Ngày 19.5: Cơ bản về Khoa học Dữ liệu
Chiều 13:30 – 16:00 Tổng quan về Khoa học dữ liệu
Bài giảng 1.1: Khoa học Dữ liệu và Cách mạng Công nghiệp lần thứ Tư
Diễn giả: GS Hồ Tú Bảo (60 phút)
Bản chất của cách mạng công nghiệp lần thứ Tư
Khoa học dữ liệu và cách mạng công nghiệp lần thứ Tư
Bài giảng 1.2: Nền tảng Toán học của Khoa học Dữ liệu
Diễn giả: GS Nguyễn Xuân Long (45 phút)
Nền tảng toán học của khoa học dữ liệu
Lý thuyết xác suất thống kê hiện đại trong khoa học dữ liệu
Bài giảng 1.3: Nền tảng Công nghệ của Khoa học Dữ liệu
Diễn giả: GS Phùng Quốc Định (45 phút)
Khoa học phân tích dữ liệu lớn
Xử lý dàn trải, phân tán và song song
Công nghệ Hadoop, Spark và TensorFlow cho dữ liệu lớn và mô hình
nhiều tầng (deep learning).
--------------------------------------------------------------------------------------------
Ngày 20.5: Nguyên lý và Phương pháp của Khoa học Dữ liệu
Sáng 9:00 – 11:30 Ứng dụng Khoa học Dữ liệu – Toạ đàm
Bài giảng 2.1: Khoa học Dữ liệu và Y tế điện tử (e-health)
Diễn giả: GS Hồ Tú Bảo (45 phút)
Bệnh án điện tử (BADT) và e-health
Vấn đề của khoa học dữ liệu trong y tế điện tử (e-health)
Bài giảng 2.2: Khoa học Dữ liệu trong Công nghiệp
Diễn giả: TS Bùi Hải Hưng & Huỳnh Ngọc Tuyên (45 phút)
Bài toán và bài học về khoa học dữ liệu trong công nghiệp
TOẠ ĐÀM (PANEL DISCUSSION) (60 phút)
Chiều 13:30 – 16:00 Nguyên lý và mô hình thống kê
Bài giảng 2.3: Nguyên lý cơ bản của Khoa học Dữ liệu
Diễn giả: GS Hồ Tú Bảo (45 phút)
Nguyên lý của khoa học dữ liệu
Một lược đồ tổng thể về học máy (machine learning)
Bài giảng 2.4: Mô hình suy diễn Bayes và tần suất
Diễn giả: GS Nguyễn Xuân Long (105 phút)
Phương pháp Bayes và tần suất trong khoa học dữ liệu
Kết quả mới, thách thức và triển vọng
--------------------------------------------------------------------------------------------
Ngày 21.5: Nguyên lý và Phương pháp của Khoa học Dữ liệu
Sáng 9:00 – 11:30 Mô hình tư vấn và học nhiều tầng
Bài giảng 3.1: Mô hình tư vấn trợ giúp ra quyết định
Diễn giả: TS Bùi Hải Hưng (60 phút)
Hệ tư vấn ra quyết định (recommender sytstems)
Bài học trong ứng dụng
Bài giảng 3.2: Các phương pháp học nhiều tầng (deep learning)
Diễn giả: GS Phùng Quốc Định (90 phút)
Các mô hình học nhiều tầng
Kinh nghiệm, bài học, hạn chế và xu hướng
Chiều 13:30 – 16:00 Giải pháp khi dữ liệu có kích thước lớn
Bài giảng 3.3: Phương pháp và Công nghệ của Dữ liệu lớn
Diễn giả: GS Phùng Quốc Định (90 phút)
• Thách thức khi xử lý dữ liệu với kích thước và độ phức tạp cực lớn
• Các phương pháp tiếp cận
TOẠ ĐÀM (PANEL DISCUSSION) (60 phút)