Nguyễn Phi Lê

PGS. TS. GVCC
Điều hành Viện nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI4LIFE)
Phó Giáo sư, khoa Khoa học máy tính

Tiến sỹ (Công nghệ thông tin, Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản, 2019)
Thạc sỹ (Công nghệ thông tin, Đại học Tokyo, 2010)
Kỹ sư (Công nghệ Thông tin, Đại học Tokyo, 2007)

Email: lenp@soict.hust.edu.vn
Homepage: https://ai4life.hust.edu.vn/lenp/  

• Mạng truyền thông
• Trí tuệ nhân tạo
• Khoa học dữ liệu

• Kiến trúc mạng: giao thức định tuyến, giao thức tầng giao vận, mạng cảm biến không
  dây, SDN, 5G, 6G
• Ứng dụng AI trong Y tế, Giám sát môi trường, Biến đổi khí hậu.
• Các kỹ thuật học sâu: Học liên kết, Học tăng cường, Tối ưu hóa hộp đen, Học đa
  phương thức, Mô hình nền tảng
• Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.

PGS. TS. Nguyễn Phi Lê hiện là giảng viên tại trường Công nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà nội, và đảm nhận vị trí điều hành Viện nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI4LIFE). Cô nhận bằng kỹ sư và thạc sĩ Khoa học tại Đại học Tokyo chuyên ngành công nghệ thông tin vào các năm 2007 và 2010. Năm 2019, cô nhận bằng Tiến sĩ tin học tại Đại học SOKENDAI, Viện tin học quốc gia Nhật Bản (NII).  TS. Lê đang lãnh đạo một nhóm nghiên cứu gồm hơn 80 sinh viên tài năng tại Đại học Bách khoa Hà nội, tập trung nghiên cứu về các công nghệ lõi của AI, cũng như ứng dụng AI trong lĩnh vực môi trường, biến đổi khí hậu và y tế thông minh. 

TS. Lê đã công bố hơn 130 bài báo trên các tạp chí và hội nghị danh tiếng như ICML, NeurIPS, ICLR, EMNLP, ICDM, IPDPS, IEEE Transactions, và ACM Transactions. Cô đã nhận được nhiều giải thưởng bài báo xuất sắc, bao gồm bài báo xuất sắc tại ISSNIP’14, ICT-DM’19, CANDAR 2023 và top-3 bài báo xuất sắc tại CCGrid 2023. Cô tích cực tham gia các hội nghị uy tín với vai trò thành viên Ban Chương trình Kỹ thuật (TPC) và tham gia phản biện cho các tạp chí và hội nghị nổi tiếng như AAAI, ICLR, NeurIPS, CVPR, ECCV, UAI, ICCV, ToN, và IoTJ. Các nghiên cứu của cô đã được tài trợ bởi nhiều tổ chức danh tiếng, bao gồm VinIF, Nafosted, Bộ Giáo dục và Đào tạo, Bộ Khoa học và Công nghệ, và Aus4Innovation.

• Trong Bang Nguyen, Phi Le Nguyen, Simon Lucey, Minh Hoai, “Region-Level Data Attribution for Text-to-Image Generative Models”, International Conference on Computer Vision 2025 (ICCV)
• Thu Hang Phung, Manh Duong Nguyen, Thanh Trung Huynh, Quoc Viet Hung Nguyen, Trong Nghia Hoang, Phi Le Nguyen, “Federated Prompt-Tuning with Heterogeneous and Incomplete Multimodal Client Data”, International Conference on Computer Vision 2025 (ICCV)
• Ta Duc Huy, Duy Anh Huynh, Yutong Xie, Yuankai Qi, Qi Chen, Phi Le Nguyen, Sen Kim Tran, Son Lam Phung, Anton van den Hengel, Zhibin Liao, Minh-Son To, Johan W. Verjans, Vu Minh Hieu Phan, “Seeing the Trees for the Forest: Rethinking Weakly-Supervised Medical Visual Grounding”, International Conference on Computer Vision 2025 (ICCV)
• Nam Duong Tran, Nam Nguyen Phuong, Hieu Pham, Phi Le Nguyen, My T. Thai, “ConstStyle: Robust Domain Generalization with Unified Style Transformation”, International Conference on Computer Vision 2025 (ICCV)
• Thanh Tam Nguyen, Phi Le Nguyen, Nguyen Quoc Viet Hung et al., “A Survey of Machine Unlearning”, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2025.
• Ta Duc Huy, Phi Le Nguyen, Minh Hieu Phan, et al., “Too Tall for the Crib: When Vision-Language Models Outgrow Pediatric X-rays”, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2025 (MICCAI)
• Cuong Pham, Phi Le Nguyen, Thanh Trung Nguyen, Minh Hieu Phan, Binh Nguyen, “Unleashing SAM for Few-Shot Medical Image Segmentation with Dual-Encoder and Automated Prompting”, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2025 (MICCAI)
• Manh Cuong Dao, Phi Le Nguyen, Huy Hieu Pham, Thanh Hung Nguyen, Peng Chen, Mohamed Wahib and Thao Nguyen Truong, “Noisy Data-based Attack: a New Type of Untargeted Attack in Federated Learning and Its Countermeasures”, Future Generation Computer Systems, 2025
• Nguyen Nang Hung, Truong Thao Nguyen, Trong Nghia Hoang, Hieu H. Pham, Thanh Hung Nguyen, and Phi Le Nguyen, “SAFA: Handling Sparse and Scarce Data in Federated Learning with Accumulative Learning”, IEEE Transactions on Computers.
• Tue Minh Cao, Nhat Hoang-Xuan, Hieu Pham, Phi Le Nguyen, My T. Thai, “NeurFlow: Interpreting Neural Networks through Critical Neuron Groups and Functional Interactions”, The Thirteenth International Conference on Learning Representations, ICLR 2025.
• Bach Vu, Hoang Nguyen, Quang Nguyen, Duong Le, Hieu Pham, Phi Le Nguyen, Lam Nguyen, “Foundation Model and Temporal Priors-guided Transductive Few-shot Action Recognition”, 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2025 Main Tracks).
• Thai Nguyen, Trung Thanh NGUYEN, Tien Nguyen, Trung Nguyen Thanh, Hieu Pham, Thanh Hung Nguyen, Truong Thao Nguyen, Phi Le Nguyen, “CT to PET Translation: A Large-scale Dataset and Domain-Knowledge-Guided Diffusion Approach”, IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2025).
• Son Dinh, Dung Nguyen, Duc-Tri Tran, Dang-Huy Pham-Nguyen, Thuan Hieu Tran, Tong Anh, Quang Huy Hoang, Phi Le Nguyen, “Sign Language Recognition: A Large-scale Multi-view Dataset and Comprehensive Evaluation”, IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2025).
• Manh Cuong Dao, Phi Le Nguyen, Thao Nguyen Truong, Trong Nghia Hoang, “Incorporating Surrogate Gradient Norm to Improve Offline Optimization Techniques”,The Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2024.
• Tuan Dung Nguyen, Thanh Trung Huynh, Minh Hieu Phan, Quoc Viet Hung Nguyen, Phi Le Nguyen, “CARER – ClinicAl Reasoning-Enhanced Representation for Temporal Health Risk Prediction”, The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP.
• Thanh Trung Huynh, Trong Bang Nguyen, Phi Le Nguyen, Thanh Tam Nguyen, Matthias Weidlich, Quoc Viet Hung Nguyen, Karl Aberer, “Fast-FedUL: A Training-Free Federated Unlearning with Provable Skew Resilience”, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2024).
• Van An Le, Duc Long Nguyen, Phi Le Nguyen, Yusheng Ji, “Traffic Engineering in Large-scale Networks via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning with Joint-Training”, The 33rd International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN 2024).
• Manh Cuong Dao, Phi Le Nguyen, Thao Nguyen Truong, Trong Nghia Hoang, “Boosting Offline Optimizers with Surrogate Sensitivity”, The 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024).

• Best paper award at EUC 2024.
• Best paper award at CANDAR 2024.
• Best lecturer of the year 2023-2024 awarded by HUST.
• Best paper nominated by CCGRID 2023.
• 2023 APEC-Australia Women in Research Fellowship.
• NII best student award in 2018.
• Best paper award at ICT-DM 2018.
• Student award at Japan SINET Ideathon competition, 2018.
• Monbusho (Monbukagakusho) scholarship for a three-year PhD program offered by Japanese Government, 2016.
• Best paper award at SoICT 2015.
• Best paper award at ISSNIP 2014.
• Monbusho (Monbukagakusho) scholarship for a two-year M.S program offered by Japanese Government, 2007.
• Monbusho (Monbukagakusho) scholarship for a four-year B.S program offered by Japanese Government, 2002.

• JP3120, JP3130: Tiếng Nhật chuyên ngành
• IT4015, IT4015E, IT4012, IT4012E: Nhập môn An toàn thông tin
• IT4262: An ninh mạng