Trình độ học vấn và chuyên môn
Thầy Trần Hoàng Lộc sở hữu bằng cấp cao về Khoa học Máy tính, với bằng Tiến sĩ, và thể hiện chuyên môn sâu rộng về nhiều ngôn ngữ lập trình và các phương pháp khoa học dữ liệu tiên tiến. Anh thông thạo cả tiếng Anh và tiếng Việt.
Trình độ học vấn và chứng chỉ
- Tiến sĩ Triết học (PhD) – Khoa học Máy tính, hoàn thành tại École Pratique des Hautes Études – Đại học Nghiên cứu PSL, Paris, Pháp. Bảo vệ luận án ngày 25 tháng 3 năm 2023
- Thạc sĩ Khoa học (MS) – Khoa học Máy tính (chuyên ngành Tin sinh học); Điểm trung bình (GPA): 3.66/4.00. Hoàn thành tại Đại học Minnesota, Viện Công nghệ, Minneapolis, MN, Hoa Kỳ (2012)
- Cử nhân Khoa học Máy tính (BCS) – Tốt nghiệp loại xuất sắc; Điểm trung bình (GPA): 3.85/4.00. Tốt nghiệp tại Viện Công nghệ, Đại học Minnesota, Minneapolis, MN, Hoa Kỳ (2003)
Chuyên môn Kỹ thuật và Kỹ năng Cốt lõi
Chuyên môn của Thầy Trần Hoàng Lộc tập trung chủ yếu vào xử lý dữ liệu, triển khai thuật toán và điện toán hiệu năng cao.
- Ngôn ngữ lập trình: C, C++, hợp ngữ cho máy tính Intel, PLC, điện toán hiệu năng cao sử dụng C và FORTRAN, PHP và MapReduce. Thầy Trần Hoàng Lộc có kinh nghiệm triển khai hệ thống đăng nhập và hệ thống giỏ hàng bằng PHP và mySQL.
- Phần mềm và Nền tảng: Thành thạo Matlab, R, Python và Microsoft Office. Thầy Trần Hoàng Lộc có kinh nghiệm sử dụng các công cụ chuyên dụng như Neo4j và Cypher cho Đồ thị Tri thức, và Gremlin, AWS Neptune và Tom Sawyer cho Đồ thị Tri thức Chuỗi Cung ứng.
- Kiến thức Phương pháp: Thành thạo đại số tuyến tính, lý thuyết khám phá dữ liệu, thống kê và xác suất. Thầy Trần Hoàng Lộc thành thạo các kỹ thuật giảm chiều (ví dụ: PCA, NMF, LLE, Laplacian Eigenmaps) và các kỹ thuật phân cụm (ví dụ: k-mean, SOM, phân cụm phổ).
- Trọng tâm về Học máy: Rất quen thuộc với các phương pháp phân loại bao gồm ANN, SVM, học bán giám sát dựa trên đồ thị (siêu) và học bán giám sát dựa trên đồ thị (p-). Thầy Trần Hoàng Lộc quan tâm đến việc học MapReduce và Python, sau khi đã nghiên cứu chúng thông qua các dự án độc lập như WordCount và PageRank.
Kinh nghiệm giảng dạy và Quản lý chất lượng
Thầy Trần Hoàng Lộc có kinh nghiệm giảng dạy chính thức và hỗ trợ trực tiếp sinh viên, cùng với các kỹ năng chuyên môn liên quan đến việc lập kế hoạch chương trình giảng dạy.
- Giảng viên: Hiện đang là Giảng viên tại Học viện Hàng không Việt Nam (4/2024 – nay).
- Trợ lý Giảng dạy Sau đại học: Làm việc tại Đại học Minnesota (2003–2007), với trách nhiệm bao gồm chấm bài và giúp sinh viên giải bài tập về nhà trong các môn học như lý thuyết số, đại số đại học và tiền giải tích.
- Lập kế hoạch và Quản lý: Có năng lực đã được chứng minh trong việc phát triển kế hoạch giảng dạy và kỹ thuật.
- Thành thạo Toán học: Có kỹ năng tuyệt vời trong việc giải các bài toán đại số, tiền giải tích và giải tích.
Nghiên cứu và Thành tựu
Sự nghiệp của Thầy Trần Hoàng Lộc kết hợp giữa nghiên cứu học thuật chuyên sâu, tập trung chủ yếu vào lý thuyết phổ (siêu) đồ thị và học bán giám sát, với kinh nghiệm đáng kể trong công ty với tư cách là Nhà khoa học Dữ liệu Cấp cao, áp dụng các kỹ thuật tiên tiến này vào các vấn đề thực tế đầy thách thức.
Các Lĩnh vực Nghiên cứu và Ấn phẩm Chính
Các mối quan tâm nghiên cứu của Thầy Trần Hoàng Lộc bao gồm Khai thác dữ liệu, Học máy và Tin sinh học. Các ấn phẩm của Thầy Trần Hoàng Lộc , bao gồm các bài báo được lập chỉ mục trong Scopus và ESCI (ISI), tập trung vào các ứng dụng mới của lý thuyết đồ thị và học máy vào các bài toán phân loại:
- Lý thuyết Đồ thị/Siêu đồ thị: Phát triển và áp dụng các phương pháp học bán giám sát dựa trên đồ thị Laplacian và siêu đồ thị Laplacian vào các bài toán như dự đoán chức năng protein và phân loại ung thư.
- Mạng Sinh học: Khám phá các ứng dụng của (SPARSE)-PCA và LAPLACIAN EIGENMAPS vào Bài toán Suy luận Mạng Sinh học sử dụng Dữ liệu Biểu hiện Gen.
- Nhận dạng Giọng nói: Phát triển và áp dụng học bán giám sát dựa trên đồ thị p-Laplacian chưa chuẩn hóa và kết hợp PCA và các phương pháp Hồi quy Kernel Ridge vào bài toán nhận dạng giọng nói.
- Mạng Nơ-ron: Các bài báo đã biên soạn về Mạng Nơ-ron Siêu đồ thị có Hướng và Phân loại chống Nhiễu với Mạng Nơ-ron Siêu đồ thị.
Khoa học Dữ liệu và Dự án Công nghệ
Kinh nghiệm làm việc của Thầy Trần Hoàng Lộc bao gồm các vị trí Nhà khoa học/Kỹ sư Dữ liệu Cao cấp tại nhiều công ty khác nhau (Tenpoint7, TP&P, CREATORY), nơi Thầy Trần Hoàng Lộc đã thực hiện các dự án phức tạp:
- Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) & Hiểu (NLU): Đã thực hiện các nhiệm vụ NLP nâng cao, bao gồm Phân tích Cảm xúc dựa trên Khía cạnh (TP&P), Phân loại Văn bản (Cảm xúc/Ý định/Thể loại) và Phân cụm Văn bản (CREATORY).
- Đồ thị Tri thức: Phát triển các hệ thống Đồ thị Tri thức cho Hỏi-Đáp và Kiểm tra Sự thật. Ông cũng đã tham gia vào một dự án Đồ thị Tri thức Chuỗi cung ứng, sử dụng các công nghệ như Gremlin, AWS Neptune và Tom Sawyer (Tenpoint7-Capital One).
- Phát hiện Gian lận: Sử dụng các phương pháp học không giám sát (k-mean, k-NN, LOF) để phát hiện các giao dịch gian lận trong các tập dữ liệu lớn (Dự án JVN – VNG).
- Nhận dạng khuôn mặt: Phát triển cả hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa trên PCA và Tensor sparse PCA như một phần của chương trình sinh học.
