GIẢNG DẠY

Cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Cơ sở dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Mật mã và bảo mật thông tin
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Học máy, học sâu
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong kinh doanh và quản lý
Phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu
Khai phá dữ liệu và học máy
Xử lý ảnh số

LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU

Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Gen AI)
Học máy, học sâu
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu/dữ liệu lớn (big data)
Xử lý ảnh số và thị giác máy tính
An toàn bảo mật thông tin và Blockchain

CÁC BÀI BÁO KHOA HỌC, BÀI THAM LUẬN HỘI THẢO ĐÃ CÔNG BỐ

[1] Hai Van Pham, Nguyen Trung Tuan, Luu Minh Tuan & Philip Moore. IDGCN: A Proposed Knowledge Graph Embedding With Graph Convolution Network For ContextAware Recommendation Systems, Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, Vol. 35, 2025, Issue 2., pp. 136-156, Published online: 19 Dec 2024. DOI: 10.1080/10919392.2024.24 35111 (SCIE - Q2)
[2] Lưu Gia Linh, Lưu Minh Tuấn^*, Nguyễn Viết Đức, Bùi Quốc Anh, Trần Việt Hoàng. AI4Bank: MỘT ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰA TRÊN TIẾP CẬN HỌC MÁY PHỤC VỤ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH VÀ QUẢN LÝ CHO CÁC NGÂN HÀNG TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ. Kỷ yếu hội thảo khoa học Quốc gia CHUYỂN ĐỔI SỐ CƠ HỘI, THÁCH THỨC VÀ GIẢI PHÁP ĐỂ PHÁT TRIỂN KINH TẾ SỐ, trang 339-351, 2023.
[3] Đinh Văn Thành, TS. Nguyễn Trung Tuấn, TS. Lưu Minh Tuấn. ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI ĐI CHỢ TRỰC TUYẾN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HÀ NỘI. Kỷ yếu hội thảo khoa học Quốc gia CHUYỂN ĐỔI SỐ CƠ HỘI, THÁCH THỨC VÀ GIẢI PHÁP ĐỂ PHÁT TRIỂN KINH TẾ SỐ, trang 434-443, 2023.
[4] Lưu Gia Linh, Lương Thị Kim Thoa*, Lưu Minh Tuấn. MỘT GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THỰC TẾ TĂNG CƯỜNG VÀO DẠY HỌC MÔN TOÁN NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG GIÁO DỤC TẠI TRƯỜNG THCS TRƯNG NHỊ - QUẬN HAI BÀ TRƯNG - HÀ NỘI. Kỷ yếu hội thảo khoa học Quốc gia CHUYỂN ĐỔI SỐ CƠ HỘI, THÁCH THỨC VÀ GIẢI PHÁP ĐỂ PHÁT TRIỂN KINH TẾ SỐ, trang 444-455, 2023.
[5] Minh-Tuan Luu, Thanh-Huong Le, and Minh-Tan Hoang. An Effective Deep Learning Approach for Extractive Text Summarization, Indian Journal of Computer Science and Engineering(IJCSE), Vol. 12, No. 2, pp. 434-444, 2021 (Scopus).
[6] Tuan Luu Minh, Huong Le Thanh, and Tan Hoang Minh. A hybrid model using the pre-trained BERT and deep neural networks with rich feature for extractive text summarzation, Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol. 37, No. 2, pp. 123-143, 2021.
[7] Lưu Minh Tuấn, Lê Thanh Hương, and Hoàng Minh Tân. Một phương pháp kết hợp các mô hình học sâu và kỹ thuật học tăng cường hiệu quả cho tóm tắt văn bản hướng trích rút, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên, Tập 226, Số 11, trang 208-215, 2021.
[8] Viet Nguyen Quoc, Huong Le Thanh, and Tuan Luu Minh. Abstractive Text Summarization using LSTMs with Rich Features, Proceedings of International Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING 2019:Computational Linguistics),pp. 28-40, Springer, 2019.
[9] Hai Cao Manh, Huong Le Thanh, and Tuan Luu Minh (2019). Extractive Multi-document Summarization using K-means, Centroid-based Method, MMR, and Sentence Position, Proceedings of the Tenth International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2019), pp. 29-35, ACM, 2019.
[10] ThS. Lưu Minh Tuấn - TS. Nguyễn Trung Tuấn - TS. Trương Đình Đức - ThS. Cao Thị Thu Hương, “Ứng dụng các kỹ thuật học máy trong khai phá dữ liệu lớn đáp ứng hoạt động truyền thông hiệu quả trong các trường đại học”, Hội thảo khoa học Quốc gia, Công tác truyền thông giáo dục ở các trường Đại học trong bối cảnh 4.0, Kỷ yếu hội thảo khoa học Quốc gia, trang 217-231, 2019.
[11] MS. Luu Minh Tuan, Assoc. Prof. Han Viet Thuan, and PhD. Nguyen Trung Tuan, “Studying and applying the Elgamal public key cryptosystem to the doccuments information security at National Economics University”, Proceedings of International Conference (Big data for banking and finacial industry), pp.104-112, June 15th 2017.
[12] Lưu Minh Tuấn, Ngô Cường, Trần Vệ Quốc. Phương pháp mã hóa Rijndael với vấn đề bảo mật thông tin, Tạp chí Khoa học & Công nghệ các trường Đại học kỹ thuật, Số 40+41/2003, 2003.
[13] Lưu Minh Tuấn, Nguyễn Trung Tuấn. Phát triển mở rộng đào tạo chuyên ngành Công nghệ thông tin tại trường Đại học Kinh tế Quốc dân: thực trạng và giải pháp. Kỷ yếu hội thảo quốc gia Đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin trong phát triển kinh tế - xã hội, 2016.
[14] Nguyen Trung Tuan, Pham Minh Hoan, Luu Minh Tuan. Improving the Application of Technology in the Educational Activities of Advanced, Excellent Educational and POHE Programs, International Conference on Quality of Higher Education: International Standards and Implications for Advanced Educational Programs, pp. 285-294, 2016.
[15] Lương Thị Kim Thoa, Lưu Minh Tuấn. Nâng cao hiệu quả ứng dụng công nghệ thông tin trong dạy học và quản ý tại trường trung học cơ sở Minh Khai – Quận Hai Bà Trưng – Thành phố Hà Nội. Kỷ yếu hội thảo quốc gia Đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin trong phát triển kinh tế - xã hội, 2016.
[16] Nguyen Trung Tuan, Luu Minh Tuan. Xây dựng mô hình ứng dụng tổng thể Công nghệ thông tin trong quản lý tại Trường Đại học Kinh tế quốc dân. Kỷ yếu hội thảo quốc gia đào tạo và ứng dụng toán học trong kinh tế - xã hội, 2016.

CÁC ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

* Đề tài cấp Nhà nước và tương đương:

[1] Đề tài cấp Nhà nước (Đề tài KC): Phát triển hệ thống dịch đa ngữ giữa tiếng Việt và một số ngôn ngữ khác, 2021 - 2022 (Tham gia). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Đạt.

* Đề tài cấp Bộ và tương đương:

[1] Đề tài cấp bộ, Bộ Giáo dục và đào tạo: Nghiên cứu phát triển các giải pháp tự động tóm tắt đa văn bản theo tiếp cận mô hình ngôn ngữ tiền huấn luyện và học sâu và ứng dụng trong hoạt động đào tạo, năm 2024 - 2025 (Chủ nhiệm). Đang thực hiện.
[2] Đề tài cấp bộ, Bộ Giáo dục và đào tạo: Nghiên cứu áp dụng một số kỹ thuật tiên tiến để xử lý dữ liệu kinh tế xã hội, năm 2009 (tham gia). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Khá.
[3] Đề tài cấp bộ, Bộ Giáo dục và đào tạo: Nghiên cứu và ứng dụng một số công cụ xây dựng bài giảng điện tử (e-learning) trên nền mã nguồn mở phục vụ đào tạo trực tuyến và đào tạo từ xa, năm 2007 (Tham gia). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Khá.

* Đề tài cấp Cơ sở và tương đương:

[1] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Nghiên cứu và phát triển hệ sinh thái học máy ứng dụng trong khai phá dữ liệu phục vụ kinh doanh và quản lý, năm 2023 (Chủ nhiệm). Đang thực hiện.
[2] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Ứng dụng các kỹ thuật học máy (machine learning) cải thiện hiệu quả phân lớp trong khai phá dữ liệu lớn (big data), năm 2020 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[3] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Applied research of encryption and digital signature in information security of the documents at National Economics University, năm 2018 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[4] Đề tài tương đương cấp trường (Dự án theo Quyết định giao nhiệm vụ của Hiệu trưởng trường ĐHKTQD): Xây dựng hệ thống chương trình phần mềm Hỗ trợ lập lịch thời khóa biểu và quản lý giảng đường tại trường ĐHKTQD, năm 2012 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[5] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hướng đối tượng bằng UML và tích hợp công nghệ mã vạch vào công tác quản lý sinh viên tại Bộ môn Công nghệ thông tin – trường ĐHKTQD, năm 2009 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[6] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Nghiên cứu ứng dụng Python và hệ sinh thái của Python trong phân tích tài chính, năm 2022 (Tham gia). Đã nghiệm thu.
[7] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội: Nghiên cứu áp dụng các kỹ thuật học sâu trong tóm tắt văn bản tự động, năm 2021 (Tham gia). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Xuất sắc.
[8] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Nghiên cứu các công cụ trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu trong ngôn ngữ lập trình Python phục vụ cho việc giảng dạy các môn học liên ngành tại trường Đại học kinh tế quốc dân, năm 2021 (Tham gia). Đã nghiệm thu.
[9] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Xây dựng bộ dữ liệu sự kiện kinh doanh trên văn bản tiếng Việt, năm 2020 (Tham gia). Đã nghiệm thu.

CÁC SÁCH ĐÃ XUẤT BẢN

1. Giáo trình “Trí tuệ nhân tạo” (2023), Đại học Kinh tế Quốc dân (Chủ biên). Đang thực hiện.
2. Giáo trình “Cơ sở dữ liệu” (2020), Đại học Kinh tế Quốc dân (Tham gia). Đang thực hiện.
3. Bài giảng “Cấu trúc dữ liệu và giải thuật” (2006), Lưu hành nội bộ - Đại học Kinh tế Quốc dân (Tham gia).
4. Bài giảng “Cơ sở dữ liệu” (2006), Lưu hành nội bộ - Đại học Kinh tế Quốc dân (Tham gia)