Dong A podcast: The 2nd International Conference on Responsible AI and Data Science—EAI RAIDS 2026

| Vienamese-English-Chinese below

Over three days and five intensive sessions, the 2nd International Conference on Responsible AI and Data Science—EAI RAIDS 2026—successfully concluded at Dong A University. Featuring 43 presentations from over 100 leading international and domestic experts, the conference provided profound academic insights into global AI trends and the core principles of 'Responsible AI' within the Industry 5.0 revolution.

Notably, Dong A University researchers contributed key reports focusing on AI applications in higher education and human resource management. Highlighted topics included:

Integrating AI into modern HR management.

Ethical challenges and opportunities in university environments.

An interaction-based framework for applying Gemini (Generative AI) in education.

And the use of physics-informed neural networks for predicting pressure in compressed gas cylinders.

---

经过3天、5个工作节、43份专题报告以及100多位国内外专家的参与，在东亚大学举办的“人工智能与数据科学—2026”专题研讨会为全球人工智能发展趋势带来了多维视角。会议探讨了在工业5.0背景下，人工智能和数据科学的核心准则。

在本次研讨会的43份报告中，东亚大学的研究人员展示了关于AI在高等教育应用及大学管理中的研究：构建应用生成式AI模型）于大学教育的未来框架；研究由物理引导的物理神经网络，用于预测银屑病的治疗压力。

---

3 ngày, 5 phiên làm việc, 43 báo cáo tham luận, hơn 100 chuyên gia quốc tế và trong nước... - hội thảo quốc tế lần thứ hai về Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và Khoa học dữ liệu - EAI RAIDS 2026 tại Đại học Đông Á đã mang đến những trao đổi học thuật sâu sắc cùng các góc nhìn đa chiều về xu hướng phát triển của công nghệ AI trong bối cảnh toàn cầu; các nguyên tắc cốt lõi của Trí tuệ Nhân tạo có Trách nhiệm (Responsible AI) và Khoa học Dữ liệu (Data Science) trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 5.0...

Trong 43 báo cáo chuyên môn trình bày tại hội thảo lần này, các nghiên cứu viên từ Đại học Đông Á tham gia với các báo cáo vể ứng dụng AI trong giáo dục đại học và quản lý nhân sự: Khám phá việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong quản lý nguồn nhân lực: Thách thức, cơ hội và cân nhắc về đạo đức trong môi trường đại học; xây dựng khung dựa trên tương tác để hiểu việc áp dụng Gemini (một mô hình Generative AI) trong giáo dục đại học; cùng nghiên cứu mạng nơ-ron hướng dẫn bởi vật lý để dự đoán áp lực trong tất y tế nén.