Tin nghiên cứu
- Details
- Category: Tin nghiên cứu
- Hits: 2012
- Thời gian: 14h30 đến 16h00 chiều thứ 4 ngày 31/01/2024.
- Địa điểm: Phòng E202B, Trường ĐH Khoa học tự nhiên, cơ sở 1, 227 Nguyễn Văn Cừ, Q5, TP. HCM.
Buổi trình bày được phát trực tiếp và trực tuyến với các chủ đề bên dưới:
- Topic 1: Combating with Misinformation and Cancer: A Unified Multimodal AI Approach to Healthy and Happy Life Untitled Title
-
- Abstract: In this talk, I will give a research overview of our ongoing research projects, especially focusing on two that are most related to the VinUni-UIUC Smart Health Center: (1) Misinformation Detection and Trustworthy Large Language Models; (2) Joint Natural Language and Molecule Learning for Drug Discovery. Unsurprisingly, these two seemingly different research problems can be tackled with a unified approach based on multimodal knowledge representation and extraction and consistency checking. I’m aiming to recruit several new PhD students to be co-advised by Prof. Khoa D Doan
- Bio: Heng Ji is a professor at the Computer Science Department and an affiliated faculty member at the Electrical and Computer Engineering Department and Coordinated Science Laboratory of the University of Illinois Urbana-Champaign. She is an Amazon Scholar. She is the Founding Director of the Amazon-Illinois Center on AI for Interactive Conversational Experiences (AICE). She received her B.A. and M.A. in Computational Linguistics from Tsinghua University and her M.S. and Ph.D. in Computer Science from New York University. Her research interests focus on Natural Language Processing, especially on Multimedia Multilingual Information Extraction, Knowledge-enhanced Large Language Models, AI for Science, Knowledge-driven Generation, and Conversational AI.
- Topic 2: Toward Reliable and Practical Machine Learning Applications
-
- Abstract: While machine learning (ML) has rapidly transformed several domains and applications with incredible success, there are also important areas where the progress is significantly slower. Specifically, there exists a widened complexity gap between the methods currently investigated in research and those used in practice in these areas. One reason is that many algorithms, despite achieving state-of-the-art performance in “controlled” research environments, usually ignore important efficiency and practical constraints of real-world problems. In this talk, I will discuss the research effort to bridge the gap between ML research and practice with examples in various ML domains. Finally, I will discuss various projects, including Trustworthy/Federated ML, Causal Inference, Low-resource NLP, and CV for Multi-modal Environmental Intelligence, and PhD/Research Assistant opportunities (co-advised by Prof. Heng Ji and others at UIUC).
- Bio: Khoa D. Doan is currently an Assistant Professor of Computer Science in the College of Engineering and Computer Science and Environment Monitoring Lab Director at the Center for Environment Intelligence at VinUniversity. Previously, he worked as an AI Researcher at Baidu Research, USA. He received his Ph.D. in computer science at Virginia Tech and his MS in computer science at the University of Maryland, College Park. He has extensive experience working as a software engineer, data engineer/scientist, and researcher in various industries, from scientific centers such as NASA/UMD and advertising companies such as Criteo/Baidu to ML and data analytic startups.
Các bạn sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và các đồng nghiệp quan tâm có thể quét mã QR bên dưới để đăng ký tham dự.
- Details
- Category: Tin nghiên cứu
- Hits: 3103
Tiếp tục trong khuôn khổ chương trình bồi dưỡng, nâng cao các kỹ năng làm việc cho sinh viên ngành Tài chính và Định phí bảo hiểm (Acturial), UNDP - Miliman GAIN tổ chức webminar thứ 3 về huấn luyện kỹ năng thực hành phân tích số liệu cho sinh viên chuyên ngành Tài chính, Định phí bảo hiểm với nội dung chi tiết như sau:
|
Session 3 Date: 21st February 2024 Time: 10.00 – 11.30AM (Vietnam Time) Registration Link: Automate process for multiple policies and Monte Carlo simulation
|
Automate process for multiple policies and Monte Carlo simulation: - Introduce Excel VBA and some basic functions. - Loop through multiple policies and multiple scenarios using Excel VBA. - Introduce the concept of CVaR, VaR with Monte Carlo simulation. |
Presenter:
- Danh Mai (Consulting Actuary from Milliman Chicago Financial Risk Management Practice),
- Greg Stofanak (Actuary from Milliman Seattle Health Practice),
- Edward Moskovski (Associate Actuary from Milliman Chicago Life Practice)
Đây là chương trình hợp tác giữa công ty Milliman và UNDP (Chương trình phát triển Liên hiệp quốc) về việc hỗ trợ phát triển ngành định phí bảo hiểm ở Việt Nam.
Đăng ký tham dự: sinh viên, người quan tâm tham dự tự do, chỉ cần đăng ký trước 1 tiếng trước giờ bắt đầu webminar để nhận được link tham dự. Đăng ký tại đây hoặc link phía trên.
Ghi chú: mặc dù Webminar hướng đến SV thuộc chuyên ngành tài chính, định phí bảo hiểm; nhưng chủ đề về Excel VBA trên cũng rất hữu ích đối với SV tất cả các ngành khác. Khoa khuyến khích SV tất cả các chuyên ngành khác đều có thể đăng ký tham dự webminar trên nếu quan tâm.
- Details
- Category: Tin nghiên cứu
- Hits: 2692
|
Vietnam National University - Ho Chi Minh City Faculty of Mathematics and Computer Science 227 Nguyen Van Cu street, District 5, Ho Chi Minh City, Vietnam |
Seminar in Mathematics
Academic Year 2023-2024
Invited Speaker: FRANK KUTZSCHEBAUCH (University of Bern, Mathematical Institute, Swiss)
Date & Time: 27, January, 2023, 09.30 a.m -11.00 a.m, F207
Title: Applications of the Oka principle to Linear Algebra problems with holomorphic dependence
Abstract: We explain in the recent results of Schott, Huang and the speaker about factorization of holomorphic symplectic matrices as products of holomorphic elementary symplectic matrices. To highlight the techniques for proving such a result we give a more detailed analysis of the proof of the corresponding result for matrices of determinant 1 due to Ivarsson and the speaker.
If time permits we go into the problem of product of exponentials and into connections with algebraic K-theory.
Organizer:
HOANG BIEN, MAI (Vietnam National University – Ho Chi Minh City, University of Science)
VU KHANH, TRAN (Vietnam National University – Ho Chi Minh City, International University)
KIM HA, LY (Vietnam National University – Ho Chi Minh City, University of Science)
- Details
- Category: Tin nghiên cứu
- Hits: 2073
Bộ môn Xác suất Thống kê tổ chức buổi "Seminar Xác suất – Thống kê tháng 01.2024" với bài báo cáo do Tiến sĩ Nguyễn Ngọc Dung. Tiến sĩ Nguyễn Ngọc Dung hiện đang là nghiên cứu viên sau Tiến sĩ tại Khoa Khoa học Thống kê, Đại học Padova, Ý. Chị là cựu sinh viên của khoa Toán – Tin học, niên khóa 2013. Chị đã bảo vệ luận án của mình với tiêu đề “Model selection for colored graphical models for paired data”, vào tháng 5 năm 2022. Lĩnh vực nghiên cứu hiện nay của Tiến sĩ Dung là Gaussian graphical models for paired data, high-dimensional mixture of experts.
Các bạn sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và các đồng nghiệp quan tâm có thể quét mã QR bên dưới để đăng ký tham dự.
- Thời gian: 14h30 đến 15h30 chiều thứ 5 ngày 25/01/2024.
- Địa điểm: Phòng F207, Trường ĐH Khoa học tự nhiên, cơ sở 1, 227 Nguyễn Văn Cừ, Q5, TP. HCM.
tóm tắt bài báo cáo như sau:
Mô hình đồ thị Gauss (Gaussian Graphical Model) là một mô hình thống kê biểu diễn cấu trúc phụ thuộc có điều kiện giữa các biến ngẫu nhiên bằng cách sử dụng một đồ thị. Mô hình đồ thị Gauss còn được biết tới với tên Miền ngẫu nhiên Gauss Markov (Gaussian Markov random fields) hoặc Mạng lưới Gauss (Gaussian network). Cấu trúc của đồ thị Gauss về cơ bản gồm hai phần: điểm nút (nodes) và các cạnh (the edges), trong đó, mỗi nút sẽ tương ứng là một biến ngẫu nhiên, và mỗi cạnh biểu diễn sự phụ thuộc có điều kiện giữa các nút (biến ngẫu nhiên). Sự phụ thuộc này có thể có hướng hoặc vô hướng. Mô hình đồ thị Gauss được áp dụng nhiều trong các lĩnh vực khoa học khác nhau bao gồm: sinh học, tài chính và khoa học máy tính.
Bài nói này nhằm mục tiêu giới thiệu sơ lược về mô hình đồ thị Gauss và các vấn đề liên quan, từ cơ sở lý thuyết tới ứng dụng. Nội dung chính bao gồm các phần như sau:
- Giới thiệu về mô hình đồ thị Gauss;
- Ứng dụng của mô hình đồ thị Gauss (một số ví dụ trong sinh học, tài chính, …);
- Lựa chọn mô hình đồ thị Gauss (mô hình đồ thị Lasso, lựa chọn lùi từng bước);
- Giới thiệu về mô hình đồ thị Gauss với điều kiện đối xứng;
- Lựa chọn mô hình đồ thị Gauss với điều kiện đối xứng (fused Lasso, lựa chọn lùi từng bước);
- Ứng dụng mô hình đồ thị Gauss với điều kiện đối xứng cho dữ liệu ghép cặp.
Quét mã QR bên dưới hoặc bấm vào link trước ngày 24/01/2024 để đăng ký tham dự.
- Details
- Category: Tin nghiên cứu
- Hits: 7691
Cô Nguyễn Trần Lan Anh là cựu sinh viên Khoa Toán - Tin học. Cô hiện đang công tác tại Đại học Montana, Hoa Kỳ. Cô sẽ có buổi seminar dành cho sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và các đồng nghiệp. Các bạn có nhu cầu tham dự vui lòng đăng ký (quét mã QR bên dưới hoặc bấm vào link) trước ngày 27/12/2023.
Thông tin cụ thể về buổi Seminar:
- Tiêu đề: Wear-Then-Act: Wearables for Personalized Healthcare & HCI
- Thời gian: 10:00 - 11:00, Thứ ba ngày 28/12/2023.
- Địa điểm: Phòng E202B, Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, Số 227 Nguyễn Văn Cừ, Phường 4, Quận 5.
- Tóm tắt: Physiological signals, generated by various bodily sources, contain crucial information about the condition of the body's major structures, encompassing brain activities, eye movements, muscle contractions, and cardio-respiratory features, among others. Monitoring and stimulating such biosignals not only aids in diagnosing, treating, and preventing health conditions but also establishes implicit two-way communication between humans and computers. Unfortunately, the current 'gold standard' for studying physiological signals is intrusive, expensive, and often unwieldy. This talk introduces our innovative wearable systems, promising unobtrusive, cost-effective, and accurate sensing and stimulation capabilities for reliable physiological signals in comfortable in-home settings. I will discuss how our wearable cyber-physical systems offer clinical-grade solutions, enabling the simultaneous sensing of multiple biosignals at non-standard locations and real-time brain entrainment for closed-loop personalized healthcare practices. Furthermore, I will explore potential research avenues for deploying these systems in diverse real-world human-computer interaction (HCI) directions.
- Thông tin diễn giả: Cô Lan Anh hiện là Assistant professor tại Khoa Khoa học Máy tính Đại học Montana, Hoa Kỳ, và là người điều hành Laboratoire Mobile Cyber-Physical Intelligence (mCyPhI). Cô đã nhận bằng Tiến sĩ trong ngành Khoa học Máy tính từ Đại học Colorado Boulder. Lĩnh vực nghiên cứu của cô bao gồm thiết kế, phát triển và triển khai các công nghệ cảm biến và can thiệp đột phá cho lĩnh vực sức khỏe thông minh, Internet vạn vật và tương tác giữa con người với máy tính. Cô và đội ngũ của mình có sứ mệnh nghiên cứu về khám phá và mở rộng tiềm năng của hệ thống cyber-physical thông qua các khung công nghệ tổ hợp dữ liệu đa trạng thái và thông dịch trong nghiên cứu đa ngành. Điều này bao gồm việc hiểu hoạt động của con người, nâng cao khả năng, dự đoán các vấn đề sức khỏe trong tương lai, hoạt động trong điều kiện không thể tiếp cận và cải thiện hiệu suất. Công trình nghiên cứu của cô đã được công bố tại các hội nghị hàng đầu, bao gồm ACM MobiCom, ACM SenSys, ACM MobiSys và Springer Nature Scientific Reports. Đóng góp nghiên cứu của cô đã được công nhận với ba giải thưởng Bài báo xuất sắc nhất, một giải nhì cho Bài báo xuất sắc, một Đề cử Bài báo xuất sắc nhất và bốn Nghiên Cứu Nổi Bật từ ACM SIGMOBILE và Communications of the ACM.
Page 4 of 10
- You are here:
-
Home
-
Tuyển sinh 2024
-
Tin tức
- Tin nghiên cứu
