NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Bài viết số 3 - Giới thiệu ngành Công nghệ Thông tin

on .

Họ và tên: Triệu Đức Duy       Mssv: 23520392

Mục tiêu của em 4 năm sau

Khi giải quyết những bài toán hay vấn đề, việc đầu tiên là hiểu được input và output của nó. Làm bất kỳ một việc nào trong cuộc sống cũng vậy, chúng ta đều cần xác định được mục tiêu của mình, kết quả mà ta mong muốn nhận được sau khi ta làm việc đó hay nó cũng chính là output. Em cũng đã xác định những mục tiêu của mình sau 4 năm học tập tại trường UIT.

Đầu tiên và quan trọng nhất, em mong muốn mình sẽ tốt nghiệp đúng hạn với tấm bằng xếp loại khá trở lên. Mặc dù có rất nhiều ý kiến về việc làm trong ngành công nghệ thông tin thì bằng cấp không quan trọng, nhưng theo em, Trường Đại học Công nghệ thông tin cùng với vị thế và uy tín của mình ở hiện tại, đã khiến cho những sinh viên tốt nghiệp với tấm bằng của trường sẽ có được ấn tượng, lợi thế và sự chú ý không hề nhỏ của nhà tuyển dụng. Bởi một tấm bằng chỉ mất giá trị khi người sở hữu nó không có năng lực vì điều kiện để được cấp bằng thật dễ dàng, trong khi tốt nghiệp UIT đã là một minh chứng nhất định cho năng lực của bản thân do những điều kiện chặt chẽ để tốt nghiệp của nhà trường. Đồng thời, ra trường đúng hạn sẽ giúp cho em và gia đình bớt một khoản chi phí cho việc học tập bị kéo dài. Bản thân em cũng sẽ tiết kiệm được thời gian khi không phải học lại.

Ngoài định hướng học tập, định hướng về công việc của em là làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, em thấy đây là một ngành “hot” và xu hướng trong tương lai, có nhu cầu tuyển dụng cao và thu nhập tốt. Ngoài ra, em thấy mình cũng có thể học tốt các môn về toán nếu cố gắng, để phục vụ cho chuyên môn của ngành này. Em cũng có mong muốn được làm việc tại FPT Software vì đây là một công ty có tập trung vào phát triển sản phẩm và dịch vụ về khoa học dữ liệu, có môi trường làm việc đáng mơ ước, chuyên nghiệp và thu nhập tốt. Yêu cầu của nhà tuyển dụng này rất cao và đây sẽ là mục tiêu không hề dễ dàng với em. Một số yêu cầu đáng chú ý của nhà tuyển dụng như dùng thông thạo ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL…) và công cụ phân tích dữ liệu (Excel, BI tools, Python…), tốt nghiệp đại học chuyên ngành khoa học dữ liệu hoặc các ngành toán ứng dụng và viễn thông sẽ là những điều mà em cần cố gắng.

Học ở UIT sẽ giúp em được đào tạo những kiến thức cần thiết cho công việc. 5 môn học trong chương trình đào tạo mà em nghĩ sẽ là quan trọng nhất cho công việc của mình là Tư duy tính toán cho KHDL, Học máy thống kê, Công nghệ dữ liệu lớn, Hệ hỗ trợ ra quyết định và Xác suất thống kê. Tư duy tính toán cho KHDL, Học máy thống kê, Công nghệ dữ liệu lớn, Hệ hỗ trợ ra quyết định là những môn chuyên ngành trong chương trình của chuyên ngành khoa học dữ liệu, còn môn Xác suất thống kê là một môn toán đại cương và kiến thức về toán xác suất thực sự là rất quan trọng cho công việc của một Data Analyst. Ngoài ra, em cũng có thể tham gia các hoạt động khác hoặc tự tim hiểu và học hỏi những kiến thức khác để giúp ích cho công việc như học lập trình Python, trau dồi tiếng Anh và Nhật, tham gia nghiên cứu khoa học ở trường, xin thực tập hoặc xin việc vào năm hai hoặc năm ba để có kinh nghiệm và hồ sơ đẹp.

Trên đây là những mục tiêu của em trong 4 năm sau, những lí do em chọn những mục tiêu đó, và những điều em nghĩ mình cần thực hiện cũng như những môn học em nghĩ mình nên tập trung để có được những hành trang tốt giúp mình đạt được mục tiêu mà mình đề ra. Với suy nghĩ của một sinh viên năm nhất, em nghĩ rằng mục tiêu của mình có thể sẽ thay đổi phần nào, hoặc những môn học và kỹ năng mà em tập trung vào có thể sẽ khác đi so với những điều trên, nhưng em vẫn luôn mong dù là mục tiêu nào, những kỹ năng và kiến thức nào em thấy là quan trọng thì em đều tâm huyết và dồn sức vào để có thể đạt được nó.

Sử dụng GIS đánh giá các yếu tố về Kinh tế, Xã hội, Môi trường và Điều kiện tự nhiên ảnh hưởng đến cây Hồ tiêu tại Đắk Lắk

on .

Trong những năm vừa qua, tình trạng nông sản rơi vào cảnh được mùa, mất giá, cần phải giải cứu đang diễn ra tràn lan. Đó là hệ lụy của việc sản xuất theo cảm tính, phá vỡ quy hoạch khiến cung vượt quá nhu cầu. Theo xu hướng phát triển của nền nông nghiệp hiện đại, cần phải áp dụng các tiến bộ khoa học kỹ thuật để xây dựng những vùng sản xuất quy mô lớn, từ đó giảm chi phí sản xuất, có sản phẩm chất lượng tốt và đảm bảo số lượng theo yêu cầu của thị trường … Nhận thấy được nhu cầu đó, nghiên cứu đề xuất sử dụng GIS đánh giá các yếu tố về Kinh tế, Xã hội, Môi trường và Điều kiện tự nhiên để tìm ra cây trồng phù hợp cho từng vùng. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu đề cập đến hai yếu tố là Điều kiện tự nhiên và Kinh tế, tuy nhiên, những năm gần đây, nhiều nghiên cứu đã chứng minh các yếu tố Xã hội và Môi trường cũng ảnh hưởng đến việc quy hoạch đất trồng cây với xu hướng phát triển bền vững. Nghiên cứu cũng tiến hành thực nghiệm trên cây Hồ Tiêu tại Đắk Lắk bởi theo số liệu từ Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, xuất khẩu hồ tiêu của Việt Nam đang đứng đầu thế giới nhưng đang gặp phải nhiều thách thức khi người dân đổ xô trồng hồ tiêu hàng loạt, không có quy hoạch, đặt biệt tại tỉnh Đắk Lắk nơi có sản lượng hồ tiêu lớn nhất cả nước. Kết quả của quá trình thực nghiệm là bản đồ phân loại thích nghi của cây hồ tiêu tại tỉnh Đắk Lắk được xây dựng bằng công nghệ GIS, áp dụng thuật toán nội suy (IDW) và phương pháp chồng lớp, phân tích đa tiêu chuẩn (MCA), kết hợp các tiêu chí từ FAO.

 

Nhóm thực hiện: 

Lê Bá Thiền, Trần Đức Thuận

 

Xem bài chi tiết tại đây.

CHỐNG LẠI KỸ THUẬT NÉ TRÁNH MÁY ẢO CỦA MÃ ĐỘC TRONG PHÂN TÍCH ĐỘNG

on .

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP CHỐNG LẠI KỸ THUẬT NÉ TRÁNH MÁY ẢO CỦA MÃ ĐỘC TRONG PHÂN TÍCH ĐỘNG

Phạm Ri Nép - CH2002010

Phần mềm độc hại làm cơ sở cho nhiều hoạt động tội phạm, đặc biệt là các hoạt động tội phạm có động cơ tống tiền như mã độc cũng như các mối đe dọa nâng cao (APT). Trong thời gian gần đây, số lượng và mức độ tinh vi của các ứng dụng độc hại đang gia tăng đáng kể. Để hiểu được hoạt động của phần mềm độc hại, các nhà phân tích tìm tòi tiến hành kiểm tra thông qua phân tích động. Để phân tích kiểm tra phần mềm độc hại hầu hết dựa vào việc sử dụng các máy ảo để đảm bảo chức năng và sự an toàn. Có sự khác biệt nhỏ trong hoạt động giữa máy ảo và máy vật lý. Phần mềm độc hại hiện nay kiểm tra những khác biệt này và thay đổi hành vi của nó khi nó phát hiện thấy sự hiện diện của máy ảo, hành vi trốn tránh mã độc chủ yếu quan tâm đến phát hiện máy ảo và trốn tránh không thực thi. Các kỹ thuật chống máy ảo này của phần mềm độc hại cản trở việc phân tích. Trong luận văn này, chúng tôi chống lại các kỹ thuật phát hiện máy ảo, bằng cách phân tích mã độc thông qua 6 mô đun, tùy biến các máy ảo để chúng giống như máy thật. Ngoài ra chúng tôi tạo bộ dữ liệu thử nghiệm gồm 205 mẫu thử. Kết quả của luận văn có thể được sử dụng cho việc phân tích động hiệu quả hơn.

Trân trọng.

Rút trích quan hệ giữa các thực thể trong văn bản tiếng Việt

on .

Rút trích quan hệ giữa các thực thể trong văn bản tiếng Việt

Phạm Minh Mẫn - CH1802054

Rút trích quan hệ là một trong những bài toán quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó là bài toán con của bài toán trích xuất thông tin, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều bài toán như sơ đồ tri thức, hỏi đáp tự động, tóm tắt văn bản,... Với sự phát triển không ngừng của dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu dạng văn bản, bài toán này càng nhận được sự quan tâm hơn đối với các nhà nghiên cứu cả trong và ngoài nước. Tuy nhiên, số lượng các nghiên cứu về bài toán rút trích quan hệ trong văn bản tiếng Việt vẫn còn hạn chế so với các ngôn ngữ khác như tiếng Anh, tiếng Trung,… Do đó, luận văn nghiên cứu sâu hơn về đề tài này.

Về mặt thực tiễn, rút trích quan hệ có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực bao gồm:

- Khai phá dữ liệu từ Web (Web mining): nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, rút trích tên người nổi tiếng, các sản phẩm đang thịnh hành, so sánh giá cả sản phẩm, phân tích tâm lý của khách hàng.

- Trí tuệ doanh nghiệp (Business intelligent): đánh giá thông tin thị trường từ các điều luật mới trong thị trường kinh doanh, các thông tin về chính trị giữa các nước...

Về mặt khoa học, nghiên cứu có những đóng góp sau:

- Nắm được tình hình nghiên cứu trong nước và trên thế giới, cũng như xu hướng phát triển của bài toán rút trích quan hệ và các bài toán có liên quan như đồng tham chiếu.

- Thảo luận, đánh giá các phương pháp rút trích quan hệ và phương pháp xử lý phân giải đồng tham chiếu, đồng thời đề xuất một số hướng phát triển tiếp theo của bài toán.

Luận văn đã đạt được những kết quả sau:

- Nắm được tổng thể về bài toán rút trích quan hệ, tình hình các nghiên cứu trong nước và trên thế giới, các xu hướng phát triển của bài toán rút trích quan hệ và các bài toán có liên quan như phân giải đồng tham chiếu.

- Trên cơ sở kế thừa và nghiên cứu các mô hình kết hợp dựa trên BERT để xử lý bài toán RE trong tiếng Việt, luận văn so sánh mô hình kết hợp dựa trên mô hình PhoBERT và XLM-RoBERTa [22] với mô hình đơn lẻ như PhoBERT. Từ đó, có thể thấy rằng phương pháp áp dụng các mô hình kết hợp cho kết quả tối ưu hơn so với phương pháp áp dụng mô hình đơn lẻ.

- Đề xuất, đánh giá phương pháp phân giải đồng tham chiếu mới cho văn bản tiếng Việt để phục vụ cho bài toán rút trích quan hệ với F1 dựa trên ba độ đo MUC, B3, CEAFe lần lượt đạt 66.50%, 82.70%, 76.26%.

- Xây dựng hệ thống demo cho bài toán RE trong văn bản tiếng Việt.

Tuy nhiên, ngoài các kết quả đạt được, luận văn vẫn còn một vài hạn chế sau:

- Chưa giải quyết bài toán mất cân bằng dữ liệu trong việc huấn luyện mô hình RE trong tiếng Việt.

- Chưa kết hợp kết quả của bài toán đồng tham chiếu vào hệ thống RE đã xây dựng.

Trân trọng.

Phân biệt định lý, định luật và ứng dụng

on .

 

 

Định lý, định luật và ứng dụng là ba khía cạnh khác nhau nhưng có liên hệ chặt chẽ trong khoa học và toán học. Dưới đây là phân biệt ngắn gọn và rõ ràng, kèm ví dụ để hình dung.


Định lý
Định lý là một phát biểu được chứng minh đúng dựa trên các tiền đề hoặc tiên đề của hệ thống lý thuyết toán học hoặc logic. Muốn được gọi là định lý thì phải có chứng minh chứ không chỉ dựa vào quan sát.Đặc điểm nổi bật: tính chất “đã được chứng minh” và phụ thuộc vào hệ axiomatization của một lĩnh vực.Ví dụ: Định lý Pythagoras trong hình học Euclid: trong một tam giác vuông, bình phương cạnh huyền bằng tổng bình phương hai cạnh góc vuông.
 
Định luật
Định luật là phát biểu mô tả hoặc dự đoán một phạm vi hiện tượng tự nhiên dựa trên quan sát lặp đi lặp lại, được kiểm chứng bằng thực nghiệm. Định luật thường phản ánh mối quan hệ phổ quát và có thể có dạng công thức hoặc tuyên bố suy diễn từ quan sát.Đặc điểm nổi bật: dựa trên dữ liệu thực nghiệm và có phạm vi áp dụng; không phải lúc nào cũng có chứng minh như trong toán học.
Ví dụ: Định luật bảo toàn năng lượng (năng lượng không mất đi mà chỉ chuyển đổi hình thức) hoặc Định luật Boyle về áp suất và thể tích của khí ở nhiệt độ nhất định.
 
Ứng dụng
Ứng dụng là cách vận dụng các định lý, định luật và các nguyên lý khác để giải quyết bài toán cụ thể, thiết kế hệ thống hoặc dự báo hiện tượng trong thực tế.Có thể là ứng dụng kỹ thuật, công nghệ, khoa học máy tính, kinh tế, y học, v.v.Ví dụ ứng dụng: sử dụng định luật Ohm để thiết kế mạch điện sao cho xác định được dòng điện, điện áp và điện trở tương ứng; hoặc dùng định lý thuyết xác suất để thiết kế hệ thống kiểm tra và dự báo rủi ro.
 
So sánh ngắn gọn:
Tiêu chíĐịnh lýĐịnh luật
Nguồn gốc Dựa trên tiên đề (axioms)logic; có chứng minh chặt chẽ. Dựa trên quan sátthực nghiệm; được xác nhận bởi dữ liệu thực nghiệm.
Mức độ khái quát Mang tính khái quát, trừu tượngràng buộc bởi hệ thống lý thuyết. Mô tả hiện tượng tự nhiên trong phạm vi cụ thể hoặc phổ quát có thể đo đạc.
Mục đích Dùng để suy luận logicrút ra kết luận từ các giả thiết ban đầu. Dùng để dự đoánmô tả cách thức vận hành của thế giới tự nhiên.
Ví dụ minh họa - Định lý Pythagoras (định lý bất đối của hình học Euclid) - Định lý căn bậc hai - Định luật Newton về động lực học - Định luật bảo toàn năng lượng