TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN KỸ THUẬT DỮ LIỆU

LẠI HỮU TRÁC : 19133059
NGUYỄN DUY PHƯỚC : 19133003

Đề Tài:

TÌM HIỂU VỀ EXPLAINABLE AI VÀ
ỨNG DỤNG
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KỸ THUẬT DỮ
LIỆU
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
ThS. QUÁCH ĐÌNH HOÀNG

KHÓA 2019 - 2023

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên 1: Lại Hữu Trác

MSSV: 19133059

Họ và tên sinh viên 2: Nguyễn Duy Phước

MSSV: 19133003

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Tìm hiểu về Explainable AI và ứng dụng
Họ và tên giáo viên hướng dẫn: ThS. Quách Đình Hoàng
NHẬN XÉT:
1. Về nội dung và đề tài khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:

3. Khuyết điểm:

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp.Hồ Chí Minh, ngày...tháng...năm 2023
Giáo viên hướng dẫn
Ký &amp ghi rõ họ tên

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên sinh viên 1: Lại Hữu Trác

MSSV: 19133059

Họ và tên sinh viên 2: Nguyễn Duy Phước

MSSV: 19133003

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Tìm hiểu về Explainable AI và ứng dụng
Họ và tên giáo viên phản biện: TS. Huỳnh Xuân Phụng
NHẬN XÉT:
1. Về nội dung và đề tài khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:

3. Khuyết điểm:

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp.Hồ Chí Minh, ngày...tháng...năm 2023
Giáo viên phản biện
Ký &amp ghi rõ họ tên

LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình nghiên cứu đề tài, các giảng viên đã luôn hỗ trợ, hướng dẫn sinh viên, với
tất cả sự kính trọng, chúng tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn đến quý Thầy Cô đã luôn theo
dõi và hướng dẫn trong suốt thời gian thực hiện đề tài.
Đầu tiên, chúng tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến Ban giám hiệu trường
Đại học Sư phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện, môi trường học tập
chất lượng, hiệu quả để chúng tôi có thể phát huy một cách tốt nhất việc nghiên cứu đề tài.
Đồng thời, chúng tôi xin gửi lời cảm ơn đến Ban chủ nhiệm khoa Công nghệ
Thông tin và các Thầy Cô khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật
Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo môi trường học tập và làm việc chuyên nghiệp, nhiệt tình
giảng dạy để chúng tôi thực hiện tốt đề tài nói riêng và sinh viên trong khoa Công nghệ
Thông tin nói chung trong quá trình học tập và làm việc tại trường.
Đặc biệt, chúng tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến Thầy Quách Đình
Ho
...

...
Adam Kapelner, Justin Bleich, and Emil Pitkin, Peeking inside the
black box: Visualizing statistical learning with plots of individual conditional
expectation, Computational and Graphical Statistics, pp. 44-65, 2015.
[10] Christoph Molnar, Timo Freiesleben, Gunnar König, Giuseppe Casalicchio, Marvin N.
Wright and Bernd Bischl, Relating the Partial Dependence Plot and Permutation
Feature Importance to the Data Generating Process, pp. 4-10, 2021.
[11] J. H. Friedman, Greedy function approximation: A gradient boosting machine, pp.
1189-1232, 2001.
[12] Greenwell, Brandon M., Bradley C. Boehmke and Andrew J. McCarthy, A simple and
effective model-based variable importance measure, 2018.
[13] Seyedehzahra Khoshmanesh, Tuba Yavuz and Robyn R. Lutz, Learning Feature
57

Interactions With and Without Specifications, 2021.
[14] Coursera, What is Natural Language Processing? Definition and Examples, [Online].
[15] R. Wolff, 7 Benefits of Natural Language Processing (NLP), 11 12 2020. [Online].
Available: https://monkeylearn.com/blog/nlp-benefits/.
[16] VinBigData, Kỹ thuật phân tích quan điểm (Sentiment Analysis), 18 5 2022.
[Online]. Available: https://vinbigdata.com/chatbot/ky-thuat-phan-tich-quan-diemsentiment-analysis.html.
[17] N. V. Hung, Trích chọn thuộc tính trong đoạn văn bản với TF-IDF, 20 10 2017.
[Online]. Available: https://viblo.asia/p/trich-chon-thuoc-tinh-trong-doan-van-ban-voitf-idf-Az45bAOqlxY.
[18] T. t. n. t. Hướng dẫn sử dụng GloVe, 26 5 2019. [Online]. Available:
https://trituenhantao.io/kien-thuc/huong-dan-su-dung-glove/.
[19] D. Duong, Recurrent Neural Network(Phần 1): Tổng quan và ứng dụng, 2018.
[20] Afshine Amidi và Shervine Amidi, Convolutional Neural Networks cheatsheet,
[Online]. Available: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheetconvolutional-neural-networks.
[21] Afshine Amidi và Shervine Amidi, Recurrent Neural Networks cheatsheet, [Online].
Available: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-recurrent-neuralnetworks#architecture.
[22] Y. Verma, Complete Guide To Bidirectional LSTM (With Python Codes).
[23] Muhammad Zain Amin and Noman Nadeem, Convolutional Neural Network: Text
Classification Model for Open Domain Question Answering System, 2018.
[24] N. Hưng, Neural Network là gì? Đặc điểm và ứng dụng của Neural Network, 15 08
2022. [Online].
[25] Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola, Dive into Deep
Learning, 2023.

58