What are the opening hours?

Monday 09:00 - 17:00 Tuesday 09:00 - 17:00 Wednesday 09:00 - 17:00 Thursday 09:00 - 17:00 Friday 09:00 - 17:00

https://a2i.phenikaa-uni.edu.vn/

Applied AI Lab, Tầng 22, Toà A9, Đại học Phenikaa, Hanoi (2026)

Q: What is the address?

Tầng 22, Toà A9, Đại Học Phenikaa

11/05/2026

🚀 15 Papers That Built Modern AI
📚 Những công trình đặt nền móng cho kỷ nguyên AI hiện đại

Từ Transformer đến GPT, từ Diffusion Models đến AlphaFold — chỉ trong chưa đầy một thập kỷ, AI đã thay đổi hoàn toàn cách con người học tập, sáng tạo và giải quyết vấn đề.

Applied AI Lab vừa tổng hợp lại 15 nghiên cứu có ảnh hưởng lớn nhất trong hành trình hình thành nền AI hiện đại — những paper mà bất kỳ AI Engineer, Researcher nào cũng nên biết.

🧠 1. Attention Is All You Need (2017 – Google)
Transformer ra đời.
https://arxiv.org/abs/1706.03762

🧠 2. BERT (2018 – Google)
Đưa NLP sang kỷ nguyên hiểu ngữ cảnh hai chiều.
https://arxiv.org/abs/1810.04805

🧠 3. GPT-2 (2019 – OpenAI)
Next-word prediction tạo nên khả năng multitask learning.
https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

🧠 4. Scaling Laws for Neural Language Models (2020 – OpenAI)
Scaling compute + data + parameters = emergent intelligence.
https://arxiv.org/abs/2001.08361

🧠 5. GPT-3 (2020 – OpenAI)
175B parameters và In-context Learning.
https://arxiv.org/abs/2005.14165

🧠 6. Vision Transformer – ViT (2020 – Google)
Mang Transformer vào Computer Vision.
https://arxiv.org/abs/2010.11929

🧠 7. DALL·E (2021 – OpenAI)
Zero-shot text-to-image generation.
https://arxiv.org/abs/2102.12092

🧠 8. Retrieval-Augmented Generation – RAG (2020 – Meta)
Kết hợp retrieval với generation để grounding tri thức.
https://arxiv.org/abs/2005.11401

🧠 9. LoRA (2021 – Microsoft)
Fine-tune LLM hiệu quả với PEFT.
https://arxiv.org/abs/2106.09685

🧠 10. InstructGPT / RLHF (2022 – OpenAI)
Align AI bằng human feedback.
https://arxiv.org/abs/2203.02155

🧠 11. Chain-of-Thought Prompting (2022 – Google)
Khả năng suy luận nhiều bước của LLM.
https://arxiv.org/abs/2201.11903

🧠 12. Constitutional AI (2022 – Anthropic)
AI tự phản biện dựa trên nguyên tắc định sẵn.
https://arxiv.org/abs/2212.08073

🧠 13. AlphaFold 2 (2021 – DeepMind)
Đột phá trong dự đoán cấu trúc protein.
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

🧠 14. Denoising Diffusion Probabilistic Models – DDPM (2020)
Nền tảng của Stable Diffusion.
https://arxiv.org/abs/2006.11239

🧠 15. ReAct (2022 – Google/Princeton)
Kết hợp reasoning + acting cho AI agents.
https://arxiv.org/abs/2210.03629

💡 Điều thú vị là:
Nhiều breakthrough không đến từ việc “phát minh hoàn toàn mới”, mà đến từ cách kết hợp:
• Kiến trúc mô hình
• Scaling laws
• Dữ liệu
• Compute
• Alignment
• Human feedback

Nếu bạn đang học AI, hãy thử đọc ít nhất 3 paper trong danh sách này — bạn sẽ hiểu vì sao thế giới AI thay đổi nhanh đến vậy.

07/05/2026

Kho sách mở vô giá về AI của MIT

Không phải tutorial. Không phải khóa học online. Đây là sách giáo khoa cấp tiến sĩ — nền tảng lý thuyết thực sự đứng sau các hệ thống AI hiện đại.

Lab tổng hợp lại toàn bộ danh sách, phân theo 6 tầng kiến thức:

🔵 FOUNDATIONS — Nền tảng lý thuyết
📖 Foundations of Machine Learning — Mohri et al.
Toán học đằng sau lý do tại sao các thuật toán học hoạt động, không chỉ là cách dùng chúng.
→ https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
📖 Understanding Deep Learning — Simon J.D. Prince
Giải thích rõ nhất hiện có về cách neural network thực sự xử lý thông tin.
→ https://udlbook.github.io/udlbook
📖 Machine Learning Systems — MIT
Cầu nối từ lý thuyết đến production: model được xây dựng, triển khai và thất bại như thế nào trong thực tế.
→ https://mlsysbook.ai

⚡ ADVANCED TECHNIQUES
📖 Deep Learning — Goodfellow, Bengio, Courville
Cuốn sách gốc của deep learning. Dense nhưng foundational.
→ https://www.deeplearningbook.org
📖 Algorithms for Decision Making — Kochenderfer, Wheeler, Wray
Tư duy về quyết định tuần tự dưới bất định — nền tảng lý thuyết cho policy-based reasoning.
→ https://algorithmsbook.com

🟢 REINFORCEMENT LEARNING
📖 Reinforcement Learning: An Introduction — Sutton & Barto
Kinh thánh của RL. Mọi agent, mọi hệ thống lý luận tuần tự đều bắt nguồn từ đây.
→ http://incompleteideas.net/book/the-book.html
📖 Distributional Reinforcement Learning — Bellemare et al.
Chuyển từ kỳ vọng phần thưởng sang phân phối xác suất đầy đủ trên kết quả. Quan trọng hơn hầu hết mọi người nghĩ.
→ https://www.distributional-rl.org
📖 Multi-Agent Reinforcement Learning — Albrecht, Christianos, Schäfer
Cách nhiều agent ra quyết định tương tác trong môi trường chung.
→ https://marl-book.com

🟠 ETHICS & PROBABILITY
📖 Fairness and Machine Learning — Barocas, Hardt, Narayanan
Hiểu mô hình sai ở đâu và bias xuất hiện như thế nào — để biết khi nào không nên tin vào output của AI.
→ https://fairmlbook.org
📖 Probabilistic Machine Learning: An Introduction — Kevin Murphy
Xây dựng mọi khái niệm từ lý thuyết xác suất. Đây là nền tảng phân tích thực sự.
→ https://probml.github.io/book1.html
📖 Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics — Kevin Murphy
Causal inference, decision-making under uncertainty, và generative models ở cấp graduate.
→ https://probml.github.io/book2.html

Tại sao danh sách này quan trọng?
Hầu hết các khóa học AI dạy cách dùng — các thư viện, API, prompt. Nhưng để hiểu tại sao một mô hình hoạt động, thất bại, hay ra quyết định theo một cách cụ thể, bạn cần nền tảng lý thuyết.
12 cuốn này là nơi giúp chung ta có được nền tảng đó. Tất cả mở, tất cả miễn phí.

Applied AI Lab @ Phenikaa sẽ dần tổ chức reading sessions xoay quanh các cuốn trong danh sách này. Stay tuned.

05/05/2026

[CHÚC MỪNG] A2I LAB TẠI CITA 2026! 🚀✨

Applied AI Lab vui mừng thông báo đã có 08 công trình nghiên cứu của thầy và trò được chấp thuận trình bày tại Hội nghị Quốc tế CITA 2026. Toàn bộ các bài báo sẽ được xuất bản bởi Springer và lập chỉ mục trong các hệ thống uy tín như Scopus và Web of Science.

Dưới đây là danh sách các công trình của Lab:
📍 ID 197: Enhancing Explainable Cardiac Diagnosis with Guide-Grounded Multimodal LLMs
📍 ID 140: HME-Net: A Hybrid Multi-Expert Ensemble Framework with Class-Adaptive Fusion for Multi-Scale Skin Lesion Detection
📍 ID 69: DeepHSIC: Deep Learning-based Signal Detector for Hybrid Downlink IM-NOMA
📍 ID 194: CrossSpine: Multi-scale Cross-sequence Attention with Anatomical Priors for Automated Pfirrmann Grading
📍 ID 203: PhenSPINE: A Standardized Benchmark for Spine Pathology Diagnosis
📍 ID 227: HERMES: Contrast-Aware
Knowledge Graph Reasoning from Clinical Notes for Patient Outcome Prediction
📍 ID 301: A Measurement-based Evaluation of QUIC over Real Networks in Vietnam
📍 ID 288: Cost-Aware Uplink MPQUIC Scheduling via Multi-Objective Bayesian Optimization

Thành tích này là minh chứng cho nỗ lực không ngừng của tập thể Lab. Chúc các tác giả sẽ có phiên trình bày thật thành công tại hội nghị sắp tới! 🎊👏

01/05/2026

🔥 Top 16 GitHub Repositories giúp bạn học AI & Machine Learning — Hoàn toàn miễn phí!

Danh sách 16 repo GitHub chất lượng để học AI.

🟦 Nền tảng Machine Learning

📌 ML for Beginners — Microsoft
👉 github.com/microsoft/ML-For-Beginners

📌 100 Days of ML Code
👉 github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

📌 All Algorithms in Python
👉 github.com/TheAlgorithms/Python

📌 Mathematics for ML
👉 github.com/mml-book/mml-book.github.io

🟣 Deep Learning & Research

📌 Made With ML — Cách áp dụng ML vào thực tế
👉 github.com/GokuMohandas/Made-With-ML

📌 60+ Deep Learning Paper Implementations
👉 github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations

📌 Neural Networks: Zero to Hero — Karpathy
👉 github.com/karpathy/nn-zero-to-hero

🟡 LLM & Generative AI

📌 Hands-On Large Language Models
👉 github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

📌 Prompt Engineering Guide
👉 github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

🟢 AI Agents & RAG

📌 AI Agents for Beginners — Microsoft
👉 github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

📌 GenAI Agents Techniques
👉 github.com/NirDiamant/GenAI_Agents

📌 RAG Techniques
👉 github.com/NirDiamant/RAG_Techniques

🔵 NLP, Data Science & RL

📌 Awesome Data Science
👉 github.com/academic/awesome-datascience

📌 Awesome NLP
👉 github.com/awesomelistsio/awesome-nlp

📌 Awesome Reinforcement Learning
👉 github.com/aikorea/awesome-rl

📌 RL Algorithms from Scratch
👉 github.com/KhashayarRahimi/Reinforcement-Learning-Algorithms-From-Scratch

💡 Tip từ Lab: Đừng cố học hết tất cả cùng lúc. Hãy chọn đúng track phù hợp với mục tiêu — ML cơ bản → Deep Learning → LLM/Agents — và đi từng bước một.

27/04/2026

🎉 CHÚC MỪNG "CƠN MƯA GIẢI THƯỞNG" CỦA APPLIED AI LAB TẠI HỘI NGHỊ SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NĂM 2026! 🏆

Vừa qua, tại lễ trao giải Sinh viên Nghiên cứu Khoa học năm 2026 của Trường Công nghệ Thông tin - Phenikaa University, các thầy cô và các bạn sinh viên thuộc Applied AI Lab đã xuất sắc gặt hái được hàng loạt thành tích ấn tượng.

Đây là minh chứng rõ nét nhất cho sự nỗ lực không ngừng nghỉ, tinh thần sáng tạo và đam mê nghiên cứu công nghệ của cả thầy và trò. Hãy cùng điểm lại những dự án xuất sắc đã được vinh danh trong năm nay:

🌟 GIẢI XUẤT SẮC

Đề tài: Nghiên cứu và ứng dụng giao thức truyền thông đa đường trong mạng không dây không đồng nhất

Nhóm sinh viên: Đỗ Thị Mỹ Hạnh (K16-CNTT_2), Bùi Huy Quyền Anh (K14-CNTT1)

GVHD: TS. Nguyễn Thành Trung

💡 GIẢI ỨNG DỤNG

Đề tài: Nghiên cứu xây dựng hệ thống AI hỗ trợ chẩn đoán và sinh báo cáo y khoa cho bệnh thoái hóa cột sống (AI-Driven Diagnosis Support and Medical report generation for Spinal Degenerative Diseases)

Nhóm sinh viên: Trịnh Gia Huy, Đỗ Thành Long, Nguyễn Văn Hoàng, Đào Thế Anh, Lê Văn Vũ

GVHD: TS. Mai Xuân Tráng, TS. Trần Văn Biên

🥉 GIẢI BA (03 Đề tài)

Đề tài 1: Nghiên cứu bài toán Image Super-Resolution ảnh vệ tinh và phát triển mô hình ứng dụng thực tế

Nhóm sinh viên: Phạm Văn Sự, Đặng Anh Tuyền

GVHD: ThS. Nguyễn Hữu Đạt, ThS. Nguyễn Thị Dinh

Đề tài 2: Design and Evaluation of Multi-Agent Architectures for Stock Price Prediction: A Vietnam Case Study

Nhóm sinh viên: Nguyễn Minh Dương

GVHD: ThS. Nguyễn Hữu Đạt

Đề tài 3: Nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật tăng cường ảnh để cải thiện chất lượng biển số xe trong môi trường giám sát giao thông

Nhóm sinh viên: Bùi Hoàng Huy, Lê Đức Thiện, Nguyễn Văn Thành

GVHD: ThS. Nguyễn Hữu Đạt

🎖️ GIẢI KHUYẾN KHÍCH (02 Đề tài)

Đề tài 1: Nghiên cứu và ứng dụng deep learning cùng các kỹ thuật xử lý ảnh trong phát hiện và hỗ trợ chuẩn đoán bệnh lý trên da

Nhóm sinh viên: Nguyễn Văn Hưng, Vũ Đức Anh, Nguyễn Minh Dương

GVHD: ThS. Nguyễn Hữu Đạt, ThS. Nguyễn Thị Dinh

Đề tài 2: Nghiên cứu ứng dụng VLM để phát hiện bất thường và sinh báo cáo y khoa cho video nội soi phế quản

Nhóm sinh viên: Trương Long Khánh, Nguyễn Vũ Tùng

GVHD: TS. Mai Xuân Tráng
Một lần nữa, xin gửi lời chúc mừng nồng nhiệt nhất đến các nhóm nghiên cứu và các Thầy/Cô hướng dẫn! Những giải thưởng này không chỉ là niềm tự hào của cá nhân các bạn sinh viên mà còn là động lực to lớn để Applied AI Lab tiếp tục phát triển, kiến tạo thêm nhiều công trình nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có giá trị thực tiễn cao.

Chúc Lab chúng ta sẽ tiếp tục giữ vững ngọn lửa đam mê, bứt phá mạnh mẽ hơn nữa trong những chặng đường sắp tới! 🔥

23/04/2026

🔥(A2I LAB)6️⃣-4️⃣(BAI LAB) GIAO LƯU NẢY LỬA – BÙNG NỔ CẢM XÚC 🔥
Một trận cầu đúng nghĩa “không dành cho tim yếu”!
những gì diễn ra trên sân còn kịch tính hơn con số đó rất nhiều
Từ những phút đầu giằng co, liên tục rượt đuổi tỉ số, đến những pha bóng nghẹt thở ở cuối trận — tất cả đã tạo nên một buổi tối quá đã cho cả hai bên. 💥⚽
💪 Xin gửi lời cảm ơn tới BAI LAB vì một trận đấu cực kỳ fair-play và đầy nhiệt huyết.
🔥 A2I LAB đã chiến đấu hết mình và giành chiến thắng xứng đáng!
Không chỉ là bóng đá, mà còn là tinh thần đồng đội, kết nối và những khoảnh khắc đáng nhớ! ❤️

21/04/2026

🎉 Chúc mừng Vũ Quốc Việt và team Zentab!

Applied AI Lab xin gửi lời chúc mừng tới bạn Vũ Quốc Việt (K16 – Trường Công nghệ Thông tin Phenikaa) cùng các cộng sự đã xuất sắc giành **Giải Nhất Ngày hội Khởi nghiệp học sinh, sinh viên toàn quốc 2026** với dự án Zentab – Trình quản lý đa tài khoản.

Đây không chỉ là một thành tích đáng tự hào, mà còn là minh chứng rõ ràng cho hành trình biến những ý tưởng nghiên cứu tại lab thành sản phẩm thực tiễn, có giá trị ứng dụng cao cho cộng đồng.

Tại Applied AI Lab, chúng tôi luôn tin rằng mỗi ý tưởng tốt đều cần môi trường đúng để phát triển – và thành công của Zentab là một ví dụ rất đẹp cho sự kết nối giữa nghiên cứu, sáng tạo và tinh thần khởi nghiệp của sinh viên.

Chúc Việt và team sẽ tiếp tục giữ vững tinh thần “dám nghĩ – dám làm – dám bứt phá”, tiếp tục mở rộng sản phẩm và tạo ra nhiều giá trị hơn nữa trong tương lai 🚀

18/04/2026

Báo cáo sếp đi đủ về đủ 🫡🫡🫡🫡

11/04/2026

🎉 CHÚC MỪNG 3 TEAM SPINELNSIGHT AI, ONCOTRACK, MEDFILE AI ĐẾN TỪ APPLIED AI LAB

Xin gửi lời chúc mừng nồng nhiệt đến 3 đội thi của Applied AI Lab đã xuất sắc hoàn thành hành trình tại HSIL Global Hackathon 2026 💡❤️

🔥 Đặc biệt, xin chúc mừng team SpineInsight AI đã đạt được Giải Triển Vọng – một thành quả xứng đáng cho những nỗ lực, sáng tạo và tinh thần không ngừng bứt phá!

💪 Dù kết quả ra sao, việc dấn thân, học hỏi và tạo ra những giải pháp AI mang ý nghĩa cho lĩnh vực y tế đã là một chiến thắng lớn. Các bạn đã góp phần chứng minh rằng công nghệ có thể tạo ra những giá trị thực sự cho cộng đồng.

🚀 Chúc các team sẽ tiếp tục phát triển, hoàn thiện sản phẩm và tiến xa hơn nữa trong tương lai!

18/03/2026

[SEMINAR RECAP] AI-Driven MPQUIC Scheduling
Ngày 17/03, Trường Công nghệ thông tin Phenikaa đã tổ chức thành công seminar “AI-Driven MPQUIC Scheduling: Model Design, Simulation, and Real-World Deployment” với sự trình bày của PGS. Kien Nguyen (Đại học Chiba, Nhật Bản) – chuyên gia với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực mạng truyền thông và 160+ công bố khoa học quốc tế.
Buổi seminar đã mang đến góc nhìn toàn diện về Multipath QUIC (MPQUIC) và cách ứng dụng AI để tối ưu cơ chế scheduling trong môi trường mạng không dây động, từ thiết kế mô hình, mô phỏng đến triển khai thực nghiệm.
Phần thảo luận diễn ra sôi nổi xoay quanh giao thức QUIC/MPQUIC, các phương pháp AI và khả năng ứng dụng trong hệ thống thực tế, tạo nên một buổi chia sẻ chuyên sâu và truyền cảm hứng.

Applied AI Lab

11/05/2026

07/05/2026

05/05/2026

01/05/2026

27/04/2026

23/04/2026

21/04/2026

18/04/2026

11/04/2026

18/03/2026

Address

Opening Hours

Website

Alerts

Contact The University

Shortcuts

Share

Monday	09:00 - 17:00
Tuesday	09:00 - 17:00
Wednesday	09:00 - 17:00
Thursday	09:00 - 17:00
Friday	09:00 - 17:00