Tác giả: Bùi Thành Dự; PGS. TS. Nguyễn Thái Sơn (người hướng dẫn khoa học).

Trường Đại học Trà Vinh. Năm: 2022. Mô tả: 60Tr, kích thước: 30cm. Số định danh: 006.4/ D550. Vị trí: Phòng Tài nguyên Nội sinh

Mục tiêu nghiên cứu:

Xây dựng hệ thống điểm danh tự động bằng kết hợp thành NFC và nhận dạng khuôn mặt.

Tác giả: Nguyễn Thanh Hồng; PGS. TS. Nguyễn Thái Sơn (người hướng dẫn khoa học).

Trường Đại học Trà Vinh. Năm: 2022. Mô tả: 60Tr, kích thước: 30cm. Số định danh: 006.4/ H455. Vị trí: Phòng Tài nguyên nội sinh.

Mục tiêu nghiên cứu:

Nghiên cứu mô hình nhận dạng khuôn mặt và các thuật toán học máy để xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Phát triển ứng dụng trên nền tảng điện thoại thông minh để học viên sử dụng điểm danh trong các lớp học trực tuyến nhằm đảm bảo chất lượng chương trình học cho lớp học trực tuyến cũng như khả năng có thể triển khai rộng rãi.

Tác giả: Nguyễn Thị Ngọc Mai; TS. Phan Quốc Nghĩa (người hướng dẫn khoa học).

Trường Đại học Trà Vinh. Năm: 2022. Mô tả: 60Tr, kích thước: 30cm. Số định danh: 005.3/ M103. Vị trí: Phòng Tài nguyên nội sinh.

Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu chung của đề tài này là nghiên cứu các mô hình học máy để dự đoán kết quả học tập của các môn chưa học dựa vào kết quả của các môn đã học trước đó. Các bài toán cụ thể bao gồm: Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis) và các mô hình tiên đoán (prediction model). Với cơ sở dữ liệu điểm số sẵn có, phân tích tương quan có thể được sử dụng để rút trích ra những sự liên kết mạnh giữa các môn học, nhờ đó sinh viên có thể xâu chuỗi những môn học quan trọng và tập trung nâng cao kết quả học tập của những môn này. Kết quả của các phân tích tương quan cũng có thể sử dụng như một công cụ chọn lựa đặc trưng cho mô hình máy học. Kế đó, các mô hình tiên đoán sẽ được xây dựng để tiên đoán kết quả học tập từng môn của sinh viên ở học kỳ tiếp theo hay dự đoán kết quả học tập của học kỳ, năm học tiếp theo. Sinh viên cũng có thể tự mình dự đoán kết quả học tập nhờ vào một ứng dụng web đi kèm.

Tác giả: Nguyễn Vĩnh Trường Giang; PGS. TS. Nguyễn Thái Sơn (người hướng dẫn khoa học).

Trường Đại học Trà Vinh. Năm: 2022. Mô tả: 50Tr, kích thước: 30cm. Số định danh: 006.31/ Gi106. Vị trí: Phòng Tài nguyên nội sinh.

Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu chính của luận văn là nghiên cứu ứng dụng phương pháp Deep Learning vào nhận dạng giọng nói trong giao tiếp Tiếng Việt: Tìm kiếm dữ liệu, thu thập thông tin, số liệu để đưa vào bộ huấn luyện giọng nói, xây dựng một ứng dụng nhận dạng giọng nói tiếng Việt với một bộ từ vựng nhỏ, thực hiện việc xử lý giọng nói đầu vào và xuất ra đầu ra dạng text với tỷ lệ độ lỗi của từ (Word Error Rate) nhỏ hơn 30%.