Apply to us Apply to us Apply to us

Khoa học Máy tính

Ngành Khoa học Máy tính tại Fulbright

Ngành Khoa học Máy tính chuẩn bị cho sinh viên một bộ kỹ năng cần thiết để thích ứng với tốc độ phát triển công nghệ nhanh chóng hiện nay, xây dựng giải pháp cho các vấn đề trong hiện tại và tương lai. Sử dụng phương pháp giảng dạy liên ngành, lấy sinh viên làm trung tâm và tập trung vào tương lai, ngành Khoa học Máy tính hướng tới đào tạo thế hệ lãnh đạo tiếp theo để tạo ra tác động xã hội có ý nghĩa lâu dài ở Việt Nam – một trong những nền kinh tế mới nổi với công nghệ phát triển nhanh nhất trên thế giới – và hơn thế nữa. Khi theo học, sinh viên sẽ được trang bị kiến ​​thức nền tảng về Khoa học Máy tính và các chuyên ngành liên quan. Đồng thời, sinh viên sẽ được làm quen với các khía cạnh thiết yếu của ngành Khoa học Máy Tính bao gồm lý thuyết, hệ thống và ứng dụng. Sinh viên sẽ tìm hiểu về các khái niệm toán học cơ bản quan trọng trong lập trình, xây dựng trình độ chuyên môn trong quá trình thiết kế hệ thống và ứng dụng, tích lũy kinh nghiệm trong việc thu thập và phân tích dữ liệu bằng công nghệ hiện đại, bắt đầu hình thành nhận thức về vai trò của người dùng trong thiết kế của các hệ thống và ứng dụng. Các môn học của ngành Khoa học Máy tính không chỉ giới hạn ở lý thuyết, vì sinh viên sẽ học tập thông qua trải nghiệm trực tiếp trong các dự án và yêu cầu giải quyết vấn đề. Trong tương lai, sinh viên cũng sẽ có cơ hội đi sâu vào chuyên môn hơn nữa bằng cách chọn chuyên ngành như khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và công nghệ học máy, phân tích kinh doanh, truyền thông kỹ thuật số và công nghệ phần mềm. Ngành Khoa học Máy tính tại Fulbright được thiết kế để giúp sinh viên sẵn sàng làm việc trong ngành, hoặc tiếp tục học tập suốt đời cũng như phát triển các nghiên cứu tiềm năng ở cấp độ sau đại học.

detail

Chào mừng đến với Ngành Khoa học Máy tính tại Fulbright!

Chương trình đào tạo cấp đại học ngành Khoa học Máy tính của chúng tôi là sự kết hợp giữa lĩnh vực kỹ thuật truyền thống và giáo dục khai phóng. Sinh viên sẽ có cơ hội khám phá nhiều lĩnh vực khoa học máy tính khác nhau và ứng dụng của những lính vực này trong các ngành khác. Tại Fulbright, chúng tôi luôn cống hiến để cung cấp chất lượng giảng dạy tốt nhất và thực hiện các nghiên cứu có tác động quan trọng đến cộng đồng, tất cả vì mục đích nuôi dưỡng những nhân tài trong ngành. Để biết thêm thông tin về ngành học, vui lòng xem chương trình giảng dạy của ngành, các môn học và nghiên cứu của giảng viên.

TS. Huỳnh Việt Linh

Để biết thêm thông tin về ngành Khoa học Máy tính, vui lòng liên hệ với Giảng viên Điều phối viên ngành qua email linh.huynh@fulbright.edu.vn

Tiêu điểm học thuật

academy
Trường Đại học Fulbright Việt Nam trân trọng công bố chương trình “Master’s Pathway Program” hợp tác với Học viện Công nghệ New Jersey (NJIT) - trường bách khoa công lập nổi tiếng ở Hoa Kỳ và là đơn vị dẫn đầu về đào tạo STEM, nghiên cứu và phát triển kinh tế. Xem thêm
academy
Buổi trò chuyện AMA (Hỏi bất cứ điều gì) với Tiến sĩ Lê Viết Quốc sẽ mang đến cho bạn cơ hội đặt câu hỏi và tương tác trực tiếp với một trong những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tiến sĩ Lê Viết Quốc là nhân tố tiên phong về Công nghệ Học máy tại Google Brain và là thành viên Hội đồng Khoa học và Đào tạo, Hội đồng Tín thác tại Trường Đại học Fulbright Việt Nam. Ask Me Anything session with Dr. Lê Viết Quốc Xem thêm
academy
Chúc mừng tốt nghiệp, khoá 2023!
Chúng tôi vô cùng tự hào về tất cả các sinh viên của mình. Xem thêm
Đóng góp cho ngành Khoa học Máy tính

Điều kiện cấp bằng tốt nghiệp

Sinh viên nhận Bằng Cử nhân Khoa học ngành Khoa học Máy tính sau khi hoàn thành:

Chương trình giáo dục Đại cương:

  • 5 môn Nền tảng (20 tín chỉ) và 8 môn Khám phá (32 tín chỉ), có thể tính tối đa 2 môn Khám phá (8 tín chỉ) vào ngành chính.
  • Fulbright Seminar (4 tín chỉ, không bắt buộc) và Học tập Trải nghiệm (4 – 12 tín chỉ).

Yêu cầu chung của Ngành chính:

  • 5 học phần CS (Khoa học Máy tính) sơ cấp (16-20 tín chỉ)
  • 3 học phần CS (Khoa học Máy tính) chính (16 tín chỉ)
  • 4 học phần CS (Khoa học Máy tính) chuyên ngành (16 tín chỉ)
  • Đồ án Tốt nghiệp (Capstone) kéo dài 1 năm (8 tín chỉ) hoặc 2 học phần Khoa học Máy tính Trung cấp/Chuyên sâu (8 tín chỉ)

Minh hoạ lộ trình học chuyên sâu Khoa học Máy tính

Năm 1
  • Computer Science I
Năm 2
  • Discrete Math
  • Computer Science II
  • Computer Organization
  • Intermediate course (elective)
Năm 3
  • Algorithms & Theory of Computing
  • Intermediate course (elective)
  • Intermediate course (elective)
  • Advanced course (any track)
  • Advanced course (any track)
Năm 4
  • Advanced course (any track)
  • Advanced course (any track)
  • Capstone I & II (or two elective intermediate/advanced courses)

Minh hoạ lộ trình học chuyên sâu Kỹ thuật Phần mềm

Năm 1
  • Introduction to CS
  • Computer Science I
Năm 2
  • Discrete Math
  • Computer Science II
  • Computer Organization
  • Principles of software construction
Năm 3
  • Algorithms & Theory of Computing
  • Intermediate course (elective)
  • Intermediate course (elective)
  • Foundations of software engineering
  • Advanced course (Track SE)
Năm 4
  • Advanced course (Track SE)
  • Advanced course (Track SE/Misc)
  • Capstone I & II (or two elective intermediate/advanced courses)

Minh hoạ lộ trình học chuyên sâu Trí tuệ Nhân tạo

Năm 1
  • Computer Science I
  • Programming for Data Science
Năm 2
  • Discrete Math
  • Computer Science II
  • Computer Organization
  • Introduction to AI
Năm 3
  • Algorithms & Theory of Computing
  • Intermediate course (elective)
  • Intermediate course (elective)
  • Machine Learning
  • Deep Learning
Năm 4
  • Advanced course (Track AI)
  • Advanced course (Track AI)
  • Capstone I & II (or two elective intermediate/advanced courses)

Yêu cầu Ngành phụ

Sinh viên được công nhận tốt nghiệp Ngành phụ Ngành Khoa học Máy tính sau khi hoàn thành:

  • Discrete Mathematics

hoặc Probability

  • Computer Science I: Introduction to Programming

hoặc Programming for Data Science

hoặc Introduction to Computer Science

  • Computer Science II: Data Structures and Algorithms
  • Computer Organization

hoặc Algorithms & Theory of Computing

  • 1 CS intermediate course
  • 2 CS advanced courses

Điều kiện để đăng ký Khoa học Máy tính là Ngành chính

  • Để chính thức đăng ký Khoa học Máy tính là Ngành chính, sinh viên phải hoàn thành ít nhất 2 môn học trong ngành Khoa học Máy tính (môn Discrete Mathematics được tính).

Điều kiện Tốt nghiệp hạng Xuất sắc

  • Sinh viên phải hoàn thành Đồ án Tốt nghiệp I và Đồ án Tốt nghiệp II
  • Đồ án Tốt nghiệp phải đạt mức điểm Xuất sắc

Danh sách học phần minh họa

  • Computer Science I: Introduction to Programming
  • Computer Science II: Data Structures and Algorithms
  • Discrete Mathematics
  • Computer Organization
  • Algorithms & Theory of Computing
  • Introduction to Artificial Intelligence
  • Principles of Software Construction
  • Programming Language Paradigms
  • Computer Networks
  • Operating Systems

Sinh viên được chọn 4 môn chuyên ngành từ các lĩnh vực mình chuyên sâu, chẳng hạn như Trí tuệ Nhân tạo hoặc Kỹ thuật phần mềm.

Kỹ thuật phần mềm:

  • Web Development & Human-Computer Interaction
  • Foundations of Software Engineering
  • Database Systems
  • Cybersecurity
  • Introduction to Game Design & Development
  • Cloud Computing
  • Computer Graphics

Trí tuệ Nhân tạo:

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Advanced Deep Learning
  • Computer Vision
  • Natural Language Processing

Khoa học Máy tính

  • Optimization
  • Computational Social Media
  • Bioinformatics
  • dropdown dot Môn Sơ cấp (yêu cầu học 5 môn)
    • Computer Science I: Introduction to Programming
    • Computer Science II: Data Structures and Algorithms
    • Discrete Mathematics
    • Computer Organization
    • Algorithms & Theory of Computing
  • dropdown dot Môn Ngành chính (yêu cầu học 3 môn)
    • Introduction to Artificial Intelligence
    • Principles of Software Construction
    • Programming Language Paradigms
    • Computer Networks
    • Operating Systems
  • dropdown dot Môn Chuyên ngành (yêu cầu học 4 môn)

    Kỹ thuật phần mềm:

    • Web Development & Human-Computer Interaction
    • Foundations of Software Engineering
    • Database Systems
    • Cybersecurity
    • Introduction to Game Design & Development
    • Cloud Computing
    • Computer Graphics

    Trí tuệ Nhân tạo:

    • Machine Learning
    • Deep Learning
    • Advanced Deep Learning
    • Computer Vision
    • Natural Language Processing

    Khoa học Máy tính

    • Optimization
    • Computational Social Media
    • Bioinformatics

     

  • dropdown dot Đồ án Tốt nghiệp I & Đồ án Tốt nghiệp II HOẶC Môn ngành chính/Chuyên ngành (yêu cầu học 2 môn)

Gặp gỡ đội ngũ giảng viên

Đội ngũ giảng viên với kinh nghiệm quốc tế và vốn hiểu biết sâu sắc về Việt Nam sẽ thực hiện cam kết giúp bạn thành công trong lĩnh vực học thuật.

Giảng viên tiêu biểu

faculty
Phan Thành Trung tốt nghiệp với bằng Cử nhân Khoa học ngành Công nghệ thông tin do Trường Đại học Khoa học Tự nhiên thuộc Đại học Quốc gia TP.HCM (ĐHQG TP.HCM) cấp vào năm 2010. Ông nhận bằng Thạc sĩ Kỹ thuật Đa phương tiện và Truyền thông từ Trường Telecom ParisTech tại Pháp vào năm 2013. Từ tháng 2 năm 2013 đến tháng 8 năm 2013, ông thực hiện luận án thạc sĩ tại Đại học Aalto ở Espoo, Phần Lan. Ông nhận bằng tiến sĩ tại EPFL vào tháng 6 năm 2020. Từ năm 2020 đến 2021, ông là nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Viện nghiên cứu Idiap và EPFL. Ông có kinh nghiệm nghiên cứu khai phá mạng xã hội, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống thông tin địa lý và các dịch vụ dựa trên vị trí. Đề tài nghiên cứu gần đây của ông thuộc lĩnh vực thành phố kỹ thuật số và tương tác giữa con người, vị trí và hoạt động. Ông là tác giả chính và đồng tác giả của 12 bài báo thuộc các hội nghị và tạp chí uy tín về Tương tác người-máy (IMWUT, CSCW, PervasiveHealth, MUM, v.v.). Ông hứng thú với việc sử dụng sức mạnh máy tính và kỹ thuật hiện đại để khám phá những chủ đề truyền thống của khoa học xã hội.
Phan Thành Trung, Giảng viên ngành Khoa học Máy tính See more

Gặp gỡ các Fulbrighters

Hãy cùng tìm hiểu Fulbright tác động như thế nào đến cuộc sống của sinh viên và cựu sinh viên.

Khóa 2025
  • Nguyễn Khánh Thùy Dương
  • Duong Tri Dat
  • Le Thu Giang
  • Nguyen Cao Dien Khang
  • Ngo Phuong Nam
  • Tran Kim Ngan
  • Trần Nguyễn Hoàn Nhi
  • Phạm Đăng Yến Nhi
  • Phạm Lan Phương
  • Nguyễn Hoàng Nhật Tân
  • Trần Khuê Tú
  • Truong Hoang Dong Uyen
  • Pham Doan Phuong Anh
  • Lê Thị Hồng Hà
  • Nguyen Hoang Ngoc Ha
  • Bùi Ngọc Linh
  • Truong Tran Nhat Huy
  • Nguyễn Công Thành
  • Tô Nữ Quỳnh Như
  • Trần Quang Phúc
Khóa 2024
  • Phạm Minh Anh
  • Nguyễn Hoàng Ân
  • Lê Thái Bách
  • Lê Thị Hà Chi
  • Hoàng Thị Kim Chi
  • Lê Nam Đông
  • Trần Phước Đăng Hoàng
  • Đào Minh Khuê
  • Vu Thi Hong Linh
  • Trần Văn Nhật Long
  • Nguyễn Tuấn Minh
  • Nguyễn Phúc Nguyên
  • Võ Huỳnh Thảo Nguyên
  • Trần Lân Phúc
  • Đỗ Đức Quân
  • Nguyễn Diễm Quỳnh
  • Vương Khả Siêu
  • Tran Thanh Thuy
  • Trần Việt Hoàng
  • Nguyễn Thái Thảo Uyên
  • Bùi Đình Khôi
  • Trần Ngọc Anh
  • Bùi Nguyễn Thúy An
  • Phan Thị Nguyệt Quế
  • Bùi Trần Thục Như
  • Nguyễn Vân Trang
alumni

Gặp gỡ các cựu sinh viên

Hãy cùng tìm hiểu Fulbright tác động như thế nào đến cuộc sống của sinh viên và cựu sinh viên.

Ấn phẩm của khoa

Nguyen Nhut Tien

Anh Tuan Nguyen, Michael Hilton, Mihai Codoban, Hoan Nguyen, Lily Mast, Eli Rademacher, Tien N. Nguyen, Danny Dig, “API Code Recommendation Using Statistical Learning from Fine-grained Changes”, in Proceedings of the 24th ACM SIGSOFT International Symposium on the Foundations of Software Engineering (ACM SIGSOFT FSE 2016), November 13-18, 2016. ACM Press, 2016. (ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award).

Huynh Viet Linh

Luis E Abatti, Patricia Lado-Fernández, Linh Huynh, Manuel Collado, Michael M Hoffman, and Jennifer A Mitchell. “Epigenetic reprogramming of a distal developmental enhancer cluster drives SOX2 overexpression in breast and lung adenocarcinoma”. Nucleic Acids Research, 2023;, gkad734, https://doi.org/10.1093/nar/gkad734

Phan Thanh Trung

2021 IMWUT Lakmal Buddika Meegahapola, Florian Labhart, Thanh-Trung Phan and Daniel Gatica-Perez. Examining the Social Context of Alcohol Drinking in Young Adults with Smartphone Sensing. In Journal and Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT ’21)

Huynh The Dang

Phan Hai, Zechun Liu, Dang Huynh, Marios Savvides, Kwang-Ting Cheng, and Zhiqiang Shen. “Binarizing mobilenet via evolution-based searching.” In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pp. 13420-13429. 2020.

Đồ án Tốt nghiệp

Khoá 2023
Detecting Vietnam's Freshwater Turtles by using Deep Learning
Le Hoang Phuc
Improving Accessibility for colorblind, Dyslexia, and ADHD: A web extension approach
Le Anh Tuan
Project P4H – Improving the productivity for visually impaired programmers in Vietnam
Phan Canh Minh Phuoc
Building an AI agent for Gomoku Game
Phan Nguyen Tuong Minh
Capstone report Analysis on DOS prevention in VANET system
Le Doan Duc Nguyen Long
Thalamocortical Mass Model Reveals Non-REM Slow Wave-Spindle Dynamics Similar to Aging in Human
Nguyen Cao Nghi
A Data-driven Approach to Learning Greenhouse Control Rules
Nguyen Phung Nhat Khoi

Tin tức & sự kiện

Kết nối với chúng tôi

facebook

(English below) ASEAN SOCIAL IMPACT PROGRAM 2023 - VÌ MỘT “HÀNH TINH” KHỎE MẠNH HƠN Chương trình ASEAN Social Impact Program 2023 - ASIP (Tác động xã hội ASEAN) đã chính thức khép lại với phần trình bày ý tưởng của các đội thi. Trước ban giám khảo và các nhà tài trợ tài năng...

image

Khoảnh khắc bạn đối mặt với nỗi sợ và dũng cảm hành động, đó là lúc bạn đã khai phóng bản thân. Đã có nhiều đêm bạn mất ngủ, đã có nhiều phút giây bạn nản chí. Nhưng, bạn đã không bỏ cuộc. Các bạn đã luôn kiên cường vượt qua những thử thách, những khó khăn trên chặng đường bốn năm vừa qua. Fulbright tự hào về các bạn. Hẹn gặp các bạn tại Commencement Day 8/6/2024, ngày chúng tôi tự hào giới thiệu với thế giới: Khóa 2024 – Class of the Fearless của Đại học Fulbright Việt Nam.

Khám phá tương lai
đang chờ đón bạn ở Fulbright

Tìm hiểu cách nộp đơn

Trang web này sử dụng cookies để cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn.

Các cookies cần thiết (Essential Cookies) được mặc định và là cơ sở để trang web hoạt động chính xác. Cookies phân tích (Analytics cookies) thu thập dữ liệu ẩn danh để cải thiện và theo dõi website. Cookies hiệu suất (Performance cookies) được sử dụng bởi bên thứ ba để tối ưu hóa các ứng dụng (như video và bản đồ) được tích hợp trong trang web của chúng tôi. Để chấp nhận tất cả cookies, vui lòng bấm vào 'Tôi chấp nhận.'

logo_footer