Duyệt

Hồ sơ tác giả

Topic

07 - Khoa Toán - Tin

URL

Duyệt 07 - Khoa Toán - Tin theo Tác giả "Lê Chí Ngọc"

Duyệt theo:
0-9
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
Hoặc nhập chữ cái đầu tiên:
Đang hiển thị 1 - 4 của tổng số 4 kết quả
Hiển thị
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Nhận diện và liên kết thực thể với cơ sở tri thức
    (Khoa Toán - Tin, 2024) Nguyễn Công Đạt; Lê Chí Ngọc
    Nghiên cứu bài toán nhận diện và liên kết thực thể với cơ sở tri thức, ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trình bày nền tảng về trí tuệ nhân tạo, học sâu, đồ thị tri thức và mô hình BERT. Xây dựng quy trình chọn thực thể đề cập, xác định thực thể ứng viên và dự đoán có cấu trúc. Mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu thực tế, đánh giá bằng các chỉ số hiệu quả, tạo khả năng liên kết chính xác cao, đóng góp vào ứng dụng AI trong khai thác tri thức từ văn bản.
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Ứng dụng mô hình học sâu để theo dõi chuyển động của cầu thủ
    (Khoa Toán - Tin, 2024) Nguyễn Việt Anh; Lê Chí Ngọc
    Trình bày quá trình xây dựng ứng dụng nhận diện khuôn mặt trên thiết bị di động, sử dụng mạng học sâu tích chập và mô hình MobileFaceNet, giới thiệu nền tảng lý thuyết về trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính, sinh trắc học và học chuyển giao. Hệ thống được triển khai với Google ML Kit và ArcFace để tối ưu độ chính xác. Dữ liệu huấn luyện được xử lý và đánh giá bằng các chỉ số như confusion matrix, mô hình hoạt động hiệu quả trên nền tảng đa thiết bị, có tiềm năng ứng dụng thực tế cao.
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Xây dựng Chatbot tư vấn tuyển sinh
    (Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Phan Thị Hoa Biển; Lê Chí Ngọc
    Tập trung nghiên cứu và xây dựng hệ thống chatbot tư vấn tuyển sinh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết hợp kỹ thuật truy xuất thông tin (RAG) và thư viện Langchain. Hệ thống được thiết kế nhằm hỗ trợ người dùng tra cứu thông tin tuyển sinh nhanh chóng, chính xác và thân thiện, đồng thời được đánh giá hiệu quả phản hồi bằng phương pháp thủ công và BERTScore. Kết quả cho thấy chatbot hoạt động ổn định, đáp ứng mục tiêu tư vấn thông minh và mở ra hướng phát triển ứng dụng rộng rãi trong giáo dục.
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Xây dựng trợ lý ảo hỗ trợ tư vấn tuyển sinh Đại học Bách Khoa Hà Nội
    (Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Vũ Thị Hằng; Lê Chí Ngọc
    Xây dựng một hệ thống trợ lý ảo tư vấn tuyển sinh cho Đại học Bách Khoa Hà Nội, ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu (Deep Learning) nhằm cung cấp thông tin chính xác, nhanh chóng và thân thiện với người dùng. So sánh hiệu quả giữa các mô hình ChatGPT 4o, RAG kết hợp với mô hình tiền huấn luyện, và RAG kết hợp fine-tuning. Dữ liệu huấn luyện được xây dựng từ trang tuyển sinh chính thức của ĐH, kết hợp bộ câu hỏi–trả lời có ngữ cảnh. Kết quả cho thấy mô hình RAG + Fine-tuning đạt hiệu suất cao nhất theo các chỉ số Precision, Recall và F1. Xây dựng bộ dữ liệu chuyên biệt và quy trình huấn luyện có khả năng mở rộng cho các bài toán hỏi–đáp trong nhiều lĩnh vực khác.