Thông báo tuyển thành viên năm học 2026-2027
NHÓM XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÂN TÍCH TÍN HIỆU (IPSAL LAB) TUYỂN THÀNH VIÊN
Nhóm nghiên cứu Xử lý ảnh và Phân tích tín hiệu (IPSAL) dưới sự hướng dẫn chính của PGS.TS. Phạm Văn Trường và PGS.TS. Trần Thị Thảo với các thành viên là các học viên, sinh viên thuộc Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
I. Hướng nghiên cứu và topics
Hướng nghiên cứu của IPSAL tập trung vào Phát triển các mô hình học sâu và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo AI vào các bài toán xử lý ảnh và tín hiệu. Cụ thể các topic chính bao gồm:
Phát triển mô hình mạng dựa trên các mạng nơ ron tích chập CNN, Transformer, Mamba, … dựa trên few-shot learning, meta learning, ứng dụng trong chẩn đoán lỗi vòng bi máy điện trong điều kiện ít dữ liệu, và các bài toán sinh trắc học.
Phát triển các mô hình học sâu nhẹ (lightweight) dựa trên CNN, Transformer, Mamba, … và ứng dụng vào phân đoạn hình ảnh từ các loại ảnh y tế (MRI, CT, Xray,…) hỗ trợ chẩn đoán viêm tai giữa, các bệnh về ung thư da, bệnh tim, khối u não,..
Phát triển các mô hình học sâu cho bài toán phân vùng và phân loại ảnh thông thường như hình ảnh từ Xe tự lái, Sinh vật dưới nước, hỗ trợ giám sát thủy hải sản.
Phát triển các thuật toán xử lý tín hiệu dựa trên dữ liệu 1D, 2D của tín hiệu điện tim (ECG, PPG), và tín hiệu lỗi động cơ.
Nghiên cứu ứng dụng các thuật toán xử lý thời gian thực cho tín hiệu sinh trắc học như vân lòng bàn tay, khớp ngón tay, khuôn mặt,.. trên các thiết bị nhúng. Đồng thời nghiên cứu áp dụng các thuật toán học sâu trong các bài toán này.
II. Yêu cầu đối với ứng viên
Là sinh viên Khóa 67, 68, 69, ưu tiên SV các ngành trong Khoa Tự động hóa, HUST.
CPA: >=3.2 (điểm thấp hơn vẫn được xem xét nếu có IELTS >=6.5, thành tích HSG, hoặc kinh nghiệm nghiên cứu)
Có kinh nghiệm nghiên cứu đối với K68; Có nền tảng Toán và Python tốt đối với K69, K70.
Thích nghiên cứu, ưu tiên các bạn có định hướng du học và viết bài báo khoa học.
Có đam mê với lĩnh vực Thị giác máy tính.
III. Quyền lợi của sinh viên khi tham gia
Được đào tạo và hướng dẫn các kiến thức về Xử lý ảnh, Thị giác máy tính, AI, Lập trình Python, soạn thảo Latex.
Được tham gia các nghiên cứu chuyên sâu và có thể là tác giả chính/đồng tác giả các bài báo khoa học.
Được giới thiệu thực tập và học tập tại các đơn vị hợp tác nghiên cứu với IPSAL.
IV. Hình thức tuyển
Bước 1: Ứng viên điền form theo link sau (hạn 31/3/2026): https://forms.gle/b5GdLeq1Y4qGCkvZ8
Bước 2: Các ứng viên vượt qua vòng hồ sơ sẽ nhận được email thông báo lịch phỏng vấn.
Bước 3: Phỏng vấn và nhận được kết quả (dự kiến phỏng vấn 6-8/4/2026).
V. Kế hoạch đào tạo và định hướng nghiên cứu
Lưu ý: trong khoảng thời gian 4 tuần thi học kỳ, sinh viên IPSAL sẽ không phải làm báo cáo tiến độ nếu còn phải học từ 3 môn học trở lên.
3-4 tuần đầu tiên: Tìm hiểu và làm quen với các khái niệm trong xử lý ảnh, Python, tìm tài liệu ở các trang liên quan.
3-4 tháng tiếp theo: Đọc và theo dõi các video bài giảng và làm các bài Training trên Python. Gửi báo cáo kết quả theo từng tháng.
Sau 4 tháng training: Chọn topic chuyên sâu và bắt đầu nghiên cứu.
VI. Thông tin về nhóm và liên hệ
Liên hệ với PGS.TS. Phạm Văn Trường (truong.phamvan@hust.edu.vn)
PGS.TS. Trần Thị Thảo (thao.tranthi@hust.edu.vn)
Các thông tin về hướng nghiên cứu và tham khảo khác
- Từ các thành viên đã tốt nghiệp:
Vũ Mạnh Hùng (NVIDIA): https://www.facebook.com/hunghdbm.cap
Nguyễn Thanh Thư (VinUni): https://www.facebook.com/betobino.02
- Các thành viên khác và nhóm: