Sáng ngày 25/11/2022, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội tổ chức Hội nghị Khoa học HaUI lần thứ VI. Hội nghị thu hút sự tham gia của hơn 200 nhà khoa học trong và ngoài trường.

Với phương pháp đào tạo sinh động, dễ hiểu, sự quan tâm gần gũi với sinh viên, cô giáo Nguyễn Thị Mỹ Bình - Giảng viên khoa Công nghệ Thông tin, trường Đại học Công nghiệp Hà Nội luôn nhận được tình cảm đặc biệt từ các bạn sinh viên.

TP - Với mục đích đào tạo cho robot khả năng tự học tự thích nghi với môi trường làm việc không xác định, đề tài Nghiên cứu phương pháp học tăng cường ứng dụng cho bài toán định vị robot di động làm việc trong môi trường không xác định của nhóm sinh viên Khoa Cơ khí (ĐH Công nghiệp Hà Nội) đã được Hội đồng nghiệm thu đánh giá cao.

Với mục đích đào tạo cho robot khả năng tự học tự thích nghi với môi trường làm việc không xác định, đề tài Nghiên cứu phương pháp học tăng cường ứng dụng cho bài toán định vị robot di động làm việc trong môi trường không xác định của  nhóm sinh viên Khoa Cơ khí đã được Hội đồng nghiệm thu đánh giá cao, đạt Giải Nhất cuộc thi sinh viên Nghiên cứu khoa học lần thứ XIII.

Sau hơn 2 năm khoa Điện tử lại có đại diện thứ 2 nhận được học bổng danh giá này. Trước đó năm 2020 sinh viên Khuất Duy Khiêm KTMT K11 cũng đã giành được học bổng tương tự.

Bốn sinh viên Đại học Công nghiệp Hà Nội xuất sắc giành học bổng Tài năng Samsung trị giá hàng trăm triệu đồng.

Cách mạng công nghiệp lần thứ tư được gọi là Công nghiệp 4.0. đang phát triển mạnh mẽ trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Hạt nhân cho sự bùng nổ này đến từ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) hay cụ thể hơn là học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep learning).

Một nhóm sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học công nghiệp Hà Nội đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát triển phần mềm phát hiện gian lận thi cử, cho độ chính xác cao. Phần mềm dự kiến được đưa vào sử dụng trong nội bộ nhà trường và đã có doanh nghiệp nghiên cứu về camera đề nghị hợp tác phát triển.

Một nhóm các nhà khoa học gồm TS Tâm Bùi (Viện Công nghệ Shibaura Nhật Bản), TS Trung Nguyễn (Trường Đại học Bách khoa Hà Nội) và TS Hà Phạm (Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội) đã đề xuất một thuật toán nhằm cải thiện các chuyển động của cánh tay robot phục hồi chức năng cho những người đang tiến hành vật lý trị liệu sau đột quỵ.

Với một số kết quả nghiên cứu có trước về xử lý ảnh, phát hiện, nhận diện khuôn mặt, ước lượng khung xương người và nhận diện hành vi bất thường đã giúp nhóm sinh viên khoa Công nghệ thông tin (CNTT) tiếp tục nghiên cứu và hoàn thành đề tài “Tự động phát hiện hành vi bất thường trong video dựa trên các dạng đặc trưng khác nhau, ứng dụng cho bài toán phát hiện gian lận thi cử”.