TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ NGÀNH "HỆ THỐNG THÔNG TIN Tên chương trình: Chương trình đào tạo Tiến sĩ ngành "Hệ thống thông tin" Trình độ đào tạo: Tiến sĩ Chuyên ngành đào tạo: Hệ thống thông tin Information Systems Mã chuyên ngành: 6480104 (Ban hành theo Quyết định số... / QĐ-ĐHBK-SĐH ngày... tháng... năm... của Hiệu trưởng trường ĐH Bách Khoa Hà Nội) 1 Mục tiêu đào tạo 1.1 Mục tiêu chung Đào tạo Tiến sĩ chuyên ngành "Hệ thống thông tin" có trình độ chuyên môn sâu cao, có khả năng nghiên cứu và lãnh đạo nhóm nghiên cứu các lĩnh vực của chuyên ngành, có tư duy khoa học, có khả năng tiếp cận và giải quyết các vấn đề khoa học chuyên ngành, có khả năng trình bày - giới thiệu các nội dung khoa học, đồng thời có khả năng đào tạo các bậc Đại học và Cao học. 1. Mục tiêu cụ thể Sau khi đã kết thúc thành công chương trình đào tạo, Tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin: Có khả năng phát hiện và trực tiếp giải quyết các vấn đề khoa học thuộc các lĩnh vực Hệ thống thông tin nói riêng và Khoa học máy tính nói chung. Có khả năng dẫn dắt, lãnh đạo nhóm nghiên cứu thuộc các lĩnh vực Hệ thống thông tin, Khoa học máy tính. Có khả năng nghiên cứu, đề xuất và áp dụng các giải pháp công nghệ thuộc các lĩnh vực nói trên trong thực tiễn. Có khả năng cao để trình bầy, giới thiệu (bằng các hình thức bài viết, báo cáo hội nghị, giảng dạy đại học và sau đại học) các vấn đề khoa học thuộc hai lĩnh vực nói trên. Thời gian đào tạo Vận dụng khoản 4 Điều 81 Quy định về tổ chức và quản lý đào tạo sau đại học do Hiệu trưởng ĐH Bách Khoa Hà Nội ban hành theo quyết định số Theo quyết định số 57/QĐ- ĐHBK-SĐH, Hiệu trưởng ĐHBK Hà Nội ký ngày 1/08/01, thời gian đào tạo Tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin sẽ là: 3 năm tập trung liên tục đối với NCS có bằng ThS và 4 năm tập trung liên tục đối với NCS có bằng ĐH. Trường hợp NCS không theo học tập trung liên tục được và được Trường, Viện chấp nhận thì NCS phải có tổng thời gian học tập và nghiên cứu tập trung là 3 năm đối với NCS có bằng ThS và 4 năm đối với NCS có bằng ĐH. Trong đó có ít nhất một gian đoạn 1 tháng tập trung liên tục tại Bộ môn đào tạo, thực hiện trong phạm vi 3 năm đầu kể từ ngày ký quyết định công nhận NCS. 3 Khối lượng kiến thức 1
Khối lượng kiến thức bao gồm khối lượng của các học phần trình độ Tiến sĩ và khối lượng của các học phần bổ sung, học phần chuyển đổi được xác định cụ thể cho từng loại đối tượng tại mục 4. NCS đã có bằng ThS: 1 tín chỉ + khối lượng bổ sung, chuyển đổi (nếu có). NCS mới có bằng ĐH: 1 tín chỉ + Chương trình Thạc sĩ Khoa học ngành "Hệ thống thông tin" (không kể luận văn) của trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tương ứng với đối tượng NCS có bằng ĐH của các hệ 4 năm, 4,5 năm hoặc 5 năm (theo quy định) trong Chương trình. 4 Đối tượng tuyển sinh Đối tượng tuyển sinh là các thí sinh đã có bằng Thạc sĩ với chuyên ngành tốt nghiệp phù hợp hoặc gần phù hợp với chuyên ngành Hệ thống thông tin. Chỉ tuyển sinh mới có bằng ĐH với ngành tốt nghiệp phù hợp. Mức độ phù hợp hoặc gần phù hợp với chuyên ngành Hệ thống thông tin, được định nghĩa cụ thể ở mục 4.1 sau đây. 4.1 Định nghĩa Ngành phù hợp: Là những hướng đào tạo chuyên sâu thuộc ngành "Công nghệ Thông tin", ngành "Hệ thống thông tin", "Khoa học máy tính",, "Kỹ thuật phần mềm", "Kỹ thuật máy tính", "Truyền thông và Mạng máy tính" của chương trình đào tạo đại học trường ĐHBK HN, các chuyên ngành thuộc ngành Công nghệ thông tin của các trường đại học khác (như Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Truyền thông và Mạng máy tính, Kỹ thuật máy tính). Ngành gần phù hợp: Ngành "Điện tử truyền thông", "Điều khiển tự động", "Tin học công nghiệp", "Sư phạm kỹ thuật tin" của chương trình đào tạo đại học trường ĐHBK HN và các trường đại học khác 4. Phân loại đối tượng ngành phù hợp Có bằng ThS Khoa học của ĐH Bách Khoa Hà Nội với ngành tốt nghiệp cao học đúng với chuyên ngành Tiến sĩ. Đây là đối tượng không phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là đối tượng A1. Có bằng tốt nghiệp Đại học loại xuất sắc với ngành tốt nghiệp đúng với chuyên ngành Tiến sĩ. Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là đối tượng A. Có bằng ThS đúng ngành, nhưng không phải là ThS Khoa học của ĐH Bách Khoa Hà Nội hoặc có bằng ThS tốt nghiệp ngành gần phù hợp. Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là đối tượng A3. 5 Quy trình đào tạo, điều kiện công nhận đạt Quy trình đào tạo được thực hiện theo học chế tín chỉ, tuân thủ Quy định về tổ chức và quản lý đào tạo sau đại học của ĐH Bách Khoa Hà Nội. Các học phần bổ sung, học phần chuyển đổi phải đạt mức điểm C trở lên (xem mục 6). Các học phần trình độ Tiến sĩ phải đạt mức điểm B trở lên (xem mục 6). 6 Thang điểm Việc chấm điểm kiểm tra - đánh giá học phần (bao gồm các điểm kiểm tra và điểm thi kết thúc học phần) được thực hiện theo thang điểm từ 0 đến 10, làm tròn đến một chữ số thập phân sau dấu phẩy. Điểm học phần là điểm trung bình có trọng số của các điểm kiểm tra và điểm thi kết thúc (tổng của tất cả các điểm kiểm tra, điểm thi kết thúc đã nhân với trọng số tương ứng của từng điểm được quy định trong đề cương chi tiết học phần).
Điểm học phần được làm tròn đến một chữ số thập phân sau dấu phẩy, sau đó được chuyển thành điểm chữ với mức như sau: Điểm số từ 8,5 10 chuyển thành điểm A (Giỏi) Điểm số từ 7,0 8,4 chuyển thành điểm B (Khá) Điểm số từ 5,5 6,9 chuyển thành điểm C (Trung bình) Điểm số từ 4,0 5,4 chuyển thành điểm D (Trung bình yếu) Điểm số dưới 4,0 chuyển thành điểm F (Kém) 7 Nội dung chương trình 7.1 Cấu trúc Cấu trúc chương trình đào tạo trình độ Tiến sĩ gồm có 3 phần như bảng sau đây. Phần Nội dung đào tạo A1 A A3 1 3 Lưu ý: HP bổ sung 0 CT ThS KH 4TC HP TS 1TC TLTQ CĐTS NC khoa học Luận án TS Thực hiện và báo cáo trong năm học đầu tiên Tổng cộng 3 CĐTS, mỗi CĐTS TC Số TC qui định cho các đối tượng trong là số TC tối thiểu NCS phải hoàn thành. Đối tượng A phải thực hiện toàn bộ các học phần qui định trong chương trình ThS Khoa học của ngành tương ứng, không cần thực hiện luận văn ThS. Các HP bổ sung được lựa chọn từ chương trình đào tạo Thạc sĩ của ngành đúng chuyên ngành Tiến sĩ. Việc qui định số TC của HP bổ sung cho đối tượng A3 do người hướng dẫn (NHD) quyết định dựa trên cơ sở đối chiếu các học phần trong bảng kết quả học tập ThS của thí sinh với chương trình ThS hiện tại của ngành đúng chuyên ngành Tiến sĩ nhưng phải đảm bảo số TC tối thiểu trong bảng. Các HP TS được NHD đề xuất từ chương trình đào tạo Thạc sĩ và Tiến sĩ của trường nhằm trang bị kiến cần thiết phục vụ cho đề tài nghiên cứu cụ thể của LATS. 7. Học phần bổ sung Các học phần bổ sung được mô tả trong quyển "Chương trình đào tạo Thạc sĩ" ngành "Hệ thống thông tin hiện hành của trường ĐH Bách Khoa Hà Nội. NCS phải hoàn thành các học phần bổ sung trong thời hạn năm kể từ ngày có quyết định công nhận là NCS. 7.3 Học phần trình độ Tiến sĩ 7.3.1 Danh mục học phần trình độ Tiến sĩ 3
NỘI DUNG Bắt buộc Tự chọn MÃ SỐ IT7310 IT7331 IT7341 IT7351 IT7361 TÊN HỌC PHẦN Kỹ nghệ dữ liệu và tri thức Knowledge and Data Engineering Tích hợp dữ liệu Data Integration Tìm kiếm thông tin Information Retrieval Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức Data Mining and Knowledge Discovery Khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu Web Text and Web Mining GIẢNG VIÊN 1. PGS. Nguyễn Thị. TS. Thân Khoát 3. TS. Nguyễn Nhật 1. PGS. Nguyễn Thị. TS. Vũ Tuyết Trinh 3. TS. Nguyễn Bá Ngọc 1. TS. Vũ Tuyết Trinh. TS. Nguyễn Bá Ngọc 3. TS. Nguyễn Thị Oanh 1. TS. Nguyễn Nhật. PGS. Nguyễn Thị 3. TS. Thân Khoát 1. PGS. Lê Thanh Hương. PGS. Nguyễn Thị 3. TS. Nguyễn Bá Ngọc TÍN CHỈ KHỐI LƯỢNG 3 3(--0-6) 3 3(--0-6) 3 3(--0-6) 3 3(--0-6) 3 3(--0-6) IT7371 Các tiếp cận logic trong biểu diễn và xử lý thông tin Logical approaches in information representation and procesing 1. PGS. Trần Đình Khang. PGS. Lê Thanh Hương 3 3(--0-6) IT7381 Các chủ đề nâng cao trong xử lý dữ liệu lớn Advanced Topics in Big Data Processing 1.TS. Nguyễn Bình Minh. TS. Nguyễn Hữu Đức 3 3(--0-6) 4
IT7391 Các chủ đề nâng cao đối với phân tích dữ liệu lớn Advanced Topics for Big Data Analytics 1.TS. Thân Khoát. PGS. Nguyễn Thị 3 3(--0-6) 7.3. Mô tả tóm tắt học phần trình độ Tiến sĩ IT7310 Kỹ nghệ dữ liệu và tri thức 1. Cung cấp các kỹ nghệ đối với vấn đề thu thập và quản trị các loại dữ liệu nói chung: dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.. Cung cấp các kỹ nghệ đối với vấn đề thu thập và quản trị các loại tri thức nói chung: tri thức ẩn, tri thức hiện, tri thức rõ, tri thức mờ,.... IT7310 Knowledge and Data Engineering 1. Provide techniques for data collection and data management: structured data, semistructured data and unstructured data.. Provide techniques for knowledge collection and knowledge management: hidden knowledge, present knowledge, clear knowledge, fuzzy knowledge,.... IT7331 Tích hợp dữ 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu thuần nhất và không thuần nhất. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu 3. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề sinh các câu trả lời nhất quán IT7331 Data Integration 1. Provide techniques for data collection from homogeneous and heterogeneous data sources. Provide techniques for data cleaning to ensure data consistency 3. Provide techniques for generating consistent answers IT7341 Tìm kiếm thông tin 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề thu thập, trích chọn, biểu diễn, lưu trữ các tài liệu đối với một hệ tìm kiếm thông tin. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề xử lý các yêu cấu tìm kiếm và trình diễn các kết quả tìm kiếm IT7341 Information Retrieval 1. Provide techniques for collecting, extracting, representing, storing data for an search engine.. Provide techniques for processing search queries and presenting search result. IT7351 Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức (Data Mining and Knowledge Discovery) 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề chuẩn bị dữ liệu cho khai phá dữ liệu. Cung cấp các kỹ thuật khai phá dữ liệu nói chung: phát hiện luật kết hợp, phân cụm dữ liệu, phân loại dữ liệu và tóm tắt dữ liệu 5
IT7351 Data Mining and Knowledge Discovery 1. Provide techniques for data preparation in data mining. Provide techniques for data mining: discovering association rules, data clustering, data categorization and data summarization IT7361 Khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu Web (Text and Web Mining) Học phần này cung cấp các kỹ thuật và các công cụ sử dụng trong khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu web. Trên cơ sở đó, NCS có thể phát triển các ứng dụng như máy tìm kiếm, thương mại điện tử, các thư viện số, các hệ thống quản lý tri thức, v.v. 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề tiền xử lý và biểu diễn văn bản cho khai phá văn bản. Cung cấp các kỹ thuật khai phá văn bản nói chung: phân cụm văn bản, phân loại văn bản và tóm tắt văn bản 3. Cung cấp các kỹ thuật khai phá Web IT7361 Text and Web Mining This course provides techniques and tools used in text mining and web mining. From that point of view, PhD student can develop applications such as search engines, e-commerce, digital libraries, systems for knowledge management, etc. 1. Provide techniques for preprocessing and representing documents for text mining.. Provide text mining techniques: text clustering, text categorization and summary documents 3. Provide Web mining techniques IT7371 Các tiếp cận logic trong biểu diễn và xử lý thông tin Trình bày tổng quan về logic tính toán, với các logic kinh điển và logic bậc cao; phân loại các ngôn ngữ khái niệm theo cú pháp và cấu trúc cùng với các thủ tục tính toán. Đưa ra các biểu diễn ngữ nghĩa cho các nhãn ngôn ngữ và các phép toán xử lý. IT7371 Logical approaches in information representation and procesing Presenting an overviewing of computational logic, including the classic logic and the higherorder logic; classifying conceptual languagues by their syntax and their structure along with computational procedures. Providing semantic representations for language labels and processing operators. IT7381 Các chủ đề nâng cao trong xử lý dữ liệu lớn Học phần này sẽ trình bày các kỹ thuật và hệ thống cho việc xử lý dữ liệu lớn theo hướng nâng cao. Các chủ đề liên quan tới nền tảng tính toán cho dữ liệu lớn sẽ bao gồm lưu trữ dữ liệu lớn, các hệ thống cho phép xử lý dữ liệu lớn. Các chủ đề liên quan tới xử lý dữ liệu lớn bao gồm truy hồi thông tin (information retrieval) với MapReduce, xử lý đồ thị (graph processing) với MapReduce, quản lý dữ liệu với MapReduce, khai phá dữ liệu với MapReduce và một số mô hình toán học thiết kế thuật toán trên dữ liệu lớn. Mục tiêu của học phần này là giúp học viên có được các kiến thức nâng cao cùng với những phân tích sâu về các chủ đề nói trên. IT7381 Advanced Topics in Big Data Procesing This course surveys techniques and systems for efficiently processing massive datasets with the focus on advanced knowledge. Topics related to computing platforms for big data include: big data storage, big data processing systems. Topics related to large dataset processing include: information retrieval with MapReduce, graph processing with MapReduce, data management with MapReduce, data mining with MapReduce and several mathematical models for designing algorithms for big data. The goal of the course is to gain advanced knowledge along with indepth discussions of the topics covered. 6
IT7391 Các chủ đề nâng cao đối với phân tích dữ liệu lớn Học phần này sẽ trình bày các phương pháp và kỹ thuật đối với phân tích dữ liệu lớn theo hướng nâng cao. Các chủ đề liên quan tới phân tích dữ liệu lớn sẽ bao gồm: phân loại và hồi qui, các mô hình đồ thị xác suất, giảm chiều, mô hình thưa... đối với dữ liệu lớn. Mục tiêu của học phần này là giúp học viên có được các kiến thức nâng cao cùng với những phân tích sâu về các chủ đề nói trên. IT7391 Advanced Topics for Big Data Analytics This course surveys methods and techniques for massive datasets analytics with the focus on advanced knowledge. Topics related to big data analytics include: Large-scale classification and regression, Probabilistic graphical models, Nonlinear dimensionality reduction, Sparse modeling... The goal of the course is to gain advanced knowledge along with in-depth discussions of the topics covered. 7.3.3 Kế hoạch học tập các học phần trình độ Tiến sĩ Các học phần trình độ Tiến sĩ được thực hiện linh hoạt, tùy theo các điều kiện thời gian cụ thể của giảng viên. Tuy nhiên, nghiên cứu sinh phải hoàn thành các học phần trình độ Tiến sĩ trong vòng 4 tháng kể từ ngày chính thức nhập trường. 7.4 Chuyên đề Tiến sĩ Mỗi nghiên cứu sinh phải hoàn thành 3 chuyên đề Tiến sĩ theo các nguyên tắc sau: 01 chuyên đề theo hướng chuyên sâu bắt buộc, chuyên đề còn lại có thể tùy chọn từ danh sách hướng chuyên sâu tự chọn. Mỗi hướng chuyên sâu đều có người hướng dẫn do Hội đồng Xây dựng chương trình đào tạo chuyên ngành của Viện Công nghệ thông tin và truyền thông xác định. Người hướng dẫn khoa học luận án của nghiên cứu sinh sẽ đề xuất đề tài cụ thể theo hướng bắt buộc và hướng tự chọn. Ưu tiên đề xuất đề tài gắn liền thiết thực với đề tài của luận án Tiến sĩ. Sau khi đã có đề tài cụ thể, NCS thực hiện đề tài đó dưới sự hướng dẫn khoa học của người hướng dẫn chuyên đề. Danh mục hướng chuyên sâu cho Chuyên đề Tiến sĩ NỘI MÃ SỐ HƯỚNG CHUYÊN SÂU DUNG Bắt buộc Tự chọn IT7410 IT741 IT7431 IT7441 IT7451 Các hệ thống thông minh Intelligent Systems Các hệ CSDL thông minh Intelligent Database Systems Tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa Intelligent Information Retrieval Hệ dựa trên logic Logic-based Systems Hệ gợi ý Recommender Systems NGƯỜI HƯỚNG DẪN PGS. Trần Đình Khang PGS. Nguyễn Thị Kim Anh PGS. Nguyễn Thị Kim Anh PGS. Lê Thanh Hương TS. Lê Thanh Hương TS. Nguyễn Bá Ngọc PGS. Trần Đình Khang TS. Nguyễn Nhật PGS. Nguyễn Thị Kim Anh TÍN CHỈ 7
IT7461 IT7471 IT7481 IT7491 IT7495 Hệ thích nghi dựa trên ngữ cảnh Context-based adaptive Systems Ontology và Web ngữ nghĩa Ontology and semantic Web Tính toán hiệu năng cao High performance Computing Các phương pháp hiện đại đối với phân tích dữ liệu Modern Methods for Data Analysis Biểu diễn và tìm kiếm thông tin đa phương tiện Multimedia Information Representation and Retrieval TS. Vũ Tuyết Trinh TS. Nguyễn Nhật TS. Nguyễn Bá Ngọc TS. Lê Thanh Hương TS. Nguyễn Hữu Đức TS. Nguyễn Bình Minh TS. Thân Khoát TS. Nguyễn Nhật PGS. Nguyễn Thị Kim Anh TS. Nguyễn Thị Oanh TS. Vũ Tuyết Trinh 8 Danh sách Tạp chí / Hội nghị khoa học Các diễn đàn khoa học trong nước trong bảng dưới đây là nơi NCS có thể chọn công bố các kết quả nghiên cứu khoa học phục vụ hoàn thành luận án Tiến sĩ. Số TT Tên diễn đàn 1 Tạp chí Khoa học và Công nghệ 3 4 5 6 7 8 9 Tạp chí Khoa học và Công nghệ trường Đại học quốc gia Hà nội Tạp chí Khoa học và Công nghệ trường Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh Tạp chí Bưu chính viễn thông, Chuyên san Các nghiên cứu và triển khai ứng dụng trong viễn thông và Công nghệ thông tin Tạp chí Công nghệ thông tin 3 tháng 1 lần Hội thảo khoa học quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT và Truyền thông ICT RDA Hội nghị khoa học Một số vấn đề chọn lọc trong CNTT Hội thảo Khoa học Quốc gia lần thứ nhất "Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Các Hội nghị quốc tế tổ chức tại Việt Nam Địa chỉ liên hệ ĐH Bách Khoa Hà Nội; Số 1, phố Đại Cồ Việt, Hai Bà Trưng, Hà Nội Trường Đại học Quốc Gia Hà Nội Trường Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam; đường Hoàng Quốc Việt, Hà Nội Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam; số 18 đường Hoàng Quốc Việt, Hà Nội Ban chương trình quốc gia Ban chương trình quốc gia Ban chương trình quốc gia Ban chương trình quốc gia 8 Định kỳ xuất bản / họp Hai tháng 1 lần Hai tháng 1 lần Hai tháng 1 lần Ba tháng 1 lần Ba tháng 1 lần Hàng năm Hàng năm Hàng năm Hàng năm
9