Workshop được tổ chức theo hình thức thực hành dưới sự hướng dẫn của ThS. Lê Trần Ngọc Trân – giảng viên Asia University Program được NVIDIA chứng nhận thuộc Chương trình Đại sứ Đại học của NVIDIA DLI.
Trong suốt chương trình, sinh viên trực tiếp thao tác trên hệ thống GPU đám mây của NVIDIA DLI, làm việc với dữ liệu và từng bước xây dựng, đánh giá các mô hình AI trong một bài toán cụ thể thay vì chỉ tiếp cận kiến thức qua lý thuyết.
Thực hành AI qua bài toán bảo trì dự đoán
Trọng tâm của workshop là bài toán Predictive Maintenance – bảo trì dự đoán, trong đó AI được sử dụng để phân tích dữ liệu vận hành, phát hiện dấu hiệu bất thường và hỗ trợ dự đoán nguy cơ thiết bị gặp sự cố trước khi lỗi thực sự xảy ra.
Thông qua chuỗi bài thực hành, sinh viên được tiếp cận bài toán này ở nhiều lớp khác nhau.
Ở nội dung học máy tăng tốc bằng GPU, các bạn sử dụng RAPIDS để xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình XGBoost, từ đó tìm hiểu cách GPU có thể hỗ trợ rút ngắn thời gian xử lý khối lượng dữ liệu lớn so với CPU.
Tiếp đó, sinh viên thực hành xây dựng mô hình học sâu trên dữ liệu chuỗi thời gian bằng Keras và TensorFlow. Thông qua mạng LSTM, người học phân tích dữ liệu cảm biến được ghi nhận theo thời gian và quan sát cách mô hình nhận diện những biến động có thể liên quan đến tình trạng bất thường của thiết bị.
Một nội dung khác là Autoencoder, mô hình được huấn luyện từ dữ liệu của thiết bị hoạt động bình thường, sau đó sử dụng mức độ sai khác trong dữ liệu mới để phát hiện các tín hiệu bất thường.
Thay vì chỉ tập trung vào việc xây dựng mô hình, sinh viên còn phải đọc kết quả, so sánh hiệu suất và cân nhắc giữa các tình huống như cảnh báo sai hay bỏ sót sự cố. Qua đó, bài toán AI được đặt trong bối cảnh gần hơn với thực tế, nơi một mô hình tốt không chỉ cần độ chính xác mà còn phải phù hợp với mục tiêu sử dụng.
“Spot the Failure”: Khi dữ liệu trở thành manh mối để tìm sự cố
Sau các nội dung thực hành, sinh viên tiếp tục thử sức với thử thách “Spot the Failure”.
Các đội cùng quan sát biểu đồ dữ liệu cảm biến, phân tích những dấu hiệu bất thường và xác định thiết bị nào có nguy cơ gặp sự cố. Thay vì nhận sẵn đáp án, sinh viên phải thảo luận, đưa ra giả thuyết và giải thích cơ sở cho lựa chọn của nhóm.
Hoạt động tạo thêm một lớp trải nghiệm khác cho workshop: kiến thức vừa học được đưa ngay vào một tình huống cần phân tích và ra quyết định. Sinh viên không chỉ thao tác với công cụ mà còn phải phối hợp cùng đồng đội, đối chiếu kết quả và tìm cách cải thiện phương án khi dữ liệu chưa cho thấy câu trả lời rõ ràng.
Qua đó, những khái niệm như dữ liệu cảm biến, phát hiện bất thường hay bảo trì dự đoán trở nên dễ hình dung hơn khi được đặt vào một bài toán cụ thể.
Thêm một cách để sinh viên nhìn AI qua bài toán thực tế
Với Nguyễn Tuấn Vũ, sinh viên ngành Công nghệ bán dẫn, giá trị của workshop nằm ở việc được tiếp cận thêm những kiến thức và công nghệ mới bên cạnh nội dung học trên lớp.
“Đây là một workshop rất có ý nghĩa với em, cung cấp cho em những kiến thức mới rất đáng giá với sinh viên tụi em trong quá trình học”, Vũ nói.
Từ góc nhìn của sinh viên, một ngày làm việc với dữ liệu, mô hình và GPU giúp các khái niệm về AI trở nên cụ thể hơn. Người học có thể trực tiếp quan sát cách dữ liệu được xử lý, mô hình được huấn luyện, kết quả được đánh giá và những quyết định kỹ thuật ảnh hưởng thế nào đến chất lượng đầu ra.
Đây cũng là điểm đáng chú ý của workshop: AI không được tiếp cận như một khái niệm tách rời, mà được đặt trong mối liên hệ với một bài toán công nghiệp cụ thể.
Đối với sinh viên Asia University Program, những hoạt động như NVIDIA DLI Workshop mở rộng không gian học tập ra ngoài các học phần chính khóa, tạo thêm cơ hội tiếp xúc với công cụ, nền tảng và phương pháp đang được sử dụng trong lĩnh vực công nghệ.
Thông qua những trải nghiệm này, sinh viên có thể tiếp tục khám phá các hướng ứng dụng của AI, kiểm chứng kiến thức bằng thực hành và từng bước hình thành tư duy giải quyết vấn đề trong những bối cảnh gần với thực tế hơn.
Workshop tiếp tục với đợt 2 vào ngày 10/10
Sau đợt đầu tiên ngày 30/09, workshop “Applications of AI for Predictive Maintenance” sẽ tiếp tục được tổ chức vào ngày 10/10/2026 tại Global Education Space, mở thêm cơ hội để sinh viên trực tiếp trải nghiệm nội dung đào tạo thực hành từ NVIDIA Deep Learning Institute.
Thông tin NVIDIA DLI Workshop:
Chủ đề: Applications of AI for Predictive Maintenance
Đợt 1: Thứ Tư, ngày 30/09/2026
Đợt 2: Thứ Bảy, ngày 10/10/2026
Thời lượng: Khoảng 8 giờ/đợt
Số lượng: Khoảng 25 sinh viên/đợt
Phí tham dự: Miễn phí
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
Đối tượng: Sinh viên có nền tảng phù hợp với các lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Kỹ thuật Phần mềm và các ngành kỹ thuật liên quan; ưu tiên ứng viên có kiến thức Python cơ bản.
Số lượng tham dự có hạn. Ứng viên được lựa chọn dựa trên mức độ phù hợp về học thuật, sự chuẩn bị kỹ thuật, mức độ quan tâm đến chủ đề và khả năng tham gia đầy đủ chương trình trong ngày. Mỗi sinh viên đăng ký tham gia một đợt.
Thiên Hương
