Ảnh chân dung Tạ Tùng Dương
Tốt nghiệp tháng 12/2026 · Sẵn sàng cho vị trí nghiên cứu & ML từ đầu năm 2027

Tạ Tùng Dương

Nghiên cứu sinh Tiến sĩ Khoa học Máy tính · CoRaL Lab, Đại học Maryland, Baltimore County (UMBC)

Tôi xây dựng các hệ thống AI đọc những thứ khó đọc: chữ viết tay tiếng Việt, ảnh chụp CT 3D và các bài toán nhiều bước.

CV (PDF, tiếng Anh) Google Scholar GitHub LinkedIn dta1@umbc.edu

Giới thiệu

Tôi là nghiên cứu sinh Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Maryland, Baltimore County (UMBC), dưới sự hướng dẫn của GS. Tim Oates tại CoRaL Lab. Tôi được công nhận là ứng viên tiến sĩ (Ph.D. candidate) vào tháng 2/2026 và sẽ tốt nghiệp ngày 18/12/2026 (GPA 3,933/4,0).

Luận án của tôi nghiên cứu nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt trong điều kiện ít dữ liệu: một bộ dữ liệu ba cấp độ mới và một kiến trúc đa nhánh có hợp nhất, được tổng quát hóa sang sinh báo cáo ảnh CT 3D và suy luận toán học của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Trước khi học tiến sĩ, tôi là Kỹ sư Dữ liệu lớn tại Tập đoàn CMC (Hà Nội), nơi tôi xây dựng hệ thống tìm kiếm trên đồ thị tri thức và tinh chỉnh các mô hình BERT cho nhận dạng thực thể (NER) và chuyển câu hỏi tiếng Việt sang SQL. Tôi tốt nghiệp Cử nhân Khoa học Máy tính hạng Magna Cum Laude tại Đại học Villanova.

Tôi đang tìm kiếm các vị trí toàn thời gian Nhà khoa học nghiên cứu AI, Nhà khoa học ứng dụng và Kỹ sư Học máy bắt đầu từ đầu năm 2027, tại Hoa Kỳ hoặc Việt Nam.

Hướng nghiên cứu

Nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt Mô hình thị giác–ngôn ngữ (VLM) Dữ liệu nét bút (stroke) Học tổ hợp sâu (deep ensembles) Sinh báo cáo CT 3D Suy luận toán học của LLM Dự đoán kết cục bệnh nhân ICU Quang phổ Raman Đồ thị tri thức

Luận án

“Low-Resource Vietnamese Handwriting Recognition: A Three-Level Dataset and a Multi-Path Architecture with Fusion Generalized to Computed Tomography Report Generation and Mathematical Reasoning”

Người hướng dẫn: GS. Tim Oates · Hội đồng: TS. Lara Martin, TS. Justin Brooks, TS. Manas Gaur, TS. Trung Vu

Tin tức

  • Bảo vệ luận án và tốt nghiệp Tiến sĩ tại UMBC (dự kiến ngày 18/12/2026).
  • Bài báo MDEF được chấp nhận (regular paper) tại Workshop LLM4MDF thuộc hội nghị IEEE ICDM 2026 (CORE A*). Mã nguồn
  • Bài báo đồng tác giả về phân loại tổn thương da bằng quang phổ Raman theo phân cấp được nộp tới tạp chí Skin Research and Technology (Wiley) và đang được phản biện.
  • Nộp bài PIKE tới AAAI 2027.
  • Bắt đầu làm trợ giảng chấm bài (Grader) môn Software Engineering I tại UMBC.
  • Bài báo MDToC được đăng trên Tạp chí Nghiên cứu, Phát triển và Ứng dụng Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICT Research), Vol. 2026, No. 2.
  • Nhận bằng Thạc sĩ Khoa học Máy tính của UMBC trong quá trình học tiến sĩ.
  • Được công nhận là ứng viên tiến sĩ (Ph.D. candidacy).
  • Bản preprint MDToC được công bố trên arXiv:2512.18841.

Công bố khoa học

Danh sách đầy đủ trên Google Scholar

Bài báo hội nghị & workshop

[C1]
MDEF: Multi-Report Deep Ensemble Fusion for 3D CT Report Generation
Tung Duong Ta, Tim Oates, Manas Gaur, Trong-Nghia Nguyen, Tien-Cuong Nguyen, Tuan-Cuong Vuong, Trang Xuan Mai, Thien Van Luong
Đã chấp nhậnWorkshop on Large Language Models for Multimodal Data Fusion (LLM4MDF) tại IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2026, CORE A*). Regular paper.
Mã nguồn

Bài báo tạp chí

[J1]
MDToC: Metacognitive Dynamic Tree of Concepts for Boosting Mathematical Problem-Solving of Large Language Models
Tung Duong Ta, Tim Oates, Thien Van Luong, Huan Vu, Tien Cuong Nguyen
Đã xuất bảnJournal on Information Technologies & Communications (ICT Research), Vol. 28, No. 2 (Vol. 2026, No. 2), tr. 59–68, tháng 9/2026.
PDF Tóm tắt Số tạp chí (tr. 59–68) arXiv Mã nguồn

Đang phản biện

[R1]
PIKE: Patient-Context Informed Knowledge Graph Enrichment for ICU Outcome Prediction
Tuan-Cuong Vuong, Trang Mai Xuan, Son Thai Mai, Tung Duong Ta, Cuong Tien Nguyen, Huan Vu, Vu-Duc Ngo, Thien Van Luong
Đang phản biệnAAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2027).
[R2]
Hierarchical Native-Coordinate Raman Classification of Skin Lesions under Provenance-Aware Repeated Validation
Chu Duc Hoang, Nguyen Thanh Tung, Truong Huu Hoang, Tung Duong Ta
Đang phản biệnSkin Research and Technology (Wiley). Nộp tháng 10/2026.

Đang chỉnh sửa

[P1]
ViTLD: A Three-Level Vietnamese Handwriting Dataset from Photographed Pages
Tung Duong Ta, Thai Dang Tran, The-Son Le, Quang Dang, Trung Vu, Manas Gaur, Tim Oates
Đang chỉnh sửaĐang chỉnh sửa để nộp lại.
[P2]
SIME: A Stroke-Image Modality Ensemble in Word-Level Vietnamese Handwriting Recognition
Tung Duong Ta, Thai Dang Tran, The-Son Le, Quang Dang, Trung Vu, Manas Gaur, Tim Oates
Đang chỉnh sửaĐang chỉnh sửa để nộp lại.

Dự án nghiên cứu

CoRaL Lab, UMBC · 2023 đến nay

MDEF: Multi-Report Deep Ensemble Fusion for 3D CT Report Generation

Tác giả chính · LLM4MDF tại ICDM 2026 · Đã chấp nhận
  • Đề xuất MDEF, một quy trình tổ hợp sâu chuyển mô hình sinh một báo cáo thành mô hình sinh nhiều báo cáo.
  • Vượt MARCH, phương pháp sinh một báo cáo tốt nhất, +0,079 và +0,045 CE F1 trên RadGenome và CT-RATE, và nhỉnh hơn một chút trên INSPECT.
  • Tăng độ phủ (recall) từ +70% đến +97% so với MARCH, tính trung bình trên 18 bệnh lý.
Mã nguồn

MDToC: Metacognitive Dynamic Tree of Concepts

Tác giả chính · ICT Research · Đã xuất bản
  • Đề xuất MDToC, kỹ thuật prompting ba giai đoạn dựa trên các bước siêu nhận thức: lập kế hoạch, giám sát và rà soát.
  • Vượt GoT 5% trên CHAMP, 5,4% trên MATH và 4% trên Game-of-24, ba bộ đánh giá toán học.
  • Vượt ToT tới 19% và GoT tới 13% trên các mô hình nền.
Bài báo Mã nguồn arXiv

ViTLD: A Three-Level Vietnamese Handwriting Dataset from Photographed Pages

Tác giả chính · Đang chỉnh sửa để nộp lại
  • Xây dựng ViTLD từ 565 ảnh trang giấy của 435 người viết, bộ dữ liệu chữ viết tay tiếng Việt đầu tiên có nhãn cấp từ, dòng và đoạn trên trang giấy chụp ảnh.
  • Chứng minh ViTLD khó hơn hai bộ dữ liệu ba cấp độ hiện có là VNOnDB và UIT-HWDB, nâng CER trung bình cấp từ của chín hệ nhận dạng chữ viết tay lên 12,56 từ 7,32 và 9,39.
  • Chứng minh ViTLD khó hơn ở cấp dòng, nâng CER trung bình lên 22,57, so với 14,09 trên VNOnDB và 16,91 trên UIT-HWDB.

PIKE: Patient-Context Informed Knowledge Graph Enrichment for ICU Outcome Prediction

Đồng tác giả · AAAI 2027 · Đang phản biện
  • Tham gia phát triển PIKE, xây dựng trên Evidence-Guided Node Selection (EGNS) và Bidirectional Low-Rank Fusion (BLRF).
  • Vượt phương pháp cơ sở mạnh nhất 2,2 đến 4,0 điểm AUROC ở mọi thiết lập trên MIMIC-III và MIMIC-IV.
  • Cải thiện AUPRC tới 6,9 điểm so với CTPD, phương pháp cơ sở mạnh nhất trên bài toán tử vong MIMIC-IV.

SIME: A Stroke-Image Modality Ensemble in Word-Level Vietnamese Handwriting Recognition

Tác giả chính · Đang chỉnh sửa để nộp lại
  • Đề xuất SIME, bổ sung phương thức nét bút, được tái tạo từ ảnh bằng stroke derendering, vào tổ hợp các VLM đã tinh chỉnh.
  • Vượt tổ hợp phương thức ảnh mạnh nhất trên hai bộ đánh giá ngoài phân phối, giảm CER khoảng 11% trên VN-Para và 9% trên VN-Addr.
  • Công bố VN-Para, bộ đánh giá cấp từ giàu dấu thanh gồm 8.042 ảnh từ viết tay từ 100 văn bản.

Hierarchical Native-Coordinate Raman Classification of Skin Lesions

Đồng tác giả (quản lý dữ liệu, giám sát, cung cấp nguồn lực) · Skin Research and Technology · Đang phản biện
  • Tham gia phát triển H-QFR, bộ phân loại phân cấp (lành tính / ác tính, rồi BCC / u hắc tố) học trực tiếp trên lưới số sóng Raman gốc không đều thay vì nội suy về một trục đều nhân tạo.
  • Đánh giá bằng quy trình kiểm định có xét nguồn gốc dữ liệu, phân chia theo nhóm nguồn (10 lần lặp, 5 fold ngoài, 3 fold trong) để tránh rò rỉ giữa các phổ liên quan.
  • Đạt độ chính xác cân bằng 82,87% (theo lần lặp) và độ chính xác tổng thể 83,59% trên phổ BCC, lành tính và u hắc tố, cao hơn 1,49 điểm so với phương pháp cơ sở được chọn ở vòng trong.

Công cụ sử dụng trong các dự án

Công cụ và mô hình
PyTorchHugging Face TransformersPEFT / LoRA Qwen2.5-VLInternVL3TrOCRRadBERT GPT-4-TurboMONAIOpenCVCụm đa GPU SLURM Huấn luyện phân tán

Các dự án trước đây

Sơ đồ prompt siêu nhận thức do LLM sinh ra
Prompting siêu nhận thức tự động · UMBC, 2023

Dùng GPT-3.5-turbo sinh prompt siêu nhận thức để giải và đánh giá từng bước lời giải toán và logic, cải thiện so với mô hình cơ sở của benchmark FELM. Công trình này phát triển thành MDToC.

Sơ đồ học tăng cường phân cấp
Học tăng cường phân cấp đa tác tử · Nghiên cứu hè tại UMBC

Khảo sát 15 bài báo về học tăng cường đa tác tử và trên đồ thị, xây dựng mô hình học tăng cường sâu cho bài toán lập lịch nhiều công việc.

Tìm kiếm doanh nghiệp tương tự trên đồ thị tri thức
Tìm kiếm doanh nghiệp tương tự · Tập đoàn CMC

Biểu diễn đồ thị tri thức (TransE, ComplEx) kết hợp Random Walk with Restart và tìm kiếm HNSW / ScaNN cho sản phẩm gợi ý B2B.

Chuyển ngôn ngữ tự nhiên sang SQL
Chuyển câu hỏi tiếng Việt sang SQL · Tập đoàn CMC

Xây dựng bộ dữ liệu giao dịch tiếng Việt và tinh chỉnh các mô hình BERT đa ngôn ngữ / RAT-SQL cho text-to-SQL thời gian thực (độ chính xác 78%).

Kinh nghiệm

  1. Trợ lý nghiên cứu sau đại học

    01/2023 – nay
    CoRaL Lab, Đại học Maryland, Baltimore County · Baltimore, MD · Người hướng dẫn: GS. Tim Oates
    • Nghiên cứu về mô hình thị giác–ngôn ngữ, học tổ hợp sâu, suy luận của LLM và AI y tế.
    • Tác giả chính của MDEF, MDToC, ViTLD và SIME; đồng tác giả PIKE (xem Nghiên cứu).

  2. Trợ giảng và chấm bài

    08/2022 – nay
    Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật Điện, UMBC
    • Trợ giảng (Thu 2022 – Xuân 2026): Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (hai học kỳ), Thuật toán, Kiến trúc máy tính (đại học và sau đại học), Cơ sở dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Điện toán di động.
    • Hướng dẫn các buổi thực hành và thảo luận, tổ chức giờ hỗ trợ sinh viên, chấm bài tập và bài thi.
    • Chấm bài (Thu 2026 – nay): Software Engineering I.

  3. Kỹ sư Dữ liệu lớn

    05/2021 – 07/2022
    Tập đoàn CMC · Hà Nội, Việt Nam
    • Triển khai Random Walk with Restart trên biểu diễn đồ thị tri thức để tìm doanh nghiệp tương tự: chính xác hơn 2% và xếp hạng nhanh hơn 5%.
    • Tinh chỉnh các mô hình dựa trên BERT để trích xuất thông tin doanh nghiệp bằng NER (độ chính xác 85%).
    • Tinh chỉnh các mô hình dựa trên BERT để chuyển câu hỏi tiếng Việt sang SQL (độ chính xác 78%).
    • Sử dụng Neo4j, AmpliGraph và FAISS để lưu trữ, biểu diễn và tìm kiếm trên các đồ thị tri thức doanh nghiệp lớn.

  4. Trợ giảng bậc đại học

    01/2019 – 2021
    Đại học Villanova · Villanova, PA
    • Chấm bài và góp ý cho sinh viên các môn CSC 1052 và CSC 2053; hỗ trợ sinh viên ngoài giờ học.

  5. Trợ lý nghiên cứu bậc đại học

    06/2019 – 08/2019
    Đại học Villanova · Villanova, PA
    • Viết back end bằng Nest.js để gắn thẻ bài tập theo cấu trúc thẻ của Stack Overflow.
    • Soạn câu hỏi và bài khởi động cho trang học tập one-up (tăng 3% hiệu quả học tập).

Học vấn

  1. Tiến sĩ Khoa học Máy tính

    08/2022 – 12/2026 (dự kiến)
    Đại học Maryland, Baltimore County · GPA 3,933/4,0
    • Người hướng dẫn: GS. Tim Oates. Hội đồng: TS. Lara Martin, TS. Justin Brooks, TS. Manas Gaur, TS. Trung Vu.
    • Được công nhận ứng viên tiến sĩ tháng 2/2026. Dự kiến tốt nghiệp ngày 18/12/2026.

  2. Thạc sĩ Khoa học Máy tính

    05/2026
    Đại học Maryland, Baltimore County · Nhận trong quá trình học tiến sĩ

    Bằng tốt nghiệp · Bảng điểm sau đại học (PDF)

  3. Cử nhân Khoa học Máy tính, Magna Cum Laude

    2017 – 05/2021
    Đại học Villanova · GPA 3,81/4,0

    Bằng tốt nghiệp · Bảng điểm đại học (PDF)

  4. THPT chuyên Vật lý

    2014 – 2017
    Trường THPT chuyên Hà Nội – Amsterdam · Hà Nội, Việt Nam

Giải thưởng & thành tích

Bấm vào giấy chứng nhận để phóng to
  • Tốt nghiệp loại Magna Cum Laude, Cử nhân Khoa học Máy tính, Đại học Villanova.
  • Chứng chỉ Bayesian Methods for Machine Learning, Đại học HSE (Coursera).
  • Giải Nhì, Cuộc thi Lập trình CCSC khu vực miền Đông Hoa Kỳ, Consortium for Computing Sciences in Colleges (đội “Team Wild” của Villanova cùng James Gamboli và Zachary DeStefano).
  • Giải Nhì, Cuộc thi Lập trình ICPC khu vực Mid-Atlantic Hoa Kỳ, điểm thi Đại học Wilkes (26 đội), cùng đội “Cats01” của Villanova.
  • Giải Nhì, Cuộc thi Lập trình CCSC khu vực miền Đông Hoa Kỳ.
  • Giải Khuyến khích môn Vật lý, Kỳ thi học sinh giỏi lớp 12 cấp Thành phố Hà Nội năm học 2016–2017, Trường THPT chuyên Hà Nội – Amsterdam.
  • Giải Ba môn Vật lý, Kỳ thi học sinh giỏi lớp 12 cấp Thành phố Hà Nội năm học 2015–2016 (khi đang học lớp 11).
  • Giải Nhì môn Vật lý cấp Thành phố, lớp 9, Trường THCS Đoàn Thị Điểm, Hà Nội.
CCSC miền Đông 2020Giải Nhì Cuộc thi Lập trình
ICPC Mid-Atlantic 2019Giải Nhì, điểm thi Đại học Wilkes
CCSC miền Đông 2019Giải Nhì Cuộc thi Lập trình
HSG Vật lý Hà Nội 2015–2017Giải Ba và Giải Khuyến khích
HSG Vật lý Hà Nội 2016Giấy khen, Giải Ba
HSG Vật lý Hà Nội 2014Giấy khen, Giải Nhì

Văn bằng & bảng điểm

Bằng Thạc sĩ, UMBCKhoa học Máy tính, 2026
Bằng Cử nhân, VillanovaMagna Cum Laude, 2021
Trang đầu bảng điểm sau đại học UMBC
Bảng điểm sau đại học UMBCGPA 3,933/4,0 · PDF
Trang đầu bảng điểm Đại học Villanova
Bảng điểm VillanovaGPA 3,81/4,0 · PDF

Mã số sinh viên, ngày sinh và địa chỉ nhà đã được che trên các bảng điểm đăng tải. Bản chính thức có thể cung cấp khi có yêu cầu.

Kỹ năng kỹ thuật

Ngôn ngữ lập trình
Python, C++, Java, SQL
Framework & thư viện
PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT (LoRA), OpenCV, MONAI
Kỹ thuật ML / AI
Tinh chỉnh mô hình thị giác–ngôn ngữ, học tổ hợp sâu, prompting LLM, biểu diễn đồ thị tri thức
Mô hình
Qwen2.5-VL, InternVL3, TrOCR, RadBERT, GPT-4-Turbo
Công cụ & hạ tầng
Cụm đa GPU SLURM, huấn luyện PyTorch phân tán, Git, LaTeX, Neo4j, AmpliGraph, FAISS