Chào em,Ngành Data Science chưa có trong danh mục đào tạo chính thức của Bộ GD &amp; ĐT. Nghĩa là Việt Nam chưa có bằng cử nhân hay kĩ sư Data Science.Một số trường đại học của Việt Nam đã và đang xây dựng định hướng Data Science cho SV đại học hay học viên cao học trong các ngành liên quan như ngành công nghệ thông tin hay toán tin.Vừa rồi trường mình (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Hà Nội) đã chính thức được đào tạo chuyên ngành thí điểm Data Science ở bậc cao học, bắt đầu tuyển sinh từ tháng 7 này. Một số thông tin về ngành này đang có trên trang web sau, em tham khảo thêm.<div class="wrap-embed-link"><a class="e-link-embed" href="http://mim.hus.vnu.edu.vn/vi/tuyensinhSDH" target="_blank"><div class="e-link-preview">
 <div class="e-embed-image"><img class="e-embed-image-img" src="undefined" alt=""></div>
 <div class="e-embed-info">
 Thông báo tuyển sinh sau đại học đợt 2 năm 2018 | Khoa Toán - Cơ - Tin học
 mim.hus.vnu.edu.vn
 </div>
 </div></a></div> Mình nghĩ trong thời gian tới, sẽ có thêm nhiều trường ĐH khác sẽ đào tạo ngành Data Science này, sau khi có được sự cho phép từ Bộ GD &amp; ĐT. Phương

Data Scientist

Chào em,Ngành Data Science chưa có trong danh mục đào tạo chính thức của Bộ GD &amp; ĐT. Nghĩa là Việt Nam chưa có bằng cử nhân hay kĩ sư Data Science.Một số trường đại học của...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Hiện tại nhu cầu nhân lực về mảng Data Science tại Việt Nam là rất lớn, và sẽ còn tiếp tục lớn trong vài năm tới. Là một người làm trong mảng đào tạo Đại học và sau đại học, mong thầy có thể chia sẻ bức tranh về đạo tạo chuyên ngành này tại Việt Nam hiện nay.</div><!––>

Khao khát thấu hiểu bản thân và thế giới

<div class="text">Hiện tại nhu cầu nhân lực về mảng Data Science tại Việt Nam là rất lớn, và sẽ còn tiếp tục lớn trong vài năm tới. Là một người làm trong mảng đào tạo Đại học và sau đại học,...</div>

Tại Việt Nam hiện nay đã có những trường Đại học nào đào tạo Data Science ?


Chào em,Những vấn đề khó khăn em gặp phải đều là những khó khăn "hợp lí" và thường gặp của người làm ứng dụng NLP trong tiếng Việt.Đúng như em nói, nếu làm tiếng Anh thì có khi còn có mặt dễ hơn, vì có sẵn nhiều bộ dữ liệu để thử nghiệm, điều này không dễ dàng trong tiếng Việt.Cho một câu, làm thế nào để xác định được từ nào là keyword, từ nào là stopword thì có lẽ còn cần dựa vào tri thức lĩnh vực mà em đang xử lí. Ví dụ, từ "cà phê" có thể là keyword trong lĩnh vực đồ uống, nhưng có thể không là keyword trong lĩnh vực thể thao chẳng hạn. Như thế cần xây dựng các luật thủ công hoặc áp dụng các mô hình học tự động để trích chọn, phát hiện keywords với các câu thuộc các lĩnh vực khác nhau.Để tìm các từ tương đồng về nghĩa với nhau thì cách tiếp cận hay dùng là dùng từ điển hoặc dùng vector từ. Với tiếng Việt, ta cũng có những bộ vector từ được công bố cho cộng đồng sử dụng công khai, ví dụ như ở <a href="https://github.com/sonvx/word2vecVN" target="_blank">đây</a>.Chúc em có những ứng dụng NLP hiệu quả trong các vấn đề em cần giải quyết.Phương

Chào em,Những vấn đề khó khăn em gặp phải đều là những khó khăn "hợp lí" và thường gặp của người làm ứng dụng NLP trong tiếng Việt.Đúng như em nói, nếu làm tiếng Anh thì có...

<div class="content-editable"><div class="parse-text content-editable text">Em chào thầy. Hiện tại em đang làm việc với elastic search. Em gặp rất là nhiều khó khăn làm trong việc sao để đưa ra kết quả có nội dung tương tự như câu truy vấn không hẳn chỉ là đưa ra những câu có chứa những keyword như hiện tại. Em cũng tự đặt nhiều câu hỏi: "Làm sao để xác định được đâu là key word của một câu?", "Làm sao để biết đâu là stop word?", "Làm sao để search ra các từ tương đồng với nhau?", và "Làm sao để search ra một câu có ý nghĩa tương tự?".... Em đã đọc một số bài báo về những vấn đề trên, dataset mà họ thử nghiệm là bộ dữ liệu tiếng Anh cho kết qua khá là chất lượng. Khi làm việc với tiếng Việt mình thì em gặp rất là nhiều vấn đề, từ việc tìm stop word, entity đến việc xác định ngữ nghĩa của một câu. Em mong thầy có thể gợi ý cho em một số hướng tiếp cận để làm việc tốt với bộ dữ liệu tiếng Việt. Em cảm ơn thầy ạ.</div></div>

<div><div class="text">Em chào thầy. Hiện tại em đang làm việc với elastic search. Em gặp rất là nhiều khó khăn làm trong việc sao để đưa ra kết quả có nội dung tương tự như câu truy vấn không hẳn...</div></div>

Ứng dụng của NLP vào search engine như thế nào ạ?

Chào em,Trong post của mình em đặt khá nhiều câu hỏi. Nếu mình trả lời hết thì sẽ khá dài, người đọc chắc cũng ngại, người viết cũng ngại gõ dài. :-) Lẽ ra em nên tách thành nhiều câu hỏi, mỗi câu hỏi chỉ tập trung vào một vấn đề thì mọi người dễ tương tác hơn.Về câu hỏi đầu tiên của em, RNNLM học biểu diễn vector từ như thế nào. Để trả lời thấu đáo thì có lẽ mình cần dẫn các bài báo công bố liên quan để giải thích kĩ. Nhưng có lẽ đó không phải là mục đích của câu hỏi của em. Mình đoán em chỉ hỏi về ý nghĩa, nguyên lí, giải thích diễn nôm cho dễ hiểu thôi, không biết có đúng không?Nếu đúng như thế thì mình diễn đạt vắn tắt nguyên lí của phương pháp học em đang hỏi như thế này.Nói riêng, RNN LM hay các cách học phi hướng dẫn khác thì người ta sử dụng các đặc trưng thông tin ngữ cảnh của một từ để tìm hiểu về từ đó. Nguyên lí chính của phương pháp này là giả thiết phân phối (distributional hypothesis) được ông Zellig Harris đưa ra năm 1954. Giả thiết này nói rằng những từ nào xuất hiện trong các ngữ cảnh giống nhau thì sẽ có những quan hệ hay tính chất giống nhau. Có vẻ giả thiết này rất hợp lí, phù hợp với quan sát tiên nghiệm của chúng ta. Trong các quan hệ xã hội cũng vậy, có câu nói đại khái là "Hãy cho tôi biết bạn bè anh là những người như thế nào, tôi sẽ cho biết anh là ai". Ý là chỉ cần biết về những người xung quanh một người A, những người mà A hay tương tác với, thì ta có thể suy đoán được A là người như thế nào một các tương đối.Ví dụ, hai từ "đẹp" và "xinh" xuất hiện ở những câu sau, với những ngữ cảnh tương tự nhau thì chúng có thể giống nhau ở một số&nbsp;khía cạnh cú pháp, ngữ nghĩa nào đó:<ul><li>Cô ấy rất xinh.</li><li>Hoa rất xinh.</li><li>Hoa khá đẹp.</li><li>Hoa khá xinh</li><li>Uyên khá đẹp</li><li>Cô ấy khá đẹp.</li></ul>Phương pháp RNN LM khai thác thông tin ngữ cảnh của nhiều câu viết trong ngôn ngữ theo nguyên lí đó để tìm biểu diễn vector của các từ. Theo đó, mỗi từ sẽ được chiếu (hay nhúng) vào một không gian vector thực nhiều chiều (ví dụ 300 chiều). Hai từ gần giống nhau về nghĩa thì vector biểu diễn chúng gần nhau theo một độ đo khoảng cách nào đó. Tạm thế nhé. Những ý hỏi khác của em ở trên mình sẽ trả lời dần sau. Cũng đã có một bạn hỏi một câu tương tự về việc huấn luyện với dữ liệu nhiễu (sai chính tả) với một số ý gần giống với ý em hỏi.

Chào em,Trong post của mình em đặt khá nhiều câu hỏi. Nếu mình trả lời hết thì sẽ khá dài, người đọc chắc cũng ngại, người viết cũng ngại gõ dài. :-) Lẽ ra em nên tách thành...

Em tham khảo một số bài báo có nói rằng neural language model sẽ rất có ích khi chỉ có ít dữ liệu in-domain vì nó giúp vector hóa các 'từ' vào không gian vector liên tục, các từ có nghĩa gần nhau sẽ 'gần' nhau hơn. Ví dụ như "anh" sẽ gần nghĩa với "chị". Do làm được việc này nên sẽ cần ít dữ liệu hơn nên em nghĩ mô hình này khá hay &amp; nên tìm hiểu (em thử nghiệm với cùng 1 tập in-domain thì PPL của ngram là 44 trong khi của RNNLM chỉ là 29) . Tuy nhiên em có khá nhiều thắc mắc như sau ạ:
<ul>
 <li>Với neural language modeling, RNNLM của Mikolov khi sơ khai vẫn dùng one hot vector nhưng sau đó lại học được cách biểu diễn từ một cách hợp lý để có được phân bố như em nói ở trên, vậy nó học như thế nào ạ.</li>
 <li>Neural network cũng học luôn được cách mô hình hóa một câu/chuỗi từ... như thế nào ạ. Như n-gram thì nó sẽ dùng tần suất xuất hiện, và nếu em chỉ cần thêm k lần một đoạn text in-domain mà em muốn vào tập train thì nó sẽ nghiêng phần xác suất thêm về phía in-domain mà em muốn (đây là cách em làm khi thêm dữ liệu học từ các nguồn ngoài). Vậy nếu em dùng cách thay đổi tỉ lệ dữ liệu in-domain này với neural language model thì kết quả sẽ thay đổi như thế nào ạ.</li>
 <li>Sau năm 2013 có một số kĩ thuật mới của Mikolov như skip-gram, fasttext của FB giúp học được cách vector hóa các từ, vậy nếu áp dụng cách này vào RNNLM thì kết quả liệu có tốt hơn là học trực tiếp từ text như bài báo RNNLM gốc của Mikolov không ạ?</li>
 <li>Theo em biết thì mạng neural có thể học được nhiều thông tin hơn rất nhiều so với các mô hình khác. Vậy nếu em có tập học gồm có 1 phần text in-domain (giả sử đúng câu cú 100% do có người verify), phần còn lại (gọi là phần 2) là text thu thập được từ các bình luận trên diễn đàn, tạm cho là gần với text in-domain nhưng lại có những câu sai chính tả, cú pháp... tỉ lệ sai này khoảng 1/4 so với số câu đúng. Thì nếu em tăng số lượng phần 2 này có giúp tăng chất lượng của neural language model so với chỉ tập train gồm text in-domain không ạ.</li>
</ul>
Em chưa biết lập trình neural network nên có những băn khoăn có thể tự kiểm chứng nhưng lại chưa làm được. Em cảm ơn ạ.

Em tham khảo một số bài báo có nói rằng neural language model sẽ rất có ích khi chỉ có ít dữ liệu in-domain vì nó giúp vector hóa các 'từ' vào không gian vector liên tục,...

Neural language model & ngram language model?

Chào em,Mình nghĩ trước tiên ta cần đặt bài toán rõ và các giả định là có ý nghĩa. Trong bài toán của mình, em đang đặt giả định là những comments của một bài viết sẽ ảnh hưởng tới bài viết khác và em muốn ước lượng / dự đoán về ảnh hưởng này.Mình đang nghĩ giả định này không hẳn đã đúng.Nếu hôm nay mình viết một bài trên FB về chủ đề tài chính ngân hàng. Có một số người vào bình luận, nội dung bình luận của họ là gì, chê khen hay trung tính. Liệu những bình luận đó có ảnh hưởng gì tới việc ngày mai mình viết một bài khác trên FB về chủ đề công nghệ thông tin? Mình nghĩ là không. Nếu đó không phải là chủ đề công nghệ thông tin, lại là chủ đề tài chính ngân hàng đi chăng nữa, nhưng không liên quan gì tới bài viết trước, thì có lẽ những bình luận đó cũng không ảnh hưởng gì. Nếu giả định ban đầu chưa rõ hoặc chưa hợp lí thì mình nghĩ em chưa nên đặt bài toán và tìm lời giải cho nó. Nếu mình chưa hiểu rõ ý câu hỏi của em lắm thì em giải thích thêm nhé.Phương

Chào em,Mình nghĩ trước tiên ta cần đặt bài toán rõ và các giả định là có ý nghĩa. Trong bài toán của mình, em đang đặt giả định là những comments của một bài viết sẽ ảnh...

[Một thắc mắc đã được hỏi tại Cộng đồng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên] 
Em đang có bài toán về việc phân tích behaviour/xu hướng của người dùng, cụ thể là trên một platform có những tính năng tương tự như blog, nghĩa là có các bài blog của chủ blog (owner) và các comments (của guests) trên bài blog đó. 
Bài toán em đang tìm hiểu là, nội dung của những comments của bài blog trước sẽ ảnh hưởng tới bài blog sau như thế nào, nghĩa là những gì người khác (guests) comment sẽ ảnh hưởng tới nội dung bài blog tiếp theo của chủ blog (owner)&nbsp;như thế nào. Một trong những công cụ em nghĩ tới là sentiment analysis, nhưng em đang không biết phải áp dụng sentiment analysis vào bài toán này như thế nào. Nếu là sentiment analysis thì mọi người có keywords nào để em có thể tìm hiểu thêm không? Có những cách tiếp cận chủ yếu nào cho những bài toán kiểu này? 
Em xin cảm ơn ạ.

[Một thắc mắc đã được hỏi tại Cộng đồng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên] Em đang có bài toán về việc phân tích behaviour/xu hướng của người dùng, cụ thể là trên một platform có những...

Hỏi về bài toán phân tích behaviour/xu hướng của người dùng trên các platform?

Chào Cường,Khi làm trong các dự án thực tế thì thường có những vấn đề khó khăn nảy sinh. Mình không rõ em đang hỏi về khó khăn trong các vấn đề kĩ thuật (kiến thức) hay khó khăn trong các vấn đề phi kĩ thuật (hợp tác với người khác, với nhóm, quản lí, v.v.).Thường thì mình không gặp khó khăn gì với các vấn đề phi kĩ thuật, vì luôn có cách giải quyết phù hợp, ổn thỏa. Còn khó khăn về kiến thức thì có. Có nhiều vấn đề khó mà mình thấy bản thân mình chưa có đủ kiến thức để giải quyết, thế nên mình có hai cách lựa chọn. Cách nhanh là tìm chuyên gia, những người hiểu biết sâu hơn mình về vấn đề đó để tư vấn, tham khảo, cộng tác cùng giải quyết. Cách chậm hơn là mình tự học, tự đọc, tự làm, bổ sung dần kiến thức mình thấy còn thiếu để sau này tự giải quyết được.Thực chất thì những người làm khoa học và kĩ thuật luôn luôn phải tự đào tạo và cập nhật kiến thức một cách thường xuyên, liên tục, bên cạnh việc cộng tác với mạng lưới khác. Nếu không làm điều đó thì chỉ một thời gian ngắn là họ sẽ bị lạc hậu ngay. Phương

Chào Cường,Khi làm trong các dự án thực tế thì thường có những vấn đề khó khăn nảy sinh. Mình không rõ em đang hỏi về khó khăn trong các vấn đề kĩ thuật (kiến thức) hay khó...

Em biết được thầy đã và đang hợp tác với các công ty lớn / startup để xây dựng các sản phẩm sử dụng NLP làm core engine như chatbot, trợ lý ảo, recommendation. Thầy có thể chia sẻ vấn đề khó khăn nhất và khiến thầy phải cảm thấy khó giải quyết nhất trong những dự án thầy đã từng làm qua và giải pháp thầy lựa chọn để vượt qua khó khăn đó không ạ.
<img class="e-content-image" alt="" src="https://cdn.noron.vn/2018/06/27/9c45410313a1e90253cd435b7b9aa114.jpg">

Em biết được thầy đã và đang hợp tác với các công ty lớn / startup để xây dựng các sản phẩm sử dụng NLP làm core engine như chatbot, trợ lý ảo, recommendation. Thầy có thể...

Thách thức lớn nhất thầy từng gặp trong một sản phẩm thực tế là gì?

Chào em,Để đánh giá phương pháp nào tối ưu nhất thì có lẽ cần thực hiện một nghiên cứu so sánh các phương pháp khác nhau trên cùng một bộ dữ liệu huấn luyện và đánh giá. Việc so sánh cần thực hiện ở cả khía cạnh tốc độ và độ chính xác. Nhóm mình có thực hiện 1 so sánh như vậy cách đây đã 10 năm, nhưng cũng chỉ so sánh độ chính xác. Em tham khảo bài viết đó ở <a href="https://hal.inria.fr/inria-00334760/document" target="_blank">đây. </a>Gần đây có lẽ có một số nghiên cứu so sánh khác nhưng mình không cập nhật lắm vì có thể chúng là các bài báo so sánh nhỏ lẻ, không toàn diện như em hỏi.Phương

Chào em,Để đánh giá phương pháp nào tối ưu nhất thì có lẽ cần thực hiện một nghiên cứu so sánh các phương pháp khác nhau trên cùng một bộ dữ liệu huấn luyện và đánh giá. ...

về độ chính xác, về tốc độ, và sự cân bằng của cả hai yếu tố trên

Thưa thầy, hiện nay thì trong bài toán Word Segmentation tiếng Việt thì phương pháp nào tối ưu nhất ạ?

NLP viết tắt của Natural Language Processing, là ngành xử lí ngôn ngữ tự nhiên.Có khá nhiều cuốn sách viết về ngành này. Không biết có phải em muốn hỏi về sách tham khảo nào tốt hay không?

NLP viết tắt của Natural Language Processing, là ngành xử lí ngôn ngữ tự nhiên.Có khá nhiều cuốn sách viết về ngành này. Không biết có phải em muốn hỏi về sách tham khảo nào...

Nhiều tiền để làm gì

Em mới học về NLP, thầy có thể chia sẻ 1 vài cuốn sách cần thiết để học tốt ngôn ngữ này không ạ?

Chào em,Mình không chuyên về lĩnh vực xử lí ảnh, chỉ nắm được nguyên lí chung và cơ bản thôi. Câu hỏi của em cũng khá chung chung. Bài toán nhận dạng ảnh thông thường có thể tiếp cận bằng các mô hình phân loại trong học tự động. Nếu em muốn hỏi cụ thể hơn nữa thì mình có thể giới thiệu một số chuyên gia về xử lí ảnh trả lời giúp em. Em viết câu hỏi cụ thể hơn và gửi vào email cho mình nhé, để mình tiện forward: phuonglh (at) hus (dot) edu (dot) vn.Phương

Chào em,Mình không chuyên về lĩnh vực xử lí ảnh, chỉ nắm được nguyên lí chung và cơ bản thôi. Câu hỏi của em cũng khá chung chung. Bài toán nhận dạng ảnh thông thường có thể...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Thưa thầy, e đang muốn làm 1 hệ thống login bằng nhận diện khuôn mặt, e đang tìm hiểu về việc nhận diện khuôn mặt 3D, xin thầy có thể đưa ra hướng đi trong bài toán nhận dạng 3D này không ạ? Em xin cảm ơn ạ.</div><!––>

<div class="text">Thưa thầy, e đang muốn làm 1 hệ thống login bằng nhận diện khuôn mặt, e đang tìm hiểu về việc nhận diện khuôn mặt 3D, xin thầy có thể đưa ra hướng đi trong bài toán nhận dạng...</div>

Face Verify 3D?

NLP là một ngành rộng với rất nhiều ứng dụng khác nhau. Khi bạn hỏi ứng dụng nào phổ biến nhất thì rất khó để trả lời, vì cơ bản là không có thang so sánh và thống kê. Nhất là nội hàm của khái niệm "phổ biến" cũng chưa rõ là nó chỉ đến nhiều người dùng, hay chỉ đến nhiều người/công ti ứng dụng NLP.NLP cũng bao gồm cả xử lí văn bản và xử lí tiếng nói. Nếu là văn bản thì có lẽ các kĩ thuật NLP mà các hãng lớn như Google hay Microsoft đang dùng để xử lí truy vấn tìm kiếm, dịch tự động, tổ chức sắp xếp nội dung các trang web, tài liệu, vân vân được sử dụng hàng ngày bởi rất nhiều người. Phương

NLP là một ngành rộng với rất nhiều ứng dụng khác nhau. Khi bạn hỏi ứng dụng nào phổ biến nhất thì rất khó để trả lời, vì cơ bản là không có thang so sánh và thống kê. Nhất...

NLP đang được ứng dụng vào Bài toán và ứng dụng nào là phổ biến nhất ạ?

Chào bạn,Có vẻ định nghĩa trend của bạn hơi lạ, nó giống với phần tử ngoại lai (outlier) hơn là xu hướng. Xu hướng thường có yếu tố thời gian. Ví dụ quan sát giá vàng trong N ngày và thấy nó có xu hướng tăng hoặc giảm, dựa trên đường trung bình trượt. Còn trong định nghĩa trend của bạn thì có 1 ngày nào đó giá vàng tăng vọt, rồi sau đó lại trở về bình thường chẳng hạn.Bạn nên tìm hiểu các phương pháp phát hiện phần tử ngoại lai (outlier detection), vốn là một chủ đề quan trọng trong khai phá dữ liệu.Phương

Chào bạn,Có vẻ định nghĩa trend của bạn hơi lạ, nó giống với phần tử ngoại lai (outlier) hơn là xu hướng. Xu hướng thường có yếu tố thời gian. Ví dụ quan sát giá vàng trong...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Tập data bao gồm số lượng like, comments, shares của một topic (bao gồm nhiều bài post) trong 2 ngày (mỗi một giờ có 1 điểm dữ liệu --&gt; 48 điểm). Vậy có cách nào xác định đó là một trend hay không? Tất nhiên là time series này không stationary, nên không tính làm 1 threshold cố định để xác định trend. Có cách nào để làm adaptive threshold cho dữ liệu này hay không?
(Vì thế không nhất thiết phải 2 ngày, mà cần có 1 warning rằng đó có thể là 1 trend)
Định nghĩa: Trend được xác định khi có một sự thay đổi đột biến. Nhưng sẽ có yếu tố giả thuyết là giờ cao điểm có thể tăng đột biến hơn.</div><!––>

<div class="text">Tập data bao gồm số lượng like, comments, shares của một topic (bao gồm nhiều bài post) trong 2 ngày (mỗi một giờ có 1 điểm dữ liệu --&gt; 48 điểm). Vậy có cách nào xác định...</div>

Xác định trending của một t. Làm sao để xác định tín hiệu là một trending trong một time series data?


Tiến sĩ Lê Hồng Phương - Chuyên gia trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Ứng dụng<ul><li>Trưởng Phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu, Khoa Toán - Cơ -Tin học của Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội</li><li>Cộng tác viên nghiên cứu khoa học cho các dự án R&amp;D của FPT Corporation</li><li>Cộng tác viên nghiên cứu tại Trung tâm Khoa học Dữ liệu, Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán </li><li> Cố vấn cho AI+ - một startup về Trí tuệ nhân tạo của Nhật Bản.</li></ul>Học vấn:<ul><li style="">2010:&nbsp;Tiến sỹ Khoa học máy tính, INRIA - Cộng hòa Pháp</li><li style="">2005: Thạc sỹ Công nghệ Thông tin, IFI - Hà Nội</li><li style="">2002: Cử nhân Toán tin ứng dụng - Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội</li></ul>Từng tham gia giảng dạy:<ul><li>Giới thiệu về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP tại FPT Corporation</li><li>Phát hiện cộng đồng trong mạng xã hội tại VTTEK</li><li>Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo tại 2NF</li><li>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tại Trung tâm Không gian mạng Viettel</li><li>Một số chủ đề cụ thể về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tại Cinnamon AI</li><li>Khai phá dữ liệu văn bản tại Đại học FPT</li></ul>

Giảng viên Đại học Quốc gia Hà Nội

Là hình thức học tập theo đó kiến thức, kỹ năng, và thói quen của một nhóm người được trao truyền từ thế hệ này sang thế hệ khác thông qua giảng dạy, đào tạo, hay nghiên cứu.

Hỏi Đáp Chuyên Gia: Lê Hồng Phương

Câu hỏi chuyên gia

Tại Việt Nam hiện nay đã có những trường Đại học nào đào tạo Data Science ?