TS. Nguyễn Mạnh Cường - Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông || HaUI-SICT

TS. Nguyễn Mạnh Cường

TS. Nguyễn Mạnh Cường

Phó Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo

Giảng viên khoa Khoa học máy tính

GIỚI THIỆU

TS. Nguyễn Mạnh Cường tốt nghiệp đại học ngành Toán Tin ứng dụng tại Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc Gia Hà Nội (2000); thạc sĩ ngành Công Nghệ Thông Tin tại Đại học Bách Khoa Hà Nội (2003); và tiến sĩ Công Nghệ Thông Tin tại Đại học Lorraine, Cộng hòa Pháp (2014). Lĩnh vực nghiên cứu chính gồm: Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng; Tối ưu hóa trong công nghệ, công nghiệp; Phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn; Thiết bị bay không người lái. TS. Nguyễn Mạnh Cường từng là Trưởng bộ môn Khoa học máy tính, khoa Công Nghệ Thông Tin, Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội (2015–2023); hiện là Phó Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Công Nghiệp Hà Nội (từ 9/2025 đến nay). Trưởng nhóm nghiên cứu thuộc SICT. Trưởng nhóm nghiên cứu về Khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn thuộc Trung tâm nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Thành viên nhóm nghiên cứu về Toán ứng dụng và tối ưu hóa thuộc trung tâm nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo

CÁC CÔNG BỐ KHOA HỌC

https://scholar.google.com/citations?user=eXkLuuQAAAAJ&hl=vi&authuser=1

LĨNH VỰC GIẢNG DẠY

Kỹ thuật lập trình
Lập trình hướng đối tượng
Đồ án chuyên ngành
Ngôn ngữ lập trình khoa học
Phân tích dữ liệu lớn
Học sâu

LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU

Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu, Tối ưu hóa, Phân tích dữ liệu và Dữ liệu lớn, Robotics

LAB NGHIÊN CỨU

Trung tâm nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC TIÊU BIỂU


Tiêu đề	Trích dẫn bởi	Năm
Sparse semi-supervised support vector machines by DC programming and DCA HM Le, HA Le Thi, MC Nguyen Neurocomputing 153, 62-76	40	2015
DCA based algorithms for feature selection in multi-class support vector machine HA Le Thi, MC Nguyen Annals of Operations Research 249 (1), 273-300	38	2017
Self-organizing maps by difference of convex functions optimization HA Le Thi, MC Nguyen Data Mining and Knowledge Discovery 28 (5), 1336-1365	33	2014
A DC programming approach for finding communities in networks HA Le Thi, MC Nguyen, TP Dinh Neural computation 26 (12), 2827-2854	31	2014
Efficient algorithms for feature selection in multi-class support vector machine HA Le Thi, MC Nguyen Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering, 41-52	13	2013
DCA based algorithms for feature selection in semi-supervised support vector machines HM Le, HA Le Thi, MC Nguyen International Workshop on Machine Learning and Data Mining in Pattern …	8	2013
A method for reducing the number of support vectors in fuzzy support vector machine N Manh Cuong, N Van Thien Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering: Proceedings of the …	4	2016
Network intrusion detection based on multi-class support vector machine AV Le, HA Le Thi, MC Nguyen, A Zidna International Conference on Computational Collective Intelligence, 536-543	4	2012
A DC programming approach for sparse linear discriminant analysis PD Nhat, MC Nguyen, HA Le Thi Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering: Proceedings of the …	3	2014
DC programming and DCA for some classes of problems in machine learning and data mining M Nguyen Ph. D. thesis, Université de Lorraine	2	2014
Mod-Müllner: an efficient algorithm for hierarchical community analysis in large networks B Conan-Guez, MC Nguyen International Journal of Social Network Mining 2 (2), 133-157	1	2015
Détection de communautés: une approche par programmation DC B Conan-Guez, HA Le Thi, MC Nguyen, TP Dinh XVIII rencontres de la Société Francophone de Classification SFC'11		2011
LA PROGRAMMATION DC ET DCA POUR CERTAINES CLASSES DE PROBLEMES EN APPRENTISSAGE ET FOUILLE DE DONEES. NM Cuong

Cán bộ và Giảng Viên

Tin tiêu điểm