Danh Sách 200 Đề Tài Báo Cáo Thực Tập Khoa Học Máy Tính Chọn Lọc. Với những đề tài báo cáo mới nhất. ZALO 0909 232 620

1. DANH SÁCH 200 ĐỀ TÀI BÁO CÁO THỰC
TẬP KHOA HỌC MÁY TÍNH CHỌN LỌC
Hỗ trợ viết BÁO CÁO THỰC TẬP giá sinh viên
ZALO: 0909.23.26.20 – BAOCAOTHUCTAP.NET
Dưới đây là danh sách gồm 200 đề tài báo cáo thực tập trong lĩnh vực khoa học máy tính:
1. Tìm hiểu về học sâu (deep learning) và ứng dụng trong phân loại ảnh y khoa.
2. Phân tích tương tự văn bản dựa trên mô hình vector từ (word embeddings).
3. Xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm sử dụng học máy.
4. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tự động giao tiếp (chatbot).
5. Tìm hiểu về giải thuật di truyền (genetic algorithms) và ứng dụng trong tối ưu hoá.
6. Phân tích cảm xúc trong văn bản sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
7. Phát hiện gian lận trong dữ liệu tài chính sử dụng học máy.
8. Tìm hiểu về mạng neural tái cấu trúc (recurrent neural networks) và ứng dụng trong dự đoán
chuỗi thời gian.
9. Xây dựng mô hình học máy cho phân tích dữ liệu y tế.
10. Phân loại tin tức sử dụng các mô hình học máy.
11. Xử lý ảnh y tế và chẩn đoán bệnh sử dụng học sâu.
12. Tối ưu hóa mô hình học máy bằng thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên (random search).
13. Xây dựng mô hình học máy để dự đoán giá nhà.
14. Tìm hiểu về mạng xã hội và phân tích mạng xã hội sử dụng dữ liệu.
15. Nhận diện vật thể trong ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN).
16. Tìm hiểu về học tăng cường (reinforcement learning) và ứng dụng trong trò chơi.
17. Phân loại email rác (spam) sử dụng mô hình học máy.
18. Xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói sử dụng học sâu.
19. Tìm hiểu về mạng Generative Adversarial Networks (GANs) và ứng dụng trong tạo ảnh nghệ
thuật.
20. Dự đoán đánh giá sản phẩm và xếp hạng sử dụng mô hình học máy.
21. Xử lý và phân tích dữ liệu không gian địa lý sử dụng học máy.

2. 22. Tìm hiểu về học máy bayesian và ứng dụng trong dự đoán.
23. Phân tích tương tác người dùng trên trang web sử dụng học máy.
24. Xử lý và phân tích âm thanh sử dụng học máy.
25. Tìm hiểu về hệ thống gợi ý phim và ứng dụng trong dự đoán sở thích người dùng.
26. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian sử dụng mạng nơ-ron hồi quy (RNN).
27. Xây dựng mô hình học máy cho ứng dụng nhận dạng khuôn mặt.
28. Tìm hiểu về học máy tăng cường trong điều khiển robot.
29. Phân loại văn bản bằng học máy và sử dụng SVM (Support Vector Machine).
30. Xử lý và phân tích dữ liệu đa phương tiện (multimedia) sử dụng học máy.
31. Tìm hiểu về học máy dựa trên đồ thị và ứng dụng trong phân loại tài liệu.
32. Dự đoán sự chuyển động của cổ phiếu sử dụng mô hình học máy.
33. Xử lý dữ liệu dạng văn bản không cấu trúc sử dụng học máy.
34. Tìm hiểu về thuật toán tối ưu Adam và ứng dụng trong huấn luyện mô hình học sâu.
35. Phân loại văn bản tiếng tự nhiên sử dụng học máy.
36. Xử lý dữ liệu lớn (big data) trong học máy và phân tích dữ liệu.
37. Tìm hiểu về học máy đa nhãn và ứng dụng trong nhận diện vật thể.
38. Gợi ý sản phẩm trực tuyến dựa trên hành vi người dùng sử dụng học máy.
39. Xây dựng hệ thống gợi ý bài viết và tin tức sử dụng mô hình học máy.
40. Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ứng dụng trong tạo câu tự động.
41. Phát hiện xâm nhập mạng sử dụng học máy.
42. Xử lý dữ liệu y học và dự đoán bệnh lý sử dụng học máy.
43. Tìm hiểu về mạng nơ-ron tích chập 3D (3D CNN) và ứng dụng trong xử lý video.
44. Phân tích dữ liệu trực tuyến sử dụng học máy và xử lý dữ liệu dòng.
45. Xây dựng hệ thống tự động phân loại tin tức sử dụng học máy.
46. Tìm hiểu về thuật toán học tăng cường Proximal Policy Optimization (PPO).
47. Phân tích dữ liệu xã hội (social media) và phát hiện thông tin giả.
48. Xử lý và phân tích dữ liệu văn bản tiếng Việt sử dụng học máy.
49. Tìm hiểu về mô hình học sâu Transformer và ứng dụng trong dịch máy.
50. Tự động phân loại hình ảnh sử dụng học máy và mạng nơ-ron tích chập.
51. Xử lý dữ liệu dạng đồ thị sử dụng học máy.

3. 52. Tìm hiểu về học máy suy luận (inductive learning) và ứng dụng trong phân loại.
53. Phân tích tương tác người dùng trong môi trường trực tuyến sử dụng học máy.
54. Xây dựng hệ thống nhận dạng chữ viết tay sử dụng học sâu.
55. Tìm hiểu về mạng nơ-ron biến đổi (transformer neural networks) và ứng dụng trong dịch tự động.
56. Dự đoán giá trị tài sản sử dụng mô hình học máy.
57. Xử lý và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian lớn sử dụng học máy.
58. Tìm hiểu về học máy không giám sát và ứng dụng trong phát hiện bất thường.
59. Phân loại tài liệu học máy và phân tích dữ liệu không cấu trúc.
60. Xây dựng hệ thống tự động phân loại email sử dụng mô hình học máy.
61. Tìm hiểu về phân cụm dữ liệu (clustering) và ứng dụng trong nhóm người dùng.
62. Phân tích và dự đoán sự phân hóa giá cổ phiếu sử dụng học máy.
63. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên trong các mạng xã hội.
64. Tìm hiểu về thuật toán học tăng cường Deep Q-Networks (DQN).
65. Dự đoán khách hàng tiềm năng và xây dựng hệ thống tiếp thị sử dụng học máy.
66. Xử lý dữ liệu đa nguồn (multi-source data) sử dụng học máy.
67. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phát hiện gian lận.
68. Phân tích dữ liệu tín hiệu và xử lý tín hiệu sử dụng học máy.
69. Tìm hiểu về mạng nơ-ron biến đổi lớn (XLNet) và ứng dụng trong dịch máy.
70. Phân loại hình ảnh y khoa sử dụng mô hình học máy.
71. Xử lý dữ liệu thời tiết và dự đoán thời tiết sử dụng học máy.
72. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên mô hình tự mã hóa (autoencoders).
73. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian không đồng nhất sử dụng học máy.
74. Xây dựng hệ thống phát hiện vi phạm bản quyền sử dụng học máy.
75. Tìm hiểu về mạng nơ-ron hồi quy biến đổi (LSTM) và ứng dụng trong dự đoán thị trường chứng
khoán.
76. Phân tích dữ liệu tương tác người dùng và xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm.
77. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong các ứng dụng học máy.
78. Tìm hiểu về mô hình học sâu GPT (Generative Pre-trained Transformer) và ứng dụng trong xử lý
ngôn ngữ tự nhiên.
79. Dự đoán và phân tích hành vi mua hàng trực tuyến sử dụng học máy.
80. Xử lý dữ liệu dạng đồ thị lớn sử dụng học máy và phân tích mạng xã hội.

4. 81. Tìm hiểu về phân tích tương tác người dùng trên mạng xã hội và xây dựng hệ thống gợi ý.
82. Phân tích dữ liệu tài chính và dự đoán xu hướng thị trường sử dụng học máy.
83. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Anh sử dụng học máy.
84. Tìm hiểu về học máy đa nhãn trong phân loại văn bản và phân tích tương tự.
85. Phân loại ảnh chứa nội dung đồi trụy sử dụng mô hình học máy.
86. Xử lý dữ liệu thời gian thực (real-time) sử dụng học máy.
87. Tìm hiểu về mô hình học sâu U-Net và ứng dụng trong xử lý ảnh y khoa.
88. Dự đoán và phân tích xu hướng trong dữ liệu truyền thông xã hội.
89. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Tây Ban Nha sử dụng học máy.
90. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại tài liệu.
91. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian với nhiễu sử dụng mạng nơ-ron hồi quy.
92. Xử lý dữ liệu thực tế ảo (VR) và mô phỏng sử dụng học máy.
93. Tìm hiểu về mạng nơ-ron biến đổi hiệu quả (EfficientNet) và ứng dụng trong phân loại ảnh.
94. Phát hiện sự tương đồng trong dữ liệu văn bản sử dụng học máy.
95. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Trung sử dụng học máy.
96. Tìm hiểu về học máy đa nguồn và ứng dụng trong tổng hợp thông tin.
97. Phân tích và dự đoán xu hướng người dùng trên mạng xã hội.
98. Xử lý dữ liệu thống kê và phân tích sử dụng học máy.
99. Tìm hiểu về mô hình học sâu YOLO (You Only Look Once) và ứng dụng trong nhận diện vật thể.
100. Phân loại ảnh sử dụng học máy và mạng nơ-ron tích chập song song.
101. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Pháp sử dụng học máy.
102. Tìm hiểu về mô hình học sâu CycleGAN và ứng dụng trong chuyển đổi ảnh.
103. Dự đoán và phân tích sự phát triển các công ty công nghệ sử dụng học máy.
104. Xử lý dữ liệu đa miền (multi-domain) sử dụng học máy.
105. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không đồng nhất và ứng dụng trong phân tích thời gian
thực.
106. Phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Đức và xử lý sử dụng học máy.
107. Xây dựng hệ thống gợi ý sách và tác phẩm văn học sử dụng mô hình học máy.
108. Tìm hiểu về mô hình học sâu Variational Autoencoder (VAE) và ứng dụng trong tạo ảnh.
109. Phân loại tin tức theo ngữ cảnh sử dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

5. 110. Xử lý dữ liệu không cấu trúc và phân tích dữ liệu không có nhãn.
111. Tìm hiểu về học máy đa tác vụ và ứng dụng trong phân tích đa dạng tác phẩm.
112. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian với dữ liệu bị thiếu sử dụng mạng nơ-ron hồi quy.
113. Xử lý dữ liệu đa truyền thông (multi-modal) sử dụng học máy.
114. Tìm hiểu về học máy tập trung và phân tích dữ liệu trên các nền tảng đám mây.
115. Phân loại âm nhạc sử dụng học máy và mạng nơ-ron hồi quy.
116. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Nhật sử dụng học máy.
117. Tìm hiểu về mô hình học sâu BERT (Bidirectional Encoder Representations from
Transformers) và ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
118. Dự đoán và phân tích sự phát triển thị trường bất động sản sử dụng học máy.
119. Xử lý dữ liệu đồng thời (streaming data) sử dụng học máy và phân tích thời gian thực.
120. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích thành phần chính (PCA).
121. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian với dữ liệu mùa vụ sử dụng mạng nơ-ron hồi quy.
122. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị IoT (Internet of Things) sử dụng học máy.
123. Tìm hiểu về mạng nơ-ron biến đổi đa ngôn ngữ (mutilingual transformer) và ứng dụng
trong dịch máy.
124. Phân loại hình ảnh y tế sử dụng mô hình học máy và mạng nơ-ron tích chập.
125. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Ý sử dụng học máy.
126. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại sự kiện.
127. Phân tích và dự đoán xu hướng tiêu dùng trong thị trường sử dụng học máy.
128. Xử lý dữ liệu đa phương tiện (multi-modal) trong học máy và phân tích đa ngữ cảnh.
129. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không đồng nhất và ứng dụng trong phân loại ngôn ngữ
tự nhiên.
130. Phân tích tương tác người dùng trong trò chơi trực tuyến sử dụng học máy.
131. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hàn sử dụng học máy.
132. Tìm hiểu về mô hình học sâu GAN (Generative Adversarial Networks) và ứng dụng
trong tạo ảnh nghệ thuật.
133. Dự đoán và phân tích xu hướng trong ngành công nghệ sử dụng học máy.
134. Xử lý dữ liệu đồng thời và phân tích dữ liệu thời gian thực sử dụng học máy.
135. Tìm hiểu về mạng nơ-ron biến đổi BART (Bidirectional and Auto-Regressive
Transformers) và ứng dụng trong tạo văn bản tự động.
136. Phân loại ảnh động sử dụng mô hình học máy và mạng nơ-ron hồi quy.

6. 137. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Bồ Đào Nha sử dụng học máy.
138. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại nội dung.
139. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian trong dữ liệu nhiễu và không đồng nhất sử dụng
mạng nơ-ron hồi quy.
140. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị di động sử dụng học máy và phân tích thời gian thực.
141. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích phân vùng (clustering).
142. Phân tích và dự đoán xu hướng trong thị trường tiền điện tử sử dụng học máy.
143. Xử lý dữ liệu từ các hệ thống đám mây (cloud systems) sử dụng học máy.
144. Tìm hiểu về mô hình học sâu Mask R-CNN và ứng dụng trong nhận diện đối tượng.
145. Phân loại hình ảnh y tế sử dụng học máy và mạng nơ-ron tích chập đa nhãn.
146. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Nga sử dụng học máy.
147. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại tin tức.
148. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian trong dữ liệu không đồng nhất và không đầy đủ sử
dụng mạng nơ-ron hồi quy.
149. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị thông minh sử dụng học máy.
150. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích thành phần đồ thị (graph
clustering).
151. Phân tích và dự đoán xu hướng trong thị trường năng lượng sử dụng học máy.
152. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hồi Giáo sử dụng học máy.
153. Tìm hiểu về mô hình học sâu StyleGAN và ứng dụng trong tạo ảnh nghệ thuật.
154. Phân loại hình ảnh thời tiết sử dụng mô hình học máy và mạng nơ-ron tích chập.
155. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Ả Rập sử dụng học máy.
156. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại trang web
độc hại.
157. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian trong dữ liệu phân tán và không đồng nhất sử dụng
mạng nơ-ron hồi quy.
158. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị đeo tay (wearable devices) sử dụng học máy.
159. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích thành phần đồ thị đa mô đun
(multimodal graph clustering).
160. Phân tích và dự đoán xu hướng trong thị trường thực phẩm sử dụng học máy.
161. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Thụy Điển sử dụng học máy.

7. 162. Tìm hiểu về mô hình học sâu GANs (Generative Adversarial Networks) và ứng dụng
trong tạo video nghệ thuật.
163. Phân loại hình ảnh y tế sử dụng học máy và mạng nơ-ron tích chập đa tác vụ.
164. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hà Lan sử dụng học máy.
165. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại thông tin
y tế.
166. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian trong dữ liệu phân tán và không đồng nhất sử dụng
mạng nơ-ron hồi quy cơ bản.
167. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị kết nối trong Internet of Things (IoT) sử dụng học máy.
168. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích cú pháp (syntactic analysis).
169. Phân tích và dự đoán xu hướng trong thị trường du lịch sử dụng học máy.
170. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Đan Mạch sử dụng học máy.
171. Tìm hiểu về mô hình học sâu VQ-VAE (Vector Quantized Variational Autoencoder) và
ứng dụng trong tạo âm thanh nghệ thuật.
172. Phân loại hình ảnh trên bề mặt sao hỏa sử dụng mô hình học máy và mạng nơ-ron tích
chập.
173. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Bungari sử dụng học máy.
174. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại thông tin
thể thao.
175. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian trong dữ liệu phân tán và không đồng nhất sử dụng
mạng nơ-ron hồi quy biến đổi.
176. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị giám sát sức khỏe sử dụng học máy.
177. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích cú pháp đa ngôn ngữ
(multilingual syntactic analysis).
178. Phân tích và dự đoán xu hướng trong thị trường ô tô sử dụng học máy.
179. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Na Uy sử dụng học máy.
180. Tìm hiểu về mô hình học sâu StyleGAN2 và ứng dụng trong tạo ảnh nghệ thuật.
181. Phân loại hình ảnh y tế sử dụng học máy và mạng nơ-ron tích chập đa ngôn ngữ.
182. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Ba Lan sử dụng học máy.
183. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại tin tức xã
hội.
184. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian trong dữ liệu phân tán và không đồng nhất sử dụng
mạng nơ-ron hồi quy biến đổi đa mục tiêu.
185. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị sức khỏe thông minh sử dụng học máy.

8. 186. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích ý định (intent analysis).
187. Phân tích và dự đoán xu hướng trong thị trường thực phẩm hữu cơ sử dụng học máy.
188. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Romani sử dụng học máy.
189. Tìm hiểu về mô hình học sâu Tacotron và ứng dụng trong tổng hợp giọng nói tự nhiên.
190. Phân loại hình ảnh trên bề mặt sao Kim sử dụng mô hình học máy và mạng nơ-ron tích
chập đa tác vụ.
191. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Catalan sử dụng học máy.
192. Tìm hiểu về học máy trên dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong phân loại thông tin
giáo dục.
193. Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian trong dữ liệu phân tán và không đồng nhất sử dụng
mạng nơ-ron hồi quy biến đổi đa tác vụ.
194. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị giám sát môi trường sử dụng học máy.
195. Tìm hiểu về học máy không giám sát dựa trên phân tích cú pháp đa ngôn ngữ với dữ liệu
tương tự.
196. Phân tích và dự đoán xu hướng trong thị trường nông nghiệp sử dụng học máy.
197. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Thái sử dụng học máy.
198. Tìm hiểu về mô hình học sâu VQ-VAE-2 và ứng dụng trong tạo âm thanh nghệ thuật.
199. Phân loại hình ảnh y tế sử dụng học máy và mạng nơ-ron tích chập đa tác vụ đa ngôn
ngữ.
200. Xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hy Lạp sử dụng học máy.
Hy vọng rằng danh sách trên sẽ cung cấp cho bạn một số ý tưởng và đề tài thú vị cho báo cáo thực tập
khoa học máy tính của bạn.