TS. Đoàn Đăng Khoa
Viện Kỹ Thuật Và Khoa Học Máy Tính
Giảng viên, Chương trình Khoa học Máy tính
Giới thiệu
Ông hiện là trợ lý giáo sư về Khoa học Máy tính tại Viện Kỹ thuật và Khoa học Máy tính. Trước khi được bổ nhiệm ở vị trí hiện tại, ông là nhà nghiên cứu AI tại Baidu Research, Hoa Kỳ. Ông nhận bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Virginia Tech và Thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Maryland, College Park. Ông từng là Kỹ sư phần mềm cấp cao tại nhiều công ty phần mềm, doanh nghiệp khác nhau và là nhà khoa học dữ liệu/nhà nghiên cứu cấp cao trong các dự án điện toán phân tán và hiệu năng cao tại NASA, cũng như nhiều công ty quảng cáo, chẳng hạn như Criteo AI Lab. Bên cạnh nghiên cứu, ông cũng dành thời gian gắn kết và tư vấn công nghệ AI cho các công ty khởi nghiệp.
• Khung tính toán cho phép mô hình máy học phức tạp trong quảng cáo điện toán, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Truy xuất thông tin sâu và các ứng dụng
• Mô hình tổng quát
• Học máy mạnh mẽ và độ tin cậy cao
1. D. Doan, Y. Lao, & P. Li, “Marksman Backdoor: Backdoor Attacks with Arbitrary Target Class”. Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems 2022 (NeurIPS).
2. K. D. Doan & C. K. Reddy, “Unified Learning of Multipurpose Energy Based Generative Hashing Network”. Sixteenth Asian Conference on Computer Vision 2022 (ACCV).
3. K. D. Doan, Y. Peng, & P. Li, “One Loss for Quantization: Deep Hashing with Discrete Wasserstein Distributional Matching”. 2022 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
4. K. D. Doan, Y. Lao, & P. Li, “Backdoor Attack with Imperceptible Input and Latent Modification”. Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems 2021 (NeurIPS).
5. K. D. Doan, Y. Lao, W. Zhao, & P. Li, “LIRA: Learnable, Imperceptible and Robust Backdoor Attacks”. 2021 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
6. K. D. Doan, S. Manchanda, S. Mahapatra, & CK. Reddy, “Interpretable Graph Similarity Computation via Differentiable Optimal Alignment of Node Embeddings”, In Proceedings of International ACM SIGIR conference on research and development in Information Retrieval 2021 (SIGIR).
7. K. Doan & C. K. Reddy. Efficient Implicit Unsupervised Text Hashing using Adversarial Autoencoder. In Proceedings of The Web Conference, 2020 (WWW).
8. K. Doan, P. Yadav & C. K. Reddy. Adversarial Factorization Autoencoder for Look-alike Modeling. In Proceedings of ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2019 (CIKM).
2021: Tiến sĩ Khoa học Máy tính, Virginia Tech.
2015: Thạc sĩ Khoa học Máy tính, Đại học Maryland, College Park.
2006: Cử nhân Khoa học Máy tính và Chuyên ngành phụ Toán học, Đại học Webster.
Giải thưởng Nghiên cứu Criteo – Virginia Tech 2018
NSF Urban Computing Fellowship – Virginia Tech 2016-2017
Tốt nghiệp Danh dự, Summer Cum Laude – Đại học Webster 2006
