Bài Tập nhóm BÁO CÁO MÔN NHẬP MÔN TOÁN TIN

Bài Tập nhóm BÁO CÁO MÔN NHẬP MÔN TOÁN TIN I Giới thiệu nghành nghề ToánTin 2 1 ToánTinlàgì? ............................. 3 2 HọcToánTinralàmgì? ........................ 3 3 HọcToánTinralàmởđâu? ...................... 4 4 Thunhậptrongtươnglai? ....................... 6 5 Phongtràotìnhnguyệnvàcáchoạtđộngxãhội . . . . . . . . . . . 7 6 Bạnsẽđượctiếpcận?.......................... 7 II Học tập ở đại học 9 1 Giáodụcởđạihọc ........................... 9 2 SựkhácbiệtgiữahọctậpởPhổthôngvàĐạihọc . . . . . . . . . . 9 3 Phươngpháphọctập.......................... 10 4 Quảnlýthờigian ............................ 11 5 Mộtsốlưuý............................... 12 a Từthầycô: ........................... 12 b TừanhchịcựutoántinK44 .................. 13 IIIKhoa học dữ liệu 14 1 HiểuđượchọcToánvàToánTinđểlàmgì .............. 14 2 Tổngquankhoahọcdữliệu ...................... 14 3 Biết hơn về Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) . . . . . . . . . 16 4 Mộtsốcôngcụphụcvụhọctậpvànghiêncứu: . . . . . . . . . . . . 20 5 Tìm hiểu về hệ thống hỗ trợ nhập điểm tự động dựa trên kỹ thuật họcsâu.................................. 20 IV Làm việc nhóm 22 1 Nhữngvấnđềchungvềnhóm...................... 22 a Nhómlàmviệc.......................... 22 b Cácgiaiđoạnhìnhthànhvàpháttriểnnhóm . . . . . . . . . 23 2 Xâydựngnhómlàmviệchiệuquả ................... 23 a Xácđịnhmụctiêu,phâncôngNVvàTNrõràng . . . . . . . 23 b Tạolậpmôitrườnglàmviệc .................. 23 c Duytrìhoạtđộngtruyềnthông ................ 24 d Giảiquyếtxungđột....................... 24 e Tăngcườngđộnglựclàmviệc ................. 24 3 Kỹnănglàmviệcnhóm......................... 25 4 Ứng dụng trong lĩnh vực phát triển phần mềm CNTT – Phương pháp pháttriểnphầnmềmlinhhoạt...

TRƯỜNGĐẠIHỌCBÁCHKHOAHÀNỘIVIỆNTOÁNỨNGDỤNGV ÀTINHỌC

BÁO MÔNTOÁNTIN

CÁOMÔNNHẬP

nh ậ p trong t ươ ng lai?

Phong trào tìnhnguy ệ n vàcácho ạ t độ ng xãh ộ i B ạ s ẽ đư

• Giảng dạy vànghiên cứu toánhọc, toánứngdụng vàtin học

TiếnhànhcáchợptácnghiêncứuvàgiảngdạyvớicáccơsởđàotạotrongvàngoàinướcPhốihợpvớicácngành,cáccấpvàcácdoanhnghiệptrongviệcđưaứngdụngtoánhọc, tin học vàocác lĩnh vựcnhưkinh tế,tài chính, xâydựng, kỹthuật

v.v

TiềnthâncủaViệnToánứngdụngvàTinhọctrườngĐạihọcBáchkhoaHàNộilàTổToánđược thành lập năm 1956, có nhiệm vụgiảng dạy Toán cho sinh viên toàntrường, sau

là Khoa Toán – Lý (từnăm 1968) và bắtđầuđào tạo chuyên ngành (lúcđógọi làkỹsưToán Công trình) theođềxuất của Giáo sưTrầnĐại Nghĩa và GiáosưTạQuangBửu.Ngàynay,độingũcánb ộcủa Viện với hơn 70 cán bộmà hầuhếtđượcđào tạo Tiến sỹ ởcác nước phát triển, có trìnhđộchuyên môn và nhiệt tìnhcông tác.Viện có quan hệhợp tác với nhiều khoa viện tại các trườngđại học uytínởtrong vàngoàinước.Vớimongm u ốnđào tạo gắn liền với thực tiễn và tạo nhiềucơhội tiếpcận việc làm cho sinh viên, Viện luôn luôn duy trì và phát huy mối quanhệhợp tác tốtđẹp với các doanh nghiệp, tậpđoàn, viện nghiên cứu nhưViettel, CMC,VPBank,

BảohiểmVietinAviva,ViệnToánhọc,ViệnNghiêncứuCaocấpvềToánv.v Nhiềusinhviêncó kếtquảhọc tập tốtđãđược các doanh nghiệp tài trợhay tuyển chọn ngaytrongquátrìnhhọctập

Ngoài giảng dạy toán cho SV toàn trường hàng năm, Viện cònđào tạo cửnhânkĩthuật,kỹsưngànhToánTin,HệthốngthôngtinquảnlývàkỹsưtàinăngToánTin.Saukhi tốtnghiệp, sinh viên của Viện nhanh chóng tìmđược việc làm tại các ngânhàng,trungtâmphântíchtàichính,cơquankiểmtoánthốngkê,cáccôngty

tin học, Tổng cục Thống kê,Ủy ban kếhoạch Nhà nước, các trườngđại học, cơsởnghiêncứu v.v Theo nhiều nhà tuyển dụngđánh giá, sinh viên của Viện cónhiềuưuthếvìđượct r a n g b ịnền tảng toán học và khoa học tính toán tốt, cùng vớikhảnăngtưduy nhạy bén, khảnăng tựhọc cao nên dễdàng nắm bắt và thích nghi với

ớ i thi ệ u nghành ngh ề Toán-Tin

thu nhập khá cao vàổnđịnh Nhiều người trong sốhọ đã trởthành các thành viênchủchốt củađơn vịcông tác Ngoài ra, sinh viên tốt nghiệp còn có rất nhiều cơhội họcsauđạihọctại nướcngoài

→Vềđàotạosauđạihọc,Việnđàotạo2chuyênngànhThạcsỹ

sởToánhọcchoTinhọcvà5chuyênngànhtiếnsỹ:

⋆CơsởToán học cho

⋆Phươngtrìnhviphânvàtíchphân

Tin,đầutiêntasẽtìmhiểuvềhaithuậtngữtạonêntêncủangành.ĐólàToánhọcvàTinhọc

Toánhọchaytoánlàngànhnghiênc ứu trừu tượng vềnhững chủ đềnhư: lượng(các consố), cấu trúc, không gian, và sựthayđổi Các nhà toán học và triết họccónhiềuquanđiểmkhácnhauvềđịnhnghĩavàphạmvicủatoánhọc

Tin học, tiếng Anh: informatics, tiếng Pháp: informatique, là một ngành khoahọcchuyên nghiên cứu quá trình tự động hóa việc tổchức, lưu trữ, xửlý và truyềndẫn[1]thông tin của một hệthống máy tính cụthểhoặc trừu tượng (ảo) Với cách hiểuhiệnnay, tin học bao hàm tất cảcác nghiên cứu và kỹthuật có liên quanđến việcmôphỏng,biếnđổivàtáitạothôngtin

Saukh it ốtnghi ệp,sinh viên cót h ểcôngtáct ron gnhi ềungànhn gh ềcósửdụngkiếnthức Toánhọcứng dụngvà Tinhọc, như:

⋆Kỹsưphầnmềm

⋆Chuyênviênnghiêncứuvàpháttriển(R&D)

Các cơ quan có sử dụng Toán fíng dụng: Ngân hàng, bảo hiểm, quỹ đầu tư, công ty chfíng khoán,

Các trường đại học, cao đẳng, Bộ, Ban, Ngành,

CáccôngtylàmtronglĩnhvựcCNTT,tậpđoànviễnthông,trungtâmphântíchdữliệu,xửlýt

hôngtin,tínhtoánkhoahọc,

6 Bạn sẽđược tiếp cận?

SinhviêncủangànhToán-Tinsẽ

đượcnghiêncứu,pháttriểnvàápdụngc á c phươngá n t o á n h ọcv à ti n h ọcn h ằmt h i ếtkế,x â y d ựng,q u ảntr ịứngdụngtron g nhiều lĩnh vực như:Bảo mật, truyền thông, kinh

tế, tài chính, tính toán khoa học và môphỏng, công nghiệp, GIS, nông nghiệp thủylợi,địa chất, xây dựng, giao thông, thiênvăn,khoahọcgiáodục,giảitrí

Tạiđây,nhữngsinhviênToán-Tin sẽđược:

• Xâydựngbảomậtvàcáchệthốngthôngtin

• Pháttriểnứngdụngtrênwebvàthiếtbịdiđộngthôngminh

Địnhhướngtớicáchoạtđộngn g h ềnghiệpở mứcđ ộ caođ ể chuẩn

bịhànhrangbướcra1thếgiớimới-thếgiớinghềnghiệp,thịtrườngviệclàm

Theo nhu cầu của thịtrường laođộng, cập nhật theo thời gian Trong ngànhcôngnghệthông tin giờ đã thêm 1 sốlĩnh vực nhưData science, AI, khoa học máytính,anninhmạng,hệthốngthôngtinquảnlý

Giáo dụcđịnh hướng tới sinh viên: cách thức nhà trường kiến tạo / tổchứchoạtđộng học tập cho sinh viên.Đưa sinh viên làm quen với những gì diễnraởthịtrường laođộng,đượctrải nghiệm làmquen

Giáo dục nhằm mụcđích tạo ra con người có tưduyđộc lập, sáng tạo và làmchủđượcsuy nghĩcủa sinhviên thân

Kếtq u ảc ủag i á o d ụcđ ư ợ ct h ểh i ệnt h ô n g q u a k i ếnt h ức,k ỹnăngv à t h á i đ ộquyếtđịnhsựthànhcôngcủaconngười)

2 Sựkhác biệtgiữa học tậpởPhổthông vàĐạihọc

a Tựgiáctronghọctập

Một trong những khác biệt lớn nhất và dễnhận thấy nhất giữa họcđại học vàhọcphổthôngl à t ựhọc Tựhọc là sựtựgiác trong học tập, là sựchủ động trongtưduytìm kiếm kiến thức, kỹnăng học tập không chỉ ởtrên lớp mà cònởngoài nhàtrường.Nếunhưhọcphổthôngđượcthầyc ô , b ốmẹkèm cặp, nhắc nhởthường xuyênthìhọcđ ạ ih ọc,ý t h ứcc ủas in h v i ê n t h â n s ẽlàyếutốquyếtđịnhnănglựchọctậpcủasinhviên Sựkhác biệt này thểhiệnởchỗ, sinh viên không còn sổliên lạc vàcũngchẳngcònhọpphụhuynh

b Tựchọnlịchhọc

Thông thường mỗi môn sẽcó thời gian học khác nhau, sinh viên có quyềntựchọnthời gian và giảng viên sao cho hợp lí Nhờlịch học linhđộng, nhiều sinh viênsinh viêncóthểtranhthủđilàmthêmhoặchọcdồnđểrảnhrỗivàocuốituần

Các loại tài liệu liên quanđến môn học, cần chủ độngđọc rất nhiều loại tài liệukhácnhau,đồng thời chủ động tìm kiếm các bài tập thực tế, các phương phápthựchànhđểcụthểhóalýthuyếtthànhkỹnăng.

4 Quản lý thời gian

Phươngpháplậpkếhoạch:

1 Xácđịnhmụctiêu

Khi một kếhoạch lớnđược cụthểhóa thành những mục tiêu nhỏthì danh sáchcôngviệc sẽtrởnên chi tiết và rõ ràng hơn, thời gian hoàn thành cũng nhờ đó màdễdàngđượcxácđịnh

ọ c t ậ p ở đạ i h ọ c

4 Tổngkếtlạicông

Việctổngkếtlạicôngviệcsẽgiúps i n h v i ê n k h ô n g b ỏsót bất cứnhiệmvụnàotrong ngày Ngoài ra, quá trình tổng kết sẽgiúp sinh viên rút ra rất nhiều kinhnghiệmtrongv i ệcx ửlýc ô n g v i ệc,p h á t h i ệnn h ữngv ấnđ ề chưah ợpl ý v à tì m r a g i ảiphápkhắcphụcchonhữnglầntiếptheo

5 Lênthờigiancụthểchocôngviệc

Mỗi khi lên kếhoạch, sinh viên cần xácđịnh rõ thời gian bắtđầu cũng nhưthờiđiểmkết thúc chậm nhất là khi nàođểkhông phải lãng phí quỹthời gian của mìnhchonhữngviệckhôngcầnthiết

b TừanhchịcựutoántinK44

∼Tìmđượcnhữngngườisinhviêntốtvìsẽlàđồngnghiệpcủanhau

∼Chuẩnbịtinhthầnthậttốt,c ẩn trọng, chú ýđến những kĩnăng sinh tồn, tựchăm sócsinh viên thân, sốngđộc lập vì khi bốmẹan tâm, bốmẹsẽkhôngbaobọcquánhiềuvàchochúngtathờigianriêng

- Toán học giúp ta rèn luyện

nãobộ, giúp ta trởnên thông

minh,xửlý nhanh nhạy hơn Ngoài

ra, Toáncòng i ú p t a đápứng nhu

2 Tổng quan khoa học dữliệu

Khái niệm:Khoa học dữliệu là một lĩnh vực liên ngành vềcác quá trình và các

hệthống rút ra từtri thức hoặc hiểu biết từdữliệuởcác dạng khác nhau, kể ởdạngcấutrúc hay phi cấu trúc,là sựtiếp nối của một sốlĩnh vực phân tích dữliệu nhưkhoahọcthốngkê,khaiphádữliệu,v.v

Thống kê toán học cùng khoa học

máyính sẽtạo nên học máy

Các dữliệuđược thu thập và làm sạch,điều này cần một lượng lớn thời gianđáng kểbởi

vì các dữliệu vẫn còn nhiễu.Điều này có nghĩa là: bạn cần thực hiện các bướcđểcóthểhoàn thiện cũng nhưcải thiệnđược chất lượng rồi chuyển nó sangloạiđịnhdạngmàmáyđều cóthểđọc vàhiểuđược

B2:Thửnghiệm

Đây chính là bước thiết lập giảthuyết cũng nhưcác dữliệuđều sẽ được trực quanhóa,các mô hình cũngđược tạo ra tạiđây.Điều này sẽkhông gây mất nhiều thờigianhơnsovớicác khâuchuẩnbị

B3:Phânphối

-Thực hiện báo cáo kết quả đãđược ghi lại dưới dạng tài liệu, sauđó slideshowchúngrồi trình bày cho quản lý Nếu nhưquản lýđã thông qua thì các quyếtđịnh cầnthiếtđềusẽđược tảixuốngnhằm mụcđích theođuổi

nghiệp.Vídụ:chuẩnđoántrong yhọc,xửlýảnh,dựđoántàichính, phânloại,học

kếthợp,hồiquy

Cáchệthốngthôngminhđ ư ợ c xây dựng dựa trên các thuật toán Machine ingcókhảnănghọchỏitừkinhnghiệmtrướcđóhoặcdữliệulịchsử.Cácứngdụng

Khoa h ọ c d ữ li ệ u

của Machine Learning cung cấp kết quảtrên cơsởdữliệu hoặc kinh nghiệmtừquákhứ.D ướid â y , c h ú n g t a s ẽnêur a m ộts ốứngd ụngq u a n t r ọngv à t h ứctếcủaHọcmáy(MachineLearning):

∇Nhậndạnghìnhảnh(ImageRecognition):

Nhận dạng hìnhảnh là một trong nhữngứng dụng phổbiến nhất củaMachineLearning Có nhiều tình huốngđểphân loạiđối tượng trong một hìnhảnhkỹthuật số Ví dụ, trường hợpảnhđen trắng thì sẽsửdụng phépđo mức xámcủatừng pixel còn trongảnh màu thì lại sửdụng phépđo cườngđộcủa 3 màukhácnhautạonên1pixel(R-G-B)

Machine Learning cũngđượcứng dụngđểphát hiện khuôn mặt trongảnh.Cómộtdanhmụcriêngchomỗingườitrongcơsởdữliệuh ì n h ảnh của nhiềungười.Machine Learning cũngđược sửdụng trong nhận dạng chữviếtđểphânbiệtchữviết tay hay chữin Chúng ta cần phânđoạn mộtđoạn văn bảnthànhcáchìnhảnh nhỏhơn, mỗi hìnhảnh chứa một ký tự

∇Nhậndạnggiọngnói(SpeechRecognition)

Nhận dạng giọng nói là việc chuyểnđổi giọng nói thành văn bản Nóđượcbiếtđếnv ới máy nhận dạng giọng nói hoặc nhận dạng giọng nói tự động.Ởđây,một phần mềm có thểnhận ra các từđược nói trong cácclip hoặc audio vàsauđóchuyểnđổithànhfilevănbản.Phépđotrongứngdụngnàycóthểlà

một tập hợp các số đại diện cho tín hiệu giọng nói Ta cũng có thểphânđoạntínhiệu giọng nói theo cườngđộtrong các khung thời gian khácnhau

Nhận dạng giọng nóiđược sửdụng trong cácứng dụng có giao diện tương tácquagiọng nói, tìm kiếm bằng giọng nói Giao diện người dùng thông qua giọngnóibao gồm quay sốbằng giọng nói,điều hướng cuộc gọi vàđiều khiển thiết bị.Nócũng có thể được sửdụng nhưmột công cụnhập liệuđơn giản và chuẩnbịcáctàiliệucócấutrúc

∇Chẩnđoántrongyhọc(Medicaldiagnosis):

Machine Learning có thểsửdụng trong các kỹthuật và côngcụchuẩnđoánbệnh.Nóđ ư ợ cs ửdụngđểphân tích các biểu hiện lâm sàng và kếthợp chúngđểtiênđoán vềsựtiến triển của bệnh tậtđểthông tin tới bác sĩ đểlậpkếhoạchđ iềut r ịvàt h e o d õ i b ệnhn h ân Đ âylà n h ữngứngdụngthànhcôngcủac

ác phương pháp Machine Learning Nó có thểgiúp tích hợp các hệthốngtronglĩnhvực chămsóc sức khỏe

Khoa h ọ c d ữ li ệ u

∇Phântíchchfíngkhoán(StatisticalArbitrage):

Trong lĩnh vực tài chính, chứng khoán nhắm vào các giao dịch tự động ngắnhạnvớisốlượnggiaodịchlớn.Trongc á c c h i ến lược này, người dùng sẽtậptrungvào việc thực hiện các thuật toán giao dịch cho một mã chứng khoán trêncơsởsốlượngcũngnhưtươngquanlịchsửvàcácbiếnsốkinht ếchung.P h ươngphápMachine Learningđược áp dụngđểcó thểcóđược các chiến lược chênhlệchgiá

∇Learninga s s o c i a ti o n s :

Learning associations là quá trình phát triển những hiểu biết sâu sắc vềcáchiệphội giữa các sản phẩm Ví dụ điển hình là làm thểnào các sản phẩm khôngliênquan có thểliên kếtđược với nhau Một trong nhữngứng dụng củaMachineLearningnghiêncứumốiliênhệgiữacácsảnm à n g ười dùng mua Nếumộtngười mua sản phẩm thì hệthống sẽgợi ý các sản phẩm tương tựvì chúngcómối liên quan với nhau Khi bất kỳmột sản phẩm mới nàođược tung rathịtrườngthìchúngsẽđượcliênkếtvớicácsảnphẩmcũđểtăngdoanhsố

∇Phânloại(Classification)

Classificationlàquátrìnhđặttừngcá nhân vào một trong nhiều lớp Classi-ficationgiúp phân tích các phépđo của mộtđối tượngđểxácđịnh xem nó sẽthuộc vàodanh mục nào.Đểthiết lập mối quan hệhiệu quả, các nhà phân tíchsửdụngdữliệu Ví dụ, trước khi ngân hàng quyếtđịnh cho khách hàng vay,ngânhàngsẽđánhgiáxemkháchhàngcókhảnăngtrảkhoảnvayđóhaykhông.Bằngcáchxem xét các yếu tốnhưthu nhập, tiết kiệm, lịch sửtài chính Thông tinnàyđược lấytừdữliệucũtrong khoản vay

∇Dựđoán(Prediction):

Machine Learning cũngđược sửdụng trong các hệthống dự đoán Vẫn xem xétvídụvềviệc cho vay của ngân hàng,đểtính xác suất xảy ra lỗi, hệthống cầnphânloại dữliệu có sẵn theo nhóm Nóđược xácđịnh bởi một bộquy tắcđượcquyđịnhbởi các nhà phân tích Sau khiđược phân loại xong, ta có thểtính xácxuất vềlỗi cóthểxảy ra Những tính toán này có thểáp dụng trên nhiều lĩnh vựcvà mụcđích khácnhau Tạo dự đoán là mộtứng dụng phổbiến của MachineLearning

∇Khaithác(Extraction):

Khai thác thông tin là mộtứng dụng tốt nhất của Machine Learning Nó làquátrình trích xuất thông tin có cấu trúc từdữliệu phi cấu trúc Ví dụcác trangweb,bài viết, blog, báo cáo kinh doanh và email Cơsởdữliệu quan hệduy trìđầurasản phẩm bởi việc trích xuất thông tin Quá trình trích xuất lấy một tập hợpcáctàiliệulàmđầuvàovàđầuradữliệucócấutrúc

Khoa h ọ c d ữ li ệ u

∇Hồiquy(Regression):

Chúng ta có thểthực hiện Machine Learning bằng thuật toán hồi quy Tronghồiquy, chúng ta sửdụng các nguyên tắc của Machine Learningđểtốiưu hóacáctham số Nó cũngđược sửdụngđểgiảm sai sốgầnđúng và tính toán kếtquảgầnn h ấtc ó t h ể.C h ú n g t a ch ỉcót h ểsửdụngMachineLearningđểtốiưuhóacác chức năng Chúng ta có thểchọn thayđổi cácđầu vàođểcóđược cáckếtquảgầnnhấtcóthể

∇Dịchvụtàichính(FinancialServices):

Machine Learning có rất nhiều tiềm năng trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.Nólàđộng lựcđằng sau sựphổbiến các dịch vụtài chính Machine Learning cóthểgiúp các ngân hàng, tổchức tài chínhđóng các tài khoản trước khi nó xảy ra.Nócũngc ó t h ểt h e o d õ i c á c m ô h ì n h c h i ti ê u c ủak h á c h h à n g Machine Learningcũng có thểphân tích thịtrường Máy thông minh có thể đượcđàotạođểtheodõi các môi hình chi tiêu Thuật toán có thểxácđịnh các xu hướngdễdàng vàphảnứng ngaytrong thời gianthực

iv) Điểm khác nhau AI, Machine Learning và Deep Learning:

Nhưt a đãb i ết,A I hayT r í t u ệ

nhân tạo là một cỗmáy có

thểbắtchướchànhvivà tưduy của

conngười.Họcmáy(MachineLearn-ing) lại là một tính năng của AI,

chophép các chuyên giađào tạo cho

AIđểnó nhận biết các mẫu dữliệu

vàdựđoán.TrongMachineL e a r n i n

g lại có Học sâu (Deep

learning)đượcbiếtđến là một

kỹthuật nhỏcủaMachine Learning,

cho phép máy cóthểtựđào tạo

chínhmình

Qua nhữngđiều trên ta có thể

hiểuđơn giản rằng mối quan hệcủa chúng chính là bao quát nhau DeepLearningthuộcMachineLearningcònMachineLearninglạilàmộtphầnnhỏcủaAI