Hội Thảo khoa học cấp đơn vị với chủ đề "Học sâu và Ứng dụng"

Hội thảo nhằm mục đích thảo luận sâu về các mô hình học máy, học sâu và cách đánh giá tính hiệu quả của các mô hình này với các loại dữ liệu khác nhau. Tham dự hội thảo gồm các nhà khoa học, các giảng viên, nghiên cứu sinh của Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Công nghiệp Hà Nội và các trường đại học khác.

TS. Đặng Trọng Hợp - Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông phát biểu khai mạc hội thảo

PGS.TS. Trần Đăng Hưng - Trưởng khoa khoa Công nghệ phần mềm phát biểu

Trình bày tại hội thảo là hai báo cáo mời đến từ hai chuyên gia uy tín trong lĩnh vực Học máy và Trí tuệ nhân tạo. Báo cáo mời thứ nhất, PGS.TS. Nguyễn Đức Dũng, Viện phó Viện CNTT, Viện HLKHVN đã trình bày về các mô hình “học máy, học sâu thưa”. Thông thường, các mô hình học máy, học sâu thường được huấn luyện với nhiều bộ tham số lớn, điều này dẫn đến thời gian huấn luyện dài và tiêu thụ một lượng năng lượng lớn. Trong các nghiên cứu của mình, PGS. Dũng đã tìm các giải pháp để tối ưu hóa các mô hình học máy, học sâu sao cho giảm thiểu được cấu trúc của các mô hình này và giảm số lượng tham số cần ước lượng nhưng vẫn giữa được độ chính xác của mô hình. Các nghiên cứu của PGS. Dũng và nhóm nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí, hội nghị uy tín trên thế giới.

PGS.TS. Nguyễn Đức Dũng trình bày báo cáo trong buổi hội thảo

Trong báo cáo mời thứ 2, PGS.TS.Thân Quang Khoát, Đại học Bách khoa Hà Nội đã nêu các vấn đề hạn chế của mô hình học sâu, trong đó tính hộp đen (black-box) của các mô hình này dẫn đến việc ứng dụng thiếu hiệu quả trong các ứng dụng thực tiễn. Vậy làm sao để có thể đánh giá được bản chất của các thuật toán huấn luyện của mô hình học sâu. Trong nghiên cứu của mình, PGS. Khoát và cộng sự đã đề xuất các tiêu chuẩn để đo tính hiệu quả của các hàm mất mát (loss-function) trong các thuật toán huấn luyện mô hình. Từ đó có thể cải thiện và cân bằng giữa tính hiệu quả và tính quá khớp với dữ liệu của các mô hình học sâu. Các kết quả nghiên cứu của PGS. Khoát và cộng sự đã được công bố trong các hội nghị về trí tuệ nhân tạo uy tín trên thế giới trong những năm gần đây.

PGS.TS.Thân Quang Khoát trình bày báo cáo trong buổi hội thảo

Bên cạnh đó, các đại biểu tham dự hội thảo cũng được nghe các kết quả mới trong ứng dụng các mô hình học sâu vào các lĩnh vực khác nhau như y-sinh, tin-sinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đồng thời, hội thảo cũng thảo luận về các kết quả mới nhất của các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh, những ưu và nhược điểm của các mô hình này cũng như tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau của đời sống. Hội thảo cũng là dịp để cán bộ, giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông chia sẻ và thảo luận về các kết quả nghiên cứu mới nhất, đóng góp chung vào sự phát triển nghiên cứu khoa học công nghệ của Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội.