Khoa Khoa học Máy tính UIT, Phòng E5. 2, Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin, ĐHQG TP. HCM, Ho Chi Minh City (2026)

20/08/2026

[Giới thiệu môn học]

🤖 KHÁM PHÁ THỊ GIÁC MÁY TÍNH QUA CÁC NỀN TẢNG ROBOT THỰC TẾ

Bạn muốn không chỉ học Computer Vision trên máy tính mà còn trực tiếp triển khai các thuật toán trên robot?

Môn học CS532 – Thị giác máy tính trong tương tác người máy (Computer Vision in Human - Computer Interaction) sẽ giúp sinh viên tiếp cận các bài toán thị giác máy tính trong bối cảnh tương tác người – máy, đồng thời xây dựng và thử nghiệm các ứng dụng thực tiễn trên nhiều nền tảng robot khác nhau.

📌 Mã học phần: CS532
📚 Số tín chỉ: 4 tín chỉ
👨‍🏫 Giảng viên: Th.S Nguyễn Ngọc Thừa

Trong quá trình học, sinh viên sẽ có cơ hội làm việc với nhiều thiết bị như robot bốn chân, cánh tay robot, robot hình người, robot di động tích hợp camera và các nền tảng robot phục vụ nghiên cứu thị giác máy tính.

Đây là cơ hội để kết nối kiến thức về Computer Vision, AI và Robotics thông qua các bài toán và sản phẩm thực tế — từ nhận thức môi trường, phát hiện và theo dõi đối tượng đến xây dựng các hệ thống tương tác thông minh.

✨ Nếu bạn quan tâm đến AI, Computer Vision và Robotics, CS532 là môn học đáng để trải nghiệm!

20/08/2026

[Tuyển Dụng] QUAVEO đang tìm kiếm những bạn trẻ đam mê công nghệ tham gia vào đội ngũ với vị trí AI Engineer Intern và Data Scientist Intern, nơi bạn sẽ trực tiếp tham gia giải quyết các bài toán dữ liệu thực tế, phát triển thuật toán tiên phong và tối ưu hóa giải pháp AI cho doanh nghiệp.

1. QUYỀN LỢI DÀNH CHO BẠN:

- Chế độ đãi ngộ: Nhận trợ cấp thực tập, phụ cấp gửi xe, free-snacks và hỗ trợ trang thiết bị làm việc hiện đại.

- Đào tạo & Phát triển: Được đồng hành 1-1 bởi các Senior AI Engineer/Data Scientist, trực tiếp tham gia các dự án AI/Data thực tế trên quy mô lớn và thực tế.

- Cơ hội thăng tiến: Đánh giá lên nhân viên chính thức (Full-time) ngay sau kỳ thực tập nếu đạt kết quả tốt.

- Môi trường làm việc: Văn hóa quốc tế, cởi mở, trẻ trung, linh hoạt thời gian để cân bằng việc học và làm, đi kèm các hoạt động teambuilding.

2. YÊU CẦU ỨNG TUYỂN:

- Sinh viên năm cuối, hoặc mới tốt nghiệp các ngành thuộc nhóm ngành CNTT , KHMT hoặc liên quan, có thể thực tập full-time.

- Đam mê nghiên cứu AI và ứng dụng công nghệ AI.

- Có GPA từ 3.2/4.0 trở lên.

- Tiếng Anh IELTS 6.5+ hoặc các chứng chỉ tương đương (giao tiếp tốt).

- Có kiến thức nền tảng về lập trình vững chắc, có năng khiếu toán học đặc biệt là lợi thế.

- Có kiến thức cơ bản về AI, GenAI, Computer Vision, hoặc Data/ML.

- SV tham gia các hoạt động trong các cuộc thi hoặc nghiên cứu khoa học là một điểm cộng.

3. CÁCH THỨC ỨNG TUYỂN:

- Điền thông tin ứng tuyển tại link: https://forms.gle/sMSxyuPgKsjhkgfb8

- Thời gian ứng tuyển: 20/08/2026

4. MÔ TẢ CÔNG VIỆC:
- JD AI Engineer Intern: https://drive.google.com/file/d/1U5h2Aeb3MikJM6XhzHM2L4tWs7B7iU-I/view?usp=drive_link
- JD Data Scientist Intern: https://drive.google.com/file/d/1LVRCkcfUqybmjRRZiw3WXtTNlStf6zWq/view?usp=drive_link

5. THÔNG TIN LIÊN HỆ:

- Email: [email protected]

19/08/2026

🎉 CHÚC MỪNG SINH VIÊN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH CÓ BÀI BÁO ĐƯỢC CHẤP NHẬN TẠI ACM MULTIMEDIA 2026 – HỘI NGHỊ CORE A*, CCF A

Khoa Khoa học Máy tính, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM vui mừng chia sẻ thành tích nghiên cứu nổi bật của hai sinh viên chương trình Cử nhân Lê Thị Thanh Tâm và Trần Văn Hoàng – Khóa 2023, với bài báo:

📄 “When Helpful Text Hurts: Option-Redirecting Bias in Vision–Language Models”

Bài báo đã được chấp nhận và trình bày tại ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026) – một trong những hội nghị quốc tế hàng đầu trong lĩnh vực đa phương tiện, được xếp hạng CORE A* và CCF A.

🔎 Về nội dung nghiên cứu, bài báo chỉ ra một điểm yếu đáng chú ý của các mô hình thị giác – ngôn ngữ (Vision–Language Models – VLMs). Khi mô hình nhận thêm văn bản bổ trợ có vẻ liên quan nhưng lại mâu thuẫn với thông tin trong hình ảnh và ngầm hướng tới một đáp án sai, mô hình có thể bị “dẫn hướng” một cách có hệ thống.

Nhóm nghiên cứu gọi hiện tượng này là Option-Redirecting Bias, đồng thời đề xuất Textual Reliability Ladder nhằm phân tích mức độ ảnh hưởng của các dạng văn bản bổ trợ khác nhau đối với khả năng suy luận của mô hình.

📊 Kết quả thực nghiệm trên 4 bộ dữ liệu VQA cùng nhiều mô hình VLM hiện đại cho thấy dạng văn bản gây nhiễu này có thể làm suy giảm độ chính xác rất đáng kể, trong một số trường hợp lên tới 53,1%.

Bên cạnh việc phát hiện và phân tích vấn đề, nhóm còn đề xuất một phương pháp can thiệp ngay trong quá trình suy luận, không cần huấn luyện lại mô hình, giúp cải thiện độ chính xác tới 14,6% trong các trường hợp mô hình bị dẫn hướng sai.

🌟 Thành tích tại ACM Multimedia 2026 là một dấu ấn đáng tự hào, thể hiện năng lực nghiên cứu, tư duy sáng tạo và tinh thần học thuật của sinh viên Khoa Khoa học Máy tính ngay từ bậc đại học.

Đây cũng là kết quả của sự hướng dẫn tận tâm từ Thầy Ngô Đức Thành, sự đồng hành của các thành viên trong nhóm nghiên cứu, cùng môi trường học tập và nghiên cứu của Khoa Khoa học Máy tính – UIT.

👏 Xin chúc mừng Lê Thị Thanh Tâm, Trần Văn Hoàng, quý Thầy/Cô hướng dẫn và nhóm nghiên cứu!

Hy vọng thành công này sẽ tiếp tục truyền cảm hứng đến các bạn sinh viên đam mê nghiên cứu khoa học, đồng thời góp phần đưa hình ảnh UIT và sinh viên Việt Nam ngày càng hiện diện mạnh mẽ hơn trong cộng đồng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo quốc tế.

16/08/2026

[WE ARE CS-ERS K21]
📍 CHẠM VÀO UIT – TRƯỚC CẢ BƯỚC CHÂN ĐẦU TIÊN 📍

“Tòa A ở đâu vậy anh?”
“Em đi thẳng, qua Tòa B rồi rẽ phải.”
“Dạ… mà Tòa B ở đâu vậy anh?”

😵‍💫 Ai trong tụi mình cũng từng có những ngày đầu đứng giữa UIT và thấy cái gì cũng lạ lẫm: tìm phòng học thì lạc, tìm lối ra cổng cũng hoang mang, nhìn không phân biệt được tòa nhà nào với tòa nhà nào.

🍀 Hiểu được cảm giác đó, tụi mình đã xây dựng một phiên bản UIT thu nhỏ ngay trên nền tảng web. Giờ đây, bạn hoàn toàn có thể:

👉 Tương tác trực quan với không gian 3D, tự do ngắm nhìn trường ở mọi góc độ qua các thời điểm ngày và đêm.

👉 Bước vào những góc quen thuộc của UIT qua không gian 360° như thể bạn đang thật sự đứng ngay giữa khuôn viên trường.

💡 Không bắt đầu từ những điều lớn lao, dự án này nảy sinh chỉ từ một suy nghĩ rất giản dị:

✨ “Nếu những ngày đầu ở UIT đã có một thứ như thế này, chắc việc làm quen với trường sẽ dễ hơn một chút.”

💙 Hy vọng bản đồ nhỏ này sẽ là một người bạn đồng hành hữu ích, giúp các bạn tân sinh viên cảm nhận được sự thân thuộc của UIT ngay cả trước khi chính thức đặt chân đến trường.

🌐 Bắt đầu chuyến hành trình khám phá UIT ngay tại:
https://cs.uitmap.site
-----------------------------------

🌐 Bên cạnh đó, đừng quên theo dõi các kênh thông tin chính thức của khoa để không bỏ lỡ bất kỳ thông báo, sự kiện hay hoạt động nào:

📌 Website chính thức khoa Khoa học Máy tính: https://cs.uit.edu.vn/
📌 Page chính thức khoa Khoa học Máy tính: https://www.facebook.com/uit.cs
📌 Page Đoàn - Hội khoa KHMT: https://www.facebook.com/DoanHoiKHMT
📌 Page Cựu sinh viên khoa: https://www.facebook.com/uit.cs.alumni
📌 Cộng đồng sinh viên KHMT (Group): https://www.facebook.com/groups/uit.cs.students
📌 Page CLB AI khoa KHMT: https://www.facebook.com/uit.cs.aiclub
📌 Page CLB Văn nghệ CSAC: https://www.facebook.com/CSACUIT
-----------------------------------
Mọi thắc mắc xin vui lòng liên hệ:
🌏 Fanpage: Đoàn - Hội Khoa Học Máy Tính UIT
📧 Email: [email protected]

15/08/2026

🎉 CHÀO MỪNG NĂM HỌC MỚI – HỌC AI, THỊ GIÁC MÁY TÍNH VÀ ROBOT TRÊN THIẾT BỊ THỰC TẾ! 🤖📷🧠

Một năm học mới lại bắt đầu với thật nhiều năng lượng và những trải nghiệm mới đang chờ đón các bạn sinh viên Khoa Khoa học Máy tính – Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT)! 💙

Trong năm học này, Khoa Khoa học Máy tính tiếp tục được Nhà trường đầu tư các thiết bị robot và nền tảng phần cứng hiện đại, phục vụ hoạt động giảng dạy, thực hành và nghiên cứu trong các môn học liên quan đến:

🤖 Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)
👁️ Thị giác máy tính (Computer Vision)
🧑‍💻🤖 Thị giác máy tính và Tương tác người – máy

Điểm thú vị là sinh viên không chỉ dừng lại ở việc tìm hiểu thuật toán và mô hình trên máy tính, mà còn có cơ hội đưa những kiến thức đó ra thế giới thực.

Từ việc giúp robot nhìn và nhận biết môi trường, phát hiện và theo dõi đối tượng, nhận diện con người, hiểu cử chỉ, đến xây dựng các phương thức tương tác thông minh giữa con người và robot – các bạn sinh viên có thể trực tiếp phát triển, triển khai và kiểm thử ứng dụng của mình trên những thiết bị thực tế ngay trong quá trình học.

💡 Học một thuật toán. Xây dựng một mô hình. Triển khai lên robot. Và quan sát AI thực sự hoạt động!

Thông qua những trải nghiệm này, Khoa mong muốn tạo ra môi trường học tập nơi sinh viên có thể kết nối chặt chẽ giữa lý thuyết – thực hành – nghiên cứu – ứng dụng, đồng thời có thêm cơ hội khám phá những hướng đi mới trong AI, Computer Vision, Robotics và Human–Robot Interaction.

🚀 Chúc các bạn sinh viên Khoa Khoa học Máy tính một năm học mới thật nhiều năng lượng, nhiều ý tưởng mới và đặc biệt là thật nhiều sản phẩm thú vị được “chạy” trên những chú robot của chúng ta!

Welcome back to UIT! Welcome to a new year of learning, building and creating! 💙🤖

13/08/2026

[THÔNG BÁO ĐĂNG KÝ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN NĂM 2026]

Nhằm hỗ trợ phong trào nghiên cứu khoa học, khích lệ tinh thần say mê học hỏi và sáng tạo, Khoa Khoa học Máy tính thông báo đến toàn thể sinh viên về việc đăng ký thực hiện đề tài Nghiên cứu Khoa học (NCKH) cấp Sinh viên năm 2026 với các nội dung cụ thể như sau:

📌 THÔNG TIN CHUNG VỀ ĐỀ TÀI:

+ Điều kiện tham gia: Sinh viên hệ chính quy (Tối đa 02 thành viên/đề tài).

+ Kinh phí thực hiện: 1.000.000 VNĐ/đề tài.

+ Thời gian thực hiện: 06 tháng kể từ khi được ký hợp đồng.

+ Chỉ tiêu: 40 đề tài/đợt.

📌 CHÍNH SÁCH KHUYẾN KHÍCH CÔNG BỐ QUỐC TẾ:
Các đề tài có sản phẩm là bài báo thuộc danh mục Scopus sẽ được xem xét hưởng thêm chính sách hỗ trợ từ các Đề án thúc đẩy công bố của Nhà trường (áp dụng trong trường hợp ngân sách các Đề án này còn kinh phí):

+ Bài hội nghị Scopus: Hỗ trợ theo Đề án 796/QĐ-ĐHCNTT (ban hành ngày 03/7/2026).

+ Bài tạp chí Scopus Q1: Hỗ trợ theo Đề án 352/QĐ-ĐHCNTT (ban hành ngày 03/4/2026).

📌 CÁCH THỨC VÀ THỜI GIAN ĐĂNG KÝ:

+ Hình thức: Sinh viên điền thông tin đăng ký trực tuyến tại link: https://bit.ly/2ImBA2K

+ Hạn chót đăng ký:

Đợt 1: Ngày 31/08/2026.
Đợt 2: Ngày 15/12/2026.

Sinh viên quan tâm và có nguyện vọng tham gia vui lòng chủ động liên hệ Giảng viên hướng dẫn để trao đổi hướng nghiên cứu và hoàn tất đăng ký theo đúng thời hạn quy định.

12/08/2026

💙 GROUP CHAT CHÍNH THỨC DÀNH CHO TÂN SINH VIÊN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH 💙

✨ Nhằm tạo không gian để K21 dễ dàng kết nối, giao lưu, kết bạn với nhau, Khoa đã dành riêng cho các bạn 1 Group Chat “độc quyền”.

🔥 Đây sẽ là nơi các bạn Tân sinh viên có thể thoải mái tìm kiếm những người bạn mới hoặc đặt câu hỏi để nhận được sự giúp đỡ từ bạn bè cùng khóa, sự hỗ trợ của các anh chị khóa trước và thầy cô giảng viên.

🔗 Hướng dẫn tham gia group chat:
(Vì Group chat chỉ dành riêng cho sinh viên Khoa CS, các bạn vui lòng thực hiện theo 2 bước sau để được duyệt vào nhóm nhé)

👉 Bước 1: Điền thông tin xét duyệt tại Form: https://forms.gle/7oNyzTCFqut7YW1V8

👉 Bước 2: Tham gia Group Chat Messenger: https://m.me/cm/AbYI6DpGZiuyQ-w3/?send_source=cm:copy_invite_link

🌐 Bên cạnh đó, đừng quên theo dõi các kênh thông tin chính thức của khoa để không bỏ lỡ bất kỳ thông báo, sự kiện hay hoạt động nào:

📌 Trang web chính thức khoa KHMT: https://cs.uit.edu.vn/

📌 Page chính thức khoa KHMT: https://www.facebook.com/uit.cs

📌 Group sinh viên khoa KHMT: https://www.facebook.com/groups/uit.cs.students

📌 Page Đoàn - Hội khoa KHMT: https://www.facebook.com/DoanHoiKHMT

📌 Page CLB Văn nghệ KHMT - CSAC: https://www.facebook.com/CSACUIT

📌 Page CLB AI - KHMT: https://www.facebook.com/uit.cs.aiclub

✨ Một lần nữa, chào mừng các bạn Tân Sinh viên KHMT đã gia nhập ngôi nhà chung Computer Science - UIT. Chúc các bạn sẽ có những trải nghiệm học tập và rèn luyện thật tuyệt vời, đáng nhớ dưới mái nhà chung CS!

💙

09/08/2026

🎉 ĐIỂM CHUẨN TRÚNG TUYỂN NĂM 2026 – KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH 🎉

Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM đã chính thức công bố điểm chuẩn trúng tuyển năm 2026 theo phương thức xét tuyển tổng hợp. Khoa Khoa học Máy tính xin chúc mừng các thí sinh đã trúng tuyển vào các ngành, chương trình đào tạo thuộc Khoa!

🔹 Khoa học máy tính – Mã ngành: 7480101
• Điểm trúng tuyển thang 100: 88,50
• Điểm quy đổi thang 30: 26,55

🔹 Khoa học máy tính – Chương trình dạy và học bằng tiếng Anh – Mã ngành: 7480101TA
• Điểm trúng tuyển thang 100: 85,00
• Điểm quy đổi thang 30: 25,50

🔹 Trí tuệ nhân tạo – Mã ngành: 7480107
• Điểm trúng tuyển thang 100: 100,00
• Điểm quy đổi thang 30: 30,00

📌 Lưu ý dành cho thí sinh:

🔸 Tra cứu kết quả xét tuyển từ 15 giờ ngày 10/8/2026.
🔸 Thí sinh trúng tuyển cần xác nhận nhập học trực tuyến trước 17 giờ ngày 21/8/2026 trên Hệ thống quản lý thi tốt nghiệp THPT của Bộ Giáo dục và Đào tạo.

💙 Chúc mừng các bạn đã chính thức trở thành tân sinh viên Khoa Khoa học Máy tính – UIT! Chúc các bạn sẽ có một hành trình đại học thật nhiều trải nghiệm, thành công và đáng nhớ. Hẹn gặp các bạn tại UIT!

Thông tin chi tiết: https://www.uit.edu.vn/bai-viet/truong-dai-hoc-cong-nghe-thong-tin-cong-bo-diem-chuan-trung-tuyen-nam-2026

07/08/2026

[GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN EUREKA LẦN THỨ 28 NĂM 2026]
🌟Bạn đang có một đề tài nghiên cứu khoa học và mong muốn thử sức tại Giải thưởng Nghiên cứu Khoa học sinh viên Eureka? Đừng bỏ lỡ seminar: “Hướng dẫn và Định hướng đăng ký Giải thưởng Nghiên cứu Khoa học Sinh viên Eureka lần thứ 28 năm 2026”
⏰ Thời gian: 09g30 – 10g30, ngày 10/8/2026
💻 Hình thức: Trực tuyến qua MS Teams
Nội dung chương trình:
🔹 Hướng dẫn đăng ký tham gia Eureka lần thứ 28 năm 2026
🔹 Những lưu ý khi viết thuyết minh đề tài dưới góc nhìn của Ban Giám khảo
🔹 Hỏi đáp các vấn đề liên quan đến Eureka
🎙 Host: ThS. Trần Hoàng Lộc – Phó Bí thư Đoàn Trường
🎓 Khách mời:
🔸 TS. Mai Tiến Dũng – Phó Trưởng Khoa Khoa học Máy tính, Ban Giám khảo Eureka cấp Thành
🔸 TS. Thái Huy Tân – Giảng viên hướng dẫn đề tài Eureka đạt giải Nhì năm 2025
Các bạn có thể tìm hiểu thêm về thông tin chi tiết của giải thưởng qua đường dẫn sau: https://tuoitre.uit.edu.vn/giai-thuong-sinh-vien-nghien-cuu-khoa-hoc-eureka-lan-thu-28-nam-2026
Đây là cơ hội để các bạn sinh viên hiểu rõ hơn về quá trình đăng ký, hoàn thiện thuyết minh đề tài và chuẩn bị hành trang chinh phục Eureka lần thứ 28 2026!
👉 Đăng ký tham gia bằng cách quét mã QR trong hình hoặc truy cập qua đường dẫn sau: https://link.uit.edu.vn/smnr-eureka2026
⏳ Hạn chót đăng ký: Trước 17g00, Chủ Nhật, ngày 09/8/2026.
Hẹn gặp các bạn tại seminar!

07/08/2026

🤖 SE373 – KỸ THUẬT XÂY DỰNG HỆ THỐNG AGENTIC AI: HỌC CÁCH XÂY AI, KHÔNG CHỈ DỪNG Ở SỬ DỤNG AI

ChatGPT, Claude hay Gemini đang đưa AI đến gần hơn với tất cả mọi người. Nhưng với một kỹ sư công nghệ, câu chuyện không chỉ là sử dụng AI hiệu quả, mà còn là làm thế nào để thiết kế và xây dựng những hệ thống AI có khả năng hoạt động ổn định, đáng tin cậy và triển khai trong thực tế. 🚀

Từ Học kỳ I năm học 2026–2027, Khoa Công nghệ Phần mềm – Trường Đại học Công nghệ Thông tin chính thức triển khai học phần mới:

🎯 SE373 – Kỹ thuật xây dựng hệ thống Agentic AI

Với mô hình Project-Based Learning, sinh viên sẽ tiếp cận Agentic AI dưới góc nhìn của Software Engineer và AI Engineer, trực tiếp xây dựng hệ thống thông qua các nội dung như AI Agent, Agent Skills, RAG, Memory & Context Management, Multi-Agent Systems, MCP, Verification, Security, Observability…

💡 Điểm đặc biệt của SE373 là sinh viên không chỉ học lý thuyết hay gọi API, mà sẽ làm việc theo nhóm để xây dựng một hệ thống Agentic AI hoàn chỉnh thông qua đồ án thực tế.

📌 Điều kiện: Đã học IT002 và quan tâm đến AI, Agentic AI, phát triển phần mềm.
🗓️ Lịch học: Sáng thứ Tư hằng tuần – Học kỳ I năm học 2026–2027.
⏰ Hạn đăng ký: Hết ngày 12/8/2026.
🔗 Đăng ký: https://forms.gle/ML66vns6tUCdvzXq5

🔥 Nếu AI đang thay đổi cách phần mềm được xây dựng, SE373 chính là cơ hội để UITers bắt đầu học cách trở thành những người trực tiếp xây dựng thế hệ hệ thống AI tiếp theo.

Khoa Khoa học Máy tính UIT

20/08/2026

20/08/2026

19/08/2026

16/08/2026

15/08/2026

13/08/2026

12/08/2026

09/08/2026

07/08/2026

07/08/2026

Address

Website

Alerts

Contact The University

Shortcuts

Share

Category

Listing takedown request