ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAAAB
1
DANH SÁCH ĐỀ TÀI KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐỢT 2 NĂM 2026 CHÍNH QUI ĐẠI TRÀ
2
3
STTMSSVHỌ TÊN SV ĐĂNG KÝTÊN ĐỀ TÀITÊN ĐỀ TÀI TIẾNG ANHTÊN GV SOẠN ĐỀThông tin liên lạcCB duyệt đề cương KLTNNỘI DUNG GÓP Ý ĐỀ CƯƠNGCHI CHÚMô tả ĐT
4
122520539Đoàn Quang HuyPhát triển hệ thống phần mềm phục vụ công tác học vụ tại khoa Công nghệ phần mềmDeveloping a software system to support academic activities at the Department of Software EngineeringTS. Vũ Tuấn HảiEmail: haivt@uit.edu.vnTS. Mai Trọng KhangĐề tài có ý nghĩa thực tiễn cao, phù hợp với nhu cầu thực tế của Khoa CNPM. Tuy nhiên, ba chức năng chính được liệt kê vẫn còn khá khiêm tốn (cả về số lượng và độ phức tạp của tính năng) so với yêu cầu của một KLTN.
Cần lên kế hoạch triển khai sử dụng trực tiếp ở Khoa CNPM để có kết quả đánh giá thực tế từ chính thầy cô quản lý học vụ của Khoa.		Tự động hóa / Chuẩn hóa các thao tác / quy trình đăng ký TTDN/ĐA1/ĐA2/KLTN
Chuẩn hóa quy trình tổ chức các cuộc thi trong khoa như SEApp, GameUITHackathons
5
6
222520601Võ Đức KhaPhát triển Phần mềm kiểm tra Lý lịch khoa học tự độngDeveloping automated verification software for scientific curriculum vitaeTS. Vũ Tuấn HảiEmail: haivt@uit.edu.vnTS. Mai Trọng KhangĐề tài được xây dựng nhằm nâng cao tính minh bạch trong việc quản lý dữ liệu NCKH thông qua việc kiểm tra tính chân thực của các bài báo Khoa học được liệt kê.
Một số vấn đề cần lưu ý như sau:
+ Cần xây dựng một bộ data để đánh giá độ chính xác của giải pháp kiểm tra được đề ra.
+ Đề tài tập trung vào việc kiểm tra bài báo KH, tuy nhiên các đề tài KHCN cũng chiếm phần lớn thông tin của một lý lịch Khoa học. Xem xét việc việc mở rộng việc kiểm tra với các đề tài KHCN.
+ Chưa có kế hoạch xây dựng đề tài trong đề cương		Tự động kiểm tra thông tin kê khai về danh sách các bài báo khoa học
Hỗ trợ file docx/PDF/scan PDF
7
22520599Nguyễn Minh Kha
8
322521222Nguyễn Anh QuyềnXây dựng hệ thống Auto-scaling dự đoán (Predictive Auto-scaling) cho Kubernetes dựa trên Workload PatternBuilding a Predictive Auto-scaling System for Kubernetes based on Workload PatternsTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnTS. Mai Trọng KhangTrọng tâm của đề tài là mô hình AI để dự đoán xu hướng sử dụng tài nguyên của các hệ thống IT (ví dụ web thương mại điện tử), từ đó tiến hành cân đối tài nguyên.
Cần xây dựng giải pháp minh họa theo thời gian thực (sự biến động của workload, sự biến động của tài nguyên, thời điểm mô hình AI đưa ra dự báo và kết quả cân đối tài nguyên) để các thành viên hội đồng có thể trực tiếp thấy được tính hiệu quả của giải pháp.		Vấn đề: Các hệ thống auto-scaling hiện tại thường là "Reactive" (phản ứng lại khi CPU/RAM đã tăng), gây ra độ trễ.
Giải pháp: Xây dựng một Custom Metrics Server và Controller cho K8s. Sử dụng Time-series forecasting (LSTM hoặc Prophet) để dự đoán lưu lượng truy cập và scale pods trước khi traffic ập đến.
Tech stack: Go (viết Operator), Python (Model AI), Kubernetes, Prometheus.
Output: Một K8s Operator hoàn chỉnh + Báo cáo so sánh hiệu năng (Latency/Throughput) giữa Reactive vs. Predictive Scaling.
9
422521518Hồ Minh TríCài đặt thuật toán CRDT (Conflict-free Replicated Data Types) cho ứng dụng cộng tác thời gian thực (Real-time Collaboration)Implementing Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) for Real-time Collaboration ApplicationsTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnTS. Mai Trọng KhangĐề tài hướng đến giải pháp đồng bộ trạng thái khi một nguồn tài nguyên chung được thay đổi từ nhiều phía, đặc biệt là sự thay đổi ở dạng offline.
Không có góp ý.		Vấn đề: Xây dựng một Google Docs clone thì dễ, nhưng giải quyết xung đột khi 2 người gõ cùng lúc trong môi trường phân tán (P2P hoặc Server-based) là bài toán thuật toán khó.
Giải pháp: Tự build core engine xử lý CRDT (Yjs hoặc Automerge concept) để đồng bộ trạng thái giữa các client mà không cần server trung tâm (hoặc server chỉ đóng vai trò relay).
Tech stack: Rust/Go (Core logic -> WebAssembly), WebSockets, React.
Output: Một ứng dụng Note/Code editor collaborative có khả năng hoạt động Offline-first.
10
522521132Nguyễn Tấn PhúcXây dựng hệ thống bỏ phiếu điện tử ẩn danh nhưng có thể xác minh (Verifiable Anonymous Voting) sử dụng Zero-Knowledge ProofsDeveloping a Verifiable Anonymous E-Voting System using Zero-Knowledge ProofsTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnTS. Mai Trọng Khang
Không có góp ý gì thêm		Vấn đề: Làm sao chứng minh tôi đã bầu cử hợp lệ mà không lộ tôi bầu cho ai?
Giải pháp: Ứng dụng công nghệ ZK-SNARKs (sử dụng thư viện Circom hoặc Snarkjs). Cử tri tạo bằng chứng (proof) off-chain và gửi lên on-chain để xác thực.
Tech stack: Solidity, Circom, React, Node.js.
Output: DApp bầu cử đảm bảo tính riêng tư tuyệt đối (Privacy) và tính toàn vẹn (Integrity). Đây là đề tài nặng về toán học và mật mã, rất dễ phát triển thành bài báo khoa học.
11
622520231Phạm Tấn ĐạtXây dựng hệ thống thương mại điện tử theo kiến trúc microservice tích hợp cơ chế gợi ý sản phẩm và trợ lý thông minh cho người dùngBuilding a Microservices-Based E-commerce System with Intelligent Recommendation and User AssistantTS. Nguyễn Thị Xuân Hươnghuongntx@uit.edu.vnTS. Huỳnh Minh ĐứcĐề tài đáp ứng các yêu cầu của một KLTN về công nghệ lẫn chức năng. Không có góp ý gì thêm.
12
22520271Nguyễn Thành Đức
13
723521445Lê Thị Thanh ThanhXây dựng hệ thống phòng khám tâm lý trực tuyến tích hợp AI hỗ trợ tư vấn và chăm sóc bệnh nhânBuilding an Online Psychological Clinic System with AI Integration for Patient Counseling and CareTS. Nguyễn Thị Xuân Hươnghuongntx@uit.edu.vnTS. Huỳnh Minh ĐứcĐề tài đáp ứng các yêu cầu của một KLTN về công nghệ lẫn chức năng. Không có góp ý gì thêm.
14
22521615Triệu Minh Tuấn
15
822521094Trần Tuấn PhongXây dựng hệ thống học tập tương tác tích hợp trợ lý AI hỗ trợ giảng dạy và học tậpBuilding an Interactive Learning System with an AI Assistant to Support Teaching and Learning
TS. Nguyễn Thị Xuân Hương
huongntx@uit.edu.vnTS. Huỳnh Minh ĐứcĐề tài đáp ứng các yêu cầu của một KLTN về công nghệ lẫn chức năng
16
17
922521613Võ Trần Minh TuấnXây dựng hệ thống quản lý và điều hành giải đấu bóng bànDevelopment of a Table Tennis Tournament Management and Operation System
TS. Nguyễn Thị Xuân Hương
huongntx@uit.edu.vnTS. Huỳnh Minh ĐứcĐề tài đáp ứng các yêu cầu của một KLTN về công nghệ lẫn chức năng
18
22521598Đặng Thái Tuấn
19
1022520664Vương Gia KhiêmPhát Triển Hệ Thống Ai Chatbot Lai (Hybrid) Tích
Hợp Gợi Ý Sản Phẩm Thông Minh Cho Thương Mại Điện Tử		Development Of A Hybrid Ai Chatbot System
Integrated With Intelligent Product Recommendations For E-Commerce
TS. Nguyễn Thị Xuân Hương
huongntx@uit.edu.vnTS. Huỳnh Minh ĐứcĐề tài đáp ứng các yêu cầu của một KLTN về công nghệ lẫn chức năng
20
21
1122521529Vũ Hoàng Trọng TríXây dựng ứng dụng mobile hỗ trợ người chơi thể thao với trợ lý ảo thông minh hỗ trợ tìm kiếm sân bãi và dụng cụBuilding an AI-integrated mobile app for sports players with a smart assistant for finding facilities and equipmentThS. Trần Thị Hồng Yếnyentth@uit.edu.vnTS. Lê Văn TuấnĐề tài tập trung vào giải quyết vấn đề đặt sân trùng lịch (Concurrency) là điểm mấu chốt kỹ thuật, bên cạnh tích hợp AI trong việc hỗ trợ người dùng.

Với Xử lý Concurrency: Ngoài việc sử dụng Redis Locking, nên có thêm cơ chế "Pending Reservation" (giữ chỗ tạm thời trong 5-10 phút) để tránh việc người dùng thanh toán xong nhưng sân đã bị người khác đặt mất.

Việc tích hợp AI là phù hợp xu hướng. Tuy vậy nên tích hợp sâu vào hệ thống và có những tính năng mang lại trải nghiệm tốt cho người dùng như là ra lệnh bằng giọng nói: "Đặt cho tôi sân bóng gần nhất vào 6h chiều mai" và hệ thống tự động lọc ra kết quả.
22
22521530Huỳnh Minh Triết
23
1222520648Phạm Quang KhánhXây dựng hệ thống quản lý rạp chiếu phim tích hợp AIBuilding an AI-integrated cinema management systemThS. Trần Thị Hồng Yếnyentth@uit.edu.vnTS. Lê Văn TuấnĐề tài này có khối lượng công việc khá lớn trong khuôn khổ Khoá luận Tốt nghiệp. Việc đưa ra các chỉ số Precision và Coverage cho thấy tư duy khoa học tốt. Hệ thống gợi ý (Hybrid Recommendation) cần phân biệt rõ giữa "phim đang hot" (tất cả mọi người đều thấy) và "phim bạn có thể thích" (dựa trên lịch sử xem).

Ở góc độ phát triển sản phẩm cho rạp chiếu phim, giao diện chọn ghế (Seat Selection) là quan trọng nhất. Hãy đảm bảo nó hoạt động mượt mà trên cả Web và Mobile, xử lý tốt việc cập nhật trạng thái ghế theo thời gian thực (Real-time).

Đối với AI, cần phương án dự phòng khi hệ thống AI gợi ý không phản hồi kịp thời (fallback mechanism).
24
25
1322520044Gia Bảo AnhXây dựng mạng xã hội thông minh: Tích hợp AI kiểm duyệt và cá nhân hóa nội dungBuilding a smart social network: Integrating AI for content moderation and personalizationThS. Trần Thị Hồng Yếnyentth@uit.edu.vnTS. Lê Văn TuấnĐây là đề tài khó từ góc độ công nghệ vì bài toán mạng xã hội đòi hỏi khả năng mở rộng (Scalability) và xử lý dữ liệu lớn.

Việc sử dụng AI để kiểm duyệt là đúng đắn, nhưng cần có cơ chế "Human-in-the-loop". Tức là AI gắn cờ (flag), nhưng trong một số trường hợp nhạy cảm, vẫn cần nhân viên kiểm soát xác nhận lại để tránh khóa nhầm tài khoản người dùng.

Tiếng lóng trên mạng thay đổi rất nhanh. Cần thiết kế hệ thống sao cho dễ dàng cập nhật "Từ điển tiếng lóng" mà không phải train lại toàn bộ mô hình AI.

Để đảm bảo trải nghiệm người dùng, lưu ý việc load bảng tin (Newsfeed).
26
22520592Nguyễn Thị Như Huỳnh
27
1422520291Tiền Thế DũngNâng cao hiệu quả hệ thống quản lý doanh nghiệp vừa và nhỏ bằng công nghệ xử lý tài liệu thông minhImprove the efficiency of small and medium-sized enterprise management systems based-on intelligent document processing technologyNguyễn Trịnh Đôngdongnt@uit.edu.vnTS. Lê Văn TuấnHướng tiếp cận rất sát với nhu cầu doanh nghiệp. Bài toán trích xuất dữ liệu từ hóa đơn/đơn hàng là cực kỳ thiết thực và nếu làm tốt, sẽ làm nền tảng cho nhiều giải pháp chuyển đổi số trong nghiệp vụ của doanh nghiệp. Tuy vậy để đưa vào ứng dụng trong doanh nghiệp thường có yêu cầu khắt khe về độ chính xác và tin cậy do sai sót 1 con số cũng gây hậu quả lớn. Do đó, nên thiết kế quy trình theo hướng "human-in-the-loop": hệ thống có giao diện cho phép người dùng đối soát và chỉnh sửa lại thông tin sau khi AI trích xuất (Verify step) trước khi được sử dụng như dữ liệu chính thức.

Ngoài ra, tính bảo mật là vấn đề quan trọng đối với dữ liệu ERP là tài sản của doanh nghiệp. Cần chú trọng vào việc phân quyền (Role-based Access Control - RBAC) và ghi nhật ký hệ thống (Audit Logs) như những biện pháp tối thiểu.		Hệ thống hỗ trợ quản lý doanh nghiệp rất đa dạng và phong phú. Điển hình là những hệ thống hỗ trợ quản trị nguồn lực doanh nghiệp (ERP) hoặc tương đương. Các hệ thống này đã có nhiều chức năng giúp ích cho doanh nghiệp vận hành tốt. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng, người dùng vẫn phải xử lý nhiều văn bản dưới dạng phi cấu trúc như pdf, ảnh chụp văn bản, hóa đơn, chứng từ, v.v. Điều này gây khó khăn cho việc tạo lập văn bản, nhập xuất thông tin dưới dạng chi tiết và cụ thể, tăng chi phí vận hành. Để giải quyết vấn đề đó, đề tài hướng đến ứng dụng công nghệ về xử lý văn bản thông minh (IDP-Intelligent Document Processing technology) nhằm trích xuất thông tin từ các văn bản phi cấu trúc trên để có thể hỗ trợ cho quá trình tự động nhập, xuất và xử lý thông tin cho hệ thống ERP hoặc tương đương. Đề tài thực hiện trên hai pha, thứ nhất phát triển một ứng dụng hỗ trợ quản lý doanh nghiệp (áp dụng cho mô hình doanh nghiệp SME), thứ hai ứng dụng IDP để giải quyết các vấn đề đặt ra
28
22520129Hồ Tiến Vũ Bình
29
1521521338Lê Đăng QuangXây dựng ứng dụng hỗ trợ chăm sóc sức khoẻ tinh thầnDeveloping an application to support mental health careThS. Lê Thanh Trọngtronglt@uit.edu.vnTS. Lê Văn TuấnĐề tài có ý nghĩa xã hội và áp dụng được mô hình NLP chuyên biệt cho y tế (Vihealthbert) là một điểm độc đáo.

Việc ứng dụng AI là phù hợp với xu hướng nhưng trong lĩnh vực y tế cần lưu ý về vấn đề đạo đức AI (AI Ethics): Chatbot tham vấn tâm lý không được phép đưa ra lời khuyên y khoa thay cho bác sĩ. Cần có các câu lệnh điều hướng người dùng đến chuyên gia thực sự khi hệ thống phát hiện dấu hiệu nguy hiểm (ví dụ: ý định tự làm hại bản thân).

Hơn nữa, dữ liệu nhật ký tâm trạng là cực kỳ riêng tư. Cần có giải pháp phù hợp chẳng hạn như mã hóa dữ liệu này ở phía Server hoặc chỉ lưu trữ trên thiết bị cục bộ của người dùng nếu không cần thiết phải đồng bộ.

Cuối cùng về trải nghiệm người dùng và mức độ chính xác, tin cậy, cần đảm bảo các bài trắc nghiệm tâm lý (DASS 21, BDI...) tuân thủ đúng quy chuẩn quốc tế về cách tính điểm và phân loại mức độ.
30
31
1622521411Lê Quang ThịnhXây dựng ứng dụng game hóa hỗ trợ theo dõi và quản lý cảm xúc người dùngDevelop a gamified application to help track and manage users' emotionsThS. Lê Thanh Trọngtronglt@uit.edu.vnTS. Vũ Tuấn HảiCần bổ sung một số trích dẫn nghiên cứu về tâm lý học, ... là cơ sở lý thuyết để thiết kế ứng dụng
32
33
1722520688Phan Tuấn Anh KhoaXây dựng hệ thống định hướng nghề nghiệp và kết nối tuyển dụng cho sinh viên dựa trên dữ liệu chương trình đào tạoDeveloping a Career Orientation and Recruitment Matching Platform for Students Based on Academic Curriculum DataThS. Đặng Việt Dũngdungdv@uit.edu.vnTS. Vũ Tuấn Hải- Nội dung liên quan đến platform đăng bài tuyển dụng - ứng tuyển có phần trùng lặp với khoá luận kì 1, 2025-2026 "Xây dựng nền tảng kết nối tuyển dụng Doanh nghiệp – Khoa Công nghệ Phần mềm"
- Sinh viên cần tập trung vào chức năng "matching" giữa JD và CV. Cần nêu chi tiết thêm về cách thức xử lý 2 loại dữ liệu này và thuật toán chính.
34
22520036Vũ Đình An
35
1822521230Huỳnh Trần Khánh QuỳnhXây dựng hệ thống game Roguelike Strategy Simulation dựa trên cơ chế mô phỏng thời gian thực và AI phản ứng độngDeveloping a Roguelike Strategy Simulation Game System based on Real-time Simulation and Dynamic Reactive AIThS. Đặng Việt Dũngdungdv@uit.edu.vnTS. Vũ Tuấn HảiKhông có góp ý gì thêm
36
37
1922520239Trần Tiến ĐạtXây dựng hệ thống học tập tiếng Anh trực tuyến đa người dùng tích hợp công nghệ AI gợi ý lộ trình cá nhân hóaDeveloping a Multi-user English Learning Platform Integrated with AI-driven Personalized RecommendationThS. Đặng Việt Dũngdungdv@uit.edu.vnTS. Vũ Tuấn Hải- Đa phần các nội dung được liệt kê đã trùng lặp với khoá luận kì 1, 2025-2026 "Xây dựng website hỗ trợ luyện thi TOEIC tích hợp AI".
- Một số chức năng dư thừa như hệ thống quản lý lớp học (đã có các hệ thống LMS hoàn chỉnh), hệ thống giao tiếp và hỗ trợ học tập (không cần thiết).
38
22520182Phan Văn Đại
39
2022520020Nguyễn Duy ÂnXây dựng hệ thống phân phối vé sự kiện dựa trên kiến trúc Microservices và trợ lý quản trị dữ liệu thông minhBuilding an Event Ticketing System based on Microservices Architecture and Smart Data AssistantThS. Đặng Việt Dũngdungdv@uit.edu.vnTS. Vũ Tuấn HảiKhối lượng công việc quá lớn, sinh viên nên xem xét sử dụng lại những service đã có sẵn (không nhất thiết phải tự implement tất cả service). Tập trung vào Phần 2 và 3.
40
41
2122520682Nguyễn Việt KhoaXÂY DỰNG TẬP DỮ LIỆU VÀ HỆ THỐNG NHẬN DIỆN QUẢNG CÁO KHÔNG PHÙ HỢP QUY ĐỊNH TRÊN MẠNG XÃ HỘI DỰA TRÊN SUY LUẬN ĐA PHƯƠNG THỨC VÀ QUY ĐỊNH LUẬT AN NINH MẠNGBUILDING A DATASET AND A MULTIMODAL REASONING–BASED SYSTEM FOR DETECTING NON-COMPLIANT ADVERTISING ON SOCIAL MEDIA UNDER CYBERSECURITY LAW REGULATIONSTS. Đỗ Trọng Hợphopdt@uit.edu.vn
ThS. Nguyễn Tấn Toàn
Không có góp ý gì thêm
42
43
2222521390Nguyễn Huỳnh Như ThiệnXÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO
ĐỘ TƯƠNG TÁC NỘI DUNG TIKTOK		BUILDING A DATASET AND MODEL FOR
PREDICTING TIKTOK CONTENT INTERACTION		TS. Đỗ Trọng Hợphopdt@uit.edu.vn
ThS. Nguyễn Tấn Toàn
Đề cương nên chi tiết hơn về input và output của mô hình, và khi đã có mô hình thì sẽ được áp dụng vào tính năng có input và output như thế nào. Đề cương mô tả mục tiệu của mô hình là dự báo Lượt like,Lượt comment, Lượt share, Lượt view, Tỷ lệ comment tích cực, vậy các dự báo này có phải dự báo của video hay không? Trong khi theo mô tả giới hạn của đề tài “Không crawl được nội dung video chi tiết (hình ảnh, âm thanh, hiệu ứng) do hạn chế API và công cụ”? Sinh viên có thể xem xét việc tự viết script giả lập vị trí người dùng đang xem video để tải các video của đối tượng quan tâm.
44
45
2322590669Huỳnh Đăng KhoaTHIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢNG BÁ DU LỊCH VÀ ĐĂNG KÝ TOUR TRỰC TUYẾN TÍCH HỢP MULTI-AGENT AI SYSTEMDESIGN AND DEVELOPMENT OF AN ONLINE TOURISM PROMOTION AND TOUR BOOKING SYSTEM INTEGRATED WITH A MULTI-AGENT AI SYSTEMThS. Quan Chí Khánh Ananqck@uit.edu.vn
ThS. Nguyễn Tấn Toàn
 Ở mục tiêu đề cương nên xác định rõ hơn về việc Recommendation System hay không (trong mục tiêu không đề cập chi tiết như trong phần bài toán có đề cập)
46
47
2422520128Đặng Lê BìnhXây dựng hệ thống shop online bằng kiến trúc Microservice tích hợp Machine Learning trong đề xuất sản phẩm từ ảnhDevelopment of an Online Shop System Based on Microservices Architecture with Integrated Machine Learning for Image-Based Product RecommendationThS. Trần Anh DũngEmail: dungta@uit.edu.vn
ThS. Nguyễn Tấn Toàn
Tên đề tài trong danh sách và đề cương chưa khớp. Trong tên đề tài có nhấn mạnh về áp dụng “Machine Learning”, đề cương cần nêu rõ hơn tính năng sử dụng Machine Learning và phương pháp nghiên cứu dự kiến. Trong đề cương nhấn mạnh về khả năng chịu tải của hệ thống, sinh viên nên chú ý thao tác đánh giá và các chỉ số dự kiến để mình chứng ở khía cạnh này.
48
22520565Nguyễn Quốc Huy
49
2522520147Đỗ Trà Ngọc ChâuNghiên cứu và đánh giá mô hình kết hợp CNN và Vision Transformer trong phân loại ảnhAn Empirical Study and Evaluation of a Hybrid CNN–Vision Transformer Model for Image ClassificationTS. Nguyễn Duy Khánhkhanhnd@uit.edu.vnThS. Trần Anh DũngĐề cương chi tiết đầy đủ. Không có góp ý gì thêm
50
51
2622520462Lê Huy HoàngNghiên cứu Blockchain và ứng dụng vào hệ thống quản lý sự kiệnBlockchain Research and its Application in Event Management SystemsThS.Nguyễn Tấn ToànEmail: toannt@uit.edu.vnThS. Trần Anh DũngVề cơ bản, đề cương chi tiết đáp ứng yêu cầu KLTN.
Tuy nhiên, cần xem xét:
1. Bổ sung phần "Kết quả dự kiến của đề tài"
2. Cần chỉnh sửa tên đề tài cho khớp nhau (tên đề tài trong đề cương chi tiết và tên đề tài đăng ký không khớp nhau).
52
22520538Đỗ Nguyễn Hoàng Huy
53
2723520643Phạm Nhật HuyXây dựng mạng xã hội cho lập trình viênBuilding a social network for software engineersThS. Nguyễn Công Hoanhoannc@uit.edu.vnThS. Trần Anh DũngVề cơ bản, đề cương chi tiết đáp ứng yêu cầu KLTN. Tuy nhiên, cần xem xét bổ sung phần "Kết quả dự kiến của đề tài"
54
55
2821522565Nguyễn Công TàiXây dựng ứng dụng nhập vai tiểu thuyết tương tác sử dụng trí tuệ nhân tạoBuild an Interactive Novel Role-Playing Application Using Artificial IntelligenceThS. Nguyễn Công Hoanhoannc@uit.edu.vnThS. Trần Anh DũngVề cơ bản, đề cương chi tiết đáp ứng yêu cầu KLTN. Tuy nhiên, cần xem xét:
1. Cần mô tả rõ các chức năng cụ thể của ứng dụng.
2. Kế hoạch thực hiện của đề tài còn quá chung chung, cần lập kế hoạch chi tiết mang tính khả thi hơn.
56
57
29Trang thông tin đánh giá hiệu suất của các gói phần mềm mô phỏng lượng tửWebsite for benchmarking Quantum Simulation package performanceTS. Vũ Tuấn HảiEmail: haivt@uit.edu.vnSinh viên có thể dùng sản phẩm hoàn thiện để nộp Unitary MicrograntThu thập và chuẩn hóa dữ liệu benchmark của các quantum simulator phổ biến (Qiskit Aer, Cirq/qsim, Qulacs, QuEST, Qibo, …).
Cho phép người dùng: Lọc và so sánh kết quả theo nhu cầu
Cung cấp thông tin môi trường benchmark
...
58
59
30Game nhập vai tế bàoCell war gameTS. Vũ Tuấn HảiEmail: haivt@uit.edu.vnTựa game nhập vai tế bào, kết hợp Cell Wars (Steam) + Cell Command (Steam)
60
61
31Nghiên cứu ứng dụng blockchain vào hệ thống phát hành voucherResearch on Applying Blockchain Technology to Voucher Issuance SystemsThS.Nguyễn Tấn ToànEmail: toannt@uit.edu.vn
62
63
32Nghiên cứu deep learning trong ứng dụng hệ thống giám sát an ninhResearch on Deep Learning Applications in Security SystemsThS.Nguyễn Tấn ToànEmail: toannt@uit.edu.vn
64
65
33Phát triển công cụ Chaos Engineering tự động cho kiến trúc MicroservicesDevelopment of an Automated Chaos Engineering Tool for Microservices ArchitecturesTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnVấn đề: Làm sao để đảm bảo hệ thống vẫn sống khi một service con bị chết?
Giải pháp: Xây dựng một framework (tương tự Chaos Mesh nhưng quy mô nhỏ hơn) để tự động inject lỗi (network delay, pod kill, packet loss) vào môi trường staging. Hệ thống phải tự động đo lường độ bền vững (resilience score) của các service.
Tech stack: Service Mesh (Istio/Linkerd), Go, eBPF (để inject lỗi ở tầng kernel - điểm cộng lớn về chiều sâu).
Output: Tool visualize được đồ thị phụ thuộc và điểm yếu của hệ thống.
66
34Hệ thống "Talk-to-Data": Truy vấn CSDL phức tạp bằng Ngôn ngữ tự nhiên (Text-to-SQL) với cơ chế Self-Correction"Talk-to-Data": Complex Database Querying via Natural Language (Text-to-SQL) with a Self-Correction MechanismTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnVấn đề: Các mô hình LLM thường hallucinate khi viết SQL cho các schema phức tạp.
Giải pháp: Xây dựng pipeline RAG chuyên sâu. Khi người dùng hỏi, AI sinh SQL -> Chạy thử -> Nếu lỗi -> AI tự đọc lỗi và sửa lại query (Self-healing) -> Trả kết quả.
Tech stack: LangChain/LlamaIndex, PostgreSQL, Vector DB (Chroma/Milvus), Python.
Output: Ứng dụng Business Intelligence (BI) cho phép giám đốc hỏi "Doanh thu tháng này so với cùng kỳ năm ngoái thế nào?" và nhận biểu đồ ngay lập tức.

Yêu cầu: Không chỉ gọi API của OpenAI. Phải biết về RAG, Fine-tuning, Vector Database và AI Agent architecture.
67
35Thị trường dữ liệu phi tập trung (Decentralized Data Marketplace) với tính năng Compute-over-DataDecentralized Data Marketplace with Compute-over-Data CapabilitiesTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnVấn đề: Các công ty muốn bán dữ liệu nhưng sợ người mua copy và bán lại.
Giải pháp: Cho phép người mua chạy thuật toán (AI training, analysis) trên dữ liệu của người bán mà không bao giờ được trực tiếp nhìn thấy file dữ liệu gốc (bảo mật qua Trusted Execution Environment hoặc Homomorphic Encryption - mức độ đơn giản hơn là Docker container sandbox).
Tech stack: Blockchain (Ethereum/Polygon) cho thanh toán/cấp quyền, Docker, IPFS/Arweave.
Output: Nền tảng trao đổi dữ liệu an toàn.
68
36Supply Chain Tracking: Truy xuất nguồn gốc nông sản sử dụng Blockchain và IoT (Integration Topic)Supply Chain Tracking: Agricultural Product Traceability using Blockchain and IoT IntegrationTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnVấn đề: Dữ liệu nhập tay lên blockchain vẫn có thể bị làm giả (Garbage In, Garbage Out).
Giải pháp: Tích hợp thiết bị IoT (giả lập) tự động đẩy dữ liệu nhiệt độ/độ ẩm/vị trí lên Blockchain thông qua một Oracle. Dữ liệu trên chuỗi là bất biến.
Tech stack: Solidity, Raspberry Pi/Arduino (IoT), Chainlink (Oracle), Web3.js.
Output: Hệ thống minh bạch thông tin từ nông trại đến bàn ăn.
69
37Decentralized Hedge Fund: Tự động hóa chiến lược Yield Farming bằng AI (AI-Driven Yield Optimizer)Decentralized Hedge Fund: AI-Driven Yield Farming Optimization StrategyTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnVấn đề: Trong thị trường DeFi (Tài chính phi tập trung), lãi suất (APY) của các giao thức (Aave, Compound, Curve) biến động liên tục theo từng khối (block). Việc di chuyển dòng tiền thủ công để tối ưu lợi nhuận là bất khả thi với con người.
Giải pháp: Xây dựng một Smart Contract đóng vai trò là "Quỹ". Một Off-chain AI Agent sẽ liên tục thu thập dữ liệu thị trường, dự đoán biến động lãi suất trong 24h tới (sử dụng mô hình Time-series như LSTM hoặc Transformer). Sau đó, AI gửi lệnh on-chain để Smart Contract tự động rút tiền từ nơi lãi thấp và gửi vào nơi lãi cao (Rebalancing).
Thách thức công nghệ:
Oracle Problem: Làm sao đưa kết quả dự đoán của AI vào Blockchain một cách tin cậy? (Cần dùng cơ chế ký số hoặc Chainlink Functions).
Gas Optimization: Tính toán sao cho lợi nhuận thu được > phí giao dịch (Gas fee) khi di chuyển tài sản.
Tech stack: Solidity (Smart Contract), Python (TensorFlow/PyTorch), Web3.py, Brownie/Hardhat.
Academic Potential: Nghiên cứu về tối ưu hóa lợi nhuận (Profit Maximization) trong môi trường phí cao.
70
38Deepfake Provenance Chain: Hệ thống xác thực nguồn gốc nội dung số (Content Authenticity)Deepfake Provenance Chain: A Digital Content Authenticity and Verification SystemTS. Lê Văn TuấnEmail: tuanlv@uit.edu.vnVấn đề: Dữ liệu nhập tay lên blockchain vẫn có thể bị làm giả (Garbage In, Garbage Out).
Giải pháp: Tích hợp thiết bị IoT (giả lập) tự động đẩy dữ liệu nhiệt độ/độ ẩm/vị trí lên Blockchain thông qua một Oracle. Dữ liệu trên chuỗi là bất biến.
Tech stack: Solidity, Raspberry Pi/Arduino (IoT), Chainlink (Oracle), Web3.js.
Output: Hệ thống minh bạch thông tin từ nông trại đến bàn ăn
71
39Xây dựng ứng dụng ôn luyện IELTS với thầy giáo AITS. Mai Trọng KhangEmail: khangmt@uit.edu.vnGần đây, việc ứng dụng AI trong việc học ngoại ngữ trở nên phổ biến. Đề tài hướng tới việc xây dựng một thầy giáo AI để hỗ trợ người học cải thiện điểm số IELTS dựa trên các tiêu chí cho từng kĩ năng nghe nói, đọc viết cụ thể.
Bên cạnh các tri thức CNPM cần thiết để xây dựng ứng dụng, sinh viên sẽ tìm hiểu thêm về Prompt Engineering để thao tác với mô hình ngôn ngữ lớn LLM (chủ yếu thông qua việc gọi API chứ không xây dựng LLM mới).
72
40Xây dựng ứng dụng tập luyện thể hình với huấn luyện viên (PT) AI TS. Mai Trọng KhangEmail: khangmt@uit.edu.vnMô hình LLM được sử dụng để cá nhân hóa lịch tập phù hợp tình trạng cơ thể của người sử dụng. Ngoài ra còn hướng đền việc xây dựng bữa ăn phù hợp và theo dõi quá trình tập luyện.
73
41Kỷ niệm thời niên thiếuThS. Nguyễn Công Hoanhoannc@uit.edu.vn
74
75
42
Siêu ứng dụng cho dịch vụ chăm sóc vật dụng gia đình
ThS. Nguyễn Công Hoanhoannc@uit.edu.vn
76
77
43Xây dựng website bán quần áo tích hợp chatbot tư vấnThS. Trần Thị Hồng Yếnyentth@uit.edu.vn
78
79
44A Decision-Support System for Test Prioritization in Agile DevOps Projects
ThS NGuyễn Thị Thanh Trúc
trucntt@uit.edu.vn
80
81
45AI-Assisted Defect Prediction Using Testing and CI/CD Metrics
ThS NGuyễn Thị Thanh Trúc
trucntt@uit.edu.vn
82
83
46An Intelligent Fashion Recommendation and Customer Behavior Analysis System using BERT
ThS NGuyễn Thị Thanh Trúc
trucntt@uit.edu.vn
84
85
47A RASA-based Conversational AI for Fashion E-commerce Customer Engagement
ThS NGuyễn Thị Thanh Trúc
trucntt@uit.edu.vn
86
87
48User Behavior Prediction and Demand Forecasting in Fashion Retail using Deep Learning and NLP
ThS NGuyễn Thị Thanh Trúc
trucntt@uit.edu.vn
88
89
49Phát triển Game thương mai được hỗ trợ từ Trainer và Mentor tại VNG
ThS NGuyễn Thị Thanh Trúc
trucntt@uit.edu.vn
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
45