• Ngôn ngữ
    • Tiếng Việt
    • English

    • Các bộ môn và phòng thí nghiệm

    Bộ môn Khoa học Máy tính

    Department of Computer Science

    Tháng Mười Hai 9

    Lịch sử hình thành và phát triển

    Bộ môn Khoa học Máy tính (KHMT), một trong năm bộ môn trực thuộc Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN), có lịch sử hình thành gắn liền với những giai đoạn phát triển quan trọng của ngành. Tiền thân của bộ môn được thành lập vào ngày 11 tháng 2 năm 1995 tại Trường Đại học Tổng hợp Hà Nội theo quyết định của Giám đốc ĐHQGHN. Đến tháng 10 năm 1999, bộ môn được chuyển về trực thuộc Khoa Công nghệ của ĐHQGHN, đánh dấu một giai đoạn chuyển tiếp trong cơ cấu tổ chức. Bước ngoặt lớn đến vào tháng 9 năm 2004, khi Khoa Công nghệ Thông tin được tái thành lập tại Trường Đại học Công nghệ, Bộ môn KHMT chính thức trở thành một đơn vị chuyên môn trực thuộc khoa. Từ đó đến nay, bộ môn luôn giữ vai trò trọng yếu trong việc tổ chức và triển khai các hoạt động đào tạo và nghiên cứu khoa học, góp phần định hình nên vị thế của Khoa và Nhà trường. Sức mạnh của Bộ môn được xây dựng trên nền tảng đội ngũ cán bộ có trình độ chuyên môn cao và tâm huyết. Tính đến tháng 9 năm 2025, đội ngũ giảng dạy của bộ môn gồm 20 thành viên, trong đó có 1 Giáo sư, 2 Phó Giáo sư, 8 Tiến sĩ, 3 Thạc sĩ và 6 cử nhân tốt nghiệp loại giỏi được giữ lại làm cán bộ tạo nguồn. Lực lượng cán bộ này được đào tạo bài bản tại các trường đại học và viện nghiên cứu uy tín trong và ngoài nước, không ngừng đổi mới sáng tạo trong cả giảng dạy và nghiên cứu. Với tầm nhìn dài hạn, Bộ môn KHMT đặt mục tiêu trở thành đơn vị đào tạo – nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực Khoa học Máy tính tại Việt Nam, từng bước tiệm cận các chuẩn mực quốc tế thông qua việc phát huy thế mạnh về đội ngũ, đẩy mạnh hợp tác và tăng cường kết nối doanh nghiệp.

    Công tác đào tạo

    Đào tạo luôn được xác định là nhiệm vụ trung tâm và được toàn thể cán bộ giảng viên Bộ môn Khoa học Máy tính thực hiện nghiêm túc với triết lý “lấy người học làm trung tâm”. Các chương trình đào tạo do bộ môn phụ trách, từ Cử nhân, Thạc sĩ đến Tiến sĩ, đều được xây dựng theo hướng hiện đại, tiếp cận các chuẩn quốc tế như CDIO, ABET, ACM/IEEE-CS và liên tục cập nhật các xu hướng công nghệ mới. Chương trình Cử nhân Khoa học Máy tính có quy mô lớn với số lượng tuyển sinh hằng năm ổn định trên 300 sinh viên, chiếm khoảng 40% tổng quy mô của Khoa. Chất lượng đầu vào luôn ở mức cao, với điểm chuẩn trên 27 điểm trong các kỳ tuyển sinh gần đây. Mỗi năm, chương trình có trên 200 sinh viên tốt nghiệp đúng hạn, và 100% sinh viên làm khóa luận tại bộ môn đều có việc làm ngay sau khi ra trường. Chương trình đã được kiểm định chất lượng theo tiêu chuẩn của Bộ Giáo dục và Đào tạo vào năm 2023. Ở bậc sau đại học, chương trình Thạc sĩ Khoa học Máy tính tuyển sinh khoảng 40 học viên mỗi năm, chiếm gần 50% quy mô toàn Khoa, thu hút nhiều sinh viên xuất sắc từ các trường kỹ thuật hàng đầu. Chương trình Tiến sĩ cũng là nơi đào tạo nguồn nhân lực trình độ cao cho các học viện, trường đại học và doanh nghiệp lớn như FPT, Viettel, với trung bình 5 nghiên cứu sinh trúng tuyển mỗi năm và 10 tiến sĩ đã bảo vệ thành công trong 5 năm gần đây. Song song với việc triển khai các chương trình, bộ môn còn là đơn vị chủ lực trong việc biên soạn nhiều giáo trình quan trọng như “Trí tuệ nhân tạo” (2008), “Học máy” (2015), “Giáo trình Lập trình nâng cao” (2019) và “Học máy thống kê” (2025), góp phần chuẩn hóa và nâng cao chất lượng tài liệu giảng dạy.

    Công tác nghiên cứu

    Công tác nghiên cứu khoa học là một trong những thế mạnh nổi bật của Bộ môn Khoa học Máy tính, thể hiện qua việc triển khai hiệu quả nhiều đề tài, dự án các cấp và các công bố khoa học chất lượng. Các định hướng nghiên cứu của bộ môn không chỉ mang tính học thuật chuyên sâu mà còn bám sát các xu thế công nghệ toàn cầu, đặc biệt phù hợp với danh mục công nghệ chiến lược quốc gia được Thủ tướng Chính phủ ban hành. Nổi bật là lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, một trong những nhóm công nghệ chiến lược hàng đầu, được bộ môn triển khai sâu rộng qua các hướng nghiên cứu về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), và Học máy (Machine Learning). Các nghiên cứu này do các nhà khoa học chủ trì như TS. Nguyễn Văn Vinh trong lĩnh vực dịch máy và mô hình ngôn ngữ lớn, hay TS. Đặng Trần Bình với hướng ứng dụng AI trong lĩnh vực pháp lý. Một sản phẩm tiêu biểu là hệ thống dịch máy đa ngôn ngữ tại địa chỉ dichmay.itrithuc.vn. Hướng Học máy tin cậy (Reliable AI)
    do TS. Lê Đức Trọng dẫn dắt tập trung giải quyết các vấn đề về tính công bằng và khả năng tổng quát hóa của mô hình. Lĩnh vực AI trong y tế cũng là một mũi nhọn, với các nghiên cứu về chẩn đoán bệnh qua hình ảnh y tế do TS. Đỗ Thành Công và các giảng viên trẻ như CN. Trần Trường Thuỷ, CN. Trương Thị Kiều Anh tiên phong, đã cho ra đời các sản phẩm như phần mềm hỗ trợ chẩn đoán tổn thương ác tính trong nội soi phế quản.

    Một hướng nghiên cứu chiến lược khác của bộ môn là Địa không gian thông minh (GeoSpatial Intelligence), trực tiếp liên quan đến nhóm công nghệ hàng không, vũ trụ trong danh mục quốc gia. Dưới sự dẫn dắt của PGS. TS. Nguyễn Thị Nhật Thanh và TS. Mẫn Đức Chức, nhóm nghiên cứu đã và đang thực hiện các dự án quốc tế lớn như đề tài “Improvement of air pollution management in Vietnam with satellite PM2.5 observation” do USAID tài trợ (2020-2022) và đề tài Nghị định thư Việt Nam – Ý về ước tính lượng mưa (2022-2025). Các sản phẩm ứng dụng thực tiễn như hệ thống dự báo chất lượng không khí cho Hà Nội (hanoiair) và bộ dữ liệu ô nhiễm không khí cho toàn Việt Nam đã được đưa vào sử dụng. Bên cạnh đó, các hướng nghiên cứu nền tảng như Tối ưu hóa do TS. Lê Nguyên Khôi phụ trách và Khoa học dữ liệu cũng được đẩy mạnh, cung cấp các phương pháp luận cốt lõi cho việc xây dựng các hệ thống thông minh. Các đề tài tiêu biểu từ 2015 đến 2025 như “Cải tiến chất lượng dịch máy thống kê dựa vào thông tin cú pháp phụ thuộc” (2015-2017) và “Dự báo sự hình thành bão sử dụng học máy” do VINIF tài trợ (2023-2026) cho thấy năng lực nghiên cứu đa dạng và liên tục của bộ môn, góp phần tạo ra các sản phẩm khoa học công nghệ có giá trị cao, phục vụ thiết thực cho sự phát triển kinh tế – xã hội của đất nước.

    Đội ngũ giảng viên

    Giảng viên hiện tại

    1. TS. Lê Đức Trọng (trongld@vnu.edu.vn): Reliable AI, Multimodal AI, Recommendation (Chủ nhiệm Bộ môn)

    1. GS. TS. Nguyễn Thanh Thủy (nguyenthanhthuy@vnu.edu.vn) – Nguyên Phó Hiệu trưởng: Trí tuệ nhân tạo, tính toán mềm, tính toán hiệu năng cao, kỹ nghệ dữ liệu và tri thức.

    1. PGS. TS. Nguyễn Việt Anh (vietanh@vnu.edu.vn): IT-enhanced learning, Learning analytics, Recommendation.

    1. PGS. TS. Nguyễn Thị Nhật Thanh (thanhntn@vnu.edu.vn): Remote sensing, Satellite IP, GeoSpatial Intelligence, Environment and Climate, Machine Learning.

    1. TS. Lê Quang Hiếu (hieulq@vnu.edu.vn): Học máy, khai phá dữ liệu web, thông tin doanh nghiệp.

    1. TS. Trần Thị Minh Châu (chauttm@vnu.edu.vn): Phân tích và thiết kế hệ thống.

    1. TS. Nguyễn Văn Vinh (vinhnv@vnu.edu.vn):Trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy, mô hình ngôn ngữ lớn.

    1. TS. Lê Nguyên Khôi (khoi.n.le@vnu.edu.vn): Tối ưu hóa, tính toán tiến hóa, meta-heuristics.
    2. TS. Mẫn Đức Chức (chucmd@vnu.edu.vn): Remote sensing, Satellite IP, Foundation Models, Machine Learning.

    1. TS. Đặng Trần Bình (binhdt@vnu.edu.vn): Semantic analysis Legal AI, NLP. (Đang trao đổi nghiên cứu tại Trường Meiji Nhật Bản)
    2. TS. Đỗ Thành Công: AI trong y tế

    1. ThS. Hoàng Thị Ngọc Trang (tranghtn@vnu.edu.vn): Học máy, tin sinh học.

    1. ThS. Lê Minh Khôi (khoilm@vnu.edu.vn): Mạng di động, khai phá dữ liệu.

    1. ThS. Ngô Xuân Trường (truonggnx@vnu.edu.vn): Remote Sensing, Satellite IP, GeoSpatial Intelligence, Environment and Climate, Machine Learning

    1. CN. Trần Trường Thuỷ (truongthuyuet@vnu.edu.vn): Học máy, AI trong y tế (Đang học NCS tại ĐH SMU, Singapore)
    2. CN. Trương Thị Kiều Anh (kieuanhtt@vnu.edu.vn): AI trong y tế

    1. CN. Nguyễn Đức Hoàng Long (longndh@vnu.edu.vn): Học sâu, AI trong y tế

    1. CN. Lê Việt Quân (lvquan@vnu.edu.vn): Graph Deep Learning, Manifold Learning
    2. CN. Nguyễn Đăng Minh Phương (phuongndm@vnu.edu.vn): Học sâu, Remote sensing


    Giảng viên kiêm nhiệm

    • TS. Phạm Việt Thắng, Đại học Amsterdam, Hà Lan
    • TS. Nguyễn Thế Hoàng Anh: Viện VKIST
    • TS. Phạm Huy Hiệu: VinUni


    Cựu giảng viên

    • NGND. PGS. TS. Hồ Sĩ Đàm: Nguyên Chủ nhiệm Khoa
    • PGS. TS. Đinh Mạnh Tường – Nguyên Chủ nhiệm Bộ môn.
    • PGS. TS. Hoàng Xuân Huấn (huanhx@vnu.edu.vn) – Nguyên Phó CN Bộ môn.
    • PGS. TS. Đỗ Đức Giáo
    • PGS. TS. Bùi Thế Duy – Nguyên Chủ nhiệm Khoa
    • PGS. TS. Lê Anh Cường (cuongla@vnu.edu.vn) – Nguyên CNMB, PCN Khoa
    • PGS. TS. Vũ Ngọc Loãn – Nguyên Phó CN Bộ môn.
    • Cố PGS. TS. Lê Minh Khanh
    • TS. Phạm Hồng Nguyên
    • Cố TS. Phạm Hồng Thái – nguyên Phó chủ nhiệm Khoa, nguyên TP. Đào tạo.
    • PGS. TS. Nguyễn Phương Thái – Nguyên Chủ nhiệm BM, PCN Khoa
    • TS. Trần Quốc Long – Nguyên chủ nhiệm BM, hiện là Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo
    • ThS. Vũ Huy Hiển

     

    Các bài liên quan

    © VNU-UET-Faculty of Information Technology. All rights reserved.