– Trong khuôn khổ các nội dung hoạt động lớp học của Học phần Lý thuyết Xác suất (Probability Theory) được giảng dạy cho các sinh viên năm thứ ba chuyên nghành Kỹ thuật Cơ khí CTTT, chuỗi các hoạt động Seminar Khoa học Sinh viên Students’ Scientific Free Talk được tổ chức trên nền tảng trực tuyến theo các tuần học với sự gắn kết và mở rộng các nội dung của môn học.
1. Giới thiệu về sự kiện
– Học phần Lý thuyết Xác suất trang bị cho các sinh viên kỹ thuật các kiến thức cơ bản và hữu ích về Lý thuyết Xác suất, bao gồm các khái niệm cơ bản về mô hình có yếu tố ngẫu nhiên, biến cố, không gian mẫu, độ đo xác suất, không gian xác suất, cơ sở lý thuyết xác suất cổ điển và hiện đại, biến ngẫu nhiên, quy luật phân phối xác suất, kỳ vọng, phương sai, cùng với hai kết quả cốt lõi của Lý thuyết Xác suất: Luật số lớn (Law of Large Numbers) và Định lý Giới hạn trung tâm (Center Limit Theorem). Những khối tri thức cơ bản này xuất hiện trong mọi lĩnh vực khoa học, kỹ thuật, kinh tế và xã hội. Nó cho thấy ý nghĩa và tầm quan trọng của lĩnh vực khoa học này, và ngày càng được quan tâm mạnh mẽ trong thời đại bùng nổ của Khoa học Máy tính, Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu. Các áp dụng cơ bản của Lý thuyết trên được đưa vào nội dung Thống kê của môn học, một trong những lĩnh vực Khoa học ứng dụng đang trỗi dậy mạnh mẽ. Trường phái Thống kê cổ điển được đưa vào giảng dạy gồm các nội dung tổng quan về Không gian mẫu và hai bài toán cơ bản của Thống kê là Ứơc lượng tham số và Kiểm định giả thiết. Đây là những áp dụng có tính thực tiễn cao từ nội dung sâu sắc của Lý thuyết Xác suất. Bên cạnh đó, một số kiến thức cơ bản về các phần mềm Thống kê R và Excel cũng được giới thiệu cho sinh viên. Điều này được coi như là những tiếp cận gần gũi nhất để củng cố hiểu biết lý thuyết trừu tượng và sâu sắc của môn học, giúp người học có được hứng thú và khơi dậy sự sáng tạo.
– Để cập nhật với sự phát triển của lĩnh vực ứng dụng liên quan, được biết đến như là một trào lưu bùng nổ mạnh mẽ đi kèm với sự phát triển rực rỡ của Khoa học Máy tính (Computer Science) ngày nay bao gồm Machine Learning, Data Science, AI, chuỗi các hoạt động seminar chủ đề “Students’ Scientific Free Talk” được tổ chức với các chủ đề do sinh viên trong lớp tự chuẩn bị và làm thuyết trình dưới sự tư vấn của giảng viên giảng dạy Học phần. Các nội dung này được thiết kế với mục tiêu cơ bản là khơi dậy tính chủ động, rèn luyện khả năng làm việc độc lập của sinh viên, tạo môi trường để sinh viên tự trải nghiệm khoa học. Qua đó, chuỗi hoạt động này kỳ vọng giúp sinh viên có khả năng vượt qua những khó khăn về tương tác trong tình hình học tập trực tuyến dài hạn gây ra. Slogan của chuỗi sự kiện: “LET STUDENTS DO! LET STUDENTS EXPERIENCE!”. Thực tế, qua các chủ đề, các sinh viên đều hoàn thành xuất sắc việc chuẩn bị cho các nội dung được giao và thể hiện tính tìm tòi, sáng tạo đặc sắc của riêng mình. Một mục tiêu khác của chuỗi hoạt động là mong muốn tạo ra cơ hội gắn kết các thành viên trong khoa, tạo môi trường giao lưu học thuật và ngoại ngữ cho sinh viên Khoa Quốc tế, điều làm nên thương hiệu của Khoa. Một vài seminar được tổ chức mở rộng với sự góp mặt của các sinh viên khác trong khoa cùng các thày cô nhiều bộ môn. Đặc biệt, chuỗi hoạt động được đánh giá tốt với sự tham dự của các vị khách mời, là chuyên gia trong lĩnh vực AI từ khoa Điện tử của trường, các cựu sinh viên xuất sắc của khoa đang học tập bậc Nghiên cứu sinh ở nước ngoài. Qua đó, sự kiện kỳ vọng tạo ra được cầu nối tri thức giữa các thế hệ của khoa, thúc đẩy tinh thần tự học và sáng tạo trong sinh viên.
2. Các chủ đề của chuỗi hoạt động
Ngôn ngữ các bài Talk: Tiếng Anh
Free Talk #1: Bài giới thiệu tổng quan về Machine Learning, người trình bày: Nguyễn Đăng Việt, lớp: K55APM, thời gian: 15:45, ngày 21/02/2022.
– Bài thuyết trình trình bày về những kiến thức tổng quan về lĩnh vực khoa học Machine Learning, các chủ đề cơ bản về lĩnh vực, sự liên hệ giữa lĩnh vực này và khối kiến thức học phần Lý thuyết Xác suất, các ứng dụng phổ biến và quan trọng của lĩnh vực này ngày nay, cùng với các công cụ cần thiết để triển khai việc theo đuổi lĩnh vực mới mẻ và hấp dẫn này.
– Người trình bày thể hiện sự kỹ lưỡng, khoa học trong việc lựa chọn các nội dung của chủ đề và phần nào thể hiện được động lực thúc đẩy việc học tập các nội dung Học phần Lý thuyết Xác suất.
– Video bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1ITvIXWt0XsnlmJzDzu6KatJw1OPbkEuD/view?usp=sharing
Free Talk #2: Bài giới thiệu tổng quan về Data Science, người trình bày: Nirinder Gene Cabarrubias Khangura, lớp K55APM, thời gian: 16:00, ngày 21/02/2022.
– Nội dung bài thuyết trình bao trùm nhiều chủ đề đặc sắc của lĩnh vực khoa học này, bao gồm các kiến thức tổng quan, các chủ đề cơ bản của lĩnh vực với những ứng dụng cực kỳ quý giá trong nền kinh tế hiện đại, các khối kiến thức cần thiết để theo đuổi lĩnh vực, sự gắn kết và tầm quan trọng của các kiến thức Giải tích, Đại số tuyến tính, Lý thuyết Xác suất và Thống kê trong việc chinh phục lĩnh vực vô cùng hấp dẫn và tiềm năng này. Cùng với đó, người trình bày cũng thể hiện sự quan tâm sâu sắc của mình đối với lĩnh vực này với việc đưa ra các chỉ dẫn về công cụ kỹ thuật, ngôn ngữ lập trình nền tảng, và kỹ năng cần thiết của người làm việc chuyên sâu trong lĩnh vực này.
– Qua một thời gian ngắn chuẩn bị cho chủ đề, người trình bày thể hiện sự sáng tạo, niềm đam mê lớn với lĩnh vực này cùng với những hiểu biết sâu sắc trong nhiều lĩnh vực khoa học. Bài thuyết trình đặc biệt thành công bởi bố cục trình bày khoa học, nội dung sâu sắc và công phu, không có sự khác biệt nhiều với chuyên gia trong lĩnh vực của chủ đề. Ngoài ra, bằng vốn ngôn ngữ Tiếng Anh thông thạo, người thuyết trình giúp cho người tham dự có được môi trường học tập và trải nghiệm ngôn ngữ và học thuật chất lượng.
– Video bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1ITvIXWt0XsnlmJzDzu6KatJw1OPbkEuD/view?usp=sharing
Free Talk #3: Bài giới thiệu về Cơ học Thống kê, người trình bày: Mary Lourds Serrano, lớp: 55APM, thời gian: 15:45, 28/02/2022.
– Bài thuyết trình giới thiệu những chủ đề tổng quan của lĩnh vực Cơ học thống kê, sự liên hệ giữa các chủ đề của lĩnh vực này và khối kiến thức của Lý thuyết Xác suất Thống kê. Nội dung của lĩnh vực cơ học thống kê bao trùm từ hệ thống các hạt vi mô gồm nguyên tử, phân tử, đến các hệ thống trong thế giới hiện tại mà chúng ta đang sống. Người trình bày thể hiện các nội dung khoa học, với các thuật ngữ chuyên phức tạp theo ngôn ngữ minh họa trực quan sinh động. Sự tìm tòi sáng tạo này giúp bài thuyết trình đạt được phản hồi tốt từ người tham dự nhờ tính có thể hiểu được, có thể cắt nghĩa được các nội dung học thuật sâu sắc.
– Người trình bày cũng cho thấy sự hiểu biết sâu sắc về khoa học cơ bản, sự khoa học và kỹ năng nắm bắt, chọn lọc thông tin nhanh nhạy. Với vốn ngôn ngữ Tiếng Anh xuất sắc, bài thuyết trình đạt được chất lượng cao trong việc truyền tải nội dung chủ đề cũng như các mục tiêu của chuỗi hoạt động.
– Link video bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1pjY1xj6nOha74j9x1pyEzRxJdrTD-mhf/view?usp=sharing
Free Talk #4: Bài giới thiệu tổng quan về Quy luật phân phối Chuẩn và Ứng dụng, người trình bày: Vi Quang Trung, lớp: 55APM, thời gian: 15:45, ngày 7/3/2022.
– Bài thuyết trình đưa ra những khái niệm cơ bản liên quan đến phân phối chuẩn, trung bình, phương sai, các tính chất cơ bản, các ví dụ ứng dụng cơ bản của phân phối chuẩn trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. Phân phối chuẩn là một quy luật phân phối quan trọng nhất trong Lý thuyết Xác suất Thống kê, giữ vai trò trung tâm trong cơ sở lý thuyết của lĩnh vực này. Quy luật này thể hiện nguyên lý tất định trong các hiện tượng có yếu tố ngẫu nhiên. Tính trung tâm của quy luật này được áp dụng trên một quy mô lớn nhiều mô hình của các lĩnh vực khoa học.
– Người trình bày thể hiện sự tìm tòi, công phu trong việc chuẩn bị nội dung thuyết trình và sự chuẩn bị tốt trong quá trình sử dụng ngôn ngữ thuyết trình bằng tiếng Anh.
Link poster của chủ đề: https://docs.google.com/presentation/d/12CUGtkt8bkeSRzQZkjWqgq1P-KfWfiCg/edit?usp=sharing&ouid=100057522074009574483&rtpof=true&sd=true
Free Talk #5: Bài giới thiệu tổng quan về Quy luật Phân phối Xác suất, người trình bày: Bernard Gabriel Espedido, lớp: K55APM, thời gian: 15:45 ngày 21/3/2022.
– Trong bài thuyết trình số 4, quy luật phân phối quan trọng nhất, phân phối chuẩn được giới thiệu nhằm làm minh họa cho một khái niệm tổng quát hơn, đó là quy luật phân phối xác suất tổng quát. Nội dung bài thuyết trình đưa ra những giới thiệu đơn giản và sơ bộ nhất về một nền tảng kiến thức cơ sở của Lý thuyết Xác suất, chính thức đưa các bài toán của Xác suất cổ điển trở thành đối tượng được nghiên cứu bởi giải tích hiện đại. Điều này giúp ích lớn cho sự phát triển của Lý thuyết lĩnh vực này về sau. Bên cạnh đó, bài thuyết trình cung cấp những hiểu biết ban đầu cho sinh viên kỹ thuật về nội dung chủ đề sẽ được đề cập trong học phần mang tính trừu tượng cao, tạo tiền đề cho việc tiếp thu những nội dung cần truyền tải trong môn học.
– Người trình bày lựa chọn các chủ đề, nội dung khoa học, bố cục mạch lạc và khả năng ngôn ngữ thông thạo. Bài thuyết trình đạt chất lượng rất cao.
– Link slide bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1CsyOi64lDQoh80hf9jWJ6cvGwva1Gl0w/view?usp=sharing
Free Talk #6: Bài giới thiệu tổng quan về Phân phối Xác suất rời rạc, người trình bày: Ngô Tống Thanh Tùng, lớp: K55APM, thời gian: 15:45 ngày 28/3/2022.
– Bài thuyết trình cung cấp những hiểu biết bước đầu, cơ bản về quy luật phân phối của các biến ngẫu nhiên rời rạc, một trong hai loại biến ngẫu nhiên được giảng dạy trong nội dung môn học. Nền móng kiến thức này tạo tiền đề cho sự tiếp thu những kiến thức lý thuyết sâu sắc của môn học.
– Người trình bày tổ chức nội dung bài thuyết trình chi tiết và khoa học, có sự đầu tư tốt cho nội dung được giao.
– Link slide bài thuyết trình: https://docs.google.com/presentation/d/1EHSi_2WnSWfyxPPSpmQEc_bC_EI821X6/edit?usp=sharing&ouid=100057522074009574483&rtpof=true&sd=true
Free Talk #7: Giới thiệu tổng quan về Quy luật Phân phối Xác suất liên tục, người trình bày: Alba Rodrick John R., lớp: K55APM, thời gian: 15:45, ngày 11/4/2022.
– Bài thuyết trình cung cấp những kiến thức cơ bản về các quy luật phân phối xác suất của lớp các biến ngẫu nhiên liên tục cùng với các ứng dụng tiêu biểu của các quy luật phân phối này trong nhiều lĩnh vực khoa học, kinh tế. Người trình bày thể hiện một sự chuẩn bị công phu và khoa học, tính sáng tạo cao. Slide thuyết trình được trình bày đẹp mắt và tạo được điểm nhấn cho nội dung trình bày.
– Link slide bài thuyết trình: https://docs.google.com/presentation/d/1TMpOzPG9nt3Ipo3NQIkAj-04i1HZhkX5/edit?usp=sharing&ouid=100057522074009574483&rtpof=true&sd=true
Free talk # 8: Giới thiệu tổng quan các ứng dụng của phần mềm Excel trong việc tính toán và phân tích các số liệu Thống kê, người trình bày: Joshua Adricula, lớp: K55APM, thời gian: 21:00, ngày 13/5/2022.
– Bài trình bày thể những tìm tòi công phu, sự đầu tư lớn về thời gian, để tìm hiểu những ứng dụng tuyệt vời của phần mềm Excel đối với các nội dung được học trong môn học. Phần mềm Excel tạo sự gần gũi với người dùng trong kỷ nguyên của hệ điều hành Windows. Tuy nhiên, những tính năng tuyệt diệu của nó không phải ai cũng khai thác được ở mức cơ bản mà nó có nội dung gắn kết sâu sắc và ngày càng được phát triển hoàn thiện với các nền tảng của lý thuyết Xác suất Thống kê từ cổ điển tới hiện đại. Công cụ này ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn. Người trình bày ngoài ra còn cho thấy sự bố cục trình bày bài thuyết trình khoa học, sáng sủa, cùng với kỹ năng ngôn ngữ xuất sắc tạo nên điểm đặc sắc của bài nói.
– Link slide bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1fuKZ8bF2o2_AIecDFO6-kUfEKC1p60G2/view?usp=sharing
– Link video bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1bvvWjrAlNfI56JYt5q-uoYoIPqJLSyld/view?usp=sharing
Free Talk #9: Giới thiệu tổng quan phần mềm R trong tính toán các số liệu Thống kê, người trình bày: Jç Anîbo Dîama, lớp: K55APM, thời gian: 21:30 ngày 13/5/2022.
– Người trình bày thể hiện xuất sắc các nội dung được chuẩn bị. Bài giới thiệu tổng quan tuy ngắn gọn nhưng giúp ích lớn cho người tham dự trong việc tìm hiểu và làm quen với một công cụ đơn giản, và cực kỳ hữu ích, đặc biệt cho những sinh viên mới làm quen với khối kiến thức về học phần Thống kê. Phần mềm này không chỉ hỗ trợ đắc lực cho người học trong việc tính toán các số liệu thống kê mà còn khơi dậy sự tìm tòi, sáng tạo, khả năng làm việc độc lập của người học. Bố cục trình bày bài nói sâu sắc, hàn lâm, và khoa học. Người trình bày thể hiện được vốn hiểu biết rất tốt trong chủ đề được đề cập. Cùng với đó, sự xuất sắc trong kỹ năng ngôn ngữ giúp cho bài nói trở nên hấp dẫn và đạt chất lượng tốt.
– Link slide bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1mFBaB87lq7NDvulLteO5jaMyHRi3ENrZ/view?usp=sharing
– Link video bài thuyết trình: https://drive.google.com/file/d/1bvvWjrAlNfI56JYt5q-uoYoIPqJLSyld/view?usp=sharing
Free Talk #10, Invited Lecture: Giới thiệu tổng quan về AI, người trình bày: TS. Nguyễn Tuấn Anh, giảng viên Bộ môn KT Máy tính, Khoa Điện tử, AI Leader, Foxconn Inc., Hong Hai Technology Group, Thời gian: 22:00 ngày 13/5/2022.
– Bài giảng trình bày tổng quan về lĩnh vực AI dưới quan điểm của chuyên gia với những góc phân tích sâu sắc những mối liên hệ của lĩnh vực này với các lĩnh vực khoa học gần, bao gồm: Toán học, Xác suất Thống kê, Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin, Data Science, Machine Learning. Bài giảng bổ ích và sinh động cung cấp cho sinh viên những tiếp cận gần gũi các chủ đề và các ứng dụng của lĩnh vực AI hiện nay trong thực tế sản xuất kỹ thuật hiện đại, giúp sinh viên hình dung được sự gắn kết giữa kiến thức lý thuyết và thực tiễn. Bài giảng quý giá là cơ hội quý giá, truyền cảm hứng và động lực, định hướng cho sinh viên tiếp tục theo đuổi con đường học tập và sáng tạo tri thức, tiếp cận được những hiểu biết hiện đại về khoa học kỹ thuật.
– Link video bài giảng: https://drive.google.com/file/d/1bvvWjrAlNfI56JYt5q-uoYoIPqJLSyld/view?usp=sharing
Buổi Free Talk còn có những chia sẻ quý giá từ các giảng viên trong trường, các cựu sinh viên xuất sắc của Khoa Quốc Tế, hiện đang học tập bậc Tiến sĩ ở các nước phát triển. Sự chia sẻ quý giá này tạo ra cơ hội học hỏi, giao lưu và tạo động lực lớn cho các sinh viên trong lớp và các sinh viên tham dự đang theo học của Khoa.
—————–The End—————-
