グエン・ナン・フンさんは大学卒業前に6本の国際論文を発表し、そのうち2本が「Aランク」だったことから、 ハノイ工科大学の「ひどい」ケースとみなされている。
最近、ハノイ工科大学(ベトナム - 日本情報技術科)の新人エンジニア、グエン・ナン・フンさん(2000年生まれ)が、日本政府から修士課程の全額奨学金を獲得したという知らせを受けました。10Xは4月1日、ベトナムのナンバーワン校である東京大学で学びの旅を始めます。一つ一つの選択が貴重な経験となります。ナン・フンさんは2023年10月にハノイ工科大学をGPA3.58/4.0で卒業しました。「優」に「近い」成績でしたが、学生時代を後悔したことは一度もありません。 「工科大学には、一般的に2種類の学生がいます。1つは勉強に全力を注ぎ、多くの場合非常に高い成績で卒業するタイプで、中には3.8~3.9という成績を取る学生もいます。もう1つは、勉強と並行してアルバイトや青年団の活動など、他の活動にも参加するタイプです。私の場合、ハノイ工科大学での5年間は、研究室で多くの時間を過ごしました」とフン氏は語った。 

フン氏の出願準備は非常に迅速で、わずか3ヶ月で完了しました。出願前に、グエン・フィ・レ准教授の縁で、フン氏は相談や面接の機会を得て、幸運にも東京大学の教授の研究室に受け入れられました。フン氏は、政府奨学金に応募する前に、志望する研究分野について調べ、興味のある教授に事前に連絡を取るべきだと考えています。「どの教授も研究室を受け入れてくれない場合、面接で落とされる可能性が非常に高くなります。」フン氏によると、エッセイでは、研究分野、研究経験、論文数、研究テーマが社会にどのような影響を与えるか、研究の難しい点、どのような研究が必要かなどを詳細に記述する必要があります。さらに、日本での留学期間中に実行する計画を具体的に示し、それを実行できることを強調する必要があります。「重要なのは、志望者が綿密な準備と体系的な学習計画を立てていることです。審査委員会は、志望者の強い意志を評価し、奨学金の授与を承認するでしょう。」ナン・フンは4月1日、日本への留学の旅を始めます。過去を振り返り、フンは危機が必ずしも悪いわけではないことに気づきました。時には、危機は一人ひとりが変化の必要性に気づき、自己価値を高めるために行動を起こす機会となるのです。「私が経験した危機は、時代遅れになり、労働市場で役に立たなくなるのではないかという恐怖でした。そのような危機に直面した時、周りの人からのアドバイスを受け入れる心構えと、耳を傾ける姿勢があれば、必ず適切な解決策が見つかると信じています。」
グエン・ナン・フンさんは、日本政府から修士課程の全額奨学金を獲得したばかりです。
入学当初、Hung氏は「研究の道」に進むことは考えてもいませんでした。1年目の終わりに、ディスカッション中にNguyen Phi Le准教授(現ハノイ工科大学国際人工知能研究センター所長)と出会いました。その時、Phi Le准教授は学生たちに研究室とそこで行われている研究テーマを紹介しました。興味を持ったHung氏は、参加を申し込みました。専門的な科目にあまり触れていなかった1年生だったHung氏は、当初は主にセンサーネットワークにおける情報伝送の研究分野を中心に、学習と基礎知識の蓄積に集中しました。論文作成のプロセス、アプローチ、改善の方向性の見つけ方など、当時のHung氏にとってすべてが新しい経験でした。 「しかし、ジムに通うのと同じように、研究はすぐに結果が出る旅ではなく、国際的な論文を発表するまでには数年かかることもあります。ジムに通うのと同じように、多くの学生は最初の1~2ヶ月で研究室に留まりません」とフン氏は言います。フン氏はまた、若者の利点は、新しいことに立ち向かう準備ができており、学ぶ意欲があり、変化を恐れないことだと認識していました。そのため、2年間の学びと研鑽を経て、2021年にフン氏は共著者として初の論文を発表しました。「最初の論文では多くの指導を受けました。しかし、そのおかげで、先人たちに頼りすぎずに研究の道を歩み続けるために必要なスキルを身につけることができました。」フン氏はインドで優秀論文賞を受賞した。
最初の成果から、この男子学生は研究の道を急速に歩み始めました。大学3年生の時、Hung氏は自動運転車用センサーネットワークに関する論文を筆頭著者と共著者として2本発表しました。4年生になると、彼は研究の方向性を変え、AI関連の課題解決に取り組みました。「これは、コンピュータ間でデータを交換し、高い処理能力を持つAIモデルを訓練する方法です。実際には、高性能な人工知能モデルを実現するためには、ユーザーデータの収集はほぼ避けられませんが、プライバシーに関する問題も生じます。この問題を解決するために、私の研究では、ユーザーデータを集中管理する必要なく、データクラスタリングによって分散的に処理できるモデルを提案しています。」Hung氏の論文はその後、2022年に開催されるICPP'22カンファレンス(ランクA)での発表に採択されました。また、この論文から、処理手順にまだいくつかの欠陥があることに気づいたHung氏は、関連理論を分析し、改善を続けました。5年生の時、Hung氏は同一ネットワーク上のコンピュータがどのように相互に通信できるかに関する研究を完了し、AIモデルを作成しました。この論文はフン氏が筆頭著者を務め、CCGRID'23カンファレンス(ランクA)の優秀論文に選出され、インドのバンガロールで直接発表されました。研究と並行して、ナン・フン氏は学業との両立にも時間を割いていました。「専門分野については、しっかりとした基礎を築くために勉強に集中するようにしています。そのおかげで、いくつかの学期でGPAを絶対値で達成することができました」とフン氏は語ります。学生生活の「危機」に感謝優秀な成績で大学を卒業した後、フン氏は勉強を続けるか、すぐに就職するかという選択に迷っていました。10Xは、彼が初めて研究室に入ったときに遭遇した「危機」を覚えています。それは彼が専門知識に深く取り組み始めた時期でもありました。本質的に、IT業界は「キャリア年齢」がかなり低い業界です。知識を活かして定年まで生計を立てられる整備士とは異なり、IT業界は淘汰が早いです。コードを学び、コードに取り組んでいるだけでは、5~10年後には企業にとっての価値は低下し、あっという間に淘汰されてしまいます。典型的には、米国では2023年半ば、ベトナムでは2023年末にIT職のレイオフの波が押し寄せます。「どうすれば自分の価値をできるだけ長く維持できるのか?」これは、私が大学に入学した当初からずっと考えてきた問いです。そして現実は、私の以前の考えが正しかったことを示してくれました。ChatGPTと大規模言語モデルは、多くのタスクにおいて人間が抱える問題をうまく処理できる能力を証明しています。近い将来、AIが単純な労働力や高平均労働力の一部を置き換えることは避けられません。私は、困難ではあるものの、常に新しく、価値ある人材であり、地域社会や企業に貢献できる道を歩むべきだと考えています。このため、ナン・フンは卒業後も勉強を続けることを決意し、日本政府の奨学金に「応募」することを選びました。ベトナムネット
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