
Build more together

Nghiên cứu sâu và làm chủ các kỹ thuật học máy, bao gồm cả các phương pháp truyền thống nền tảng lẫn các mô hình học máy hiện đại, tiên tiến nhất hiện nay.
Read More

Ứng dụng AI vào công nghệ bán dẫn
Read More

Triển khai các giải pháp ứng dụng AI trong nghiên cứu công nghệ sinh học, công nghệ thực phẩm và các dịch vụ chăm sóc sức khỏe y tế tiên tiến.
Read More

Tiên phong ứng dụng AI nhằm giải quyết các thách thức môi trường cấp bách toàn cầu như ứng phó biến đổi khí hậu, kiểm soát và xử lý ô nhiễm, phát triển nông nghiệp xanh bền vững và giảm phát thải carbon.
Read More

Ứng dụng AI vào việc tự động hóa các quy trình sản xuất công nghiệp và tối ưu hóa các hệ thống ra quyết định điều khiển tự động.
Read More

Khai thác tối đa thế mạnh học thuật lâu đời của HUST để thúc đẩy mạnh mẽ việc ứng dụng AI vào đổi mới nghiên cứu khoa học và nâng cao chất lượng giáo dục - đào tạo.
Read More
Crafting Quality, Enriching Lives
Fi-Mi relies on lightweight air quality monitoring devices mounted on the buses. Fi-Mi can broaden the monitoring regions and provide fine-grained air quality information while significantly reducing costs compared to the existing approaches.

VAIPE aims to build an intelligent healthcare system to assist users in collecting, managing, and analyzing their health-related data; enabling users to collect heterogeneous data, and support users.

This project introduce an AI-powered digital twin platform for proactive carbon farming management in the Thanh Hoa Province. It provides a dynamic digital twin platform for a complete carbon farming lifecycle.
Powered by Digital Transformation and AI
Delivering Essential Data to Solve Real-World Challenges 
1
This dataset consists of a real-world, large-scale pill image. All these datasets are established under real-world scenarios and then normalized to train machine learning systems.

2
This dataset consists of an Open Dataset of Prescription Images collected from large Vietnamese hospitals with various templates.
3
This is a comprehensive large-scale PET/CT dataset collected from hospitals. The dataset consists of 2,028,628 paired CT-PET images from studies of 3,454 patients, designed to cover a wide range of anatomical regions.
4
We provide a new large-scale, multi-view sign language recognition dataset spanning 1,000 glosses and 30 signers resulting in over 84,000 multi-view videos.
English below Đại học Bách khoa Hà Nội trân trọng tổ chức buổi seminar với GS. TSKH. Nguyễn Văn Tâm, Institut Polytechnique de Paris (IP Paris). Thời gian: 14:00, Thứ Năm, ngày 13/08/2026 Địa điểm: Giảng đường tầng










