Ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo (Robotics and Artificial Intelligence) đào tạo kỹ sư có khả năng thiết kế, chế tạo, lập trình và vận hành các hệ thống robot thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Chương trình học kết hợp kiến thức của nhiều lĩnh vực như cơ khí, điện – điện tử, điều khiển tự động, khoa học máy tính, hệ thống nhúng và AI nhằm đáp ứng nhu cầu nhân lực của nền công nghiệp thông minh.

Thông thường, chương trình đào tạo kéo dài 4 – 4,5 năm (8–9 học kỳ), với khoảng 130–155 tín chỉ, tùy theo quy định của từng trường đại học.

Trong giai đoạn đầu, sinh viên được trang bị nền tảng về toán học, khoa học tự nhiên và kỹ năng học tập.

• Triết học Mác – Lênin
• Kinh tế chính trị
• Pháp luật đại cương
• Toán cao cấp
• Giải tích
• Đại số tuyến tính
• Xác suất thống kê
• Vật lý đại cương
• Tin học cơ sở
• Tiếng Anh
• Kỹ năng mềm
• Phương pháp nghiên cứu khoa học

Nhóm học phần này giúp sinh viên xây dựng nền tảng về lập trình, điện tử, điều khiển và cơ khí.

• Lập trình C/C++
• Lập trình Python
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Kiến trúc máy tính
• Hệ điều hành
• Điện tử tương tự
• Điện tử số
• Vi điều khiển
• Cảm biến và đo lường
• Cơ học kỹ thuật
• Điều khiển tự động
• Toán rời rạc

Robot học

Đây là nhóm học phần cốt lõi của ngành.

• Nhập môn Robot học
• Động học robot
• Động lực học robot
• Điều khiển robot
• Robot công nghiệp
• Robot di động
• Robot tự hành
• Robot cộng tác (Cobot)

Trí tuệ nhân tạo

Sinh viên được học các công nghệ AI ứng dụng trong robot.

• Nhập môn Trí tuệ nhân tạo
• Machine Learning
• Deep Learning
• Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• AI cho Robot
• Hệ chuyên gia

Thị giác máy tính

• Xử lý ảnh số
• Computer Vision
• Nhận dạng đối tượng
• Nhận dạng khuôn mặt
• Xử lý video
• Camera thông minh

Hệ thống nhúng và IoT

• Hệ thống nhúng
• Firmware
• Linux nhúng
• Internet vạn vật (IoT)
• Giao tiếp cảm biến
• Edge AI

Điều khiển và tự động hóa

• PLC
• SCADA
• Hệ thống điều khiển thông minh
• Điều khiển chuyển động
• Robot trong sản xuất
• Nhà máy thông minh

Công nghệ và công cụ

Trong quá trình học, sinh viên thường sử dụng các công cụ và nền tảng hiện đại như:

• Robot Operating System (ROS)
• Gazebo
• RViz
• MATLAB
• Simulink
• Python
• C/C++
• OpenCV
• TensorFlow
• PyTorch
• Arduino
• STM32
• Raspberry Pi
• NVIDIA Jetson
• Git và GitHub
• Docker
• Linux

Thực hành và thực tập

Chương trình học chú trọng thực hành và trải nghiệm thực tế thông qua các phòng thí nghiệm và dự án.

• Lập trình robot.
• Thiết kế và chế tạo robot.
• Điều khiển robot công nghiệp.
• Phát triển hệ thống robot tự hành.
• Xây dựng ứng dụng AI cho robot.
• Thiết kế hệ thống robot kết nối IoT.
• Thực tập tại doanh nghiệp.
• Khóa luận hoặc đồ án tốt nghiệp.

Năm 1

• Toán cao cấp
• Vật lý đại cương
• Tin học cơ sở
• Lập trình C
• Tiếng Anh
• Kỹ năng mềm

Năm 2

• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Điện tử số
• Vi điều khiển
• Điều khiển tự động
• Cảm biến
• Cơ học kỹ thuật

Năm 3

• Robot học
• Machine Learning
• Computer Vision
• Hệ thống nhúng
• ROS
• PLC và SCADA

Năm 4

• Robot tự hành
• Deep Learning
• AI cho Robot
• Edge AI
• Thực tập doanh nghiệp
• Khóa luận hoặc học phần thay thế

Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo, sinh viên có khả năng:

• Thiết kế và lập trình robot công nghiệp, robot dịch vụ và robot tự hành.
• Xây dựng các mô hình AI phục vụ điều khiển robot và nhận dạng hình ảnh.
• Thiết kế hệ thống nhúng và tích hợp cảm biến, động cơ, bộ điều khiển.
• Phát triển các ứng dụng Robot Operating System (ROS).
• Ứng dụng Computer Vision trong robot thông minh.
• Triển khai các giải pháp điều khiển tự động và IoT.
• Làm việc nhóm, quản lý dự án kỹ thuật và giao tiếp bằng tiếng Anh chuyên ngành.

Sau khi tốt nghiệp ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo, sinh viên có thể:

• Thiết kế, chế tạo và vận hành các hệ thống robot thông minh trong công nghiệp và dịch vụ.
• Phát triển các ứng dụng AI, thị giác máy tính và học máy cho robot.
• Làm việc trong các lĩnh vực robot công nghiệp, robot tự hành, AI, hệ thống nhúng, tự động hóa và nghiên cứu phát triển (R&D).
• Tham gia các dự án về nhà máy thông minh, logistics tự động, xe tự hành và robot y tế.
• Tiếp tục học lên bậc thạc sĩ hoặc tiến sĩ trong các lĩnh vực Robot học, Trí tuệ nhân tạo, Điều khiển tự động, Hệ thống nhúng hoặc Khoa học máy tính.

Lưu ý: Chương trình học có thể khác nhau giữa các trường đại học. Một số trường chú trọng thiết kế cơ khí và điều khiển robot, trong khi một số khác tăng cường các học phần về AI, Robot Operating System (ROS), Computer Vision, Edge AI và robot tự hành nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển của công nghiệp 4.0.