Nhóm sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo đã làm nên kỳ tích khi chọn một đề tài khó và hoàn toàn chinh phục được hội đồng chấm thi. Nhóm AIP490_G7 gồm 3 thành viên: Dương Thùy Trang, Nguyễn Thanh Tùng và Nguyễn Bảo Phước, dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Phan Duy Hùng. Với đề tài “Cải tiến mô hình Cluster-GCN với các ràng buộc”, nhóm đã làm việc chăm chỉ để tìm hiểu và nghiên cứu về mô hình này.
Động cơ và khó khăn trong quá trình làm đồ án
Cluster-GCN là một phương pháp huấn luyện mô hình mạng neural trên các đồ thị lớn. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn những hạn chế. Do đó, nhóm sinh viên đã quyết định nghiên cứu sâu về kiến trúc này để làm giảm nhẹ các hạn chế và tăng hiệu năng cho mô hình.
Bạn đang xem: Đồ án của sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo được chấp thuận tại hội thảo khoa học quốc tế ICAISC 2023
Quá trình làm đồ án không dễ dàng. Nhóm đã phải tìm hiểu và đọc nhiều bài báo liên quan trong nhiều tuần, đòi hỏi sự kiên nhẫn và nỗ lực. Cả nhóm đã từng thử nhiều cách tiếp cận khác nhau nhưng chưa đạt được hiệu quả như mong đợi. Với việc học tập trên dữ liệu lớn, việc thử nghiệm và debug cũng gặp rất nhiều khó khăn.
READ MORE:
Sự giúp đỡ từ giảng viên và thành công cuối cùng
Ba thành viên trong nhóm đều có những thế mạnh riêng, về data, toán và code. Với sự hướng dẫn và động viên từ giảng viên, quá trình làm đồ án đã trở nên hiệu quả hơn. Cả nhóm đã vượt qua những khó khăn và có được kết quả cuối cùng như mong đợi.
Sau 4 tháng ấp ủ đồ án, nhóm đã quyết định gửi bài nghiên cứu tới hội thảo khoa học ICAISC 2023. Với nỗ lực của cả nhóm và sự giúp đỡ của giảng viên, bài nghiên cứu của nhóm đã được chấp nhận trong hội nghị quốc tế đó.
Lời cảm ơn và triển vọng tương lai
Nhóm AIP490_G7 xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Phan Duy Hùng đã hướng dẫn và động viên chúng mình trong suốt quá trình làm đồ án. Quãng thời gian 4 năm của thời sinh viên đã khép lại, một hành trình mới sắp mở ra. Cả nhóm hy vọng sẽ tiếp tục đạt được những thành tựu mới trên chặng đường tương lai!
Nguồn: https://ispacedanang.edu.vn
Danh mục: Đồ án
Related articles
