Ngày 5-6/08/2026, Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM) tổ chức Khóa học ngắn “Từ dữ liệu đến phân tích và ra quyết định thông minh” tại Hà Nội. Khóa học thu hút sự tham gia của các giảng viên, nhà nghiên cứu, nghiên cứu sinh, học viên cao học, sinh viên cùng cán bộ, nhân viên đến từ các cơ quan, doanh nghiệp.

Khóa học hướng tới kết nối kiến thức và phương pháp học thuật với những bài toán thực tiễn trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo. Nội dung chương trình tập trung vào ba chủ đề chính: ra quyết định trong điều kiện bất định, phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh, và trí tuệ nhân tạo tạo sinh.

PGS.TS. Hà Minh Hoàng – Đại học Kinh tế Quốc dân phát biểu khai mạc Khóa học

Phát biểu khai mạc khóa học, PGS.TS. Hà Minh Hoàng – Đại học Kinh tế Quốc dân, đại diện Ban Chương trình, nhấn mạnh vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và các phương pháp ra quyết định hiện đại trong nghiên cứu cũng như hoạt động quản trị, sản xuất và kinh doanh. Phó Giáo sư kỳ vọng khóa học sẽ mang đến cho học viên những kiến thức cập nhật, góc nhìn đa chiều và những công cụ thiết thực, qua đó góp phần kết nối tri thức học thuật với nhu cầu ứng dụng trong thực tiễn.

TS. Nguyễn Việt Anh – Đại học Trung Văn Hồng Kông giảng bài tại Khóa học

Mở đầu khóa học, GS. Nguyễn Việt Anh – Đại học Trung Văn Hồng Kông giảng bài “Ra quyết định trong điều kiện bất định: các phương pháp ngẫu nhiên, bền vững, dựa trên dữ liệu và hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo” (Decision Making Under Uncertainty: Stochastic, Robust, Data-Driven, and AI-Enabled Approaches), tập trung vào các cách tiếp cận hiện đại trong ra quyết định khi thông tin không đầy đủ và môi trường có nhiều biến động.

PGS.TS. Nguyễn Thanh Bình – Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG TP. Hồ Chí Minh giảng bài tại Khóa học

Tiếp nối chương trình, PGS.TS. Nguyễn Thanh Bình – Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG TP. Hồ Chí Minh giảng bài “Từ dữ liệu đến quyết định: Phân tích dữ liệu, kể chuyện bằng dữ liệu và trí tuệ kinh doanh” (From Data to Decisions: Data Analytics, Storytelling and Business Intelligence), tập trung vào khai thác dữ liệu, chuyển hóa dữ liệu thành thông tin có giá trị và ứng dụng trong hỗ trợ ra quyết định. Thông qua lộ trình từ dữ liệu thô đến thông tin, nhận định và quyết định, bài giảng giúp học viên hiểu cách dữ liệu có thể trở thành nguồn lực tạo ra giá trị cho tổ chức. Bên cạnh đó, bài giảng nhấn mạnh vai trò của chất lượng dữ liệu, các phương pháp trực quan hóa và thiết kế dashboard trong việc trình bày thông tin một cách rõ ràng, phù hợp với đối tượng sử dụng và hướng đến hành động. Qua đó, học viên có thêm góc nhìn về cách kết hợp dữ liệu, công cụ phân tích và tư duy kinh doanh để chuyển những con số và thông tin rời rạc thành những insight có ý nghĩa, hỗ trợ các quyết định hiệu quả hơn.

GS.TS. Nguyễn Hồng Thanh – Đại học Oregon, Hoa Kỳ giảng bài tại Khóa học

Ngày 06/08, GS.TS. Nguyễn Hồng Thanh – Đại học Oregon, Hoa Kỳ giảng bài “Trí tuệ nhân tạo tạo sinh tiên tiến: Mô hình Flow Matching và Diffusion” (Cutting-edge Generative AI: Flow Matching and Diffusion Models), giới thiệu các phương pháp hiện đại trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo sinh.

Bài giảng tập trung vào mối liên hệ giữa xác suất, phân phối dữ liệu và quá trình sinh mẫu, giúp học viên hiểu cách các mô hình tạo sinh và tạo ra dữ liệu mới từ các phân phối đã có. Giáo sư giới thiệu vai trò của phương trình vi phân thường (ODEs) và phương trình vi phân ngẫu nhiên (SDEs) trong quá trình sinh dữ liệu, đồng thời làm rõ các khái niệm Flow Matching và Score Matching – những phương pháp quan trọng trong việc mô hình hóa quá trình chuyển đổi giữa các phân phối.

Các học viên tham dự Khóa học

Thông qua các bài giảng và trao đổi trực tiếp với các chuyên gia, học viên có cơ hội tiếp cận những phương pháp hiện đại trong phân tích dữ liệu, ra quyết định, tối ưu hóa và trí tuệ nhân tạo, đồng thời tìm hiểu khả năng ứng dụng các công cụ này vào những bài toán thực tiễn.

Khóa học là một hoạt động chuyên môn trong khuôn khổ Hội thảo COMOSA 2026, góp phần tăng cường kết nối giữa nghiên cứu khoa học, đào tạo và ứng dụng, đồng thời tạo diễn đàn trao đổi giữa các nhà khoa học, giảng viên, học viên và cộng đồng ứng dụng.