Chia Sẻ Hơn 200 Đề Tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính Dễ Làm Cho Học Viên
0 likes76 views
Tài liệu cung cấp hơn 200 đề tài luận văn thạc sĩ trong lĩnh vực khoa học máy tính, chủ yếu tập trung vào ứng dụng học máy và học sâu trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhận diện hình ảnh. Các đề tài này giúp học viên có nhiều lựa chọn trong việc nghiên cứu và phát triển hệ thống công nghệ thông tin hiện đại. Mỗi đề tài đều có ứng dụng thực tiễn cao, thể hiện xu hướng công nghệ đang phát triển.
Chia Sẻ Hơn 200 Đề Tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính Dễ Làm Cho Học Viên
- 1. CHIA SẺ HƠN 200 ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH DỄ LÀM CHO HỌC VIÊN Hỗ trợ viết luận văn :ZALO – 0917.193.864 Website: LUANVANTRUST.COM Dưới đây là danh sách gồm 200 đề tài luận văn thạc sĩ trong lĩnh vực khoa học máy tính: 1. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán tìm kiếm đồng tham chiếu 2. Xây dựng hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng học sâu 3. Ứng dụng học máy trong dự đoán lưu lượng mạng 4. Tìm hiểu và phân tích kỹ thuật tiến bộ trong học tăng cường 5. Mạng nơ-ron nhân tạo cho phân loại ảnh y tế 6. Phân tích và phát triển các kỹ thuật máy học trong phân tích tình cảm 7. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm không gian đa chiều 8. Ứng dụng học máy trong nhận diện khuôn mặt thời gian thực 9. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu cho xử lý âm thanh 10. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng mua sắm trực tuyến 11. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo thị trường tài chính 12. Phát triển hệ thống truy vấn thông tin thời gian thực 13. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng giao thông 14. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện văn bản bằng ảnh 15. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa ngôn ngữ 16. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y tế 17. Tối ưu hóa thuật toán xử lý đồ thị lớn 18. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị 19. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu thể thao 20. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot di động 21. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian 22. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu 23. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích tâm lý trực tuyến 24. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu dạng văn bản
- 2. 25. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ cử chỉ 26. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng 27. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng 28. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tương tác người-máy 29. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội 30. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội 31. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu cho xử lý âm nhạc 32. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng du lịch trực tuyến 33. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo thời tiết 34. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ 35. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động 36. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện nét mặt 37. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động 38. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học 39. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn 40. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn việc làm 41. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông 42. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hợp tác 43. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực y học 44. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường đám mây 45. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy 46. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại sản phẩm 47. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ ký hiệu 48. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng của hệ thống điện thông minh 49. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng sử dụng hình ảnh 50. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giao diện người-máy thông minh 51. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội để dự đoán xu hướng và cảm xúc 52. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội cho hệ thống gợi ý 53. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu cho xử lý dữ liệu âm nhạc
- 3. 54. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng mua sắm điện tử 55. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo giá chứng khoán 56. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ trong môi trường dữ liệu phong phú 57. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động trong điều kiện đột biến 58. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực 59. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động thông minh 60. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học để dự đoán bệnh lý 61. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn trong môi trường phân tán 62. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn học tập 63. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông đô thị 64. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hỗ trợ con người 65. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực thương mại điện tử 66. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường IoT 67. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy theo thời gian thực 68. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại tin tức 69. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ cử chỉ từ dữ liệu video 70. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng của hệ thống điện thông minh trong môi trường biến đổi khí hậu 71. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng trong môi trường IoT 72. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giao diện người-máy tương tác trong lĩnh vực y tế 73. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội để dự đoán thị trường hàng hóa 74. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội cho hệ thống gợi ý sản phẩm 75. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong xử lý dữ liệu âm nhạc trong lĩnh vực giải trí 76. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng du lịch thông minh 77. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo thị trường ngoại hối 78. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ trong môi trường web 79. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động trong điều kiện bất thường 80. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện đối tượng trong ảnh sử dụng mạng nơ-ron
- 4. 81. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động trong lĩnh vực y học 82. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học để dự đoán bệnh trước khi xảy ra 83. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn trong môi trường đám mây 84. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn nghề nghiệp 85. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông đô thị để dự đoán ùn tắc giao thông 86. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hỗ trợ bệnh nhân 87. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực giáo dục 88. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường mạng lưới điện thông minh 89. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy trên thiết bị di động 90. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại tài liệu kỹ thuật 91. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ ký hiệu từ dữ liệu video 92. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng của hệ thống điện thông minh trong môi trường biến đổi khí hậu và lượng sử dụng điện tăng đột biến 93. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng trong môi trường mạng lưới điện thông minh 94. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giao diện người-máy tương tác trong lĩnh vực giáo dục 95. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội để dự đoán xu hướng và cảm xúc trong lĩnh vực giải trí 96. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội cho hệ thống gợi ý người dùng 97. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong xử lý dữ liệu âm nhạc trong lĩnh vực giáo dục 98. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ 99. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo giá trị tài sản số 100. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ trong môi trường web đa dạng 101. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động trong điều kiện bất thường và cơ hội giao dịch 102. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện đối tượng trong ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập 103. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động thông minh trong lĩnh vực giáo dục
- 5. 104. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học để dự đoán bệnh lý và tư vấn điều trị 105. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn trong môi trường đám mây và cơ hội kinh doanh 106. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn nghề nghiệp và xây dựng sự nghiệp 107. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông đô thị để dự đoán và tối ưu hóa giao thông 108. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hỗ trợ dịch vụ khách hàng 109. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực quản lý nhân sự 110. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin 111. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy trên thiết bị di động và cơ hội kinh doanh 112. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại văn bản kỹ thuật 113. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ ký hiệu từ dữ liệu video cho người khiếm thị 114. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng của hệ thống điện thông minh trong môi trường biến đổi khí hậu và lượng sử dụng điện tăng đột biến 115. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin 116. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giao diện người-máy tương tác trong lĩnh vực quản lý nhân sự 117. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội để dự đoán xu hướng và cảm xúc trong lĩnh vực thương mại điện tử 118. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội cho hệ thống gợi ý nội dung 119. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong xử lý dữ liệu âm nhạc trong lĩnh vực quản lý nhân sự 120. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ và nhiều nguồn dữ liệu 121. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo giá trị tài sản số và tiềm năng đầu tư 122. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ trong môi trường web đa nguồn và đa dạng 123. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động trong điều kiện bất thường và cơ hội kinh doanh
- 6. 124. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện đối tượng trong ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập và bài toán tự động hóa 125. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động thông minh trong lĩnh vực quản lý nhân sự 126. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học để dự đoán bệnh lý và tư vấn điều trị cho người bệnh 127. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn trong môi trường đám mây và cơ hội kinh doanh 128. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn nghề nghiệp và xây dựng sự nghiệp cho người lao động 129. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông đô thị để dự đoán và tối ưu hóa giao thông đô thị 130. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hỗ trợ dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực quản lý nhân sự 131. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 132. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin dữ liệu 133. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy trên thiết bị di động và cơ hội kinh doanh 134. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại tin tức và quản lý nguồn nhân lực 135. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ ký hiệu từ dữ liệu video cho người khiếm thính 136. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng của hệ thống điện thông minh trong môi trường biến đổi khí hậu và lượng sử dụng điện tăng đột biến trong các doanh nghiệp 137. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin dữ liệu 138. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giao diện người-máy tương tác trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 139. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội để dự đoán xu hướng và cảm xúc trong lĩnh vực thương mại điện tử và quản lý nguồn nhân lực 140. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội cho hệ thống gợi ý nội dung và quản lý nguồn nhân lực 141. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong xử lý dữ liệu âm nhạc trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực
- 7. 142. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ và nhiều nguồn dữ liệu cho nguồn nhân lực 143. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo giá trị tài sản số và tiềm năng đầu tư trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 144. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ trong môi trường web đa nguồn và đa dạng cho quản lý nguồn nhân lực 145. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động trong điều kiện bất thường và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 146. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện đối tượng trong ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập và bài toán tự động hóa trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 147. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động thông minh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 148. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học để dự đoán bệnh lý và tư vấn điều trị cho người bệnh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 149. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn trong môi trường đám mây và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 150. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn nghề nghiệp và xây dựng sự nghiệp cho người lao động trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 151. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông đô thị để dự đoán và tối ưu hóa giao thông đô thị trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 152. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hỗ trợ dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 153. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 154. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin dữ liệu trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 155. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy trên thiết bị di động và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 156. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại tin tức và quản lý nguồn nhân lực 157. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ ký hiệu từ dữ liệu video cho người khiếm thính và nguồn nhân lực 158. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng của hệ thống điện thông minh trong môi trường biến đổi khí hậu và lượng sử dụng điện tăng đột biến trong các doanh nghiệp và quản lý nguồn nhân lực 159. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin dữ liệu trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực
- 8. 160. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giao diện người-máy tương tác trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 161. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội để dự đoán xu hướng và cảm xúc trong lĩnh vực thương mại điện tử và quản lý nguồn nhân lực 162. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội cho hệ thống gợi ý nội dung và quản lý nguồn nhân lực 163. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong xử lý dữ liệu âm nhạc trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 164. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ và nhiều nguồn dữ liệu cho nguồn nhân lực 165. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo giá trị tài sản số và tiềm năng đầu tư trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 166. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ trong môi trường web đa nguồn và đa dạng cho quản lý nguồn nhân lực 167. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động trong điều kiện bất thường và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 168. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện đối tượng trong ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập và bài toán tự động hóa trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 169. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động thông minh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 170. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học để dự đoán bệnh lý và tư vấn điều trị cho người bệnh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 171. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn trong môi trường đám mây và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 172. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn nghề nghiệp và xây dựng sự nghiệp cho người lao động trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 173. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông đô thị để dự đoán và tối ưu hóa giao thông đô thị trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 174. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hỗ trợ dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 175. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 176. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin dữ liệu trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 177. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy trên thiết bị di động và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực
- 9. 178. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại tin tức và quản lý nguồn nhân lực 179. Ứng dụng học máy trong nhận diện ngôn ngữ ký hiệu từ dữ liệu video cho người khiếm thính và nguồn nhân lực 180. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu trong dự đoán tiêu thụ năng lượng của hệ thống điện thông minh trong môi trường biến đổi khí hậu và lượng sử dụng điện tăng đột biến trong các doanh nghiệp và quản lý nguồn nhân lực 181. Xây dựng mô hình học sâu cho phát hiện tấn công mạng trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin dữ liệu trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 182. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho giao diện người-máy tương tác trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 183. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu xã hội để dự đoán xu hướng và cảm xúc trong lĩnh vực thương mại điện tử và quản lý nguồn nhân lực 184. Tối ưu hóa thuật toán đồ thị trong việc phân tích mạng xã hội cho hệ thống gợi ý nội dung và quản lý nguồn nhân lực 185. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong xử lý dữ liệu âm nhạc trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 186. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu cho ứng dụng tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ và nhiều nguồn dữ liệu cho nguồn nhân lực 187. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho dự báo giá trị tài sản số và tiềm năng đầu tư trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 188. Phát triển hệ thống tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ trong môi trường web đa nguồn và đa dạng cho quản lý nguồn nhân lực 189. Tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy trong dự đoán lưu lượng mạng di động trong điều kiện bất thường và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 190. Xây dựng mô hình học sâu cho nhận diện đối tượng trong ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập và bài toán tự động hóa trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 191. Phân tích và phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng di động thông minh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 192. Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu y học để dự đoán bệnh lý và tư vấn điều trị cho người bệnh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 193. Tối ưu hóa thuật toán xử lý dữ liệu đồ thị lớn trong môi trường đám mây và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 194. Hệ thống gợi ý dựa trên mạng xã hội và phân tích đồ thị trong việc tư vấn nghề nghiệp và xây dựng sự nghiệp cho người lao động trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 195. Tìm hiểu và triển khai các kỹ thuật học sâu trong phân tích dữ liệu giao thông đô thị để dự đoán và tối ưu hóa giao thông đô thị trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực
- 10. 196. Phân tích và tối ưu hóa thuật toán học tăng cường cho robot hỗ trợ dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 197. Mạng nơ-ron nhân tạo cho dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 198. Xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học sâu trong môi trường mạng lưới điện thông minh và bảo mật thông tin dữ liệu trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 199. Phân tích và phát triển các kỹ thuật học máy cho phân tích dữ liệu tương tác người-máy trên thiết bị di động và cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực 200. Tối ưu hóa thuật toán phân cụm dữ liệu văn bản trong việc phân loại tin tức và quản lý nguồn nhân lực Chúc bạn thành công và có những đề tài luận văn thạc sĩ khoa học máy tính đầy hứa hẹn!