Chia Sẻ Hơn 200 Đề Tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính Dễ Làm Cho Học Viên, những đề tài luận văn thạc sĩ HAY. HỖ TRỢ VIẾT LUẬN VĂN, ZALO/TELEGRAM 0917 193 864

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!