Chương trình đào tạo Cử nhân Trí tuệ Nhân tạo – Hình thức đào tạo từ xa (Áp dụng từ khoá 2024)

Tên chương trình: Chương trình đào tạo Cử nhân văn bằng thứ hai ngành Trí tuệ Nhân tạo – Hình thức đào tạo từ xa

Tên ngành đào tạo:

  • Tiếng Việt: Trí tuệ nhân tạo
  • Tiếng Anh: Artificial Intelligence

Trình độ đào tạo: Đại học

Ngành đào tạo: Trí tuệ Nhân tạo

Mã ngành đào tạo: 7480107

Loại hình đào tạo: Đào tạo Từ xa

Đối tượng áp dụng: Từ khóa tuyển năm 2024

Thời gian đào tạo: 2.5 năm (5 học kỳ chính)

Số tín chỉ: tối thiểu 79 tín chỉ

Tên văn bằng sau khi tốt nghiệp:

  • Tiếng Việt: Cử nhân Trí tuệ nhân tạo
  • Tiếng Anh: Bachelor of Science in Artificial Intelligence

1.   Giới thiệu chung

1.1.        Mục tiêu đào tạo

Chương trình đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo hướng đến mục tiêu đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao về Trí tuệ nhân tạo. Chương  trình trang bị cho người học nền tảng kiến thức vững vàng kết hợp cùng kiến thức chuyên sâu cập nhật, hiện đại về Trí tuệ nhân tạo. Người học hiểu và có khả năng làm chủ, vận dụng sáng tạo các thành tựu tiên tiến của ngành; có kỹ năng cần thiết và thái độ chuẩn mực trong phát triển nghề nghiệp.

1.2.        Vị trí và khả năng làm việc sau tốt nghiệp

Sinh viên tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo có thể làm việc:

– Chuyên gia lập trình Trí tuệ nhân tạo, tham gia phát triển các phần mềm, ứng dụng, các hệ thống tính toán có sử dụng Trí tuệ nhân tạo.

– Chuyên gia phân tích, thiết kế, xây dựng giải pháp kỹ thuật, giải pháp công nghệ thông minh có sử dụng Trí tuệ nhân tạo tại các công ty, tập đoàn công nghệ.

– Nhà nghiên cứu về Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo tại các trường, viện, trung tâm nghiên cứu, bộ phận Nghiên cứu & Phát triển của các công ty và tập đoàn công nghệ.

– Tiếp tục theo học các bậc học cao hơn về Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo.

2     Đối tượng tuyển sinh

Đối tượng tuyển sinh thực hiện theo đề án tuyển sinh hằng năm của Trường Đại học Công nghệ thông tin – ĐHQG TpHCM.

3     Quy chế đào tạo

Chương trình đào tạo Cử nhân chính quy ngành Khoa học máy tính được áp dụng theo quy chế, quy định đào tạo đại học hiện hành của Trường Đại học Công nghệ Thông tin.

4     Chuẩn đầu ra

Chuẩn đầu ra của CTĐT (Programme Learning Outcomes, ký hiệu là PLO hoặc LO)  bao gồm những chuẩn đầu ra dưới đây, được tham chiếu theo Khung trình độ quốc gia Việt Nam, chuẩn đầu ra của ABET 2021-2022, Bộ năng lực SV tốt nghiệp ĐHQG ban hành theo quyết định 1658/QĐ-ĐHQG năm 2020 (GAC), Tầm nhìn – sứ mạng- Triết lý giáo dục của Trường ĐHCNTT.

Sinh viên tốt nghiệp chương trình cử nhân ngành Trí tuệ nhân tạo đáp ứng các yêu cầu về chuẩn đầu ra sau:

CĐR cấp Nội dung
1 2 3
PLO1. Nắm vững kiến thức nền tảng về khoa học tự  nhiên, khoa học xã hội và hiểu khả năng vận dụng những kiến thức đó vào ngành Trí tuệ nhân tạo và thực tiễn
1 1 Kiến thức nền tảng về Khoa học tự nhiên
1 2 Kiến thức nền tảng về Khoa học xã hội, Lý luận chính trị và pháp luật
1 3 Kiến thức nền tảng về Giáo dục thể chất – Giáo dục quốc phòng
PLO2. Nắm vững kiến thức nền tảng và chuyên sâu của ngành Trí tuệ nhân tạo
2 1 Kiến thức cơ sở ngành Trí tuệ nhân tạo
2 1 1 Lập trình và Kỹ thuật phần mềm
2 1 2 Thuật toán và Cấu trúc dữ liệu
2 1 3 Kiến trúc máy tính, Hệ điều hành và Mạng máy tính
2 1 4 Kiến thức quản lý thông tin và Cơ sở dữ liệu
2 1 5 Trí tuệ nhân tạo và Máy học
2 2 Kiến thức chuyên sâu ngành Trí tuệ nhân tạo
PLO 3. Khảo sát tài liệu, lập luận, phân tích và đề ra giải pháp cho vấn đề liên quan đến ngành Trí tuệ nhân tạo; nhận thức về sự cần thiết và có năng lực để học tập suốt đời
3 1 Khảo sát, xác định và hình thành vấn đề cần giải quyết
3 2 Mô hình hóa, lập luận và phân tích
3 3 Xây dựng ý tưởng, giải pháp
3 4 Phân tích và đánh giá giải pháp
3 5 Nhận thức về sự cần thiết và có năng lực để học tập suốt đời
PLO4. Thiết kế, hiện thực hoá và đánh giá hệ thống, giải pháp của ngành Trí tuệ nhân tạo
4 1 Thiết kế hệ thống, giải pháp
4 2 Hiện thực hóa hệ thống, giải pháp
4 3 Thực nghiệm hệ thống để khám phá tri thức
4 4 Kiểm chứng và đánh giá kết quả, mức độ hiệu quả của giải pháp
PLO5. Giao tiếp, hợp tác, kết nối hiệu quả với các cá nhân và tập thể trong những ngữ cảnh chuyên ngành nhất định.
5 1 Kỹ năng làm việc nhóm, giao tiếp hiệu quả trong các nhóm
5 2 Kỹ năng trình bày, thuyết trình trước đám đông hiệu quả
5 3 Xây dựng, phát triển và duy trì được các mối quan hệ xã hội trong công việc
PLO6. Giao tiếp trong công việc, đọc hiểu tài liệu và trình bày các giải pháp chuyên ngành bằng ngoại ngữ
6 1 Kỹ năng giao tiếp tổng quát bằng ngoại ngữ
6 2 Đọc hiểu tài liệu chuyên môn bằng ngoại ngữ
6 2 1 Các thuật ngữ chuyên môn cơ bản
6 2 2 Đọc hiểu tài liệu chuyên môn
6 3 Kỹ năng trình bày các giải pháp chuyên ngành bằng ngoại ngữ
6 3 1 Trình bày dưới hình thức văn bản
6 3 2 Trình bày dưới hình thức phi văn bản
PLO7. Hiểu biết về lãnh đạo và quản lý
7 1 Tập hợp, lãnh đạo, quản lý, tạo động lực và truyền cảm hứng cho các nhóm chuyên môn để giải quyết các vấn đề, đạt được các mục tiêu cụ thể
7 2 Làm chủ được bản thân, tự tin trong môi trường nghề nghiệp, sẵn sàng thích ứng với các môi trường mới
LO8. Hiểu biết về trách nhiệm nghề nghiệp, tôn trọng pháp luật và các giá trị đạo đức
8 1 Các chuẩn mực và nguyên tắc đạo đức
8 2 Trách nhiệm và cách hành xử chuyên nghiệp
8 3 Trung thực, uy tín và trung thành

Trong đó:

– Về nhận thức: gồm các chuẩn PLO1, PLO2

– Về kỹ năng: gồm các chuẩn PLO3, PLO4, PLO5, PLO6, PLO7

– Về thái độ: gồm các chuẩn PLO8

5     Chương trình đào tạo

5.1.        Tỷ lệ các khối kiến thức

Khối kiến thức Tổng số tín chỉ
Khối kiến thức giáo dục đại cương Toán -Tin học – Khoa học tự nhiên 04
Khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp Cơ sở ngành ≥ 49
Tự chọn ngành ≥ 8
Tự chọn liên ngành ≥ 8
Tốt nghiệp Khối kiến thức tốt nghiệp ≥ 10
Tổng số tín chỉ tích lũy tối thiểu toàn khóa 79

5.2.        Khối kiến thức giáo dục đại cương

STT Mã môn học Tên môn học Bắt  buộc/

Tự chọn

TC LT TH
 Toán – Tin học – Khoa học tự nhiên   4 4 0
1 CS115 Toán cho Khoa học máy tính BB 4 4 0

5.3.        Khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp

5.3.1.   Các môn cơ sở ngành Trí tuệ nhân tạo

Tổng số tín chỉ cho các môn học cơ sở ngành đạt tối thiểu 49 tín chỉ.

STT Mã môn học Tên môn học Bắt  buộc/

Tự chọn

TC LT TH
Lập trình và Kỹ thuật phần mềm (16 TC)
1. IT001 Nhập môn lập trình BB 4 3 1
2. IT002 Lập trình hướng đối tượng BB 4 3 1
3. SE104 Nhập môn Công nghệ phần mềm TC 4 3 1
4. CS111 Nguyên lý và phương pháp lập trình 4 3 1
5. CS311 Kỹ thuật lập trình Trí tuệ nhân tạo TC 4 3 1
6. CS116 Lập trình Python cho Máy học 4 3 1
Thuật toán và Cấu trúc dữ liệu (08 TC)
7. IT003 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật BB 4 3 1
8. CS112 Phân tích và thiết kế thuật toán BB 4 3 1
Kiến trúc máy tính, Hệ điều hành và mạng máy tính (04 TC)
9. IT005 Nhập môn mạng máy tính BB 4 3 1
Cơ sở dữ liệu (04 TC)
10. IT004 Cơ sở dữ liệu BB 4 3 1
Trí tuệ nhân tạo và Máy học (16 TC)
11. CS106 Trí tuệ nhân tạo BB 4 3 1
12. CS114 Máy học BB 4 3 1
13. AI002 Tư duy Trí tuệ nhân tạo BB 4 3 1
14. CS221 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên TC 4 3 1
15. CS231 Nhập môn Thị giác máy tính 4 3 1
16. CS214 Biểu diễn tri thức và suy luận 4 3 1
17. CS232 Tính toán đa phương tiện 4 3 1
Giới thiệu ngành (1 TC)
18. AI001 Giới thiệu ngành Trí tuệ nhân tạo BB 1 1 0

5.3.2.   Các môn tự chọn ngành

Tổng số tín chỉ cho các môn học tự chọn ngành đạt tối thiểu 8 tín chỉ.

STT Mã môn học Tên môn học chuyên ngành TC LT TH
1. CS211 Trí tuệ nhân tạo nâng cao 4 3 1
2. CS315 Máy học nâng cao 4 3 1
3. CS410 Mạng Neural và Thuật giải di truyền 4 3 1
4. CS431 Các kĩ thuật học sâu và ứng dụng 3 2 1
5. CS217 Các hệ cơ sở tri thức 4 3 1
6. CS316 Các hệ giải bài toán thông minh 4 3 1
7. CS312 Hệ thống đa tác tử 4 3 1
8. CS229 Ngữ nghĩa học tính toán 4 3 1
9. CS226 Ngôn ngữ học máy tính 4 4 0
10. CS222 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao 4 3 1
11. CS323 Các hệ thống hỏi-đáp 4 3 1
12. CS321 Ngôn ngữ học ngữ liệu 4 3 1
13. CS325 Dịch máy 4 3 1
14. CS331 Thị giác máy tính nâng cao 4 3 1
15. CS532 Thị giác máy tính trong tương tác người – máy 4 3 1
16. CS338 Nhận dạng 4 3 1
17. CS313 Khai thác dữ liệu và ứng dụng 4 3 1
18. CS336 Truy vấn thông tin đa phương tiện 4 3 1
19. CS337 Xử lý âm thanh và tiếng nói 4 3 1
20. CS535 Tổng hợp tiếng nói 4 3 1
21. AI301 Khởi nghiệp và sáng tạo 2 2 0
22. AI302 Kỹ thuật viết báo cáo và trình bày 2 2 0
23. CS317 Phát triển và vận hành hệ thống máy học 4 3 1
Và các môn học khác theo đề nghị của Khoa

5.3.3.   Các môn tự chọn tự do

Tổng số tín chỉ cho các môn tự chọn liên ngành đạt tối thiểu 08 tín chỉ.

Sinh viên có thể chọn học:

  • Hoặc các môn học cơ sở ngành và chuyên ngành trong các chương trình đào tạo đại học ngành khác của trường.
  • Hoặc, các môn học trong các chương trình đào tạo thạc sĩ của trường.
  • Hoặc, các môn học tự chọn ngành Trí tuệ nhân tạo, nếu các môn học này chưa được tính trong khối kiến thức tự chọn ngành.
  • Hoặc, các môn học chuyên đề tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo, nếu các môn học này chưa được tính trong khối kiến thức tốt nghiệp.
  • Hoặc, các môn học thuộc khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp trong các chương trình đào tạo đại học hoặc sau đại học của Trường ĐHCNTT hoặc của các Trường đại học khác trong ĐHQG –HCM hoặc của các Trường đại học khác ngoài ĐHQG –HCM mà có ký kết hợp tác với Trường ĐHCNTT. Các môn học tương đương nhau chỉ được tính một lần vào tổng số tín chỉ tích lũy.
  • Hoặc, các môn thực tập quốc tế khi sinh viên tham gia chương trình giao lưu, trao đổi sinh viên quốc tế và được khoa Khoa học máy tính công nhận.

5.4.        Khối kiến thức tốt nghiệp

Sinh viên tích lũy tối thiểu 10 tín chỉ cho khối kiến thức tốt nghiệp.

Sinh viên được chọn:

  • Hoặc, thực hiện Khóa luận tốt nghiệp (KLTN) 10 tín chỉ nếu sinh viên đủ điều kiện làm khóa luận tốt nghiệp theo qui chế của trường.
  • Hoặc, thực hiện Đồ án tốt nghiệp tại doanh nghiệp 10 tín chỉ.
  • Hoặc, thực hiện Đồ án tốt nghiệp 6 tín chỉ và học một trong các môn chuyên đề tốt nghiệp (4 tín chỉ) để đạt tối thiểu 10 tín chỉ.
STT Mã môn học Tên môn học TC LT TH
Hoặc: thực hiện Khóa luận tốt nghiệp
1. AI505 Khóa luận tốt nghiệp 10
Hoặc: thực hiện Đồ án tốt nghiệp doanh nghiệp
2. AI504 Đồ án tốt nghiệp tại doanh nghiệp 10
Hoặc: thực hiện Đồ án tốt nghiệp+ học Môn chuyên đề
3. AI503 Đồ án tốt nghiệp 6
Danh sách các môn chuyên đề
4. CS409 Hệ suy diễn mờ 4 3 1
5. CS405 Logic mờ và ứng dụng 4 3 1
6. CS406 Xử lý ảnh và ứng dụng 4 3 1
7. CS419 Truy xuất thông tin 4 3 1
8. CS412 Web ngữ nghĩa 4 3 1
9. Hoặc, các môn học chuyên ngành, nếu các môn học này chưa được tính trong phần kiến thức chuyên ngành.
10. Và các môn học khác theo đề nghị của Khoa

6     Kế hoạch giảng dạy

–       Các môn học được tổ chức gồm 5 học kỳ chính như sau:

  Mã MH Tên môn học TC LT TH
Học kỳ 1 IT001 Nhập môn Lập trình 4 3 1
CS115 Toán cho Khoa học máy tính 4 4 0
IT004 Cơ sở dữ liệu 4 3 1
IT005 Nhập môn mạng máy tính 4 3 1
AI001 Giới thiệu ngành Trí tuệ nhân tạo 1 1 0
Tổng số tín chỉ Học kỳ 1 17 14 3
Học kỳ 2 IT002 Lập trình hướng đối tượng 4 3 1
IT003 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật 4 3 1
AI002 Tư duy Trí tuệ nhân tạo 4 3 1
Môn cơ sở ngành-Lập trình: tự chọn (SE104 hoặc CS111) 4 3 1
Tổng số tín chỉ Học kỳ 2 16 12 4

Học kỳ 3

CS112 Phân tích và thiết kế thuật toán 4 3 1
CS114 Máy học 4 3 1
CS106 Trí tuệ nhân tạo 4 3 1
Môn cơ sở ngành-Lập trình: tự chọn (CS116 hoặc CS311) 4 3 1
Môn cơ sở ngành – Trí tuệ nhân tạo và Máy học: tự chọn 4 3 1
Tổng số tín chỉ Học kỳ 3 20 15 5
Học kỳ 4 Môn tự chọn ngành 1 4 3 1
Môn tự chọn ngành 2 4 3 1
Môn tự chọn liên ngành 1 4 3 1
Môn tự chọn liên ngành 2 4 3 1
Tổng số tín chỉ Học kỳ 4 16 12 4
Học kỳ 5 Sinh viên chọn một trong ba hình thức
AI505 Khóa luận tốt nghiệp 10
AI504 Đồ án tốt nghiệp tại doanh nghiệp 10
AI503 Đồ án tốt nghiệp 6
Một trong các môn học chuyên đề tốt nghiệp 4
Tổng số tín chỉ Học kỳ 5 10    

7     Điều kiện tốt nghiệp

Công nhận tốt nghiệp:

  • Sinh viên đã tích lũy tối thiểu 79 tín chỉ.
  • Hoàn thành các môn học bắt buộc của chương trình đào tạo.
  • Sinh viên phải đáp ứng đủ các điều kiện khác theo Quy chế đào tạo hiện hành của Trường Đại học Công nghệ Thông tin.