Trường Đại học Đông Á · Khoa Công nghệ thông tin

Chương trình đào tạo Trí tuệ nhân tạo

Chương trình kỹ sư theo định hướng ứng dụng và nghiên cứu, phát triển năng lực xây dựng sản phẩm AI, khai thác dữ liệu và triển khai hệ thống thông minh trong môi trường doanh nghiệp.

Mã ngành 7480207Trình độ đại họcLoại hình chính quyNgôn ngữ: Tiếng Việt

Học để xây dựng hệ thống thông minh

Lý do nên học Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Đông Á

Không chỉ học kiến thức, sinh viên được phát triển năng lực xây dựng sản phẩm AI, khai thác dữ liệu và giải quyết bài toán thực tế trong doanh nghiệp.

Chương trình AI cập nhật theo xu hướng 2026

Khung đào tạo đi từ nền tảng toán học, Python và khoa học dữ liệu đến học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức. Các học phần AI Agent và Agentic AI giúp sinh viên tiếp cận sớm thế hệ hệ thống thông minh có khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ và phối hợp tác vụ.

Sinh viên Trí tuệ nhân tạo học tập và thực hành

Học qua dự án và trải nghiệm doanh nghiệp

Chương trình tích hợp đồ án ở các module Phát triển phần mềm, Khoa học dữ liệu, AI hướng ứng dụng và AI hướng nghiên cứu. Hai kỳ thực tập nghề nghiệp tạo điều kiện để người học vận dụng mô hình AI, dữ liệu và kỹ thuật phần mềm vào bài toán thật trước khi hoàn thành đồ án tốt nghiệp.

Học tập qua dự án và kiểm định chất lượng

Hai hướng chuyên sâu linh hoạt

Sinh viên được phát triển đồng thời năng lực phần mềm và dữ liệu, sau đó lựa chọn định hướng Trí tuệ nhân tạo hướng ứng dụng hoặc hướng nghiên cứu. Các học phần nổi bật gồm AI trong IoT, AI trong kinh doanh, nhận thức – ngôn ngữ – tư duy và tương tác người với trí tuệ nhân tạo.

Môi trường thực hành công nghệ hiện đại

Hệ thống phòng thực hành, phòng Lab và hạ tầng máy tính hỗ trợ các hoạt động lập trình, huấn luyện mô hình, phân tích dữ liệu và triển khai ứng dụng. Sinh viên học cùng giảng viên, chuyên gia và kỹ sư doanh nghiệp để cập nhật quy trình công nghệ cũng như tác phong nghề nghiệp.

Lộ trình nghề nghiệp rộng mở

Sau tốt nghiệp, người học có thể phát triển theo các vị trí AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer, Data Scientist, Computer Vision Engineer, NLP Engineer, AI Solution Architect hoặc kỹ sư phát triển phần mềm tích hợp AI; đồng thời có nền tảng để học tiếp thạc sĩ, tiến sĩ.

Cơ hội nghề nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo

Tổng quan chương trình 2026

Đào tạo kỹ sư AI theo định hướng ứng dụng và nghiên cứu

Chương trình gồm 153 tín chỉ, thời gian thiết kế 4 năm, kết hợp phần mềm, khoa học dữ liệu và các hướng chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo.

017480207Mã ngành Trí tuệ nhân tạo

02153 tín chỉKhối lượng chương trình chính khóa

034 nămThời gian đào tạo theo thiết kế

04Kỹ sư AILoại bằng sau khi hoàn thành

AI hướng ứng dụng

Thiết kế, xây dựng và tích hợp hệ thống AI vào sản phẩm, dịch vụ và quy trình doanh nghiệp.

AI Agent và Agentic AI
AI trong IoT và kinh doanh
Phần mềm tích hợp Trí tuệ nhân tạo

AI hướng nghiên cứu

Phân tích, đánh giá và đề xuất giải pháp cải tiến cho mô hình và thuật toán AI hiện đại.

Mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức
Học sâu, NLP và thị giác máy tính
Nghiên cứu và phát triển mô hình mới

01 · Mục tiêu chương trình

Năng lực người học sau khi tốt nghiệp

Các mục tiêu tập trung vào trách nhiệm nghề nghiệp, năng lực chuyên môn, khả năng giải quyết bài toán AI và phát triển nghề nghiệp.

Mã mục tiêu	Mục tiêu chương trình đào tạo
PEO1	Thể hiện được ý thức tuân thủ văn hóa tổ chức và đạo đức nghề nghiệp, tinh thần trách nhiệm phục vụ cộng đồng
PEO2	Thể hiện được khả năng tự chủ và chịu trách nhiệm trong các hoạt động chuyên môn
PEO3	Tham gia hiệu quả vào quá trình xây dựng, vận hành, đánh giá và quản lý các hệ thống ứng dụng AI; có khả năng làm việc nhóm, giao tiếp và phối hợp liên ngành trong môi trường nghề nghiệp trong nước và quốc tế.
PEO4	Thiết kế và triển khai các giải pháp để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực AI, đáp ứng nhu cầu nhiều lĩnh vực khác nhau (doanh nghiệp, cơ quan nhà nước, tổ chức quốc tế), cũng như tiếp tục học tập và nghiên cứu ở bậc học cao hơn.
PEO5	Có khả năng phát triển nghề nghiệp để trở thành chuyên gia trí tuệ nhân tạo, kỹ sư học máy, kiến trúc sư giải pháp AI, trưởng nhóm kỹ thuật hoặc đảm nhiệm các vị trí quản lý công nghệ, dữ liệu và AI trong các doanh nghiệp trong và ngoài nước.

02 · Chuẩn đầu ra

Chuẩn đầu ra chung và theo định hướng AI

Người học đạt các năng lực nền tảng, kỹ năng thế kỷ 21, ngoại ngữ, nghiên cứu, khởi nghiệp và năng lực chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo.

Năng lực chung

PLO 1Năng lực chung

Thể hiện VH ứng xử, VH trách nhiệm, VH hiếu đạo, có năng lực tự học, tự chủ, tự chịu trách nhiệm

PLO 2Năng lực chung

Có khả năng thực hiện các kỹ năng của thế kỷ 21 trong học tập, nghiên cứu và hoạt động chuyên môn (giao tiếp và thuyết trình, kỹ năng viết, làm việc nhóm và lãnh đạo, năng lực số)

PLO 3Năng lực chung

Sử dụng được ngoại ngữ trong giao tiếp và hoạt động chuyên môn.

PLO 4Năng lực chung

Áp dụng được phương pháp nghiên cứu khoa học để giải quyết các vấn đề chuyên môn

PLO 5Năng lực chung

Xây dựng được dự án khởi nghiệp và kế hoạch triển khai

PLO 6Năng lực chung

Vận dụng được các kiến thức cơ bản về khoa học xã hội, khoa học tự nhiên, lý luận chính trị và pháp luật trong thực tiễn

Năng lực chuyên môn Trí tuệ nhân tạo

PLO 7Chuyên môn Trí tuệ nhân tạo

Phân tích và vận dụng kiến thức toán học, thống kê và phân tích dữ liệu để mô hình hóa và giải quyết các bài toán trong thực tiễn.

PLO 8Chuyên môn Trí tuệ nhân tạo

Thiết kế và phát triển giải pháp trí tuệ nhân tạo phù hợp với yêu cầu bài toán, đặc trưng dữ liệu và nghiệp vụ chuyên môn của bài toán cụ thể

PLO 9Chuyên môn Trí tuệ nhân tạo

Tích hợp, triển khai và đánh giá các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong ứng dụng và hệ thống số, đáp ứng các yêu cầu xác định về chức năng, hiệu năng và độ tin cậy.

PLO 10Chuyên môn Trí tuệ nhân tạo

Phát triển và đánh giá các phương pháp, mô hình hoặc quy trình khoa học dữ liệu nhằm khám phá tri thức và giải quyết các vấn đề khoa học và thực tiễn.

PLO 11AChuyên môn Trí tuệ nhân tạo

Phát triển và triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo nhằm giải quyết các bài toán ứng dụng thực tiễn.

PLO 11BChuyên môn Trí tuệ nhân tạo

Phát triển và kiểm chứng các mô hình hoặc phương pháp trí tuệ nhân tạo nhằm giải quyết các vấn đề nghiên cứu chuyên sâu.

PLO 12Chuyên môn Trí tuệ nhân tạo

Vận dụng kiến thức và kỹ năng đã học để thực hành nghề nghiệp trong các kỳ thực tập, dự án thực tế và môi trường doanh nghiệp

03 · Khung chương trình đào tạo

Cấu trúc 153 tín chỉ của khóa 2026

Danh sách học phần được chia theo các khối kiến thức để dễ theo dõi và tra cứu.

Khối A

Giáo dục đại cương

Nền tảng chính trị, kỹ năng, khoa học tự nhiên – xã hội, nghiên cứu khoa học và khởi nghiệp.

30 tín chỉ

TT	Mã học phần	Tên học phần	Tín chỉ
1	PHIL3001	Triết học Mac – Lênin; LT 2 · BT/TH 1	3
2	PHIL2002	Kinh tế chính trị Mac – Lênin LT 1 · BT/TH 1	2
3	PHIL2003	CNXH Khoa học; Thực hành HP LSVM thế giới LT 1 · BT/TH 1	2
4	PHIL2004	Lịch sử Đảng Cộng Sản Việt Nam* LT 1 · BT/TH 1	2
5	PHIL2005	Tư tưởng Hồ Chí Minh* LT 1 · BT/TH 1	2
6	SKIL2003	KN giao tiếp và thuyết trình LT 1 · BT/TH 1	2
7	SKIL3001	KN viết LT 2 · BT/TH 1	3
8	SKIL1013	KN tìm việc LT 0.5 · BT/TH 0.5	1
9	GLAW2002	Pháp luật đại cương LT 1.5 · BT/TH 0.5	2
	—	Tự chọn (1 trong 3 HP):	1
10	SKIL1019	Các vấn đề môi trường và phát triển bền vững LT 0.5 · BT/TH 0.5	1
10.1	SKIL1006	Phát triển bền vững trong kinh tế và xã hội LT 0.5 · BT/TH 0.5	1
10.2	SKIL1007	Kinh tế môi trường và tài nguyên LT 0.5 · BT/TH 0.5	1
11	—	Toán học (Tự chọn 1 trong 2 HP)	3
11.1	MATH3001	Xác suất thống kê LT 2 · BT/TH 1	3
11.2	—	Toán kinh tế LT 2 · BT/TH 1	3
12	SKIL3011	Phương pháp NCKH LT 2 · BT/TH 1	3
13	SKIL2006	Thiết kế ý tưởng khởi nghiệp LT 1 · BT/TH 1	2
14	SKIL2007	Khởi nghiệp LT 1 · BT/TH 0	2
	—	Đề án khởi nghiệp ĐA/Lab/DN 1

Khối B1

Cơ sở ngành

Toán học, lập trình, cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và nền tảng phát triển phần mềm.

36 tín chỉ

TT	Mã học phần	Tên học phần	Tín chỉ
15	AIDS3001	Đại số tuyến tính LT 2 · BT/TH 1	3
16	MATH3010	Toán giải tích LT 2 · BT/TH 1	3
17	INFO3009	Cơ sở dữ liệu LT 2 · BT/TH 1	3
18	INFO3020	Hệ quản trị cơ sở dữ liệu LT 2 · BT/TH 1	3
19	INFO3143	Lập trình hướng đối tượng LT 2 · BT/TH 1	3
20	INFO4021	Phân tích và thiết kế hướng đối tượng Đồ án Phân tích và thiết kế hướng đối tượng LT 2 · BT/TH 1 · ĐA/Lab/DN 1	4
21	INFO3010	Mạng máy tính LT 2 · BT/TH 1	3
22	INFO3207	Trí tuệ nhân tạo ứng dụng LT 2 · BT/TH 1	3
23	—	Lựa chọn 1 trong 2 HP	3
23.1	INFO3008	Kỹ thuật lập trình LT 2 · BT/TH 1	3
23.2	INFO3221	Nhập môn lập trình LT 2 · BT/TH 1	3
24	—	Lựa chọn 1 trong 2 HP	3
24.1	INFO3011	Cấu trúc dữ liệu và giải thuật LT 2 · BT/TH 1	3
24.2	INFO3222	Thiết kế thuật toán LT 2 · BT/TH 1	3
25	INFO3017	Lập trình giao diện web LT 2 · BT/TH 1	3
26	INFO2209	Lập trình TypeScript LT 1 · BT/TH 1	2

Khối B2

Cốt lõi Trí tuệ nhân tạo

Python, học máy, học sâu, NLP, thị giác máy tính, AI Agent, Agentic AI và các module chuyên sâu.

73 tín chỉ

TT	Mã học phần	Tên học phần	Tín chỉ
27	INFO3045	Lập trình Python 1 LT 2 · BT/TH 1	3
28	AIDS3009	Phân tích dữ liệu LT 1 · BT/TH 1 · ĐA/Lab/DN 1	3
29	INFO3083	Lập trình Python 2 LT 2 · BT/TH 1	3
30	AIDS4002	Học máy LT 3 · BT/TH 1	4
31	AIDS3008	Học tăng cường LT 2 · BT/TH 1	3
32	AIDS3003	Học sâu LT 2 · BT/TH 1	3
33	AIDS3004	Xử lý ngôn ngữ tự nhiên LT 2 · BT/TH 1	3
34	AIDS3005	Thị giác máy tính LT 2 · BT/TH 1	3
35	INFO3041	Quản trị mạng Windows LT 2 · BT/TH 1	3
36	INFO3042	Quản trị mạng Linux LT 2 · BT/TH 1	3
37	AIDS3014	AI Agent LT 2 · BT/TH 1	3
38	AIDS3027	Agentic AI LT 2 · BT/TH 1	3
39	INFO3072	Quản lý dự án phần mềm LT 2 · BT/TH 1	3
40	INFO3149	Lập trình React LT 2 · BT/TH 1	3
41	INFO3212	Lập trình web với NodeJS LT 2 · BT/TH 1	3
42	INFO3029	Kiểm thử phần mềm LT 2 · BT/TH 1	3
43	INFO3026	Lập trình di động LT 2 · BT/TH 1	3
44	INFO1088	Đồ án công nghệ phần mềm LT 0 · BT/TH 0 · ĐA/Lab/DN 1	1
45	AIDS3010	Khai phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu LT 2 · BT/TH 1	3
46	AIDS3011	Dữ liệu lớn LT 2 · BT/TH 1	3
47	AIDS3012	Xử lý dữ liệu thời gian thực LT 2 · BT/TH 1	3
48	AIDS1013	Đồ án khoa học dữ liệu LT 0 · BT/TH 0 · ĐA/Lab/DN 1	1
	Module 3. Lựa chọn 1 trong 2 module	LT 6 · BT/TH 3 · ĐA/Lab/DN 1	10
49	AIDS3015	Mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức LT 2 · BT/TH 1	3
50	AIDS3016	AI trong IoT LT 2 · BT/TH 1	3
51	AIDS3017	AI trong kinh doanh LT 2 · BT/TH 1	3
52	AIDS1018	Đồ án chuyên ngành hướng ứng dụng LT 0 · BT/TH 0 · ĐA/Lab/DN 1	1
53	AIDS3019	Nhận thức, ngôn ngữ và tư duy LT 2 · BT/TH 1	3
54	AIDS3021	Ứng dụng xử lý ảnh số và video số LT 2 · BT/TH 1	3
55	AIDS3022	Tương tác người và trí tuệ nhân tạo LT 2 · BT/TH 1	3
56	AIDS1023	Đồ án chuyên ngành hướng nghiên cứu LT 0 · BT/TH 0 · ĐA/Lab/DN 1	1

Khối B3

Thực tập và tốt nghiệp

Hai học phần thực tập nghề nghiệp cùng đồ án hoặc phương án thi tốt nghiệp.

14 tín chỉ

TT	Mã học phần	Tên học phần	Tín chỉ
57	AIDS2024	Thực tập nghề nghiệp 1 LT 0 · BT/TH 0 · ĐA/Lab/DN 4	4
58	AIDS2025	Thực tập nghề nghiệp 2 LT 0 · BT/TH 0 · ĐA/Lab/DN 4	4
59	AIDS6026	Đồ án tốt nghiệp LT 0 · BT/TH 0 · ĐA/Lab/DN 6	6
60	INFO3206	Quản trị hạ tầng mạng Doanh nghiệp LT 2 · BT/TH 1	3
61	INFO3214	Quản trị hệ thống IoT trong DN LT 2 · BT/TH 1	3

Minor

Ngành phụ tự chọn

Lựa chọn Thiết kế vi mạch bán dẫn hoặc An toàn thông tin để mở rộng năng lực liên ngành.

15 tín chỉ tùy chọn

TT	Mã học phần	Tên học phần	Tín chỉ
62	ACET3010	Lập trình nhúng LT 2 · BT/TH 1	3
63	EEET3060	Thiết kế vi mạch số và mạch tương tự LT 2 · BT/TH 1	3
64	EEET3062	Thiết kế VLSI LT 2 · BT/TH 1	3
65	EEET3063	Thiết kế ASIC LT 2 · BT/TH 1	3
66	EEET3064	Thiết kế SoC LT 2 · BT/TH 1	3
67	INFO3050	Thiết kế mạng LT 2 · BT/TH 1	3
68	INFO3053	Bảo mật mạng LT 2 · BT/TH 1	3
69	INFO3056	Tấn công và phòng thủ mạng LT 2 · BT/TH 1	3
70	INFO3051	Định tuyến và chuyển mạch LT 2 · BT/TH 1	3
71	INFO3044	Software Defined Networking LT 2 · BT/TH 1	3

Lưu ý: Danh mục học phần có thể được điều chỉnh theo quy định đào tạo và yêu cầu thực tế từng khóa nhưng vẫn bảo đảm mục tiêu, chuẩn đầu ra và tổng khối lượng chương trình.

Tuyển sinh đại học chính quy năm 2026

Phương thức tuyển sinh Trí tuệ nhân tạo

Thí sinh có thể đăng ký nhiều phương thức xét tuyển. Điểm xét tuyển được quy đổi tương đương về thang điểm 30 theo quy định tuyển sinh năm 2026.

Mã trường DADMã ngành 74802075 phương thức11 tổ hợp xét tuyển

Lựa chọn linh hoạt

5 phương thức xét tuyển dành cho ngành Trí tuệ nhân tạo

Thí sinh có thể chủ động lựa chọn phương thức phù hợp với kết quả học tập, kỳ thi và chứng chỉ đang sở hữu.

01Mã phương thức 301

Xét tuyển thẳng

Thực hiện theo Quy chế tuyển sinh hiện hành. Phương thức áp dụng cho ngành Trí tuệ nhân tạo.

02Mã phương thức 100

Điểm thi tốt nghiệp THPT 2026

Tổng điểm 03 môn theo tổ hợp xét tuyển đạt từ 15/30 điểm, chưa bao gồm điểm cộng và điểm ưu tiên.

03Mã phương thức 200

Xét kết quả học tập THPT

Xét điểm trung bình các môn trong tổ hợp của lớp 10, 11 và 12; áp dụng điều kiện riêng theo năm tốt nghiệp.

04Mã phương thức 402

Điểm thi ĐGNL ĐHQG TP.HCM

Kết quả năm 2026 được quy đổi về thang 30; mức nhận hồ sơ tối thiểu từ 15/30 điểm.

05Mã phương thức 409

Chứng chỉ ngoại ngữ kết hợp điểm THPT

IELTS từ 4.0 hoặc chứng chỉ tương đương được quy đổi thành điểm ngoại ngữ để kết hợp với điểm thi THPT 2026.

Phương thức dành riêng cho thí sinh tốt nghiệp THPT nước ngoài của ngành Y khoa không áp dụng cho ngành Trí tuệ nhân tạo.

Điều kiện xét tuyển

Ngưỡng đầu vào và cách tính điểm

Điều kiện xét tuyển được áp dụng theo đối tượng và năm tốt nghiệp của thí sinh.

Thí sinh tốt nghiệp năm 2026

Điểm thi THPT theo 03 môn của tổ hợp đạt từ 15 điểm.
Khi xét học bạ, tổng điểm trung bình 03 môn của lớp 10, 11 và 12 theo tổ hợp đạt từ 18 điểm sau quy đổi.
Tổ hợp xét tuyển phải có môn Toán hoặc Ngữ văn với trọng số tối thiểu 1/3.

Thí sinh tốt nghiệp từ 2025 trở về trước

Xét học bạ với tổng điểm trung bình 03 môn của lớp 10, 11 và 12 theo tổ hợp đạt từ 18 điểm sau quy đổi.
Điểm ĐGNL tối thiểu từ 15/30 sau quy đổi, chưa bao gồm điểm cộng và ưu tiên.
Chứng chỉ IELTS từ 4.0 hoặc tương đương có thể được quy đổi theo quy định của Nhà trường.

Công thức: Điểm xét tuyển = Điểm môn 1 + Điểm môn 2 + Điểm môn 3 + Điểm cộng + Điểm ưu tiên.

Tổ hợp môn

Tổ hợp xét tuyển ngành Trí tuệ nhân tạo 2026

Các tổ hợp ưu tiên Toán, Vật lý, Tin học, Công nghệ, Tiếng Anh và Giáo dục kinh tế & pháp luật.

Mã tổ hợp	Các môn trong tổ hợp
A00	Toán · Vật lý · Hóa học
A01	Toán · Vật lý · Tiếng Anh
C01	Ngữ văn · Toán · Vật lý
D01	Ngữ văn · Toán · Tiếng Anh
X01	Toán · Ngữ văn · GDKT&PL
X02	Toán · Ngữ văn · Tin học
X05	Toán · Vật lý · GDKT&PL
X06	Toán · Vật lý · Tin học
X07	Toán · Vật lý · Công nghệ
X25	Toán · GDKT&PL · Tiếng Anh
X26	Toán · Tiếng Anh · Tin học

Mốc thời gian

Lịch xét tuyển đợt 1 năm 2026

Thí sinh cần theo dõi và hoàn thành đúng các mốc đăng ký, xác nhận nhập học và nộp hồ sơ.

Thời gian	Nội dung cần thực hiện
02/07 – 14/07/2026	Đăng ký và điều chỉnh nguyện vọng trên hệ thống của Bộ GD&ĐT; tối đa 15 nguyện vọng.
04/08 – 10/08/2026	Xét tuyển và xử lý nguyện vọng trên hệ thống tuyển sinh.
Trước 17:00 ngày 13/08	Thông báo kết quả trúng tuyển đợt 1.
Trước 17:00 ngày 21/08	Thí sinh hoàn thành xác nhận nhập học trực tuyến.
Trước ngày 25/08	Tổ chức nhập học cho thí sinh đã xác nhận nhập học.

Đăng ký hồ sơ

Chọn đúng mã trường DAD và ngành Trí tuệ nhân tạo

Thí sinh sử dụng chứng chỉ ngoại ngữ hoặc chứng chỉ quốc tế cần gửi minh chứng về trường theo thời hạn thông báo.

01DADMã Trường Đại học Đông Á

027480207Mã ngành Trí tuệ nhân tạo

0315/30Ngưỡng nhận hồ sơ cơ bản

04IELTS 4.0+Có thể quy đổi theo quy định

Trường Đại học Đông Á – Đà Nẵng

33 Xô Viết Nghệ Tĩnh, phường Hòa Cường, Đà Nẵng.
Điện thoại: 0236.3519.991
Email: phongtuyensinh@donga.edu.vn

Hồ sơ xét tuyển

Phiếu đăng ký xét tuyển; bản sao học bạ THPT; căn cước công dân; giấy chứng nhận tốt nghiệp tạm thời hoặc bằng tốt nghiệp theo đối tượng thí sinh.