News
General News

TS. CAO TIẾN DŨNG - TRƯỞNG KHOA CNTT TRƯỜNG ĐH TÂN TẠO BÁO CÁO NGHIÊN CỨU TẠI HỘI NGHỊ ISKE 2025 TRUNG QUỐC

Published

November 29, 2025

Editorial

SIT Editorial Team

Read time

4 min

Share article

TS. CAO TIẾN DŨNG - TRƯỞNG KHOA CNTT TRƯỜNG ĐH TÂN TẠO BÁO CÁO NGHIÊN CỨU TẠI HỘI NGHỊ ISKE 2025 TRUNG QUỐC



Tiếp tục chuỗi thành tựu học thuật vang dội trên trường quốc tế, vừa qua, TS. Cao Tiến Dũng – Trưởng khoa Khoa Công nghệ Thông tin (CNTT) Trường Đại học Tân Tạo (TTU) đã tham dự và trực tiếp báo cáo công trình nghiên cứu khoa học chuyên sâu tại Hội nghị Quốc tế lần thứ 20 về Hệ thống Thông minh và Kỹ thuật Tri thức (ISKE 2025), được tổ chức trang trọng tại Thuận Đức (Shunde), Trung Quốc.

Sự kiện quy tụ hàng trăm giáo sư, nhà khoa học và chuyên gia công nghệ hàng đầu thế giới trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Hệ thống thông minh nhằm chia sẻ các giải pháp kỹ thuật đột phá và định hình xu hướng phát triển công nghệ toàn cầu.

Giải pháp tối ưu hóa chi phí vận hành cho kỷ nguyên Trí tuệ Nhân tạo

Tại hội nghị, TS. Cao Tiến Dũng đã thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng học giả quốc tế khi trình bày công trình nghiên cứu mang tính thời sự cao với chủ đề: “Client Selection of Federated Learning by Cost-Performance Analysis”.

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa nguồn lực và kinh phí vận hành trong hệ thống Học tập liên kết (Federated Learning - FL) – một trong những kiến trúc AI tiên tiến nhất hiện nay nhờ khả năng bảo mật dữ liệu tuyệt đối.

Cơ chế lựa chọn thông minh bảo mật: Khung phân tích do TS. Cao Tiến Dũng đề xuất cho phép hệ thống tự động sàng lọc và lựa chọn các máy trạm (client) tối ưu để tham gia vào quá trình huấn luyện mô hình AI mà hoàn toàn không cần truy cập vào dữ liệu cục bộ của người dùng, bảo vệ toàn vẹn quyền riêng tư.
Phân tích hiệu năng và hành vi: Thay vì phụ thuộc vào việc đánh giá dữ liệu thô, giải pháp này thiết lập một hệ thống đánh giá khoa học dựa trên hành vi của mô hình và chi phí huấn luyện thực tế của từng máy trạm. Từ đó, thuật toán thông minh sẽ tự động cân bằng giữa hiệu quả độ chính xác của mô hình và chi phí tài nguyên phần cứng, đặc biệt phát huy tác dụng trong môi trường dữ liệu phân tán không đồng nhất.

Tính thực tiễn cao hướng tới bài toán kinh tế cho doanh nghiệp

Kết quả thực nghiệm của công trình cho thấy phương pháp luận mới này giúp giảm thiểu đáng kể chi phí, thời gian huấn luyện và băng thông mạng lưới mà không làm suy giảm hiệu suất cốt lõi của mô hình AI. Đây được đánh giá là bước tiến quan trọng, mở ra hướng đi triển khai các hệ thống Học tập liên kết một cách hiệu quả, kinh tế và có tính khả thi thương mại cao cho các doanh nghiệp công nghệ trong thực tế.

Khẳng định năng lực hội nhập quốc tế của đội ngũ giảng viên TTU

Việc bài báo nghiên cứu được thông qua và lời mời báo cáo trực tiếp tại diễn đàn học thuật uy tín lâu đời như ISKE 2025 là minh chứng rõ nét cho chất lượng nghiên cứu khoa học chuyên sâu của cá nhân TS. Cao Tiến Dũng. Dưới sự dẫn dắt của Thầy, Khoa CNTT TTU đang ngày càng khẳng định vị thế là một trung tâm đào tạo và nghiên cứu uy tín, nơi các giảng viên không chỉ giảng dạy lý thuyết mà còn là những người trực tiếp kiến tạo và đóng góp tri thức mới cho cộng đồng khoa học thế giới.

Sự hiện diện của đại diện TTU tại các hội nghị quốc tế đỉnh cao chính là nền tảng vững chắc để nhà trường tiếp tục cập nhật những tri thức công nghệ tiên tiến nhất vào chương trình đào tạo, mở rộng mạng lưới hợp tác toàn cầu và truyền cảm hứng mạnh mẽ cho sinh viên trên con đường chinh phục đỉnh cao khoa học.

Trường Đại học Tân Tạo chúc mừng TS. Cao Tiến Dũng với chuyến công tác và báo cáo khoa học thành công rực rỡ!



SIT News

Continue exploring SIT

Follow academic activities, achievements and new stories from the SIT community.

News