👩‍🎓👨‍🎓 Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Sao Đỏ thông báo tuyển sinh năm 2025

 15:46 01/04/2025

Hội thảo khoa học "Phân tích dữ liệu và học máy"

 10:50 10/05/2024

Ứng dụng Spark trong phân tích và xử lý dữ liệu lớn

 08:41 19/05/2023

Spark là một hệ thống tính toán phân tán mã nguồn mở cho phép xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Spark được phát triển tại Đại học California, Berkeley và hiện được duy trì bởi tổ chức phần mềm Apache. Trong bài viết này trình bày tổng quan về Spark và các thành phần của nó, bao gồm Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming và Mllib, Spark GraphX; cách sử dụng Spark cho các nhiệm vụ xử lý dữ liệu khác nhau như làm sạch, chuyển đổi và phân tích dữ liệu, cách thiết lập một cụm Spark và chạy các ứng dụng Spark trên đó.

Vì sao bạn cần học đại học ngay sau khi tốt nghiệp Trung học phổ thông?

 21:21 29/08/2020

Để đảm bảo tương lai có việc làm tốt với mức lương cao và cơ hội thăng tiến, ngày nay nhiều bạn trẻ lựa chọn con đường học đại học với một ngành nghề phù hợp khả năng của mình. Tại sao vậy?Những phân tích dưới đây sẽ giúp bạn hiểu hơn về sự cần thiết của việc học tập đối với tương lai của mình.

Phân tích xu hướng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và mạng lưới kết nối vạn vật trong quản lý giao thông

 23:31 22/04/2020

Hệ thống giao thông thông minh là một ứng dụng điển hình của sự kết hợp các khái niệm Kết nối Internet vạn vật, Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo. Ở mức cơ bản nhất, trong ngữ cảnh của Việt nam, Kết nối vạn vật thể hiện ở điểm các điện thoại di động của hành khách và người điều khiển phương hay GPS trên chính phương tiện được kết nối về trung tâm. Ngoài ra, tại các giao lộ hay các điểm quan sát, các camera được cài đặt để thu thập hình ảnh giao thông và được truyền trực tuyến về trung tâm. Với các thiết bị có tính kết nối đó, chúng ta có thể thu thập được một lượng rất lớn số liệu từ các GPS và từ các camera trên mỗi đơn vị thời gian. Vì lượng dữ liệu quá lớn, không thể phân tích hiệu quả bằng phương pháp thủ công, chúng ta phải cần đến các kỹ thuật trong Trí tuệ nhân tạo.

Chương trình đào tạo Kỹ sư Công nghệ thông tin năm 2018

 08:44 15/08/2018

Đào tạo kỹ sư ngành Công nghệ thông tin có phẩm chất chính trị, đạo đức, sức khỏe tốt; có kiến thức cơ bản vững vàng, trình độ chuyên môn sâu; có kỹ năng phân tích, thiết kế, lập trình, bảo trì và phát triển hệ thống phần mềm, triển khai và quản trị hệ thống công nghệ thông tin, mạng máy tính chuyên nghiệp; có kỹ năng xây dựng, triển khai, quản lý dự án, quản lý kỹ thuật công nghệ thông tin; có kỹ năng giao tiếp ứng xử tốt, khả năng làm việc độc lập, làm việc nhóm, khả năng tự học tập nâng cao trình độ, năng lực nghiên cứu và tư duy sáng tạo, đáp ứng được ngay yêu cầu của công việc trong lĩnh vực công nghệ thông tin.
Sinh viên tốt nghiệp được cấp bằng kỹ sư Công nghệ thông tin; đảm nhận được công việc ở các vị trí: lập trình viên phát triển phần mềm, kỹ thuật viên kiểm duyệt chất lượng phần mềm, chuyên viên phân tích thiết kế hệ thống, quản lý dữ liệu, quản trị hệ thống mạng, kỹ thuật phần cứng máy tính, kỹ thuật viên hoặc quản trị viên hệ thống công nghệ thông tin, cán bộ nghiên cứu, giảng dạy trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

Khoa Điện tử - TIn học tổ chức họp phân tích chất lượng quý 3 và triển khai nhiệm vụ quý 4

 09:24 12/10/2017

17h ngày 10/10/2017 tại phòng họp Trường Đại học Sao Đỏ, Khoa Điện tử - TIn học tổ chức họp phân tích chất lượng quý 3 nhằm tổng kết hoạt động trong tháng 7,8,9 và phương hướng nhiệm vụ quý 4 năm 2017

Một số vấn đề trình bày tham luận

 11:01 08/12/2016

Tương lai mở cho sinh viên công nghệ thông tin

 00:05 07/11/2016

Nâng cao chất lượng ảnh sử dụng Wavelet

 09:44 03/03/2016

Bất cứ một bức ảnh nào thu nhận được từ các thiết bị quang, quang điện hoặc điện tử đều bị xuống cấp. Các xuống cấp có thể do nhiễu, mờ, do không đúng tiêu cự của camera, do sự di chuyển tương đối của vật cần chụp với camera…Có rất nhiều phương pháp khác nhau để tối thiểu hóa sự xuống cấp của ảnh. Trong bài báo này tác giảtrình bàyvề kỹ thuật khai triển wavelet rời rạc (DWT) kết hợp với phân tích đa phân giải (Multi-Resolution Analysis (MRA)) để sử dụng khử nhiễu cho ảnh nhằm nâng cao chất lượng ảnh. Kết quả thu được bức ảnh sau khi đã khử nhiễu Speckle, Gaussian, nhiễu mối tiêu và nhiễu Poisson tác động lên ảnh.