Cùng Giáo sư Thụy Điển ‘xử gọn’ nhiều bài toán với vũ khí là Mạng Nơ-ron Đồ thị (GNN)

Vào 16h00 chiều ngày 23/2 tới, FSOFT AI Center sẽ tổ chức webinar chia sẻ kiến thức mang tên “Graph neural network: A powerful ‘axe’ to ‘chop’ down many learning problems” với sự tham gia của Giáo sư Xuan Son Vu đến từ trường Đại học Umeå (Thụy Điển). Webinar hứa hẹn sẽ đem đến những kiến thức giá trị về mạng nơ-ron đồ thị và ứng dụng của chúng trong thực tế.

>> Link đăng ký: https://forms.office.com/r/0ARLPdLRxk

Mạng GNN học dữ liệu được tạo cấu trúc bằng cách sử dụng học sâu (Deep Learning), cụ thể là sự kết hợp của End-to-end Learning và suy luận quy nạp (Inductive Reasoning). Đây là một hướng nghiên cứu đầy hứa hẹn có thể giải quyết lý luận nhân quả và khả năng diễn giải, vốn là những hạn chế chính của Deep Learning truyền thống.

GNN có thể được phân thành 3 loại: (1) Wandering model (ví dụ: DeepWalk), (2) Message passing (ví dụ: GCN), (3) Knowledge graph model (ví dụ: TransE).

Trong webinar này, FSOFTer sẽ được chia sẻ cụ thể các trường hợp nào GNN được sử dụng, từ đó thảo luận sâu về các công trình nghiên cứu gần đây về học biểu đồ bảo vệ quyền riêng tư và mạng biểu đồ mô-đun cho các nhiệm vụ phân loại nhiều nhãn, đồng thời liên hệ những khái niệm này với các ứng dụng thực tế.

Sự kiện được dẫn dắt bởi Tiến sĩ Xuan Son Vu – Thành viên Viện Kỹ sư Điện và Điện tử (IEEE). Ông tốt nghiệp bằng Cử nhân Hệ thống thông tin Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội năm 2011 và Thạc sĩ tại Đại học Quốc gia Kyungpook năm 2014. Vào năm 2020, ông nhận bằng Tiến sĩ về Khoa học máy tính của Đại học Umeå, Thụy Điển với trọng tâm là học máy bảo vệ quyền riêng tư với dữ liệu lớn. Trước khi gia nhập Đại học Umeå, từ năm 2015 đến năm 2016, ông là thành viên chính thức của UKPLab, TU Darmstadt, Đức (được dẫn dắt bởi Giáo sư Iryna Gurevych, Chủ tịch tương lai của Hiệp hội Ngôn ngữ học Tính toán – ACL vào năm 2023).

Hiện tại ông đang thực hiện nghiên cứu sau Tiến sĩ (Postdoctoral Fellow) tại Đại học Umeå, Thụy Điển, nơi ông tập trung nghiên cứu về Robust Machine Learning. Mối quan tâm nghiên cứu của ông tập trung vào việc thu nhận kiến ​​thức từ dữ liệu đa phương thức và sử dụng kiến ​​thức có cấu trúc để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng hạ nguồn.

Các giải thưởng và danh hiệu của Giáo sư Xuan-Son Vu bao gồm: vị trí thứ 3 cho giải thưởng bài báo hay nhất tại CICLING 2019, giải bài báo dành cho sinh viên tốt nhất và giải thưởng trí tuệ ham học hỏi nhất tại CICLING 2018. Ông cũng nhận được giải thưởng bài báo hay nhất tại Hội nghị lần thứ 40 của Korea Information Processing Society (KIPS) năm 2014.

Theo AIC