh viên các kiến thức giáo dục đại cương; chú trọng vào các môn học bổ trợ kiến thức cho ngành trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu như tin học cơ sở, đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thông kê, tiếng Anh.

Trang bị cho sinh viên kiến thức cốt lõi và cần thiết về các lĩnh vực công nghệ thông tin, khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính, mạng và truyền thông.

Trang bị cho sinh viên kiến thức chuyên sâu trong lĩnh trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu như: thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng mẫu; có khả năng tự học và tự thích nghi quản trị; quản trị, lưu trữ, phân tích và tiền xử lý dữ liệu, dữ liệu lớn; khai phá dữ liệu; trực quan quan hóa dữ liệu; phân tích và dự báo xu hướng dựa vào dữ liệu phân tích, các mô hình học máy; chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động; xử lý được các bài toán liên quan đến dữ liệu lớn, các vấn đề như ô nhiễm môi trường, phân tích dự báo thiên tai như lũ lụt, sạt lở; dự báo tiềm năng khách hàng, chiến lược kinh doanh, quản lý rủi ro,…

3. Nhu cầu lao động đối với ngành đào tạo:

Để đáp ứng yêu cầu phát triển đất nước, xã hội trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0 và Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo đến năm 2030. Đáp ứng nhu cầu nguồn lực TTNT-KHDL tại tất cả các tổ chức, tập đoàn, doanh nghiệp công nghệ trên thị trường.

4. Nơi làm việc sau khi sinh viên tốt nghiệp:

- Lập trình viên phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu;

- Tại các tổ chức, tập đoàn công nghệ, trung tâm phân tích dữ liệu, dữ liệu lớn; điều tra, khảo sát và dự báo cho các tổ chức, tập đoàn đa quốc gia, các ngân hàng, các hãng bảo hiểm, các hãng tư vấn…;

- Tại các tổ chức, tập đoàn công nghệ phát triển sản phẩm trí tuệ nhân tạo;

-  Công ty, trung tâm khởi nghiệp, phát triển các ứng dụng phân tích dữ liệu, và trí tuệ nhân tạo phục vụ đời sống.

- Giảng dạy, đào tạo, nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu.

5. Các điểm mạnh của Ngành đào tạo tại Trường ĐH Thủy lợi:

CTĐT ngành TTNT và KHDL của trường Đại học Thủy lợi được xây dựng với mục đích đào tạo các các cử nhân có trình độ cao về trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Chương trình được thiết kế hiện đại, cập nhật với tâm huyết của chuyên gia trong lĩnh vực TTNT, KHDL. Với định hướng đào tạo các nhân sự TTNT-KHDL chất lượng cao, sinh viên tham gia chương trình được trang bị đầy đủ kiến thức lý thuyết, song song với việc được chú trọng gia tăng thời lượng thực hành với tính “thực chiến” cao, hơn nữa người học cũng được trải nghiệm tại các phòng thí nghiệm, nghiên cứu, cũng như tại các công ty, tập đoàn hoạt động trong lĩnh vực CNTT&TT trong và ngoài nước.

6. Cơ hội du học và các thông tin khác:

Tiếp tục học bậc sau đại học các chuyên ngành thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, công nghệ thông tin tại các cơ sở đào tạo trong nước hoặc nước ngoài.

7. Cam kết việc làm:

Các sinh viên học ngành TTNT và KHDL sẽ có cơ hội, vị trí làm việc tốt tại các tổ chức, tập đoàn công nghệ trong và ngoài nước.

8. Thông tin chi tiết hoặc tư vấn trực tiếp

TS. Tạ Quang Chiểu; số điện thoại: 0913 522 275; email: quangchieu.ta@tlu.edu.vn

Địa chỉ: Khoa Công nghệ Thông tin, tầng 2 nhà C1, 175 Tây Sơn, quận Đống Đa, Hà Nội

Giới thiệu ngành Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu: XEM TẠI ĐÂY