VINUNI FALL 2026 · BẢN ĐỐI CHIẾU HỌC BÙ

Hai syllabus, một lộ trình AIO2025

Mapping nội dung Advanced Machine Learning và Computer Vision sang buổi học AIO2025 gần nhất. Link mở trang buổi học, chứa video YouTube và tài liệu Google Drive khi dữ liệu có sẵn.

Cách đọc: “Khớp” là nội dung trực tiếp; “Bổ trợ” là kiến thức gần hoặc chỉ phủ một phần; “Thiếu” là AIO2025 không có buổi chuyên biệt. Dữ liệu VinUni được đọc từ Canvas ngày 03/10/2026.

COURSE 3498

Advanced Machine Learning

Mở course Canvas ↗ · Mở syllabus ↗. Canvas ghi COMP5020FAL26; PDF syllabus đính kèm lại ghi COMP3020 Machine Learning. Mapping dùng danh sách “Preliminary Topics and Class Schedule” trong PDF và lecture đang xuất hiện trong Modules.

Foundations of Machine Learning

#	VinUni topic	Mức khớp	AIO2025
F01	Introduction to ML and applications	Bổ trợ	Module 3 · Basic ML Module 4 · Advanced ML AIO tổ chức nhập môn theo thuật toán, không có một lecture overview riêng.
F02	Decision trees	Khớp	Decision Tree cơ bản Classification Regression
F03	Nearest-neighbor classification	Khớp	KNN cơ bản K Nearest Neighbor
F04	Inductive bias	Bổ trợ	CNN Generalization Có generalization thực hành, nhưng không có buổi lý thuyết inductive bias tổng quát.
F05	Linear models and objective functions	Khớp	Bridge to Linear Regression MSE and MAE Loss Functions
F06	Perceptron learning	Bổ trợ	Activation functions Basic MLP MLP Insights Không có bài perceptron learning rule riêng.
F07	Gradient descent, SGD and subgradient methods	Bổ trợ	SGD and Momentums Optimizers for Neural Networks Gradient descent và SGD được phủ; subgradient không có bài chuyên biệt.
F08	Probabilistic approaches to ML	Khớp	Xác suất cơ bản Xác suất ứng dụng AI Naive Bayes
F09	Logistic regression	Khớp	Basic Logistic Regression Linear to Logistic Vectorization and Application
F10	Neural networks	Khớp	Basic MLP MLP for Images MLP Insights

Practical Machine Learning

#	VinUni topic	Mức khớp	AIO2025
P01	Benchmarking ML systems	Bổ trợ	Regression metrics Classification metrics
P02	Model evaluation and hypothesis testing	Bổ trợ	Thống kê cơ bản Thống kê ứng dụng AI Classification metrics Không có bài hypothesis testing dành riêng cho so sánh mô hình.
P03	Learning from imbalanced data	Khớp	Imbalanced Data
P04	Bias–variance tradeoff	Bổ trợ	CNN Generalization
P05	Double descent	Thiếu	Không có buổi AIO2025 chuyên về double descent.
P06	Research projects and real-world applications	Khớp	Text classification project Heart disease classification project

Unsupervised Learning and Classical Methods

#	VinUni topic	Mức khớp	AIO2025
U01	Clustering with k-means	Khớp	K-Means
U02	Gaussian mixture models	Bổ trợ	K-Means Xác suất ứng dụng AI Thiếu EM algorithm và GMM chuyên biệt.
U03	Principal component analysis	Thiếu	Không tìm thấy buổi PCA trong syllabus AIO2025.
U04	Kernel methods	Thiếu	Không có buổi kernel methods chuyên biệt.
U05	Support vector machines	Thiếu	Không có buổi SVM chuyên biệt.

Advanced Topics

#	VinUni topic	Mức khớp	AIO2025
A01	Self-supervised learning	Bổ trợ	Pretraining Vision Language Models Có pretraining đa phương thức, không có overview self-supervised learning riêng.
A02	Generative models	Khớp	GANs VAE Diffusion 1 Diffusion 2
A03	Transformers and large language models	Khớp	Introduction to Transformer Pretraining LLM — GPT
A04	Multimodal large language models	Khớp	Pretraining VLMs VLMs and Applications Visual Grounding Visual QA
A05	Mechanistic interpretability	Bổ trợ	MLP Insights LIME ANCHOR SHAP AIO phủ XAI hậu kiểm; không tương đương hoàn toàn mechanistic interpretability bên trong mô hình.
A06	Weakly supervised learning	Thiếu	Không có buổi weak supervision chuyên biệt.
A07	AI safety and security	Khớp	LLM Evaluation and Safety
A08	Deep reinforcement learning	Khớp	RL — CartPole Deep Deterministic Policy Gradient

COURSE 3384 · COMP5030FAL26

Computer Vision

Mở course Canvas ↗ · Mở syllabus ↗. Bảng giữ nguyên thứ tự lecture/lab trong lịch 17 tuần; các tuần exam, holiday và project presentation không cần mapping kiến thức.

Tuần	VinUni lesson	Mức khớp	AIO2025
W01 · Lec01	Welcome to Computer Vision	Bổ trợ	Module 7 · Deep Learning Module 9 · CV Applications AIO đi thẳng vào CNN và ứng dụng; không có overview CV cổ điển hoàn chỉnh.
W02 · Lec02	Image Formation and Processing	Bổ trợ	Numpy 2D/3D Data IoU, NMS and Histogram Phủ biểu diễn ảnh và histogram; thiếu camera/image formation model.
W03 · Lab01	Introduction to OpenCV and Image Transformation	Bổ trợ	Data Augmentation Denoising and Segmentation Exercise Có thực hành biến đổi ảnh, nhưng không có tutorial OpenCV riêng.
W03 · Lec03	Image Filtering	Bổ trợ	Denoising and Segmentation Exercise
W04 · Lec04	Local Features and Matching	Bổ trợ	Face Recognition System Có feature representation và matching trong ứng dụng; thiếu local feature pipeline cổ điển.
W05 · Lab02	Image Processing, Local Feature and Matching	Bổ trợ	Denoising and Segmentation Exercise Face Recognition System
W05 · Lec05	SIFT and Applications	Thiếu	Gần nhất: Face Recognition Không có buổi SIFT, keypoint descriptor hoặc feature matching cổ điển chuyên biệt.
W06 · Lec06	Model Fitting: Least Squares, RANSAC, Hough Transform	Bổ trợ	Linear Regression — MSE and MAE Phủ least-squares objective; thiếu RANSAC và Hough Transform.
W07 · Lec07	Image Transformations	Bổ trợ	Data Augmentation Domain Conversion Using UNet
W08 · Lab03	RANSAC and Hough Transform	Thiếu	Không có lab AIO2025 tương ứng trực tiếp.
W11 · Lec08	Optical Flow and Tracking	Khớp	Object Tracking — Lesson 1
W11 · Lec09	Tracking	Khớp	Multi-Object Tracking Seminar Vehicle Counting
W13 · Lab04	Optical Flow and Tracking Lab	Khớp	Object Tracking — Lesson 1 Vehicle Counting Project
W13 · Lec10	Image Classification and Object Detection	Khớp	CNN Warmup From MLP to CNN CNN Architectures YOLOv1 Object Detection 2 Object Detection 3
W14 · Lec11	Image Segmentation	Khớp	Introduction to UNet Domain Conversion Using UNet Denoising and Segmentation Exercise Medical Image Analysis
W15 · Lec12	SOTA: Vision Transformers, Diffusion and Generative Vision Models	Khớp	Vision Transformer Swin Transformer Hybrid CNN + Transformers GANs VAE Diffusion 1 Diffusion 2
TBD · Invited	Invited Lecture	Chưa xác định	Canvas chưa công bố chủ đề, nên chưa thể mapping.

PHẠM VI

Khoảng trống cần học ngoài AIO

AIO2025 phủ mạnh deep learning hiện đại và ứng dụng. Phần còn thiếu tập trung ở classical ML/CV.

ADVANCED ML

PCA, kernels, SVM, GMM

Cần dùng lecture VinUni hoặc giáo trình riêng. K-Means và xác suất AIO chỉ là kiến thức nền, không thay thế các bài này.

ADVANCED ML

Inductive bias, double descent, weak supervision

AIO có generalization và XAI gần chủ đề, nhưng thiếu phần lý thuyết đúng nghĩa.

COMPUTER VISION

Image formation, SIFT, local features

AIO thiên về neural vision. Cần học riêng camera geometry, descriptors và feature matching cổ điển.

COMPUTER VISION

RANSAC và Hough Transform

Linear regression AIO chỉ hỗ trợ phần least squares. Hai thuật toán robust fitting/detection vẫn cần lecture và lab VinUni.