Giảng viên Khoa học máy tính
Email: dang.huynh@fulbright.edu.vn
Lĩnh vực nghiên cứu: thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Học vị: Tiến sĩ, nhận năm 2015 tại Sorbonne Univerisity, Cộng Hoà Pháp.
Bio: Tiến sĩ Huỳnh Thế Đăng có hơn mười năm kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Anh từng giữ nhiều vị trí trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu và công ty trên khắp Hoa Kỳ và Châu Âu, chẳng hạn như Bell Labs, INRIA (Viện Quốc gia Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Kỹ thuật số, Cộng Hoà Pháp) và Axon Enterprise. Anh mong muốn ứng dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo để giải quyết các bài toán thực tế. Các lĩnh vực nghiên cứu chính của anh bao gồm thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, là hai lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo có ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống. Tiến sĩ Huỳnh Thế Đăng sở hữu các bằng sáng chế và công bố các bài báo tại các hội nghị AI hàng đầu như CVPR, ECCV, WACV. Tại Đại học Fulbright Việt Nam, anh giảng dạy các khóa học liên quan đến trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu thuộc khoa Khoa học Máy tính.
Các xuất bản tiêu biểu:
• ATPM-REAP: A Simple and Efficient Address Tracking and Parsing for Vietnamese Real Estate Advertisement Posts, International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE’22), Nha Trang, Vietnam, 2022.
• SEND: A simple and efficient noise detection algorithm for Vietnamese real estate posts, Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC’36), Manila, Philippines, 2022.
• An End-to-End Named Entity Recognition Platform for Vietnamese Real Estate Advertisement Posts and Analytical Applications, IEEE Access Journal, 2022.
• Leaf recognition using convolutional neural networks based features, Multimedia Tools and Applications Journal, 2022.
• Named Entity Recognition for Vietnamese Real Estate Advertisements, NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS’21), Ha Noi, Vietnam, December 2021.
• Binarizing MobileNet via Evolution-based Searching, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’20), Seattle, USA, June 2020.
• MoBiNet: A Mobile Binary Network for Image Classification, Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV’20), USA, March 2020.
• Efficient Human-Robot Interaction using Deep Learning with Mask R-CNN: Detection, Recognition, Tracking and Segmentation, IEEE International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV’18), Singapore, November 2018.
Các khoá học giảng dạy:
• Introduction to Computer Science.
• Programming for Data Science and Visualization.
• Machine Learning for Data Science.
• Deep Learning for Artificial Intelligence.
• Advanced Deep Learning.
Back 
