5. Mô tả vắn tắt nội dung và khối lượng các học phần

5.1. Các học phần đại cương

XH91047. Triết học Mác - Lênin (Marxist - Leninist Philosophy) (3TC: 3-0-6; 135). Nội dung: Học phần cung cấp thế giới quan và phương pháp luận triết học của chủ nghĩa Mác - Lênin. Phương pháp giảng dạy: thuyết trình của giảng viên, bài tập nhóm và thảo luận, seminar, thuyết trình. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 30%, thi: 60%. 

XH91061. Kinh tế chính trị Mác - Lênin (Marxist - Leninist Political Economy) (2TC: 2-0-4; 90). Nội dung: Học phần cung cấp các quy luật, nguyên lý kinh tế và những vấn đề có tính quy luật trong tiến trình xây dựng Chủ nghĩa Xã hội của Chủ nghĩa Mác - Lê nin. Phương pháp giảng dạy: thuyết trình của giảng viên, thực hành tại lớp, thực hành ở nhà, bài tập nhóm và thảo luận, seminar, thuyết trình. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 30%, thi: 60%. Học phần song hành: ML01020 Triết học Mác - Lênin. 

XH91062. Chủ nghĩa xã hội khoa học (Scientific Socialism) (2TC: 2-0-4; 90). Nội dung: Học phần cung cấp các nguyên lý của chủ nghĩa xã hội khoa học. Phương pháp giảng dạy: thuyết trình của giảng viên, thực hành tại lớp, thực hành ở nhà, bài tập nhóm và thảo luận, seminar, thuyết trình. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 30%, thi: 60%. Học phần song hành: ML01021 Kinh tế chính trị Mác - Lênin. 

XH91076. Tư tưởng Hồ Chí Minh (Ho Chi Minh Ideology) (2TC: 2-0-4; 90). Nội dung học phần là tư tưởng Hồ Chí Minh về con đường giải phóng dân tộc và xây dựng xã hội mới. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình của giảng viên, bài tập nhóm và thảo luận, seminar, thuyết trình. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 30%, thi: 60%.

XH91075. Lịch sử Đảng cộng sản Việt Nam (History of Communist Party of Vietnam) (2TC: 2-0-4; 90). Nội dung: Học phần khái quát về lịch sử của Đảng cộng sản Việt Nam. Tên chương: Sự ra đời của ĐCSVN; Đường lối đấu tranh giành chính quyền; Đường lối kháng chiến chống thực dân Pháp và đề quốc Mỹ xâm lược; Đường lối công nghiệp hóa; Đường lối xây dựng nền kinh tế thị trường định hướng XHCN; Đường lối xây dựng hệ thống chính trị; Đường lối xây dựng, phát triển văn hóa và giải quyết các vấn đề xã hội; Đường lối đối ngoại. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình của giảng viên, bài tập nhóm và thảo luận, seminar, thuyết trình. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 30%, thi: 60%

XH09001. Pháp luật đại cương (Introduction to laws) (4TC: 4-0-12). Học phần được chia thành hai nội dung chính: Phần 1: Kiến thức pháp luật cơ bản, bao gồm: Một số vấn đề lý luận cơ bản về Nhà nước và Pháp luật; Nội dung cơ bản của Luật Hiến pháp và Luật Hành chính; Nội dung cơ bản của Luật Dân sự và Luật Hình sự; Nội dung cơ bản của Luật Kinh tế, Luật Lao động, Luật Hôn nhân và Gia đình; Nội dung cơ bản của Pháp luật về phòng, chống tham nhũng. Phần 2: Ứng dụng pháp luật trong lĩnh vực nông nghiệp, bao gồm: nội dung cơ bản của pháp luật trong lĩnh vực tài nguyên - môi trường; nội dung cơ bản của pháp luật trong lĩnh vực trồng trọt và kiểm định thực vật; nội dung cơ bản của pháp luật trong lĩnh vực chăn nuôi. Phương pháp giảng dạy: thuyết trình của giảng viên, câu hỏi trắc nghiệm khách quan trong giảng dạy, seminar, thuyết trình. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, seminar 15%, kiểm tra trắc nghiệm 15%, thi trắc nghiệm 60%.

TH91084. Công nghệ thông tin và Chuyển đổi số (Information Technology and Digital Transformation) (4TC: 4,0-0-12). Học phần này gồm các nội dung: Hệ thống thông tin, phần cứng, phần mềm, mạng, dữ liệu, an toàn bảo mật thông tin điện tử, các công nghệ tiên tiến và ứng dụng. Chuyển đổi số và ứng dụng của chuyển đổi số trong quản lý, trồng trọt, chăn nuôi và tài nguyên môi trường. Phần bài tập rèn kỹ năng làm việc tương tác trực tuyến với bộ công cụ phần mềm Office 365. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, sử dụng câu hỏi trắc nghiệm khách quan, thảo luận, phim tư liệu, kết hợp với phương tiện đa truyền thông. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập 30%, thi 60%.

DN91034. English 1 (Total credits 02; lecture: 02 - practice: 0-self-study: 06). Brief description of the course: This course consists of 4 units at pre-intermediate level about the four topics including The past (Unit 1), Out and about (Unit 2), Work (Unit 3), Travellers (Unit 4). In each unit, English grammar, vocabulary, and skills are provided and practiced by students through different activities.

DN91035. English 2 (Total credits 03; lecture: 03 - practice: 0 - self-study: 09). Brief description of the course: This course consists of 4 units at level B1- about the topics including People (Unit 1), Tale Tellers (Unit 2), Questions (Unit 3), Winners (Unit 4). In each unit, English grammar, vocabulary, and skills are provided and practiced by students through different sections: Grammar/Function; Vocabulary; Pronunciation; Speaking; Reading; Listening/video; Writing. 

KE91028. Khởi nghiệp và Văn hoá kinh doanh (Entrepreneurship and Business Culture) (4TC: 4-0-12). Học phần này bao gồm 02 phần và 10 chương. Phần 1: Kiến thức chung về khởi nghiệp (KN) và văn hóa kinh doanh (VHKD) (7 chương): Giới thiệu chung về khởi nghiệp và VHKD; Ý tưởng KN; Mô hình kinh doanh trong KN; Gọi vốn KN; Văn hóa kinh doanh; Đạo đức kinh doanh và trách nhiệm xã hội; Văn hóa doanh nghiệp. Phần 2- KN trong nông nghiệp (3 chương): Mô hình KN nông nghiệp trong nông nghiệp; Mô hình KN tronh lĩnh vực công nghệ sinh học; Mô hình KN trong lĩnh vực công nghệ thực phẩm. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, dạy học dựa trên tình huống, thảo luận, bài tập. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 40%, thi 50%. 

DN91027. Tâm lý học và giao tiếp cộng đồng (Psychology and Public Speaking) (3TC: 3-0-9). Học phần này gồm kiến thức: Giới thiệu về tâm lý con người, Hoạt động nhận thức, Xúc cảm, động cơ và rối nhiễu tâm lý, Nhân cách; Khái quát về giao tiếp của con người; Các kỹ năng giao tiếp trước công chúng; Ứng dụng kỹ năng giao tiếp trong tuyển dụng; Những vấn đề cơ bản khi diễn thuyết trước công chúng, Chuẩn bị bài diễn thuyết, Ứng dụng diễn thuyết cho các hoạt động nghề nghiệp. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, dạy học dựa trên vấn đề, sử dụng phim tư liệu trong giảng dạy, sử dụng câu hỏi TNKQ trong giảng dạy, giảng dạy thông qua thảo luận, giảng dạy kết hợp với phương tiện truyền thông đa phương tiện (Zoom, MS Teams...). Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 40%, thi 50%.

KE91063. Thương mại và hội nhập quốc tế (International Trade and Intergration) (3TC: 3-0-9). Mô tả vắn tắt: Hội nhập quốc tế; Thương mại quốc tế trong thời kỳ hội nhập; Hệ thống Thương mại quốc tế; Hoạch định và cơ cấu tổ chức kinh doanh quốc tế; Thâm nhập thị trường quốc tế; Tài chính trong thương mại và hội nhập quốc tế; Sản xuất nông sản cho thương mại và hội nhập quốc tế; Sản xuất thực phẩm cho thương mại và hội nhập quốc tế. 

NH91046. Nông nghiệp hiện đại (Modern agriculture) (4TC: 4-0-12). Học phần gồm 6 chương: (1) Giới thiệu về nông nghiệp hiện đại; (2) Các yếu tố tác động đến nông nghiệp hiện đại; (3) Máy và thiết bị trong nông nghiệp hiện đại; (4) Mô hình trồng trọt trong nông nghiệp hiện đại; (5) Mô hình chăn nuôi trong nông nghiệp hiện đại; (6) Mô hình ứng dụng công nghệ sinh học trong nông nghiệp hiện đại. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, sử dụng các công trình nghiên cứu trong giảng dạy, sử dụng câu hỏi trắc nghiệm khách quan trong giảng dạy, thảo luận, kết hợp với phương tiện đa truyền thông. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài luận tổng quan 30%, thi 60%. 

TM01007. Sinh thái môi trường (Ecology Environment) (4TC: 4-0-12). Học phần này gồm 3 khối kiến thức (1) Sinh thái học: Khái niệm về sinh thái học; Sinh thái học cá thể, quần thể, quần xã và hệ sinh thái; Các hệ sinh thái chính; (2) Khoa học môi trường: Khái niệm về môi trường và tài nguyên; Môi trường và phát triển bền vững; Tài nguyên và môi trường nước, đất, không khí, rừng và sinh vật; (3) Ứng dụng sinh thái học và khoa học môi trường trong sản xuất nông nghiệp. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, câu hỏi vấn đáp, tiểu luận nhóm, iảng dạy trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, tiểu luận nhóm 30%, thi 60%. 

KT91043. Tổ chức và quản lý kinh tế (Economic organization and management) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Học phần này gồm những nội dung chính: Kiến thức và tư duy về kinh tế thị trường; Ra quyết định trong sản xuất kinh doanh; Tổ chức nguồn lực trong sản xuất, kinh doanh; Kế hoạch sản xuất, kinh doanh; Điều hành, quản lý các nguồn lực và quá trình sản xuất, kinh doanh; Marketing sản phẩm và dịch vụ; Giám sát, đánh giá hiệu quả sản xuất, kinh doanh. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình; Đặt câu hỏi vấn đáp, Hướng dẫn thảo luận nhóm, Hướng dẫn làm bài tập, Giảng dạy trực tuyến: MS Teams, E-learning. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 30%, thi 50%.

TH92027. Đại số tuyến tính (Linear algebra) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Học phần gồm 4 chương: Ma trận - Định thức; Hệ phương trình tuyến tính; Không gian véc tơ; Ánh xạ tuyến tính. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, Sử dụng câu hỏi TNKQ trong giảng dạy (Teaching with MCQ)., Giảng dạy kết hợp với phương tiện đa truyền thông (Teaching with multi-media). Giảng dạy trực tuyến (sử dụng MS teams hoặc Zoom,…). Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 30%, thi 60%.

TH92025. Giải tích (Calculus) (4TC: 4-0-12: ). Mô tả vắn tắt nội dung: Học phần gồm 6 chương với các nội dung: Hàm số một biến số; Phép tính tích phân của hàm một biến; Hàm nhiều biến; Tích phân bội hai; Phương trình vi phân; Chuỗi số và chuỗi hàm. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng trên lớp, Giảng dạy kết hợp với phương tiện đa truyền thông, Giảng dạy trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, giữa kỳ: 30%,
thi 60%.

TH092041. Vật lý đại cương A (Physics for informatics) (3TC: 2-1-9). Học phần bao gồm các nội dung: Hệ thống đơn vị đo lường và phép đổi đơn vị, Cơ học, Nhiệt học, Trường tĩnh điện, từ trường và sự hình thành sóng điện từ. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, Giảng dạy thông qua bài tập, Giảng dạy thông qua trao đổi thảo luận trên lớp: sinh viên làm bài tập về nhà và đặt câu hỏi cho giảng viên trong quá trình giảng dạy, Giảng dạy online thông qua các ứng dụng hộ trợ (trong trường hợp cần thiết). Phương pháp đánh giá: Tham gia: 5%, bài tập: 5%, thực hành: 20%, Kiểm tra giữa kỳ: 20% thi 50%.

5.2. Các học phần cơ sở và cốt lõi ngành

TH92023. Xác suất thống kê (Probability and Statistics) (3TC: 2-1-9). Học phần gồm 5 chương với nội dung: Biến ngẫu nhiên; Thống kê mô tả; Ước lượng tham số; Kiểm định giả thuyết thống kê; Tương quan và hồi quy. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, Sử dụng câu hỏi TNKQ trong giảng dạy (Teaching with MCQ), Giảng dạy kết hợp với phương tiện đa truyền thông (Teaching with multi-media), Giảng dạy trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 30%, thi 60%.

TH93087. Toán rời rạc (Discrete mathematics) (3TC: 3-0-9). Học phần này gồm: Bài toán đếm; Các khái niệm cơ bản về đồ thị; Đồ thị Euler, đồ thị Hamilton, đồ thị phân đôi, đồ thị phẳng; Cây và một số ứng dụng của cây; Một số bài toán tối ưu trên đồ thị; Đại cương về Toán logic. Phương pháp giảng dạy: Dạy trên giảng đường, GV sử dụng bảng viết và máy chiếu, Dạy trực tuyến Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 40%, thi 50%.

TH93060. Kỹ thuật lập trình (Programming techniques) (3TC: 2-1-9). Học phần này gồm các nội dung chính sau: Tổng quan về kỹ thuật lập trình; Giới thiệu ngôn ngữ lập trình C; Vào/ra dữ liệu và các cấu trúc điều khiển chương trình; Các kiểu dữ liệu có cấu trúc; Xây dựng và sử dụng hàm; Con trỏ và vấn đề cấp phát bộ nhớ động; Lập trình truy nhập tệp dữ liệu. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng và dạy học thực hành; Phương pháp dạy trực tuyến: Thuyết giảng và dạy học thực hành qua phần mềm Microsoft Teams. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 30%, thi 60%.

TH93059. Cơ sở dữ liệu (Databases) (3TC: 3-0 -6). Học phần này gồm: Tổng quan Cơ sở dữ liệu; Mô hình thực thể liên kết E/R; Mô hình dữ liệu quan hệ; Lý thuyết thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ và chuẩn hóa; Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu SQL; Xử lý truy vấn và tối ưu hóa câu hỏi. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình, Case study, Thực hiện project, Làm việc nhóm. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm: 40%, thi tự luận: 60%.

TH93086. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật (Data structures and Algorithms) (4TC: 3-1-12). Học phần này gồm các nội dung sau: Giới thiệu chung về cấu trúc dữ liệu và giải thuật; cấu trúc dữ liệu mảng, danh sách, ngăn xếp và hàng đợi; cấu trúc dữ liệu danh sách liên kết; cấu trúc dữ liệu cây và đồ thị; các giải thuật sắp xếp; các giải thuật tìm kiếm; thực hành lập trình cài đặt các cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình lý thuyết trên giảng đường, các nội dung lý thuyết có bài tập kết hợp với thực hành trên phòng máy tính. Kết hợp phương pháp dạy học trực tuyến trên các hệ thống hỗ trợ học tập trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 30%, thi 60%.

TH93001. Kiến trúc máy tính (Computer architectures) (3TC: 3-0-9). Học phần này gồm 7 chương: Giới thiệu chung về hệ thống máy tính; Hệ thống máy tính; Cơ bản về logic và số học trong máy tính; Khối xử lý trung tâm; Tập lệnh máy tính; Bộ nhớ máy tính; Hệ thống vào-ra. Phương pháp giảng dạy: Giảng dạy lý thuyết trên giảng đường, kết hợp cho sinh viên làm bài tập và thảo luận nhóm trên lớp, E-learning: giảng dạy lý thuyết, giao bài tập và cho sinh viên thảo luận trực tuyến qua MS Teams Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm: 40%, thi 50%.

TH93086. Mạng máy tính (Computer networks) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Học phần cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản về hệ thống mạng máy tính, phần cứng và phần mềm mạng, các mô hình tham chiếu OSI và TCP/IP và giao thức liên lạc các tầng. Phần thực hành tương ứng từng phần lý thuyết để sinh viên có các kĩ năng: thiết kế, lắp đặt và cài đặt mạng, phân tích các gói tin trên mạng. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình lý thuyết trên giảng đường, các nội dung lý thuyết có bài tập kết hợp với thực hành trên phòng máy tính., Kết hợp phương pháp dạy học trực tuyến trên các hệ thống hỗ trợ học tập trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 30%, thi 60%.

TH93085. An toàn hệ thống thông tin (information systems security) (3TC: 2.5-0.5-9). Nội dung: Học phần cung cấp cho sinh viên những khái niệm cơ bản về an toàn hệ thống thông tin; mật mã và ứng dụng; an toàn phần mềm, an toàn hệ điều hành; an toàn mạng máy tính. Phần thực hành tương ứng từng phần lý thuyết để sinh viên có các kĩ năng: cài đặt, cấu hình hệ thống để quản lý người dùng và điều khiển truy cập; cài đặt tường lửa và hệ thống phát hiện các mối đe dọa. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình lý thuyết trên giảng đường, các nội dung lý thuyết có bài tập kết hợp với thực hành trên phòng máy tính, Kết hợp phương pháp dạy học trực tuyến trên các hệ thống hỗ trợ học tập trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 40%, thi 50%.

Công nghệ phần mềm (Software Engineering) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Tổng quan công nghệ phần mềm; tiến trình phát triển phần mềm; phát triển phần mềm Agile; xác định và đặc tả yêu cầu phần mềm; UML; thiết kế phần mềm;  kiểm thử,  bảo trì và tiến hóa phần mềm; Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng: Giảng viên sử dụng các công cụ truyền đạt viết bảng, projecter, hệ thống âm thanh để trình bày nội dung bài giảng kết hợp với trao đổi, thảo luận; Bài tập: Giảng viên giao tài liệu và bài tập để sinh viên đọc thêm và vận dụng làm bài tập. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Thi giữa kỳ tự luận: 30%,  thi 60%.

5.3. Các học phần chuyên ngành

TH94002. Nguyên lý hệ điều hành (Principles of operating systems) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Học phần gồm 11 chương với các nội dung: Giới thiệu chung; Cấu trúc hệ điều hành; Tiến trình; Luồng; Lập lịch CPU; Đồng bộ hóa tiến trình; Bế tắc; Bộ nhớ chính; Bộ nhớ ảo; Quản lý vào-ra và Lập lịch đĩa; Quản lý tệp tin. Phương pháp giảng dạy: Giảng dạy lý thuyết trên giảng đường, kết hợp cho sinh viên làm bài tập và thảo luận nhóm. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Bài tập nhóm: 40%, Thi 50%.

TH94012. Nhập môn khoa học dữ liệu (Introduction to Data Science) (3TC: 2-1-9). Mô tả vắn tắt nội dung: Học phần gồm 4 chương với nội dung: Tổng quan về khoa học dữ liệu, quy trình khoa học dữ liệu; học máy bao gồm quy trình mô hình hóa và các kiểu học máy; và phương pháp trình diễn dữ liệu. Phương pháp giảng dạy: Giảng dạy thông qua thuyết trình và làm bài tập trên lớp; Kết hợp phương pháp dạy học trực tuyến trên MS Teams trong trường hợp không thể đến lớp. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Bài tập nhóm: 30%, Thi 60%.

TH94007. Kỹ thuật dữ liệu (Data engineering) (3TC: 2-1-9). Nội dung: Học phần gồm 4 chương với các nội dung: giới thiệu tổng quan về kỹ thuật dữ liệu. Cung cấp những kỹ năng cơ bản trong thực hành xây dựng, triển khai và vận hành hệ thống dữ liệu. Có kỹ năng đọc hiểu và trực quan hoá dữ liệu. Phương pháp giảng dạy: Giảng viên thực hiện giảng lý thuyết, thảo luận, đặt câu hỏi và trả lời câu hỏi, giảng viên trình bày và giải thích các nội dung môn học, đặt ra các vấn đề, hướng dẫn và khuyến khích sinh viên giải quyết, giảng viên cũng trình bày phân tích và thiết kế bài tập mẫu, giảng viên dành thời gian đưa ra các câu hỏi để đánh giá khả năng nhận thức và giải đáp các câu hỏi của sinh viên liên quan đến bài học. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, giữa kỳ: 40%, thi: 50%.

TH94010. Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) (3TC: 2,5-0,5-9). Nội dung: Học phần gồm 4 chương với các nội dung: Tổng quan; Một số giải thuật tìm kiếm và ứng dụng; Tri thức và lập luận; Một số kỹ thuật trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Phương pháp giảng dạy: Giảng dạy lý thuyết trên giảng đường, kết hợp cho sinh viên làm bài tập và thảo luận nhóm. E-learning: giảng dạy lý thuyết, giao bài tập và cho sinh viên thảo luận trực tuyến qua MS Teams. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Bài tập nhóm: 20%, giữa kỳ: 20%, thi 50%.

TH94005. Học máy và khai phá dữ liệu (Machine learning and data mining) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Học phần gồm 4 chương với nội dung: Các nguyên lý của khai phá dữ liệu; Học có giám sát; Học không giám sát và ứng dụng vào các bài toán dữ liệu lớn. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng và giảng dạy thông qua thực hành trực tiếp trên giảng đường hoặc trực tuyến thông qua Ms Teams. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập nhóm 30%, thi: 60%.

TH94011. Triển khai, tích hợp và vận hành hệ thống dữ liệu lớn (Big data systems: deployment, integration, and operation) (3TC: 2-1-9). Nội dung: Học phần gồm 4 chương với các nội dung: giới thiệu tổng quan về các hệ thống dữ liệu lớn. Cung cấp những kỹ năng cơ bản trong thực hành xây dựng, triển khai và vận hành hệ thống dữ liệu lớn. Phương pháp giảng dạy: Giảng viên thực hiện giảng lý thuyết, thảo luận, đặt câu hỏi và trả lời câu hỏi, giảng viên trình bày và giải thích các nội dung môn học, đặt ra các vấn đề, hướng dẫn và khuyến khích sinh viên giải quyết, giảng viên cũng trình bày phân tích và thiết kế bài tập mẫu, giảng viên dành thời gian đưa ra các câu hỏi để đánh giá khả năng nhận thức và giải đáp các câu hỏi của sinh viên liên quan đến bài học. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, giữa kỳ: 40%, thi: 50%.

TH94009. Thị giác máy tính (Computer vision) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Học phần gồm 6 chương với các nội dung: Nhập môn; Ảnh và các phương pháp biểu diễn ảnh; Phân vùng ảnh; Trích chọn đặc trưng ảnh;Nhận dạng đối tượng trong ảnh; Một số vấn đề về hướng nghiên cứu và ứng dụng của Thị giác máy. Phương pháp giảng dạy: Giảng dạy lý thuyết trên giảng đường hoặc trực tuyến thông qua Ms Teams, kết hợp cho sinh viên làm bài tập và thảo luận nhóm. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, kiểm tra giữa kỳ: 30%, thi: 60%.

TH94031. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu (Data analysis and visualization) (4TC: 3-1-12). Nội dung: Giới thiệu về trực quan hóa và phân tích dữ liệu; Cơ sở dữ liệu; Thị giác; Cơ sở trực quan hóa; Các phương pháp trực quan hóa và phân tích dữ liệu; Các phương pháp tương tác. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình giới thiệu lý thuyết, hướng dẫn thực hành, điều khiển thảo luận trực tiếp trên giảng đường, phòng máy, hoặc trực tuyến qua phần mềm dạy học trực tuyến như Microsoft Teams. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, bài tập: 10%, thực hành: 10%, kiểm tra giữa kỳ: 20%, thi: 50%. Học phần tiên quyết: Nhập môn Khoa học dữ liệu.

TH94006. Học sâu (Deep learning) (3TC: 2-1-9). Nội dung: Học phần gồm 4 chương với nội dung: Tổng quan về học sâu; Kiến thức học máy nền tảng và toán học ứng dụng; Mô hình mạng học sâu ứng dụng; Kiến thức nâng cao về mạng học sâu. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng và giảng dạy thông qua thực hành trực tiếp trên giảng đường hoặc trực tuyến thông qua Ms Teams.Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, giữa kỳ: 30%, thi: 60%.

TH94013. Xử lý dữ liệu lớn (Big data) (3TC: 2-1-9). Nội dung: Học phần gồm 5 chương với nội dung: Tổng quan về dữ liệu lớn; Hadoop; MapReduce (MR); Spark; Phân tích dữ liệu lớn và Ứng dụng dữ liệu lớn. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng và giảng dạy thông qua thực hành trực tiếp trên giảng đường hoặc trực tuyến thông qua Ms Teams. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, giữa kỳ: 30%, thi: 60%. Học phần tiên quyết: Nhập môn Khoa học dữ liệu.

TH94008. Phân tích và thiết kế hướng đối tượng (Object-oriented analysis and design) (3TC: 3-0-9). Nội dung: Học phần giới thiệu tổng quan về phân tích và thiết kế hệ thống hướng đối tượng. Cung cấp những kỹ năng cơ bản trong phân tích và thiết kế một hệ thống thông tin. Đưa ra những phương pháp khảo sát và đặc tả yêu cầu, từ đó mô hình hóa hệ thống bằng các biểu đồ đặc tả. Trên cơ sở đó đề xuất hệ thống mới về mặt kiến trúc, dữ liệu, giao diện và chương trình. Phương pháp giảng dạy: Giảng viên thực hiện giảng lý thuyết, thảo luận, đặt câu hỏi và trả lời câu hỏi, giảng viên trình bày và giải thích các nội dung môn học, đặt ra các vấn đề, hướng dẫn và khuyến khích sinh viên giải quyết, giảng viên cũng trình bày phân tích và thiết kế bài tập mẫu, giảng viên dành thời gian đưa ra các câu hỏi để đánh giá khả năng nhận thức và giải đáp các câu hỏi của sinh viên liên quan đến bài học. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, kiểm tra giữa kỳ: 30%, thi: 60%. Học phần tiên quyết: Công nghệ phần mềm.

TH94090. Điện toán đám mây (Cloud computing) (3TC: 2-1-9). Nội dung: Học phần cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản về điện toán đám mây, các cơ chế, kiến trúc điện toán đám mây, làm việc với môi trường điện toán đám mây; những kỹ năng phân tích thiết kế và triển khai, vận hành các hệ thống trên điện toán đám mây nói chung và nền tảng đám mây Amazon Web Services nói riêng. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình lý thuyết trên giảng đường, các nội dung lý thuyết có bài tập kết hợp với thực hành trên phòng máy tính. Kết hợp phương pháp dạy học trực tuyến trên các hệ thống hỗ trợ học tập trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Giữa kỳ: 40%, Thi 50%.

TH94063. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (Database management systems) (3TC: 2-1-9). Nội dung: Mô tả vắn tắt nội dung: Học phần này gồm các nội dung chính sau: Tổng quan về hệ quản trị cơ sở dữ liệu; Thiết kế và quản trị cơ sở dữ liệu với MS SQL Server; Lập trình với T-SQL. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng và dạy học thực hành, tổ chức các nhóm sinh viên làm bài tập lớn sau đó thuyết trình, báo cáo kết quả và thảo luận trên lớp; Phương pháp dạy trực tuyến: Thuyết giảng và dạy học thực hành, tổ chức các nhóm sinh viên làm bài tập lớn sau đó thuyết trình, báo cáo kết quả và thảo luận qua phần mềm Microsoft Teams. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Bài tập nhóm: 30%, thi 60%.

TH94070. Phát triển ứng dụng web (Web-based application development) (3TC: 2,5-0,5-9). Nội dung: Mô tả vắn tắt nội dung: Học phần này gồm: Tổng quan về công nghệ web; Ngôn ngữ HTML, HTML5; CSS; Ngôn ngữ kịch bản JavaScript; Giới thiệu và sử dụng CSS frameworks; Công nghệ phát triển ứng dụng web phía back-end.-Thuyết giảng: Giảng viên sử dụng các công cụ truyền đạt viết bảng, projector, phần mềm hỗ tợ quản lý dạy học trên phòng máy, hệ thống âm thanh để trình bày nội dung bài giảng kết hợp với trao đổi trên lớp. Phương pháp giảng dạy: Thuyết giảng, Thảo luận: Giảng viên nêu câu hỏi hay chủ đề và tổ chức cho SV thảo luận nhóm, trình bày ý kiến trên lớp, Thực hành trên phòng máy, Làm bài tập lớn môn học: GV hướng dẫn SV chọn chủ đề cho đồ án và giám sát SV thực hiện đồ án theo cá nhân và làm việc theo nhóm. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Bài tập nhóm: 40%, thi 50%. Học phần tiên quyết: Kỹ thuật lập trình.

TH94066. Lập trình hướng đối tượng (Object-oriented programming) (Tổng số tín chỉ 3: Lý thuyết 2 - Thực hành 1 - Tự học 9). Học phần này gồm các nội dung sau: Những điểm mới của ngôn ngữ lập trình C++ so với ngôn ngữ lập trình C; phương pháp lập trình hướng đối tượng và phương pháp lập trình cấu trúc; phân tích và thiết kế chương trình theo hướng đối tượng; lớp và đối tượng; chồng hàm và chồng toán tử; hàm tạo và hàm hủy; sự kế thừa; đa hình động. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình lý thuyết trên giảng đường, các nội dung lý thuyết có bài tập kết hợp với thực hành trên phòng máy tính. Kết hợp phương pháp dạy học trực tuyến trên các hệ thống hỗ trợ học tập trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, đồ án: 40%, thi 50%. Học phần tiên quyết: Kỹ thuật lập trình.

TH94373. Thực tập nghề nghiệp KHDL&TTNT (Internship) (10TC: 0-10-30). Nội dung: Từng nhóm 2-4 sinh viên phối hợp làm một đề tài dưới sự hướng dẫn của giảng viên. Hướng sinh viên đến làm việc thực tế phù hợp với chuyên ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo như phân tích dữ liệu, xây dựng các phần mềm khai phá dữ liệu, các hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nâng cao kỹ năng chuyên ngành cũng như các kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng giao tiếp, bảo vệ ý kiến và thành quả lao động. Phương pháp giảng dạy: Trao đổi, thảo luận trực tiếp về nội dung cần làm, đưa ra những gợi ý mang tính định hướng, kiểm tra trực tiếp kết quả của nhóm sinh viên và giải đáp những thắc mắc phát sinh, E-learning: Trao đổi, thảo luận và kiểm tra tiến độ thực tập, báo cáo kết quả cuối cùng qua phần mềm trực tuyến Msteam. Phương pháp đánh giá: Báo cáo GVHD: 50%, Báo cáo GVPB: 50%. Học phần tiên quyết: Đã tích lũy được tối thiểu 86 tín chỉ.

TH94493. Khóa luận tốt nghiệp KHDL&TTNT (Graduation thesis) (10TC: 0-10-30). Nội dung: Từng sinh viên thực hiện một đề tài hoàn thiện, hướng sinh viên đến làm việc thực tế phù hợp với chuyên ngành Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại các cơ quan, doanh nghiệp, hoặc tham gia những đề tài có tính ứng dụng cao của các giảng viên Khoa Công nghệ thông tin phối hợp với các đơn vị khác. Đề tài cần có các nội dung sau: Tìm hiểu tổng quan đề tài; tìm hiểu cơ sở lý thuyết và công nghệ thực hiện trong đề tài; đặc tả yêu cầu; thiết kế hệ thống và viết chương trình; kiểm thử và đánh giá; kết luận. Phương pháp giảng dạy: Thảo luận một số bài toán nghiên cứu điển hình, hướng dẫn SV đọc nghiên cứu, hướng dẫn sinh viết viết đề cương và trình bày hội đồng, hướng dẫn thực hành, khảo sát, thu thập, phân tích dữ liệu, góp ý bản thảo khóa luận. Phương pháp đánh giá: Báo cáo GVHD: 20%, Báo cáo GVPB: 20%, Bảo vệ với Hội đồng chấm KLTN: 60%. Học phần tiên quyết: Đã đăng ký TT nghề nghiệp KHDL&TTNT và đã tích lũy được tối thiểu 100
tín chỉ.

Học phần thay thế khóa luận tốt nghiệp nếu sinh viên không đủ điều kiện làm khóa luận tốt nghiệp:

TH94099. Chuyển đổi số trong phát triển nông nghiệp bền vững (Digital Transformation in sustainable agricultural development) (Tổng số tín chỉ 3: Tổng số tín chỉ lý thuyết 2 - Tổng số tín chỉ thực hành 1 - Tổng số tín chỉ tự học 9). Học phần giới thiệu tổng quan về chuyển đổi số trong nông nghiệp bền vững, thảo luận về chuyển đổi số trong phát triển nông nghiệp bền vững từ các quan điểm công nghệ, nông nghiệp, hệ thống canh tác, phát triển bền vững. Sinh viên được thực hành với các ứng dụng CNTT trong quản lý trang trại, Hệ thống e-learning trong nông nghiệp. Phương pháp giảng dạy: Thuyết trình lý thuyết trên giảng đường, các nội dung lý thuyết có bài tập kết hợp với thực hành trên phòng máy tính. Kết hợp phương pháp dạy học trực tuyến trên các hệ thống hỗ trợ học tập trực tuyến. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Giữa kỳ: 30%, Thi 60%.

TH94014. Phân tích nghiệp vụ (Business Analytics) (3TC: 3- 0 - 9). Nội dung: Học phần gồm các nội dung: Tổng quan về phân tích nghiệp vụ, Các thành phần cơ bản của quá trình phân tích nghiệp vụ, Khảo sát và tập hợp yêu cầu, Phân tích và phát triển yêu cầu, Mô tả nghiệp vụ, Chuyển giao và quản lý yêu cầu dự án. Phương pháp giảng dạy: Giảng lý thuyết, thảo luận, đặt câu hỏi và trả lời câu hỏi; Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, Bài tập nhóm: 30%, Thi 60%. Học phần tiên quyết: Công nghệ phần mềm.

TH94015. Đồ án khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (Project) (4TC: 0-4-12). Nội dung: Học phần này gồm các nội dung về: Thu thập, biểu diễn dữ liệu; Các thao tác tiền xử lý dữ liệu và cài đặt một số giải thuật học máy: Học có giám sát, học không giám sát. Phương pháp giảng dạy: Hướng dẫn sinh viên thực hành trên phòng máy tính và cho sinh viên thuyết trình đồ án môn học, E-learning: Hướng dẫn sinh viên thực hành trên máy tính cá nhân và cho sinh viên thuyết trình đồ án môn học qua MS Teams. Phương pháp đánh giá: Tham gia: 10%, giữa kỳ: 40%, báo cáo cuối kỳ: 50%. Học phần tiên quyết: Nhập môn Khoa học dữ liệu.