Tiếng Việt
Chọn ngôn ngữ
Tiếng Việt
English
Trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin như hiện nay, dữ liệu đang được sinh ra ngày càng nhiều và dưới nhiều hình thức khác nhau. Việc xử lý để ứng dụng kho dữ liệu quý giá đó như thế nào để đạt được hiệu quả cao nhất luôn là vấn đề được rất nhiều những chuyên gia về công nghệ thông tin đặc biệt quan tâm. Chính vì lý do đó mà Cấu trúc dữ liệu và thuật toán vẫn luôn là một chủ đề mà ngày càng được đầu tư nghiên cứu và phát triển; không bị lỗi thời trong bất cứ xu hướng nào của lĩnh vực Công nghệ thông tin, việc phát triển để thuật toán ngày một hoàn thiện hơn gần như chưa bao giờ dừng lại và thậm chí là không có giới hạn.
Trước nhu cầu thiết thực cần tìm hiểu của bạn đọc, tác giả Trần Thông Quế - giảng viên cao cấp đã có trên 35 năm kinh nghiệm giảng dạy ở lĩnh vực Công nghệ thông tin và luôn tâm huyết với chủ đề này đã phối hợp với Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông xuất bản bộ sách “Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Phân tích và cài đặt trên C/C++”, gồm 2 tập.
Tập 1 gồm 5 chương:
Chương 1: Các khái niệm cơ bản về thuật toán và cấu trúc dữ liệu
Chương 2: Các thuật toán tìm kiếm trong và sắp xếp trong
Chương 3: Một số chiến lược thiết kế thuật toán
Chương 4: Các kiểu dữ liệu trừu tượng và biến nhớ động
Chương 5: Cấu trúc cây
Tập 2 gồm 4 chương:
Chương 1: Sắp xếp ngoài
Chương 2: Phép băm và bảng băm
Chương 3: Cây đỏ đen
Chương 4: Cây 2-3-4 và B-cây
Với kinh nghiệm nhiều năm giảng dạy, tác giả đã lựa chọn cách tiếp cận đơn giản hóa các vấn đề phức tạp, từ cơ bản đến nâng cao. Nội dung cuốn sách được trình bày một cách chi tiết, dễ hiểu, sau mỗi nội dung đều có ví dụ minh họa, sau mỗi thuật toán đều được đánh giá độ phức tạp và cài đặt demo. Tác giả bổ sung thêm một số thuật toán mà những cuốn sách đã xuất bản trước đây chưa có như: Thuật toán sắp xếp rung lắc, thuật toán sắp xếp với độ dài bước giảm dần, cây 2-3-4, B-cây… Chính vì vậy, cuốn sách này hướng tới đối tượng độc giả đông đảo, từ những bạn đọc mới làm quen tới những bạn đọc đã có kinh nghiệm nhiều năm trong lĩnh vực này. Đây thực sự là tài liệu bổ ích dành cho sinh viên, giảng viên, lập trình viên cũng như các chuyên gia về công nghệ thông tin có nhu cầu tìm hiểu và nghiên cứu.
LỜI NÓI ĐẦU
Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư và tiến trình chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên phạm vi toàn cầu, Toán học và Công nghệ thông tin ngày càng khẳng định vai trò nền tảng trong sự phát triển của khoa học, công nghệ và nền kinh tế tri thức. Những bước tiến vượt bậc trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, học máy, phân tích dữ liệu lớn, an toàn thông tin hay tính toán hiệu năng cao đều được xây dựng trên cơ sở các lý thuyết toán học hiện đại cùng các phương pháp và công cụ của công nghệ thông tin. Sự gắn kết chặt chẽ giữa Toán học và Công nghệ thông tin không chỉ thúc đẩy sự phát triển của khoa học cơ bản và khoa học ứng dụng, mà còn tạo ra những động lực quan trọng cho đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.
Trong bối cảnh đó, yêu cầu nâng cao chất lượng nghiên cứu khoa học, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao và tăng cường ứng dụng tri thức khoa học vào thực tiễn ngày càng trở nên cấp thiết.
Các cơ sở giáo dục đại học, viện nghiên cứu và cộng đồng khoa học cần không ngừng đổi mới tư duy nghiên cứu, thúc đẩy các hướng nghiên cứu liên ngành, cập nhật nội dung và phương pháp đào tạo, đồng thời tăng cường hợp tác học thuật nhằm nâng cao hiệu quả nghiên cứu và khả năng ứng dụng của các kết quả khoa học.
Nhằm tạo diễn đàn học thuật để các nhà khoa học, giảng viên, nhà nghiên cứu và chuyên gia trao đổi các kết quả nghiên cứu mới, chia sẻ kinh nghiệm và thảo luận những vấn đề khoa học và thực tiễn liên quan đến sự phát triển của Toán học và Công nghệ thông tin trong bối cảnh chuyển đổi số, Trường Đại học Hải Dương tổ chức Hội thảo khoa học quốc gia với chủ đề “Toán học và Công nghệ thông tin trong kỷ nguyên số: Thách thức và cơ hội” vào ngày 27 tháng 3 năm 2026 tại Trung tâm Văn hóa Xứ Đông, phường Tân Hưng, thành phố Hải Phòng. Kỷ yếu hội thảo tập hợp hơn 60 bài báo khoa học của các nhà nghiên cứu, giảng viên và chuyên gia đến từ nhiều trường đại học và viện nghiên cứu trong cả nước. Nội dung các bài viết tập trung vào các hướng nghiên cứu như Toán học, Toán ứng dụng, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, công nghệ thông tin và các nghiên cứu liên ngành giữa Toán học và Công nghệ thông tin. Các công trình được tuyển chọn không chỉ góp phần làm rõ những vấn đề lý luận và thực tiễn đang được quan tâm mà còn gợi mở nhiều hướng nghiên cứu và ứng dụng mới trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ số.
Ban Biên tập Kỷ yếu Hội thảo trân trọng cảm ơn sự tham gia và đóng góp quý báu của các nhà khoa học, các tác giả; đồng thời cảm ơn Ban Tổ chức, các tiểu ban chuyên môn hội thảo cùng các đơn vị liên quan đã tích cực phối hợp trong quá trình tổ chức hội thảo và biên tập, xuất bản kỷ yếu.
Mặc dù đã có nhiều nỗ lực trong quá trình tuyển chọn và biên tập, kỷ yếu khó tránh khỏi những hạn chế nhất định. Ban Biên tập rất mong tiếp tục nhận được các ý kiến đóng góp của các nhà khoa học và bạn đọc để kỷ yếu ngày càng hoàn thiện hơn.
BAN BIÊN TẬP KỶ YẾU
Sách Trắng PTTH&TTĐT năm 2024 đánh dấu lần đầu Sách Trắng lĩnh vực chuyên ngành được xây dựng, phát hành. Kế thừa và phát triển từ Sách Trắng Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt Nam, bao gồm các lĩnh vực quản lý nhà nước của Bộ Thông tin và Truyền thông được ban hành trong 13 năm qua, Cục Phát thanh, truyền hình và thông tin điện tử mong muốn Sách Trắng PTTH&TTĐT năm 2024 sẽ là cẩm nang tham khảo phục vụ nhu cầu tra cứu thông tin, số liệu, phục vụ chỉ đạo, điều hành và xây dựng chính sách lĩnh vực phát thanh, truyền hình và thông tin điện tử nhằm mục tiêu phát triển ngành.
FJCAI 2026 không chỉ là một sự kiện công bố khoa học, mà còn là không gian kết nối giữa
nghiên cứu cơ bản và ứng dụng, giữa trường đại học – viện nghiên cứu – doanh nghiệp, và
giữa thế hệ chuyên gia đi trước với lực lượng nghiên cứu trẻ đang phát triển mạnh mẽ.
Trước yêu cầu đảm bảo an toàn, ổn định và bền vững cho hạ tầng Internet quốc gia, việc xây dựng một tài liệu chuyên môn về DNS có tính hệ thống, toàn diện, cập nhật và phù hợp với đặc thù kỹ thuật - quản lý tại Việt Nam là hết sức cần thiết. Cuốn sách cung cấp tri thức chuyên sâu về kiến trúc, quản trị, vận hành, tối ưu và bảo mật hệ thống DNS, đồng thời cập nhật các xu hướng công nghệ mới như DNS trong môi trường IPv6, DNSSEC, Anycast, CDN, DNS-over-HTTPS/TLS cũng như ứng dụng, tích hợp DNS với các công nghệ mới như 5G, IoT, AI, Blochchain, Edge-Computing, ...
Bên cạnh các nội dung lỹ thuyết, sách còn tập trung vào các hướng dẫn triển khai thực tiễn, gắn với nhu cầu và điều kiện kỹ thuật tại các cơ quan, tổ chức và doanh nghiệp tại Việt Nam.
Cuốn sách An toàn và bảo mật thông tin trong thời đại số cung cấp những kiến thức và giải pháp thiết thực nhằm bảo đảm an toàn hệ thống thông tin trong bối cảnh Internet và chuyển đổi số phát triển mạnh mẽ. Nội dung sách tập trung vào các biện pháp kỹ thuật và quản lý như tường lửa, phát hiện xâm nhập, mã hóa dữ liệu, chữ ký điện tử, các giao thức bảo mật và chiến lược bảo mật dựa trên mô hình AAA...
Ứng dụng công nghệ số trong sản xuất, bảo quản, chế biến và tiêu thụ sản phẩm tại hộ gia đình/hợp tác xã là cuốn sách tập trung giới thiệu vai trò và lợi ích của công nghệ số trong toàn bộ chuỗi giá trị nông nghiệp và kinh tế hộ. Nội dung sách trình bày các giải pháp ứng dụng công nghệ số trong tổ chức sản xuất, quản lý quy trình, truy xuất nguồn gốc, bảo quản và chế biến sản phẩm. Đồng thời, sách phân tích cách thức tận dụng nền tảng số, thương mại điện tử và mạng xã hội để mở rộng thị trường, nâng cao hiệu quả tiêu thụ sản phẩm. Cuốn sách cũng chỉ ra những khó khăn, hạn chế trong quá trình chuyển đổi số ở hộ gia đình và hợp tác xã hiện nay. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất các mô hình, giải pháp phù hợp nhằm nâng cao năng lực quản lý, tăng giá trị gia tăng và phát triển bền vững cho khu vực kinh tế nông thôn.
Cuốn sách cung cấp thông tin về lịch sử hình thành và quá trình phát triển của Văn phòng Bộ Khoa học và Công nghệ.
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Trong kiến trúc tổng thể của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại, đại số tuyến tính là nền tảng toán học chi phối cách dữ liệu được biểu diễn, biến đổi và kết hợp để tạo ra tri thức. Nếu xem xác suất–thống kê cung cấp nguyên lý mô hình hoá sự bất định và xây dựng tiêu chuẩn đánh giá, còn giải tích cung cấp cơ chế tối ưu hoá để mô hình tự điều chỉnh tham số, thì Đại số tuyến tính (Linear Algebra) chính là ngôn ngữ cấu trúc hoá toàn bộ phép tính trong học sâu: từ biểu diễn ngôn ngữ đến cơ chế suy luận và kiến trúc mạng.
Điểm xuất phát của NLP hiện đại là việc chuyển đổi ngôn ngữ rời rạc (token, từ, câu) thành các đối tượng liên tục trong không gian nhiều chiều. Quá trình đó được thực hiện bằng embeddings với mỗi đơn vị ngôn ngữ được gán một vector . Từ đây, hầu hết các phép toán cốt lõi của mô hình trở thành các phép biến đổi tuyến tính và phép toán trên ma trận/tensor: các tầng tuyến tính, chuẩn hoá, chiếu không gian, rút trích đặc trưng, và ghép nối thông tin. Trong Transformer, Attention có thể được nhìn như một chuỗi thao tác đại số tuyến tính trên các ma trận truy vấn-khóa-giá trị (Q, K, V), trong đó tích vô hướng, nhân ma trận và chuẩn hoá đóng vai trò trung tâm để lượng hoá mức độ liên quan và tổng hợp ngữ cảnh.
Trên bình diện tối ưu hoá và suy luận, đại số tuyến tính còn là nền tảng để hiểu hình học của không gian biểu diễn: chuẩn (norm) và khoảng cách để đo độ tương đồng ngữ nghĩa, trực giao và phép chiếu để tách thành phần thông tin, trị riêng và phân rã ma trận để phân tích cấu trúc (PCA, SVD), cũng như điều kiện tốt của bài toán để đảm bảo tính ổn định tính toán. Trong huấn luyện mô hình, các đối tượng gradient và cập nhật tham số cũng được biểu diễn dưới dạng vector–ma trận, cho phép triển khai hiệu quả trên phần cứng song song (GPU/TPU).
Vì vậy, cuốn sách Đại số tuyến tính và ứng dụng trong Trí tuệ nhân tạo và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ hệ thống hoá các khái niệm Đại số tuyến tính cốt lõi như vector, không gian vector, tích vô hướng, chuẩn và khoảng cách, ma trận và phép biến đổi tuyến tính, hệ phương trình tuyến tính, trị riêng–vector riêng, các phép phân rã (đặc biệt SVD), cùng các đối tượng tensor và phép toán liên quan, đặc biệt là ứng dụng cụ thể trong các mô hình AI và NLP như xây dựng và phân tích embeddings, attention, giảm chiều, nén biểu diễn, đánh giá tương đồng ngữ nghĩa và thiết kế kiến trúc tính toán hiệu quả.
Cuốn sách không tập trung chi tiết và sâu về kiến thức Đại số tuyến tính mà chỉ hệ thống hóa lại kiến thức toán nền tảng và ứng dụng trong AI và NLP. Mục tiêu của cuốn sách là hướng đến việc thu hẹp khoảng cách giữa toán học trừu tượng với ứng dụng trong khoa học–kỹ thuật, đặc biệt trong AI và NLP. Từ định nghĩa và công thức, người học sẽ được trải nghiệm thú vị việc ứng dụng Đại số tuyến tính để xây dựng hệ thống AI và NLP thực tế với đầy đủ các bước của quy trình từ xây dựng dữ liệu, tiền xử lý, vector hóa dữ liệu, xây dựng mô hình, cài đặt thuật toán, chạy thử nghiệm, trực quan hóa kết quả và phân tích chỉ số đánh giá. Tác giả kỳ vọng rằng, thông qua trải nghiệm này, bạn đọc sẽ nhận thức rõ lớp toán học nền tảng nằm bên dưới mỗi mô hình và thuật toán AI/NLP, từ đó có nền móng vững chắc để tiếp tục nghiên cứu, phát triển và đổi mới sáng tạo một cách bền vững.