Banner được lưu thành công.

Được đăng: 22/08/2026

🎉 ĐOÀN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM | TỰ HÀO CÔNG TRÌNH THANH NIÊN TIÊU BIỂU THÀNH PHỐ NĂM HỌC 2025 – 2026 🎉

💙 Đoàn khoa Công nghệ Phần mềm vô cùng tự hào khi Công trình thanh niên “Ứng dụng nâng cao năng lực ngoại ngữ và năng lực số cho thiếu nhi Rainy Words Adventure”, do Ban Học tập - Đoàn khoa Công nghệ Phần mềm thực hiện, đã chính thức được Thành Đoàn TP.HCM công nhận là 01 trong 07 Công trình thanh niên tiêu biểu Thành phố, khu vực các trường Đại học, Cao đẳng năm học 2025 – 2026.

🌧️ Rainy Words Adventure được xây dựng với mong muốn biến việc học ngoại ngữ trở nên gần gũi, thú vị và dễ tiếp cận hơn với các em thiếu nhi. Thông qua mô hình “Học mà chơi, Chơi mà học”, nền tảng mang đến kho hơn 3.000 từ vựng được chuẩn hóa cùng nhiều trò chơi tương tác, giúp người học vừa phát triển năng lực ngoại ngữ, vừa từng bước làm quen và nâng cao kỹ năng số.

🚀 Từ những bước đi đầu tiên, Rainy Words Adventure đã từng bước được đưa đến 07 địa phương, 25 trường học, tiếp cận hơn 24.000 học sinh và hiện tiếp tục nhận được đăng ký triển khai từ 09 địa phương. Mỗi địa điểm được đặt chân đến, mỗi học sinh được tiếp cận với nền tảng đều là một dấu mốc đáng nhớ trên hành trình biến kiến thức, chuyên môn và sức trẻ của sinh viên Công nghệ Phần mềm thành những giá trị thiết thực dành cho cộng đồng.

✨ Sự công nhận lần này không chỉ là một danh hiệu, mà còn là nguồn động lực lớn đối với tập thể thực hiện công trình. Đó là sự ghi nhận cho hành trình không ngừng thử nghiệm, hoàn thiện và lan tỏa một sản phẩm công nghệ giáo dục được tạo nên từ chính tinh thần xung kích, sáng tạo, tiên phong của tuổi trẻ.

🌻 Đoàn khoa Công nghệ Phần mềm xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Đoàn trường Đại học Công nghệ Thông tin, các đơn vị đồng hành, các địa phương, nhà trường, thầy cô và các bạn sinh viên đã tin tưởng, hỗ trợ để Rainy Words Adventure có cơ hội được lan tỏa ngày một rộng hơn.

👏 Và đặc biệt, xin chúc mừng Ban Học tập – Đoàn khoa Công nghệ Phần mềm cùng tất cả các thành viên đã góp sức cho hành trình Rainy Words Adventure.

💫 Một dấu mốc đã được ghi lại, nhưng hành trình của Rainy Words Adventure chắc chắn chưa dừng lại ở đây.

Hy vọng từ thành quả hôm nay, tuổi trẻ Công nghệ Phần mềm sẽ tiếp tục mang tri thức công nghệ đi xa hơn, tạo nên thêm nhiều công trình thiết thực, sáng tạo và có giá trị cho cộng đồng.

💙 Tuổi trẻ khoa Công nghệ Phần mềm
Năng động, Bản lĩnh, Sáng tạo và Hội nhập

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 22/08/2026

MATCHING DAY – MỞ ĐẦU HÀNH TRÌNH ĐỒNG HÀNH GIỮA MENTOR ZPS VÀ MENTOR SINH VIÊN

🎉Chiều ngày 20/08/2026, tại VNG Campus, buổi Mentor Matching Day đã diễn ra trong không khí gần gũi, thân thiện, đánh dấu cột mốc kết nối đầu tiên giữa các cặp Mentor ZPS và Mentor Sinh viên UIT trước thềm khai giảng.
🌈Đây là dịp để hai bên gặp gỡ, làm quen và cùng trao đổi về vai trò, nhiệm vụ cũng như nội dung chương trình mà các Mentor sẽ đồng hành trong thời gian tới. Không khí cởi mở của buổi gặp mặt đã tạo điều kiện để các Mentor bước đầu hiểu nhau hơn, đặt nền tảng cho sự phối hợp trong chặng đường sắp tới.
Sau buổi kết nối, các cặp Mentor sẽ tiếp tục trao đổi và phối hợp để có sự chuẩn bị kỹ lưỡng, thống nhất về vai trò, đồng thời sẵn sàng cùng nhau đồng hành và hỗ trợ sinh viên trong hành trình phía trước. 🚀

Hình ảnh buổi matching day

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 19/08/2026

🔥SE363 – Phát triển ứng dụng trên nền tảng dữ liệu lớn🔥

Learn how to build AI-powered software on Big Data platforms.

💡SE363 – Phát triển ứng dụng trên nền tảng dữ liệu lớn (Application Development on Big Data Platforms) là môn học thuộc khối kiến thức chuyên ngành của ngành Kỹ thuật phần mềm, với khối lượng 4 tín chỉ.

🎨Mục tiêu môn học

🍀Trong kỷ nguyên dữ liệu, thông tin từ mạng xã hội, camera, video, cảm biến, thương mại điện tử và các dịch vụ trực tuyến được tạo ra liên tục với quy mô ngày càng lớn. Việc xây dựng phần mềm có khả năng thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu lớn và tích hợp AI trong thời gian thực đang trở thành một yêu cầu quan trọng của nhiều hệ thống hiện đại.

🏵️SE363 giúp sinh viên học cách xây dựng các hệ thống Big Data end-to-end, từ thu thập dữ liệu → xử lý batch/streaming → AI inference → lưu trữ và khai thác kết quả.

👉Sinh viên sẽ được tiếp cận:

• Các nền tảng Big Data như Hadoop, Spark, Kafka và các kỹ thuật xử lý dữ liệu phân tán.
• Spark DataFrame, Spark SQL, Spark MLlib và các kỹ thuật triển khai mô hình AI hiện đại trên Spark.
• Xử lý dữ liệu trực tuyến với Kafka và Spark Structured Streaming.
• Các mô hình AI từ Machine Learning, Deep Learning (FNN, CNN, RNN, LSTM, Transformer) đến Vision-Language Model (VLM), Small/Large Language Model (SLM/LLM).
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) trên dữ liệu lớn và dữ liệu liên tục cập nhật.
• Các hướng AI Deployment on Big Data Platforms: Embedded AI, Served AI và Decoupled AI.
• Quản lý workflow với Airflow, kiểm thử và container hóa hệ thống bằng Docker.

Điểm trọng tâm của môn học không chỉ là sử dụng một mô hình AI, mà là hiểu cách tích hợp và triển khai AI trong các hệ thống phần mềm xử lý dữ liệu lớn, cũng như lựa chọn kiến trúc phù hợp khi quy mô dữ liệu và mô hình thay đổi.

🎬Đồ án cuối kỳ

Môn học được triển khai theo hướng Problem-Based Learning, trong đó kiến thức lý thuyết luôn gắn với thực hành. Độ phức tạp của các bài học và bài thực hành tăng dần, giúp sinh viên tích lũy đủ kiến thức và kỹ năng để thực hiện các đồ án cuối kỳ có tính ứng dụng, tính mới, tính đóng góp và độ phức tạp cao, có khả năng tiếp tục phát triển thành nghiên cứu khoa học hoặc khóa luận tốt nghiệp.

👉👉👉Một số hướng đề tài tiêu biểu:

• Giao thông & đô thị thông minh: dự báo lưu lượng giao thông, phát hiện vi phạm, Vehicle Re-Identification, Multi-Camera Tracking, truy vấn video bằng VLM.
• Video & Multimodal AI: phát hiện nội dung độc hại, phân tích video trực tuyến, kết hợp hình ảnh – âm thanh – văn bản.
• Truyền thông & mạng xã hội: social listening, aspect-based sentiment analysis, fake news, hate speech, trend detection, phân tích livestream.
• Marketing & KOL/KOC: phân tích profile, mức độ tin cậy, hiệu quả quảng bá và đề xuất KOL.
• Tài chính & thương mại điện tử: phát hiện gian lận, bất thường, recommendation system và phân tích dữ liệu giao dịch trực tuyến.
• RAG & LLM: xây dựng hệ thống hỏi đáp trên kho dữ liệu lớn, streaming RAG và các ứng dụng khai thác dữ liệu bằng SLM/LLM.
• IoT, y tế & môi trường: phát hiện bất thường từ cảm biến, cảnh báo sớm và phân tích dữ liệu trực tuyến.

✅Từ lớp SE363 năm 2025, đã có 16+ công trình phát triển từ các hướng đồ án của môn học được chấp nhận tại các hội nghị quốc tế năm 2026, với các chủ đề trải rộng từ multimodal AI, giao thông thông minh, NLP, recommendation system, social analytics đến RAG.

🔔Một số công trình tiêu biểu gồm:

• Vehicle Re-Identification and Multi-Camera Tracking in Vietnamese Urban Traffic: A New Dataset and Distributed Framework
• A Unified Real-Time Framework for Helmet and Red-Light Violation Detection in Motorcycle-Dominant Traffic
• A Real-Time Traffic Flow Prediction Framework for Ho Chi Minh City Using Camera-Based Vehicle Counting and Transfer Learning
• A Near-Real-Time Multi-Task Framework for Fine-Grained Opinion Extraction from Vietnamese YouTube Comments
• Vietnamese Fake News Verification in Streaming Environments Using Transformer-Based Neural Models
• A Scalable AI-Enabled Framework for Near-Real-Time Social Trend Detection from Multi-Source Vietnamese Online Content
• Domain-Adaptive Emotion Classification for Vietnamese Gaming Livestream
• An Entity-Centric Multi-Task Framework for KOL Linking and Aspect-Based Sentiment Analysis on Vietnamese Social Media
• Design and Evaluation of a Production-Oriented Real-Time Recommendation Architecture
• A Multimodal Vision-Language Framework for Harmful Content Detection in Social Media Videos for Child Safety
• A Semantic Intelligence Framework for Vietnamese Hate Speech Detection and Attack-Type Monitoring in Social Media Streams
• A Graph Retrieval-Augmented University Chatbot for Supporting Student Academic Advising in Higher Education
• A Streaming Framework for Multi-Task Tourism Analytics from YouTube Comments

• …

⁉️SE363 phù hợp với những sinh viên nào?

SE363 phù hợp với sinh viên quan tâm đến:

• Software Engineering cho các hệ thống dữ liệu và AI hiện đại.
• Big Data Engineering / Data Engineering.
• AI Engineering với trọng tâm triển khai mô hình trong hệ thống thực tế với dữ liệu lớn.
• Các hệ thống streaming analytics, multimodal AI, LLM và RAG.
• Phát triển đồ án thành nghiên cứu khoa học hoặc khóa luận tốt nghiệp.

⌛Thời khóa biểu

• Thời gian học: Chiều Thứ 6 hàng tuần
• Học kỳ: Học kỳ I, năm học 2026–2027

🌈SE363 – Học cách xây dựng ứng dụng trên nền tảng dữ liệu lớn, xử lý dữ liệu trực tuyến bằng những mô hình AI hiện đại và các kiến trúc triển khai thực tế. 🏫🌈

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 19/08/2026

✨SE113 – KIỂM CHỨNG PHẦN MỀM

🍀HỌC CÁCH TÌM LỖI – KIỂM CHỨNG CHẤT LƯỢNG – LÀM PHẦN MỀM CHẮC TAY HƠN

🎯Phần mềm có thể chạy được chưa có nghĩa là phần mềm đã đúng, an toàn và đáng tin cậy. Trong thực tế, một lỗi nhỏ trong code, một yêu cầu bị hiểu sai hay một test case chưa đủ tốt đều có thể dẫn đến những sự cố lớn khi sản phẩm được đưa vào sử dụng. SE113 – Kiểm chứng phần mềm (Software Testing) giúp sinh viên hiểu và trải nghiệm cách một sản phẩm phần mềm được kiểm chứng trong quy trình phát triển thực tế – từ phân tích yêu cầu, thiết kế test case, review code và review document đến unit testing, functional testing, automation testing và đánh giá chất lượng phần mềm. Sinh viên không chỉ học các kỹ thuật kiểm thử mà còn được thực hành qua bài tập, practice test và project, sử dụng các công cụ kiểm thử phổ biến để vận dụng kiến thức vào những tình huống gần với dự án thực tế.

🎨TỪ VIẾT CODE ĐẾN HIỂU CÁCH KIỂM CHỨNG CODE

Học SE113 không chỉ dành cho sinh viên muốn trở thành Tester/QA. Một Developer biết testing sẽ hiểu rõ hơn code mình viết có thể sai ở đâu, những boundary và “bẫy” lỗi nào có thể phát sinh, từ đó viết code chắc chắn và có chất lượng hơn. Sinh viên theo hướng BA, DevOps, Software Engineer, Data/AI hoặc các lĩnh vực CNTT khác cũng có thể vận dụng tư duy kiểm chứng để hiểu yêu cầu, đánh giá chất lượng sản phẩm và phối hợp hiệu quả hơn trong project team. Trong quá trình học, sinh viên được làm quen với test design techniques, test case, unit test, automation testing, code review, defect analysis, testing metrics và các công cụ hỗ trợ kiểm thử; đồng thời tìm hiểu cách AI có thể hỗ trợ tạo test, phân tích lỗi và tự động hóa hoạt động testing. Qua project và các bài thực hành, sinh viên có cơ hội vận dụng kỹ thuật kiểm thử vào quy trình phát triển phần mềm thực tế, thay vì chỉ học lý thuyết.

🔥KIỂM THỬ HÔM NAY – NĂNG LỰC NGHỀ NGHIỆP NGÀY MAI

SE113 cũng mở ra cơ hội để sinh viên tiếp cận research topics trong Software Testing và AI-based Software Testing, hình thành tư duy nghiên cứu, đặt câu hỏi, thiết kế thực nghiệm và từng bước làm quen với việc viết báo cáo hoặc phát triển đề tài nghiên cứu khoa học. Quan trọng hơn, môn học giúp sinh viên nhìn phần mềm dưới một góc độ khác: không chỉ hỏi “How do I build it?” mà còn phải biết “How do I know it works correctly?” Trong thời đại AI có thể hỗ trợ sinh viên viết code ngày càng nhanh, năng lực kiểm chứng, đánh giá chất lượng, phát hiện lỗi và đặt câu hỏi đúng càng trở nên quan trọng. Học SE113 là cơ hội để bạn làm phần mềm chắc tay hơn, hiểu project tốt hơn và chuẩn bị tốt hơn cho thực tập, công việc và định hướng nghề nghiệp trong ngành CNTT.

🚩SE113 – KIỂM CHỨNG PHẦN MỀM

Find the Bugs. Verify the Quality. Build with Confidence.

Không chỉ học cách viết phần mềm – hãy học cách biết phần mềm của mình có thực sự đúng hay không.

👉SE113 – HK1 2026–2027 | Khoa Công nghệ Phần mềm – UIT
Môn học tự chọn – dành cho sinh viên quan tâm đến Software Testing, QA, Development, Automation, DevOps và AI.