Nhảy đến nội dung
x

Chuyên ngành Khoa học máy tính (9480101)

1. Giới thiệu chương trình đào tạo:

Mục tiêu đào tạo tiến sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính nhằm cung cấp nhân lực chất lượng cao cho các đơn vị giáo dục chuyên nghiệp trong và ngoài nước, các chuyên gia nghiên cứu cao cấp trong lĩnh vực CNTT tại các cơ quan chính phủ và doanh nghiệp.

2. Thời gian đào tạo và hình thức đào tạo:

- 36 tháng (tối đa 48 tháng): Thời gian thực hiện chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ đối với nghiên cứu sinh (NCS) có bằng thạc sĩ là 03 năm tập trung liên tục, đối với NCS tốt nghiệp đại học là 04 năm tập trung liên tục.

- Tập trung toàn thời gian. 

3. Đối tượng tuyển sinh:

Căn cứ theo Qui chế tuyển sinh và đào tạo trình độ tiến sĩ (Quyết định 235/2018/QĐ-TĐT ngày 07/02/2018 của Hiệu trưởng Trường Đại học Tôn Đức Thắng), người dự tuyển phải đáp ứng đúng các quy định sau đây:

- Nhóm 1: Những người đã có bằng thạc sĩ chuyên ngành đúng, phù hợp với KHMT được làm hồ sơ đăng ký dự tuyển mà không phải học chương trình bổ sung kiến thức. Các chuyên ngành đúng bao gồm:

  • Khoa học máy tính;
  • Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu;
  • Kỹ thuật phần mềm;
  • Hệ thống thông tin;
  • Kỹ thuật máy tính;
  • Một số chuyên ngành đúng, phù hợp khác (do Hội đồng khoa học và đào tạo của Khoa Công nghệ Thông tin đề xuất và được Hiệu trưởng phê duyệt).

- Nhóm 2: Những người có bằng tốt nghiệp thạc sĩ/tiến sĩ chuyên ngành gần với KHMT, được làm hồ sơ dự tuyển nhưng phải học bổ sung kiến thức trong chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ. Các chuyên ngành gần bao gồm:

  • Công nghệ thông tin;
  • Kỹ thuật viễn thông;
  • Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa;
  • Cơ sở toán học cho tin học;
  • Một số chuyên ngành gần khác (do Hội đồng khoa học và đào tạo của Khoa Công nghệ Thông tin đề xuất lên Hiệu trưởng quyết định).

- Nhóm 3: Những người đã có bằng đại học chuyên ngành đúng, phù hợp với ngành Khoa học máy tính, được làm hồ sơ dự tuyển nhưng phải học bổ sung kiến thức trong chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ.

4. Hình thức tuyển sinh: Xét tuyển 

Người dự tuyển phải thỏa các điều kiện sau thì được phép nộp đơn dự tuyển:

  • Người dự tuyển phải có bằng thạc sĩ thuộc chuyên ngành đúng/phù hợp hoặc gần với chuyên ngành KHMT (xem chi tiết ngành đúng/phù hợp và ngành gần trong mục 7.2); Hoặc người dự tuyển chưa có bằng thạc sĩ, nhưng có bằng tốt nghiệp đại hệ chính qui loại khá/giỏi thuộc ngành đúng hoặc phù hợp với ngành KHMT (xem chi tiết trong mục 7.2);
  • Người dự tuyển là tác giả 01 bài báo hoặc báo cáo liên quan đến lĩnh vực dự định nghiên cứu đăng trên tạp chí khoa học hoặc kỷ yếu hội nghị, hội thảo khoa học chuyên ngành có phản biện trong thời hạn 03 năm (36 tháng) tính đến ngày đăng ký dự tuyển. Nếu người dự tuyển chỉ có bằng tốt nghiệp đại học loại giỏi thì phải là tác giả chính của ít nhất 01 bài báo trên các tạp chí ISI;
  • Người dự tuyển phải có trình độ tiếng Anh đáp ứng đầu vào nghiên cứu sinh theo qui định của TDTU.

- Xem thông tin nộp hồ sơ dự tuyển tại đây.

5. Chương trình đào tạo:

- Số tín chỉ quy định trong chương trình đào tạo:

 

Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Học phần bổ sung

0 TC

09 TC

35 TC

Học phần trình độ tiến sĩ

11 TC

11 TC

11 TC

Chuyên đề tiến sĩ

02 x 03 TC
= 06 TC

02 x 03 TC
= 06 TC

02 x 03 TC
= 06 TC

Tiểu luận tổng quan

04 TC

04 TC

04 TC

Nghiên cứu khoa học

Công bố ít nhất 02 bài báo đã được đăng hoặc được chấp nhận đăng trên các tạp chí thuộc danh mục ISI.

Luận án tiến sĩ

70 TC

70 TC

70 TC

Tổng số TC

91TC

100 TC

126 TC

6. Danh mục các học phần:

Các học phần bổ sung dành cho đối tượng có bằng tốt nghiệp thạc sĩ/tiến sĩ chuyên ngành gần với Khoa học máy tính:

Mã số   học phần

Tên học phần
(tiếng Việt)

Tên học phần
(tiếng Anh)

Tổng TC

LT

TH, TN, TL

IT701010

Học máy

Machine Learning

3

3

0

IT701030

Phân tích xác suất và Giải thuật ngẫu nhiên

Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis

3

3

0

IT701070

Giải thuật đồ thị nâng cao

Advanced Graph algorithms

3

3

0

Tổng cộng

9

9

0

Các học phần bổ sung dành cho đối tượng có bằng tốt nghiệp đại học ngành đúng, phù hợp với Khoa học máy tính:

 

Mã số   học phần

Tên học phần
(tiếng Việt)

Tên học phần
(tiếng Anh)

Tổng TC

LT

TH, TN, TL

A. Phần kiến thức chung

5

 

 

 IN700000

Phương pháp nghiên cứu khoa học

Research Methods

2

2

0

SH700000

Triết học Mác – Lênin

Philosophy

3

3

0

B. Phần kiến thức cơ sở ngành và chuyên ngành 

30

 

 

B.1. Các học phần cơ sở ngành và chuyên ngành bắt buộc

6

 

 

IT701010

Học máy

Machine Learning

3

3

0

IT701030

Phân tích xác suất và Giải thuật ngẫu nhiên

Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis

3

3

0

B.2. Các học phần chuyên ngành tự chọn (trong đó có ít nhất 01 chuyên đề nghiên cứu)

24

 

 

B.2.1. Nhóm học phần chuyên ngành chung

12

 

 

IT701020

Xử lý ảnh số nâng cao

Advanced Digital Image Processing

3

3

0

IT701070

Giải thuật đồ thị nâng cao

Advanced Graph algorithms

3

3

0

IT701050

Bảo mật thông tin

Information Security

3

3

0

IT701110

Mật mã hoá

Cryptography

3

3

0

IT701080

Các hệ thống dựa trên tri thức

Knowledge - based Systems

3

3

0

IT701040

Các hệ thống phân tán

Distributed Systems

3

3

0

IT701060

Mô hình không chắc chắn trong Trí tuệ nhân tạo

Uncertainty models in Artificial Intelligence

3

3

0

IT701090

Hệ thống đa tác tử

Multi Agent Systems

3

3

0

IT701100

Mô hình đồ thị có xác suất

Probabilistic Graphical Models

3

3

0

B.2.2. Nhóm học phần nghiên cứu chuyên ngành

12

 

 

Hướng nghiên cứu: Khoa học dữ liệu (Data Science)

 

 

 

IT701120

Thị giác máy tính

Computer Vision

3

3

0

IT701130

Truy hồi thông tin và tìm kiếm trên web

Information Retrieval and Web Search

3

3

0

IT701150

Khai thác các tập dữ liệu lớn

Mining Massive Data Sets

3

3

0

IT701160

Hệ gen tính toán

Computational Genomics

3

3

0

IT701170

Giải thuật và biểu diễn trong sinh học phân tử tính toán

Representations and Algorithms for Computational Molecular Biology

3

3

0

IT701140

Ra quyết định dưới điều kiện không chắc chắn

Decision Making under Uncertainty

3

3

0

IT701190

Tính toán đa phương tiện và ứng dụng

Multimedia Computing and Applications

3

3

0

IT701200

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Natural Language Processing

3

3

0

IT701210

Xử lý tiếng nói

Spoken Language Processing

3

3

0

IT701220

Khai phá dữ liệu

Data Mining

3

3

0

IT701240

Chuyên đề nghiên cứu Khoa học dữ liệu

Advanced Topics in Data Science

3

3

0

Hướng nghiên cứu: Mạng máy tính và Truyền thông dữ liệu (Computer Networks and Data Communications)

EE702010

Truyền thông vô tuyến nâng cao

Advanced Wireless Communications

3

3

0

EE702020

Mạng không dây

Wireless Networks

3

3

0

EE702130

Học máy trong truyền thông

Machine Learning for Communications

3

3

0

EE702040

Hệ thống và mạng thông tin quang

Optical Communication Systems and Networks

3

3

0

EE702050

Mạng truyền thông băng rộng

Broadband Communication Networks

3

3

0

EE702180

Truyền thông số nâng cao

Advanced Digital Communications

3

3

0

IT701230

Công nghệ IoT

Internet of Things

3

3

0

EE702200

Chuyên đề nghiên cứu về mạng

Advanced Topics in Networking

3

3

0

EE702210

Chuyên đề nghiên cứu về truyền thông

Advanced Topics in Communications

3

3

0

EE703020

Hệ thống điều khiển phi tuyến và thích nghi

Nonlinear and Adaptive Control

3

3

0

EE703050

Vi điều khiển và hệ thống nhúng

Microcontroller and Embedded Systems

3

3

0

EE703040

Điều khiển thông minh

Intelligent Control

3

3

0

EE703060

Động lực học và điều khiển robot

Robotics

3

3

0

EE703160

Chuyên đề nghiên cứu về robot

Advanced Topics in Robot

3

3

0

EE703170

Chuyên đề nghiên cứu về cơ điện tử

Advanced Topics in Mechatronics

3

3

0

Tổng cộng

32

 

 

Danh mục các học phần trình độ tiến sĩ:

Mã số học phần

Tên học phần
(tiếng Việt)

Tên học phần
(tiếng Anh)

Tổng TC

LT

TH, TN, TL

Khối kiến thức bắt buộc

3

 

 

IT801010

Các chủ đề nâng cao về Trí tuệ nhân tạo

Advanced topics in Artificial Intelligence

3

3

0

Khối kiến thức tự chọn chuyên ngành (chọn 03 học phần)

8

 

 

IT801020

Chuyên đề Toán nâng cao cho Khoa học máy tính

Advanced Topics in Mathematics for Computer Science

3

3

0

IT801030

Các chủ đề nâng cao về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Advanced topics in Natural language processing

3

3

0

IT801040

Chuyên đề Phân tích dữ liệu

Topics in Data analysis

3

3

0

IT801050

Các chủ đề nâng cao về Thị giác máy tính

Advanced topics in Computer vision

3

3

0

IT801060

Các chủ đề nâng cao Bảo mật thông tin

Advanced topics in Information sercurity

3

3

0

IT801070

Các chủ đề nâng cao về Khai phá dữ liệu

Advanced topics in Data mining

3

3

0

IT801080

Các chủ đề nâng cao về Xử lý ảnh số

Advanced topics in Digital Image Processing

3

3

0

IT801090

Chuyên đề

Specialized topics

2

2

0

IT801100

Học máy nâng cao

Advanced Machine Learning

3

3

0

Tiểu luận tổng quan

4

4

0

IT801900

Tiểu luận tổng quan

Research proposal

4

4

0

Các chuyên đề tiến sĩ

6

 

 

IT801910

Chuyên đề nghiên cứu 1

Research topic 1

3

3

0

IT801920

Chuyên đề nghiên cứu 2

Research topic 2

3

3

0

Luận án Tiến sĩ

 

70

 

 

IT801000

Luận án Tiến sĩ

Doctoral Dissertation

70

0

0

Ghi chú:

v  LT: lý thuyết; TH: thực hành; TN: thí nghiệm; TL: thảo luận

v  NCS phải có ít nhất 1 công bố ISI hoặc 2 Scopus trước khi bảo vệ luận án tiến sĩ.

v  NCS tự lập kế hoạch để học các học phần bổ sung trong/theo chương trình đào tạo cử nhân hoặc MBA của Khoa QTKD, và phải hoàn thành trước khi bảo vệ đề cương luận án tiến sĩ.

* Tham khảo thêm thông tin tại website khoa chuyên môn phụ trách đào tạo: Khoa Công nghệ thông tin.