Tin tức

200 Đề tài luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính theo xu hướng AI và dữ liệu lớn

28
Th1

Lựa chọn đề tài luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính là bước đi quyết định thành công học thuật. Một chủ đề nghiên cứu tốt cần sự kết hợp giữa tính mới của công nghệ và giá trị ứng dụng thực tiễn cao.

Bài viết này, Viết Thuê 247 cung cấp 200 đề tài thuộc lĩnh vực AI và Big Data cập nhật xu hướng 2025-2026. Nội dung hỗ trợ học viên chọn hướng đi phù hợp, nắm bắt quy trình thực hiện và dịch vụ hỗ trợ chuyên nghiệp.

1. 50 Đề tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa học máy tính về AI Ứng Dụng

Dưới đây là danh sách 50 đề tài tập trung vào trí tuệ nhân tạo, từ học sâu đến mô hình ngôn ngữ lớn. Các nghiên cứu này giải quyết bài toán thực tế trong y tế, giáo dục và tài chính hiệu quả.

Bảng liệt kê danh mục các đề tài nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo tiêu biểu hiện nay.

STT Tên đề tài luận văn thạc sĩ AI ứng dụng
1 Phát triển mô hình học sâu để chẩn đoán sớm ung thư phổi từ ảnh CT.
2 Ứng dụng AI trong dự báo dịch bệnh dựa trên dữ liệu thời gian thực và mạng xã hội.
3 Xây dựng hệ thống chatbot hỗ trợ sức khỏe tâm thần sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn.
4 Phân tích dữ liệu gen bằng AI để dự đoán nguy cơ bệnh di truyền.
5 Hệ thống giám sát sức khỏe cá nhân hóa dựa trên thiết bị đeo và học tăng cường.
6 Phát hiện sớm ung thư da từ ảnh chụp bằng thị giác máy tính.
7 Tối ưu hóa lịch trình điều trị ung thư bằng thuật toán học máy.
8 AI phân tích điện tim để chẩn đoán bệnh tim mạch sớm.
9 Phát triển hệ thống hỗ trợ phẫu thuật robot với độ chính xác cao.
10 Trích xuất thông tin y khoa từ hồ sơ bệnh án bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
11 Hệ thống học tập cá nhân hóa dựa trên AI cho nền tảng giáo dục trực tuyến.
12 Phát hiện gian lận trong thi cử trực tuyến sử dụng học máy.
13 Đánh giá tự động bài luận và cung cấp phản hồi bằng AI.
14 Trợ lý ảo AI hỗ trợ học ngoại ngữ qua hội thoại.
15 Dự đoán kết quả học tập sinh viên bằng mô hình dữ liệu lớn.
16 Ứng dụng AI trong trò chơi giáo dục để rèn luyện kỹ năng toán học.
17 Phân tích hành vi học tập từ video lớp học bằng thị giác máy tính.
18 Hệ thống khuyến nghị khóa học dựa trên hồ sơ và sở thích người dùng.
19 Mô phỏng môi trường học tập ảo sử dụng học tăng cường.
20 AI hỗ trợ học tập cho người khuyết tật (nhận diện giọng nói, chuyển văn bản).
21 Dự báo giá cổ phiếu bằng mạng nơ-ron và dữ liệu thời gian thực.
22 Phát hiện gian lận giao dịch ngân hàng bằng học máy không giám sát.
23 Hệ thống khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa trong thương mại điện tử.
24 Quản lý rủi ro tín dụng ngân hàng sử dụng mô hình AI.
25 Phân tích cảm xúc thị trường từ bài đăng mạng xã hội bằng NLP.
26 Tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng thuật toán học tăng cường.
27 Dự đoán xu hướng kinh tế vĩ mô từ dữ liệu lớn.
28 Chatbot AI tư vấn đầu tư tài chính cá nhân.
29 Phát hiện rửa tiền qua giao dịch bằng học sâu.
30 Định giá bất động sản tự động dựa trên hình ảnh và dữ liệu vị trí.
31 Dự báo thời tiết và thiên tai bằng mô hình học máy từ dữ liệu vệ tinh.
32 Giám sát phá rừng và tài nguyên rừng bằng thị giác máy tính.
33 Hệ thống tưới tiêu thông minh cho nông nghiệp sử dụng AI và IoT.
34 Phân tích chất lượng đất nông nghiệp từ dữ liệu cảm biến bằng AI.
35 Dự đoán năng suất cây trồng dựa trên thời tiết và dữ liệu gen.
36 Phát hiện ô nhiễm không khí từ hình ảnh vệ tinh bằng học sâu.
37 Tối ưu hóa quản lý tài nguyên nước bằng học tăng cường.
38 Phân tích báo cáo môi trường và chính sách bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
39 Giám sát động vật hoang dã bằng camera AI thông minh.
40 Mô hình AI dự báo lượng phát thải carbon để giảm thiểu biến đổi khí hậu.
41 Phát triển hệ thống xe tự lái sử dụng thị giác máy tính và học sâu.
42 Phát hiện tấn công mạng (DDoS, phishing) bằng AI thời gian thực.
43 Nhận diện khuôn mặt với bảo mật cao và chống spoofing.
44 Dịch thuật thời gian thực đa ngôn ngữ bằng mô hình Transformer.
45 Dự đoán xu hướng xã hội từ dữ liệu mạng xã hội bằng AI.
46 Tối ưu hóa lưu lượng giao thông đô thị bằng học máy.
47 Trợ lý ảo AI hỗ trợ người cao tuổi trong sinh hoạt hàng ngày.
48 Ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) trong sáng tạo nghệ thuật hình ảnh.
49 Phát hiện tin giả và thông tin sai lệch trên mạng xã hội bằng NLP.
50 Quản lý năng lượng thông minh cho thành phố bền vững sử dụng AI.

2. 50 Đề tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa học máy tính về Big Data Xử Lý

Lĩnh vực dữ liệu lớn đòi hỏi các giải pháp xử lý quy mô lớn và tối ưu hóa hạ tầng. Danh sách 50 đề tài dưới đây tập trung vào các công nghệ như Spark, Hadoop và NoSQL.

Bảng tổng hợp các đề tài chuyên sâu về xử lý và quản trị dữ liệu lớn trong kỷ nguyên số.

STT Đề tài luận văn thạc sĩ Big Data
1 Tối ưu hóa xử lý dữ liệu lớn thời gian thực bằng Apache Spark Streaming.
2 Phát triển hệ thống xử lý log lớn phân tán sử dụng ELK Stack.
3 Xử lý dữ liệu lớn từ IoT trong giám sát môi trường đô thị.
4 Áp dụng MapReduce cải tiến để phân tích dữ liệu lớn trên Hadoop.
5 Xây dựng pipeline ETL hiệu quả cho dữ liệu lớn không cấu trúc bằng Apache NiFi.
6 Tối ưu hóa truy vấn dữ liệu lớn trên cơ sở dữ liệu NoSQL.
7 Xử lý dữ liệu lớn trong y tế: Phân tích hồ sơ bệnh án điện tử.
8 Phát hiện bất thường trong dữ liệu giao dịch tài chính bằng Big Data.
9 Tích hợp Big Data với Machine Learning để dự báo nhu cầu năng lượng.
10 Xử lý dữ liệu lớn từ mạng xã hội để phân tích xu hướng dư luận.
11 Tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu lớn bằng kỹ thuật nén và phân vùng.
12 Hệ thống xử lý Big Data thời gian thực cho xe tự lái.
13 Áp dụng Apache Flink cho xử lý dữ liệu lớn stream và batch kết hợp.
14 Bảo mật dữ liệu lớn: Mô hình kiểm soát truy cập trong Hadoop.
15 Xử lý dữ liệu lớn đa nguồn trong phân tích chuỗi cung ứng.
16 Tối ưu hóa hiệu suất Spark trên cluster đám mây (AWS EMR/Google Dataproc).
17 Phân tích dữ liệu lớn từ cảm biến IoT để dự báo thiên tai.
18 Xây dựng data lake cho dữ liệu lớn doanh nghiệp với Delta Lake.
19 Xử lý dữ liệu lớn trong thương mại điện tử: Khuyến nghị sản phẩm.
20 Tích hợp Big Data với Graph Database (Neo4j) phân tích mạng xã hội.
21 Phát hiện gian lận bảo hiểm y tế bằng Big Data và học máy.
22 Tối ưu hóa chi phí xử lý dữ liệu lớn trên nền tảng serverless.
23 Xử lý dữ liệu lớn từ video giám sát bằng Spark và OpenCV.
24 Hệ thống giám sát hiệu suất Big Data cluster thời gian thực.
25 Áp dụng kỹ thuật sampling và sketching cho xử lý tốc độ cao.
26 Xử lý dữ liệu lớn trong nông nghiệp thông minh: Dự báo năng suất.
27 Bảo vệ quyền riêng tư trong Big Data bằng Differential Privacy.
28 Tích hợp Kafka với Spark cho pipeline dữ liệu thời gian thực.
29 Phân tích dữ liệu lớn từ thiết bị đeo để theo dõi sức khỏe.
30 Tối ưu hóa truy vấn SQL trên dữ liệu lớn bằng Presto hoặc Trino.
31 Xử lý dữ liệu lớn trong tài chính: Phân tích rủi ro tín dụng.
32 Xây dựng hệ thống khuyến nghị Big Data cho streaming video.
33 Xử lý dữ liệu lớn không đồng nhất từ nhiều nguồn khác nhau.
34 Áp dụng machine learning trên Spark MLlib cho phân loại dữ liệu.
35 Tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu lớn bằng columnar format (Parquet).
36 Xử lý dữ liệu lớn trong giáo dục: Phân tích hành vi học tập.
37 Phát triển framework xử lý dữ liệu lớn cho edge computing.
38 Xử lý dữ liệu lớn từ vệ tinh để giám sát biến đổi khí hậu.
39 Tích hợp Big Data với Blockchain cho dữ liệu đáng tin cậy.
40 Tối ưu hóa xử lý batch lớn bằng Apache Beam.
41 Phân tích cảm xúc từ dữ liệu lớn văn bản bằng NLP trên Spark.
42 Xử lý dữ liệu lớn trong an ninh mạng: Phát hiện tấn công từ log.
43 Xây dựng data warehouse hiện đại bằng Snowflake hoặc BigQuery.
44 Tối ưu hóa tài nguyên cluster Hadoop/Spark bằng dynamic allocation.
45 Xử lý dữ liệu lớn trong du lịch: Phân tích hành vi du khách.
46 Áp dụng kỹ thuật federated learning cho Big Data phân tán.
47 Xử lý dữ liệu lớn thời gian thực cho hệ thống chứng khoán.
48 Phát triển mô hình dự báo lưu lượng bằng time-series analysis.
49 Tích hợp Big Data với AI tạo sinh xử lý dữ liệu không cấu trúc.
50 So sánh hiệu suất các framework Spark vs Flink vs Beam.

3. 50 Đề tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa học máy tính Kết Hợp AI + Big Data

Sự hội tụ giữa AI và Big Data tạo ra sức mạnh đột phá cho các hệ thống thông minh. Dưới đây là 50 đề tài nghiên cứu tích hợp cả hai lĩnh vực này.

Bảng liệt kê các chủ đề nghiên cứu tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hạ tầng dữ liệu lớn.

STT Đề tài kết hợp AI và Big Data
1 Tích hợp Spark MLlib và học sâu dự báo nhu cầu thương mại điện tử.
2 Pipeline Big Data thời gian thực kết hợp AI phát hiện gian lận tài chính.
3 AI trên dữ liệu lớn IoT dự báo bảo trì thiết bị công nghiệp.
4 Hệ thống khuyến nghị cá nhân hóa quy mô lớn dùng Big Data và Deep Learning.
5 Phân tích cảm xúc dư luận lớn bằng NLP trên Apache Spark.
6 Tối ưu hóa mô hình học máy phân tán dự báo thời tiết từ dữ liệu vệ tinh.
7 Kết hợp Big Data và AI dự đoán nguy cơ bệnh dịch từ dữ liệu y tế.
8 Phát hiện bất thường trong log hệ thống lớn bằng học máy không giám sát.
9 Ứng dụng học tăng cường trên dữ liệu lớn tối ưu hóa logistics.
10 Phân tích dữ liệu lớn từ thiết bị đeo dự đoán sức khỏe bằng AI.
11 Tích hợp Graph Analytics và AI trên Big Data phân tích mạng xã hội.
12 Mô hình dự báo năng suất cây trồng từ dữ liệu nông nghiệp lớn bằng học sâu.
13 AI hỗ trợ phân tích Big Data y tế: Dự đoán tái nhập viện.
14 Xây dựng data lake thông minh kết hợp AI tự động hóa ETL.
15 Ứng dụng Big Data và AI trong tối ưu hóa giao thông đô thị.
16 Phân tích dữ liệu lớn từ video giám sát bằng thị giác máy tính phân tán.
17 Kết hợp Differential Privacy và AI bảo mật quyền riêng tư Big Data.
18 Dự báo xu hướng kinh tế vĩ mô bằng mô hình AI từ dữ liệu lớn.
19 Chatbot thông minh huấn luyện trên dữ liệu lớn hội thoại LLM.
20 Tích hợp Federated Learning với Big Data huấn luyện mô hình phân tán.
21 AI trên Big Data phát hiện rửa tiền trong giao dịch ngân hàng.
22 Hệ thống phân tích rủi ro tín dụng thời gian thực từ dữ liệu khách hàng.
23 Phân tích Big Data cảm biến môi trường dự báo ô nhiễm bằng AI.
24 Tối ưu hóa lưu trữ và truy vấn Big Data bằng AI cải thiện Spark.
25 Kết hợp Generative AI và Big Data sinh dữ liệu tổng hợp huấn luyện.
26 Ứng dụng AI phân tích Big Data giáo dục: Dự đoán bỏ học.
27 Giám sát an ninh mạng từ log lớn bằng học máy và xử lý stream.
28 Dự báo giá cổ phiếu từ dữ liệu thị trường bằng AI và time-series.
29 Tích hợp Big Data với Explainable AI (XAI) trong y tế.
30 Xử lý dữ liệu lớn không cấu trúc bằng multimodal AI.
31 AI trên Big Data tối ưu hóa quản lý năng lượng thành phố thông minh.
32 Dự báo thiên tai từ dữ liệu vệ tinh lớn bằng học sâu.
33 Kết hợp Big Data và AI phát hiện sản phẩm giả mạo thương mại điện tử.
34 Phân tích hành vi người dùng ứng dụng di động bằng AI.
35 Hệ thống khuyến nghị video streaming dựa trên Big Data và học sâu.
36 Tích hợp AI với Apache Flink cho xử lý stream thời gian thực.
37 AI và Big Data dự báo nhu cầu điện năng lưới điện thông minh.
38 Phát hiện tin giả từ dữ liệu lớn mạng xã hội bằng NLP phân tán.
39 Nền tảng Big Data hỗ trợ huấn luyện AI quy mô lớn.
40 AI và Big Data phân tích dữ liệu gen trong y học chính xác.
41 Tối ưu hóa tài nguyên cluster Big Data bằng AI.
42 Ứng dụng học máy trên Big Data dự báo lưu lượng giao thông.
43 Hệ thống hỗ trợ ra quyết định doanh nghiệp dựa trên Big Data và AI.
44 Phân tích dữ liệu lớn du lịch: Dự đoán hành vi du khách bằng AI.
45 Kết hợp Blockchain và AI trên Big Data đảm bảo tính toàn vẹn.
46 Ứng dụng AI trong xử lý dữ liệu lớn edge computing cho IoT.
47 Dự báo phát thải carbon từ dữ liệu lớn môi trường bằng AI.
48 Tích hợp Big Data với Reinforcement Learning tối ưu robot công nghiệp.
49 Hệ thống phân tích dữ liệu lớn đa nguồn bằng AI.
50 So sánh hiệu suất các framework AI trên Big Data.

4. 50 Đề tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa học máy tính Xu Hướng Mới 2026

Năm 2026 đánh dấu sự trỗi dậy của Agentic AI, máy tính lượng tử và AI bền vững. 50 đề tài dưới đây đón đầu những công nghệ tiên tiến nhất của tương lai.

Bảng tổng hợp các hướng nghiên cứu đón đầu xu hướng công nghệ trong năm 2026.

STT Đề tài đón đầu xu hướng 2026
1 Hệ thống Agentic AI đa tác tử tự động hóa quy trình doanh nghiệp.
2 Tích hợp AI agents giải quyết nhiệm vụ lập trình tự động phức tạp.
3 Nghiên cứu hiệu suất và an toàn multi-agent systems năm 2026.
4 Agentic AI trong trợ lý ảo cá nhân hóa nghiên cứu khoa học.
5 Tối ưu hóa mô hình frontier AI so với efficient AI trên phần cứng thấp.
6 AI tiết kiệm năng lượng cho edge devices trong IoT 2026.
7 Hybrid quantum-classical algorithms tối ưu hóa logistics quy mô lớn.
8 Quantum advantage trong mô phỏng vật liệu năng lượng bền vững.
9 Post-quantum cryptography: Triển khai thuật toán chuẩn NIST.
10 Thuật toán quantum error correction cải tiến cho máy tính lượng tử.
11 Neurosymbolic AI kết hợp logic biểu tượng và học sâu.
12 AI for Science: Sử dụng AI thiết kế protein và thuốc mới.
13 Tích hợp quantum computing với AI tăng tốc huấn luyện học sâu.
14 Quantum-accelerated LLMs cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
15 Explainable Agentic AI trong y tế: Giải thích quyết định tự hành.
16 Sustainable AI: Tối ưu hóa carbon footprint của mô hình lớn.
17 Multimodal AI agents xử lý đa phương thức đồng thời.
18 Brain-Computer Interface (BCI) kết hợp AI điều khiển bằng suy nghĩ.
19 Humanoid robotics control dùng reinforcement learning và Agentic AI.
20 Spatial computing và AI cho metaverse tương tác thời gian thực.
21 Edge AI xử lý thời gian thực trong xe tự lái đô thị.
22 Federated Learning nâng cao bảo mật dữ liệu y tế lớn.
23 AI trong phát hiện và giảm thiểu deepfake đa phương thức 2026.
24 Generative AI sáng tạo nội dung khoa học mô phỏng thí nghiệm.
25 AI agents trong phát triển phần mềm: Autonomous coding.
26 Quantum machine learning phân loại dữ liệu tài chính lớn.
27 Tích hợp AI với HPC cho mô phỏng khí hậu toàn cầu.
28 Ethical AI agents: Framework đánh giá đạo đức hành vi tự hành.
29 AI cho quantum circuit optimization và compilation.
30 Hybrid systems: Kết hợp classical HPC, AI và quantum.
31 AI an ninh mạng: Phát hiện tấn công zero-day bằng Agentic systems.
32 Efficient inference cho mô hình lớn trên thiết bị di động.
33 AI-driven drug discovery với quantum simulation phân tử.
34 Neurosymbolic approaches cho visual reasoning trong robot.
35 AI agents hợp tác với con người trong phòng thí nghiệm tự động.
36 Post-quantum secure blockchain cho giao dịch tài chính 2026.
37 Quantum-inspired algorithms tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
38 Multimodal generative models giáo dục ảo và đào tạo kỹ năng.
39 AI for climate tech: Dự báo và tối ưu hóa năng lượng tái tạo.
40 Brain-inspired computing: Neuromorphic hardware kết hợp AI.
41 Agentic AI trong cybersecurity: Tự động phản ứng mối đe dọa.
42 Quantum error mitigation techniques cho NISQ devices.
43 AI agents quản lý tài nguyên đám mây bền vững.
44 Tích hợp BCI với AI phục hồi chức năng sau đột quỵ.
45 Generative AI an toàn: Watermarking nội dung số.
46 AI trong materials science: Dự đoán vật liệu mới bằng quantum.
47 Multi-agent reinforcement learning mô phỏng xã hội.
48 Efficient frontier models: Cân bằng hiệu suất và tài nguyên.
49 AI for quantum advantage validation và benchmarking.
50 Tương lai human-AI collaboration trong nghiên cứu khoa học.

5. 10 lý do nên chọn dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ khoa học máy tính tại Viết Thuê 247

Viết Thuê 247 cung cấp giải pháp hỗ trợ học thuật chuyên sâu cho học viên thạc sĩ Khoa học máy tính. Chúng tôi cam kết chất lượng thông qua quy trình làm việc khoa học và đội ngũ chuyên gia tận tâm.

  1. Chuyên Sâu Khoa Học Máy Tính: Đội ngũ thạc sĩ từ UIT, HCMUS am hiểu 200+ đề tài AI/ML, đảm bảo nội dung chuyên môn cao.
  2. Nội Dung 100% Độc Đáo: Cam kết check Turnitin 0% đạo văn, cung cấp code GitHub gốc (Python/TensorFlow) cho từng bài viết.
  3. Cập Nhật Xu Hướng 2026: Tập trung vào các chủ đề hiện đại như LLM, Federated Learning và AI agents.
  4. Giá Cạnh Tranh Hợp Lý: Chi phí từ 7-18 triệu VNĐ ($300 – $750 USD), tiết kiệm hơn 20% so với thị trường.
  5. Cam Kết Đúng Hạn: Hoàn thành trong 7-30 ngày, báo cáo tiến độ định kỳ hàng tuần để học viên yên tâm.
  6. Hỗ Trợ Toàn Diện: Cung cấp đầy đủ từ đề cương, code mẫu, slide PowerPoint đến hướng dẫn bảo vệ Q&A.
  7. Bảo Mật Tuyệt Đối: Cam kết không lưu trữ dữ liệu khách hàng, giao dịch qua các cổng thanh toán an toàn.
  8. Đội Ngũ 200+ Chuyên Gia: Cộng tác viên là các chuyên gia CNTT có kinh nghiệm trên 10 năm trong ngành.
  9. Bảo Hành Vĩnh Viễn: Hỗ trợ chỉnh sửa sau bảo vệ và hoàn thiện các thủ tục theo yêu cầu của nhà trường.
  10. Tư Vấn Cá Nhân Hóa: Phân tích đề tài dựa trên năng lực và dữ liệu thực tế tại địa phương (ví dụ: AI nông nghiệp tại Lâm Đồng).

6. FAQs về đề tài luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính

6.1. Làm thế nào chọn đề tài Big Data khả thi với nguồn lực hạn chế?

Bạn nên ưu tiên sử dụng Apache Spark trên nền tảng Google Colab miễn phí. Một ví dụ điển hình là dự đoán giá cà phê tại Lâm Đồng bằng cách khai thác dữ liệu mở từ VNUA. Phương pháp này giảm bớt gánh nặng về hạ tầng phần cứng cho học viên.

6.2. Thời gian thực hiện luận văn thạc sĩ CS là bao lâu theo quy định?

Quá trình này thường kéo dài 6-9 tháng từ khi đăng ký đến lúc bảo vệ chính thức. Theo lộ trình chuẩn tại UIT, học viên dành 4 tuần đầu thu thập dữ liệu và từ tuần 5 đến 20 để tập trung huấn luyện mô hình (train model).

6.3. Cần bao nhiêu trang cho luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính chuẩn?

Độ dài lý tưởng là 100-150 trang A4. Nội dung cần bao gồm mã nguồn Python/TensorFlow, các phân tích chỉ số kỹ thuật như F1-score hay RMSE, cùng đề cương chi tiết theo quy định của nhà trường.

Lựa chọn đề tài luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính cần sự nhạy bén với xu hướng AI và Big Data 2026. Viết Thuê 247 đồng hành cùng bạn từ khâu lên ý tưởng đến khi bảo vệ thành công. Chúng tôi cam kết nội dung độc quyền, hỗ trợ code gốc và đúng tiến độ tuyệt đối.

Viết Thuê 247: Khi các bạn cần – chúng tôi có