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: 2010Hoàn thành chương trình Thạc sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính.
Công tác chuyên môn
Trường Đại học Tây Bắc
08/2019 đến nayTrưởng Bộ môn CNTT
Giảng 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
- Khoa học dữ liệu
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 |
Hệ thống thi trắc nghiệm môn Vật lý |
2004 |
Cơ sở |
Thành viên |
Tốt |
2 |
Hệ thống báo giờ tự động |
2009 |
Cơ sở |
Thành viên |
Tốt |
3 |
Hệ thống quản lý tạp chí khoa học Trường Đại học Tây Bắc |
2017 |
Cơ sở |
Chủ nhiệm |
Tốt |
Công trình khoa học đã công bố
Bài báo khoa học
[1]. Nguyen Q.D., Pham T.H., Ho T.B., Tran D.H., Pham Q.T., Computational Reconstruction of Metabolic Networks from High-throughput Profiling Data, Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol. 27, 2011, No.1, 23-35
[2]. 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)
Bài viết đăng trên Kỷ yếu hội nghị, hội thảo
[1]. Pham Q.T., Nguyen D.D., Nguyen T.T., A comparison of SimpSVM and RVM on sign language recognition, In the Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Soft Computing (ICMLSC 2017), ISBN: 978-1-4503-4828-7, ACM, 2017, pp. 98-104 (Scopus)
[2]. 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
[3]. Nguyen D.H., Pham Q.T., Nguyen D.D., RBF Models with Shallow and Deep Feature for Skeleton-based Human Gesture Recognition, In the Proceedings of the National Foundation for Science and Technology Development (NAFOSTED) Conference on Information and Computer Science (NICS), IEEE, 2017, pp. 72-77.
[4]. 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 |
2019 |
Giáo trình nội bộ |
2 |
Giáo trình: Tin học cơ bản |
2019 |
Giáo trình nội bộ |