Thông tin Giảng viên
- Họ và tên: Hoàng Thị Lam
- Quê quán: Mộc Châu, Sơn La
- Dân tộc: Kinh
- Học vị cao nhất: Thạc sĩ Năm, nước nhận học vị: 2011, Việt nam
- Chức danh khoa học cao nhất:
- Chức vụ: Giảng viên
- Đơn vị công tác: Bộ môn CNTT, Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ, Trường Đại học Tây Bắc
- Điện thoại liên hệ: 0223751700 (cơ quan); 0396 716 786 (cá nhân)
- Email: [email protected]
Quá trình đào tạo & Công tác chuyên môn
Quá trình đào tạo
Trường Đại học Sư phạm Hà Nội
Năm tốt nghiệp: 2001Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Tin học
Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội
Năm cấp bằng: 2011Hoàn thành chương trình Thạc sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính.
Công tác chuyên môn
Trường Đại học Tây Bắc
09/2019 đến nayGiảng viên Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ
Trường Đại học Tây Bắc
2001 - 08/2019Giảng viên Khoa Toán - Lý - Tin
Các hướng nghiên cứu chính
- Cơ sở dữ liệu
- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
- Phân tích và thiết kế hệ thống thông tin
- Khoa học dữ liệu
- Quản lý dự án
Các học phần phụ trách giảng dạy
STT |
Tên học phần |
Mã học phần |
---|---|---|
1 |
Quản lý dự án | ICT0029 |
2 |
Cơ sở dữ liệu | ICT0030 |
3 |
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu | ICT0031 |
4 |
Phân tích và thiết kế hệ thống thông tin | ICT0032 |
5 |
XML và ứng dụng | ICT0054 |
6 |
Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng | ICT0055 |
Các đề tài NCKH đã và đang tham gia
TT |
Tên đề tài/dự án nghiên cứu |
Năm bắt đầu/ |
Đề tài/dự án cấp |
Trách nhiệm tham gia |
Xếp loại |
1 |
Nghiên cứu cây quyết định và ứng dụng trong việc dự báo kết quả học tập của sinh viên Trường Đại học Tây Bắc |
2012 / 2013 |
Cơ sở |
Thành viên |
Xuất sắc |
2 |
Nghiên cứu mạng nơ-ron tích chập sâu (Deep Convolutional Neural Network - DCNN) và ứng dụng trong bài toán nhận dạng chữ viết tay |
2017 / 2018 |
Cơ sở |
Thành viên |
Xuất sắc |
3 |
Xây dựng phần mềm quản lý sinh viên Khu nội trú |
2019 / 2020 |
Cơ sở |
Chủ nhiệm đề tài |
Đạt |
Công trình khoa học đã công bố
Bài báo khoa học
1. Pham Q.T., Hoang T.L., Nguyen T.T., Improving Simplification of Support Vector Machine for Classification, International Journal of Machine Learning and Computing, vol. 8, no. 4, pp. 372-376, 2018 (Scopus, Q3).
2. Pham Q.T., Hoang T.L., Deep Learning and RBF Hybrid Models for Flower Image Recognition, International Journal of Science, Engineering and Technology, Vol. 11, Iss. 2, 2023
3. Nguyễn Văn Tú, Hoàng Thị Lam, Nguyễn Thị Thanh Hà. Tìm kiếm câu hỏi có ý nghĩa từ các trang web hỏi đáp cộng đồng. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Tây Bắc. Số 10 (2017), pp. 104-113.
4. Nguyễn Văn Tú, Hoàng Thị Lam, Nguyễn Thị Thanh Hà. Nhận dạng chữ số viết tay dựa trên mạng nơ-ron tích chập sâu. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Tây Bắc. Số 14 (4/2019).
5. Hoàng Thị Lam, Hoàng Văn Quỳnh. Ứng dụng UML trong phân tích, thiết kế hệ thống quản lý sinh viên nội trú tại Trường Đại học Tây Bắc. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Tây Bắc. Số 20 (09/2020).
Bài viết đăng trên Kỷ yếu hội nghị, hội thảo
[1]. Pham Q.T., Nguyen T.T., Hoang T.L., The SVM, SimpSVM and RVM on sign language recognition problem, In the Proceedings of the 7th International Conference on Information Science and Technology (ICIST 2017), ISBN: 978-1-5090-5401-5, IEEE, 2017, pp. 398-403
[2]. Pham Q.T., Nguyen T.T., Hoang T.L., A Modification of Solution Optimization in Support Vector Machine Simplification for Classification, In: Bhateja V., Nguyen B., Nguyen N., Satapathy S., Le DN. (eds) Information Systems Design and Intelligent Applications. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 672. Springer, Singapore, 2018, pp. 149-158 (ISI Web of Science, Scopus)
Sách/giáo trình
STT |
Tên Sách/giáo trình |
Năm |
Nơi xuất bản |
1 |
Giáo trình: Tin học cơ sở |
2019 |
Giáo trình nội bộ Trường Đại học Tây Bắc |
Hướng dẫn TS, ThS
Hướng dẫn TS
Chưa có thông tin
Hướng dẫn ThS
Chưa có thông tin
Hồ sơ khoa học công khai
ORCID Profile: Đang cập nhật
SCOPUS Profile: Đang cập nhật
Google Scholar Profile: https://scholar.google.com/citations?hl=vi&user=gjH5Qt0AAAAJ
Web of Science Profile: Đang cập nhật