Đại Học Nguyễn Tất Thành
Trung tâm thông tin thư viện
Xây dựng một hệ thống nhận biết bệnh tâm thần sử dụng các thuật toán máy, hệ thống hướng tới việc hỗ trợ dội ngũ y tế kiểm soát thông tin bệnh nhân để từ đấy đưa ra giải pháp, ngoài ra đối với cá nhân hệ thống sẽ giúp dự đoán bệnh sơ bộ để người dùng vẫn có thể chuẩn đoán được vấn đề sức khoẻ tinh thần của bản thân.
Xây dựng hệ thống nhận diện chất lượng hoa quả, áp dụng thuật toán học máy như Support Vector Machines (SVM) để phân loại chất lượng hoa quả dựa trên các đặc trưng hình ảnh đã trích xuất như màu sắc, kết cấu, kích thước và hình dạng, tăng cường độ chính xác của mô hình.
Tìm hiểu về mô hình wav2vec 2.0 dựa trên kiến trúc transformer, cách tính tay của mô hình đó để tinh chỉnh, dựa vào các model trên các nền tảng để phát triển thêm, chỉ ra cái lợi của việc khi sử dụng mô hình.
Nhằm nâng cao hiệu quả quản lý website cung cấp các công cụ quản lý tự động như (cập nhật thông tin sản phẩm, quản lý tồn kho, theo dõi đơn hàng và doanh thu, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian so với các phương pháp quản lý thủ công).
Xây dựng một trợ lý ảo thông minh dựa trên công nghệ AI để hỗ trợ sàng lọc và đánh giá các vấn đề về sức khoẻ tinh thần, xây dựng một cộng đồng quan tâm đến sức khoẻ tinh thần, giảm thiểu kỳ thị và tạo điều kiện tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khoẻ tâm thần cho mọi người.
Xây dựng mô hình phân tích cảm xúc của khách hàng dựa trên dữ liệu đánh giá sản phẩm bằng cách sử dụng BERT (cho Tiếng Anh) và PhoBERT (cho Tiếng Việt), phân loại các đánh giá thành các cảm xúc tích cực, tiêu cực từ đó nhận diện xu hướng và ý kiến khách hàng.
Nhằm xây dựng giao diện Website (thiết kế giao diện thân thiện , dễ sử dụng cho người tìm việc, nhà tuyển dụng. quản trị website), xây dựng chức năng cơ bản.
Nhận diện được cử chỉ của tay và phân loại các cử chỉ đó thành các lớp ký tự, xây dựng một ứng dụng có khả dùng camera trên thiết bị được cài đặt để thu thập hình ảnh đầu vào và hiển thị các kết quả.
Nghiên cứu bài toán phân loại dữ liệu nói chung vfa bài toán phân loại dữ liệu trái cây nói riêng, nghiên cứu mô hình mạng neuron, các thuật toán lan truyền ngược, lan truyền tiến để sử dụng và huấn luyện mạng neuron.
Xây dựng mô hình LSTM SEq2Seq with Attention để thuẹc hiện tóm tắt văn bản bằng nội dung Tiếng Việt; thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình bằng bộ dataset chứa các file Text Document theo chủ đề tin tức; hệ thống tóm tắt có tích hợp việc đánh giá kết quả sau khi tóm tắt bằng BLEU Sore để cho ra thang điểm thấp hay cao.