Các chuyên gia tại Naver Labs Châu Âu. Ảnh: Naver

Đây là loạt bài giảng đầu tiên có sự tham gia của các chuyên gia Naver Labs Châu Âu, kể từ khi Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế về Trí tuệ nhân tạo (AI Center) - do Naver và Đại học Bách khoa Hà Nội hợp tác thành lập - ra mắt vào cuối tháng Ba vừa qua.

Các bài giảng diễn ra trực tuyến bằng tiếng Anh trong 3 buổi tối theo giờ Hà Nội từ nay đến cuối tháng Năm, dành riêng cho các học viên của AI Center và sinh viên Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông SoICT, nhưng sinh viên các khoa khác thuộc Đại học Bách khoa Hà Nội cũng có thể tham gia.

Theo đại diện của AI Center, các bài giảng này sẽ bổ sung kiến thức cho chương trình học chính khóa của sinh viên SoICT năm 3 và năm 4. Mỗi bài giảng được kỳ vọng thu hút từ 150 đến 200 sinh viên và học viên cao học.

Trong đó, buổi học đầu tiên - Self-supervised representation learning for speech processing (Học biểu diễn tự giám sát trong xử lý tiếng nói) - diễn ra với GS Laurent Besacier, người từng lãnh đạo nhóm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giọng nói GETALP ở Đại học Grenoble Alpes (UGA) và hiện vẫn liên kết với UGA. Buổi học sẽ cung cấp các khái niệm cơ bản về tự giám sát và các kỹ thuật tiên tiến như APC, CPC, tự giám sát đa nhiệm, mô hình encoder-decoder…

Bài giảng thứ 2 - Image Representations and Fine-Grained Recognition (Biểu diễn hình ảnh và nhận dạng chi tiết) - do chuyên gia Yannis Kalantidis đứng lớp. Ông từng làm việc tại Facebook AI (2017-2020) and Yahoo Research (2015-2017), trước khi gia nhập Naver. Bài giảng này chỉ dành cho các sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Khoa học máy tính và Kỹ sư máy tính. Người học sẽ được chia sẻ về kỹ thuật biểu diễn sử dụng mạng nơ-ron, các tips/tricks trong huấn luyện mô hình và cách xử lý đối với dữ liệu bé và mất cân bằng.

Cuối cùng là buổi học về Visual Search (Tìm kiếm trực quan) với TS Diane Larlus - một trong những chuyên gia kỳ cựu thuộc đội ngũ Naver Labs Châu Âu. TS Diane Larlus sẽ giới thiệu về bài toán tìm kiếm trực quan và ứng dụng; trình bày các kỹ thuật tìm kiếm truyền thống dùng đặc trưng trích xuất thủ công như Bag-of-words, VLAD cho tới các các kỹ thuật hiện đại dựa trên mạng nơ-ron như disentangled learning, learning to rank...

Trong khuôn khổ dự án Vành đai Nghiên cứu AI toàn cầu (Global AI R&D Belt), bên cạnh hỗ trợ các nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội phát triển chuyên môn, Naver đồng thời cung cấp các suất học bổng và cơ hội làm việc, thực tập tại Hàn Quốc và châu Âu cho sinh viên và nghiên cứu sinh của Trường.

Thái Thanh