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 |
02 x 03 TC |
02 x 03 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 |
Tên học phần |
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 |
Tên học phần |
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 |
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 |
Tên học phần |
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.
* Tham khảo thêm thông tin tại website khoa chuyên môn phụ trách đào tạo: Khoa Công nghệ thông tin.
Xem thông tin tờ rơi điện tử tại đây