Bùi Thị Mai Anh

Giảng viên, Khoa Khoa học máy tính

Tiến sỹ (Khoa học Máy tính, trường Đại học Pierre và Marie Curie, 2016)
Thạc sỹ (Khoa học Máy tính, trường Đại học La Rochelle, France, 2011)
Kỹ sư (Công nghệ thông tin, trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2007)

Email: anhbtm@soict.hust.edu.vn
Web:  https://users.soict.hust.edu.vn/anhbtm

• Công nghệ phần mềm thông minh
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 
• Mô hình hoá các hệ thống phức tạp
• Vận trù học
• Phân tích dữ liệu

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản, bao gồm tóm tắt văn bản, phân loại văn bản, trích xuất thông tin
• Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình ngôn ngữ cho xử lý mã nguồn cho nhiều tác vụ khác nhau ví dụ: chuyển đổi mã nguồn, tóm tắt mã nguồn (sinh tài liệu api, sinh code comments), phát hiện nợ kỹ thuật, mã nguồn xấu vv.
• Rời rạc hoá dữ liệu
• Đánh giá tín dụng và phân tích dữ liệu tài chính
• Áp dụng tìm kiếm tối ưu và các giải thuật tiến hoá trong công nghệ phần mềm (sinh ca kiểm thử)
• Mô hình hoá các hệ thống phức tạp

Bùi Thị Mai Anh hiện đang là Giảng viên khoa Khoa học Máy tính, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội (HUST) của Việt Nam. Cô đã nhận bằng Tiến sĩ trong lĩnh vực Kỹ thuật Phần mềm, Khoa học Máy tính vào năm 2016 từ Đại học Pierre và Marie Curie (Paris 6) ở Pháp. Các quan tâm nghiên cứu hiện tại của cô bao gồm ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong các lĩnh vực khác nhau của Kỹ thuật Phần mềm, đặc biệt là tập trung vào việc sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên trong phân tích mã nguồn. Cô cũng tập trung vào việc phát triển Ngôn ngữ chuyên biệt cho việc mô hình hóa các hệ thống phức tạp và xác minh/kiểm tra các hệ thống đó. Ngôn ngữ mô hình hoá đầu tiên của cô được dành cho lĩnh vực dịch tễ học. Ngôn ngữ này giúp các nhà dịch tễ học dễ dàng tạo ra các mô hình của họ và phân tích chúng. Hiện tại cô là trưởng nhóm nghiên cứu về kỹ thuật phần mềm thông minh (Nhóm RISE) của Trung tâm BK-AI, SOICT. Bên cạnh đó, cô cũng là một trong những thành viên chủ chốt của một nhóm nghiên cứu khác, Phân tích Dữ liệu và Vận trù học (Data Analysis and Operational Research). Lĩnh vực nghiên cứu khác của cô tập trung đặc biệt vào việc sử dụng các phương pháp nghiên cứu vận trù học như các giải thuật tiến hoá, tối ưu hoá tổ hợp, vv., để giải quyết các vấn đề khác nhau của khoa học dữ liệu bao gồm rời rạc hóa dữ liệu, lấy mẫu dữ liệu.

• Bùi Thị Mai Anh, Dương Việt Anh, Bùi Quốc Trung. A Filter Approach Based on Binary Integer Programming for Feature Selection. RIVF 2022. 677-682. Ho Chi Minh City. 20/12/2022
• Bùi Thị Mai Anh, Nguyễn Nhất Hải. On the Value of Code Embedding and Imbalanced Learning Approaches for Software Defect Prediction. SOICT 2023. 510-516. TP Hồ Chí Minh. 07/12/2023
• Hồ Anh, Bùi Thị Mai Anh, Phương Nguyễn, Amleto Di Salle. Fusion of deep convolutional and LSTM recurrent neural networks for automated detection of code smells. EASE 2023. 229–234. Finland. 14/06/2023
• Bùi Thị Mai Anh, Đỗ Văn Trị, Bùi Quốc Trung. A Novel Fitness Function for Automated Software Test Case Generation Based on Nested Constraint Hardness. GECCO 2023. 11-14. Lisbon, Portugal. 15/07/2023
• Bùi Thị Mai Anh, Nguyễn Nhất Hải. A Novel Relevance Aggregation Approach for Bug Localization. RIVF 2023. 539–545. Hanoi. 23/12/2023
• Bui Quoc Trung, Duong Viet Anh, Bui Thi Mai Anh. A Novel Meta-Heuristic Search Based on Mutual Information for Filter-Based Feature Selection. ACIIDS 2023. 207-219. 24/07/2023
• Bui Thi Mai Anh, Nguyen Thi Thu Trang, Tran Thi Dinh. A Novel Type-based Genetic Algorithm for Extractive Summarization. Thirty-Fifth International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems. 143-155. 19/07/2022
• Ho Anh, Nguyễn Nhất Hai, Bùi Thị Mai Anh. Combining Deep Learning and Kernel PCA for Software Defect Prediction. SOICT 2022. 360-367. Ha Noi – Quang Ninh. 01/12/2022
• Bùi Quốc Trung, Trần Văn Trí, Bùi Thị Mai Anh. Empirical Analysis of Filter Feature Selection Criteria on Financial Datasets. SOICT 2022. 413-419. Hanoi – Quang Ninh. 01/12/2022
• Bui Thi Mai Anh, Nguyen Viet Luyen. An Imbalanced Deep Learning Model for Bug Localization. 28th Asia-Pacific Software Engineering Conference. 32-40. Taiwan. 06/12/2021

• IT3180, IT4082E: Nhập môn Công nghệ phần mềm
• IT4501: Đảm bảo chất lượng phần mềm
• IT3140: Kĩ thuật lập trình
• IT4142E/IT4930: Nhập môn Khoa học dữ liệu 
• IT5425: Quản trị và trực quan hoá dữ liệu
• IT4536: Mẫu thiết kế phần mềm