ពី​និស្សិត​ខេត្ត​ទៅ​ជា​សាស្ត្រាចារ្យ​សាកលវិទ្យាល័យ​អាមេរិក

Minh Nhat អាយុ 34 ឆ្នាំមកពី Bac Lieu គឺជាសាស្រ្តាចារ្យនិងជា "តារាកំពុងរះ" នៅក្នុងសហគមន៍វៀតណាមដែលបន្តការសិក្សា វិទ្យាសាស្ត្រ ទិន្នន័យ និងម៉ាស៊ីនរៀននៅសហរដ្ឋអាមេរិក។

លោក Ho Pham Minh Nhat បច្ចុប្បន្នជាសាស្រ្តាចារ្យថ្នាក់ទីមួយនៃ Data Science, Statistics and Machine Learning នៅសាកលវិទ្យាល័យ Texas - Austin។ នេះ​គឺ​ជា​សាលា​កំពូល​មួយ​ក្នុង​ចំណោម​សាលា​កំពូល​ទាំង 10 នៅ​សហរដ្ឋ​អាមេរិក​សម្រាប់​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI) និង​វិទ្យាសាស្ត្រ និង​បច្ចេកវិទ្យា នេះ​បើ​យោង​តាម US News។

គាត់ក៏ជាសមាជិកនៃវិទ្យាស្ថានសម្រាប់មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅ Austin ជាមួយនឹងអត្ថបទច្រើនជាង 60 នៅក្នុងទស្សនាវដ្តី Q1 និងសន្និសីទធំៗ។ បច្ចុប្បន្ននេះ ការស្រាវជ្រាវរបស់ Nhat ផ្តោតលើប្រធានបទធំៗចំនួនបី៖ ការសន្និដ្ឋាន ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅ និងភាសាធំៗដូចជា ChatGPT; ស្ថេរភាព និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃក្បួនដោះស្រាយក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត; ភាពដូចគ្នាបេះបិទ វិមាត្រខ្ពស់នៃទិន្នន័យធំ និងការបង្កើតវិធីសាស្រ្ត និងគំរូថ្មីដើម្បីចាប់យក រុករក និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពព័ត៌មាននៃទិន្នន័យនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

បន្ថែម​ពី​លើ​នេះ លោក Nhat កំពុង​មើល​ការ​ខុស​ត្រូវ​និស្សិត​ថ្នាក់​បណ្ឌិត​ចំនួន ៨ នាក់ ដែល​ក្នុង​នោះ ៤ នាក់​ជា​និស្សិត​វៀតណាម។

លោកបានមានប្រសាសន៍ថា “ខ្ញុំមានមោទនភាពដែលបានចូលរួមចំណែកក្នុងការបង្កើតស្ពានមួយដើម្បីជួយយុវជនវៀតណាមសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតផ្នែករៀនម៉ាស៊ីន ស្ថិតិ និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្តនៅសាកលវិទ្យាល័យឈានមុខគេជាច្រើនរបស់ ពិភពលោក ”។

ហូ ផាមមិញញឹត។ រូបថត៖ តួអក្សរដែលបានផ្តល់ឱ្យ

លោក Nhat បាននិយាយថា ការធ្វើដំណើររបស់គាត់មានឧបសគ្គជាច្រើន ដែលបង្ខំឱ្យគាត់មានភាពចាស់ទុំ និងទប់ទល់នឹងសម្ពាធក្នុងព្រឹត្តិការណ៍សំខាន់ៗ។

កើត​ក្នុង​គ្រួសារ​ដែល​មាន​ទំនៀម​ទម្លាប់​ក្នុង​ការ​សិក្សា លោក Nhat បាន​បង្ហាញ​ពី​ចំណង់​ចំណូល​ចិត្ត​របស់​គាត់​ចំពោះ​គណិតវិទ្យា​តាំង​ពី​ថ្នាក់​មធ្យម​សិក្សា។ គាត់ចូលចិត្តស្វែងរកដំណោះស្រាយផ្សេងៗចំពោះបញ្ហាគណិតវិទ្យា ហើយតែងតែឈ្នះរង្វាន់ខ្ពស់ក្នុងការប្រកួតប្រជែងសម្រាប់សិស្សពូកែក្នុងខេត្ត Bac Lieu។

នៅពេលអានអត្ថបទអំពីមេដាយមាសជាមួយនឹងពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះ និងដំណោះស្រាយពិសេសរបស់គ្រូ Le Ba Khanh Trinh ក្នុងការប្រកួតគណិតវិទ្យាអន្តរជាតិឆ្នាំ 1979 Nhat បានកោតសរសើរគាត់ ហើយបានកំណត់គោលដៅដើម្បីចូលវិទ្យាល័យ Gifted សាកលវិទ្យាល័យជាតិទីក្រុងហូជីមិញ ដែលគ្រូ Trinh បង្រៀន។

នៅឆ្នាំ ២០០៤ ញ៉េត បានប្រឡងចូលសាលានេះ។ ការចាកចេញពី Bac Lieu ទៅកាន់ទីក្រុងហូជីមិញ សិស្សដែលមិនធ្លាប់ទៅណាឆ្ងាយពីផ្ទះ មានអារម្មណ៍កាន់តែតានតឹង ព្រោះមិត្តរួមថ្នាក់របស់គាត់សុទ្ធតែមានទេពកោសល្យ។ អរគុណចំពោះការខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់គាត់ Nhat ត្រូវបានជ្រើសរើសឱ្យចូលរួមប្រកួតប្រជែងសិស្សពូកែថ្នាក់ជាតិរយៈពេលពីរឆ្នាំជាប់គ្នា។ ទោះ​បី​ជា​យ៉ាង​ណា​ Nhat មិន​បាន​ឈ្នះ​រង្វាន់​អ្វី​ឡើយ។

Nhat បាន​រំឭក​ថា៖ «ដោយ​ឃើញ​មិត្ត​រួម​ថ្នាក់​របស់​ខ្ញុំ​ឈ្នះ​រង្វាន់​ខ្ពស់​ក្នុង​ការ​ប្រកួត​ថ្នាក់​ជាតិ និង​អន្តរជាតិ ខ្ញុំ​មាន​អារម្មណ៍​ខក​ចិត្ត​កាន់​តែ​ខ្លាំង​ឡើង​ក្នុង​ខ្លួន​ខ្ញុំ»។

បន្ទាប់​ពី​តស៊ូ​អស់​មួយ​រយៈ លោក Nhat បាន​រៀន​មេរៀន​មួយ​ដែល​ជា​គ្រឹះ​សម្រាប់​ដំណើរ​ការ​ទាំង​មូល​របស់​គាត់។ គាត់​បាន​ដឹង​ថា​ការ​បរាជ័យ​នៅ​ពេល​មួយ​មិន​មែន​មាន​ន័យ​ថា​ឈប់​ទេ ប៉ុន្តែ​ជំនួស​មក​វិញ​គឺ​ត្រូវ​ការ​ការ​តស៊ូ​និង​ការ​តាំង​ចិត្ត​ដើម្បី​បន្ត​ចំណង់​ចំណូល​ចិត្ត​របស់​គាត់។

ដូច្នេះហើយ បន្ទាប់ពីបញ្ចប់ការសិក្សានៅវិទ្យាល័យ Nhat បានជ្រើសរើសបន្តការសិក្សាថ្នាក់បរិញ្ញាបត្រផ្នែកគណិតវិទ្យា-ព័ត៌មានវិទ្យា នៅសាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រធម្មជាតិនៅទីក្រុងហូជីមិញ។ នៅទីនេះ Nhat ត្រូវបានលាតត្រដាងលើផ្នែកថ្មីៗជាច្រើននៃគណិតវិទ្យា ការកសាងទំនាក់ទំនងជាមួយសាស្រ្តាចារ្យក្នុងប្រទេស និងក្រៅប្រទេសតាមរយៈកម្មវិធីផ្លាស់ប្តូរ។ នៅចុងបញ្ចប់នៃឆ្នាំទី 3 របស់គាត់ Nhat បានឮសាស្រ្តាចារ្យជនជាតិអាមេរិកនិយាយអំពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃគណិតវិទ្យាពេលចូលរៀនសាលារដូវក្តៅស្តីពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងស្ថិតិ។ បទពិសោធន៍នេះបានបញ្ឆេះចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់ Nhat សម្រាប់វិស័យនេះ ហើយក៏បានធ្វើឱ្យគាត់សម្រេចចិត្តបន្តអាជីពក្នុងការស្រាវជ្រាវ និងបង្រៀន។

ក្នុងឆ្នាំ 2011 Nhat បានសិក្សាថ្នាក់អនុបណ្ឌិតផ្នែកគណិតវិទ្យាអនុវត្ត ក្រោមកម្មវិធីសហប្រតិបត្តិការរវាងសាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រធម្មជាតិនៅទីក្រុងហូជីមិញ និងសាកលវិទ្យាល័យចំនួន 6 នៅប្រទេសបារាំង។ ក្នុងអំឡុងពេលនេះ Nhat បានទទួលអាហារូបករណ៍ពេញលេញទៅសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតផ្នែកស្ថិតិនៅសាកលវិទ្យាល័យ Michigan-Ann Arbor ក្រោមការណែនាំរបស់សាស្រ្តាចារ្យវៀតណាមដ៏ល្បីល្បាញ Nguyen Xuan Long ។ គាត់បានបញ្ចប់ថ្នាក់អនុបណ្ឌិតនៅប្រទេសបារាំងយ៉ាងឆាប់រហ័ស ហើយបានទៅសិក្សានៅសហរដ្ឋអាមេរិក។

ការផ្លាស់ទៅបរិយាកាសថ្មី Nhat មានសម្ពាធដោយសារតែគាត់ត្រូវប្រើកាលវិភាគសិក្សាដ៏តានតឹង តានតឹង ក៏ដូចជាសម្របខ្លួនទៅនឹងអាកាសធាតុ និងវប្បធម៌នៅទីនេះ។ លើសពីនេះ និស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សារបស់គាត់ទាំងអស់សុទ្ធតែមានទេពកោសល្យខ្ពស់ ដោយបានបញ្ចប់ការសិក្សាពីសាលាល្បីៗដូចជា MIT ឬ Stanford ដែលខ្លះមានបទពិសោធន៍ស្រាវជ្រាវតាំងពីដំបូង។

Nhat តែងតែធ្វើការនៅពេលយប់ជ្រៅក្នុងបណ្ណាល័យ បង្កើតចំណេះដឹងដែលគាត់នឹក ហើយស្រាវជ្រាវកាន់តែស៊ីជម្រៅនូវចំណេះដឹងថ្មីៗដែលគាត់បានរៀននៅក្នុងថ្នាក់។ ដូច្នេះហើយ ជារឿយៗ គាត់គឺជាអ្នកដែលជិះឡានក្រុងចុងក្រោយនៅម៉ោង ២ ទៀបភ្លឺ ដើម្បីត្រឡប់ទៅអគារសិក្សាវិញ។ ជារៀងរាល់ថ្ងៃ គាត់បានព្យាយាមយ៉ាងខ្លាំងក្នុងការជជែកជាមួយមិត្តរួមថ្នាក់របស់គាត់ បង្កើនជំនាញភាសាបរទេសរបស់គាត់ និងរៀនបន្ថែមទៀតអំពីវប្បធម៌ និងចំណេះដឹង។ គាត់បានចំណាយពេលជិតពីរឆ្នាំដើម្បីបញ្ចូលទៅក្នុងជីវិតនៅទីនេះ ហើយចាប់ផ្តើមផ្តោតលើការស្រាវជ្រាវ។

Nhat ចែករំលែកថា "ខ្ញុំត្រូវតែព្យាយាម 200% នៃកម្លាំងរបស់ខ្ញុំដើម្បីអាចបញ្ចប់កម្មវិធី PhD របស់ខ្ញុំបានល្អ" ។

ទោះបីជាធ្វើការលើគម្រោងជាច្រើនជាមួយនឹងអ្នកគ្រប់គ្រងរបស់គាត់ និងបានបញ្ចប់ការសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតរបស់គាត់នៅឆ្នាំ 2017 ក៏ដោយ Nhat នៅតែមិនប្រាកដទាំងស្រុងអំពីទិសដៅស្រាវជ្រាវបន្ទាប់របស់គាត់។ ដូច្នេះហើយ គាត់បានសម្រេចចិត្តបន្តការសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតផ្នែកវិស្វកម្មអគ្គិសនី និងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រនៅសាកលវិទ្យាល័យ California, Berkeley ក្រោមការដឹកនាំរបស់សាស្ត្រាចារ្យឈានមុខគេពីរនាក់នៅក្នុង Machine Learning និង Artificial Intelligence គឺ Michael I. Jordan និង Martin Wainwright ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ គាត់បានព្យាយាមស្វែងរកទិសដៅស្រាវជ្រាវថ្មីមួយក្នុងរយៈពេល 9 ខែដំបូង។ ដើម្បីយកឈ្នះលើបញ្ហានេះ Nhat បានអានឯកសារវិទ្យាសាស្ត្រជាច្រើន ហើយបានចូលរួមសន្និសីទស៊ីជម្រៅក្នុងវិស័យនេះ ដើម្បីជួបពិភាក្សាជាមួយសាស្រ្តាចារ្យ។ អរគុណចំពោះបញ្ហានេះ Nhat បានរកឃើញក្បួនដោះស្រាយសំខាន់ៗមួយចំនួន រួមមាន gradient descent និង Newton algorithms ដែលត្រូវបានប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ការប៉ាន់ប្រមាណប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៅក្នុង machine learning model ប៉ុន្តែគោលការណ៍នៅពីក្រោយការដោះដូររវាងស្ថេរភាព ភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគណនា និងភាពត្រឹមត្រូវនៃស្ថិតិនៃក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះមិនត្រូវបានគេយល់ច្បាស់នោះទេ។

ដូច្នេះហើយ គាត់បានសម្រេចចិត្តស្រាវជ្រាវដើម្បីស្វែងយល់ឱ្យស៊ីជម្រៅអំពីការដោះដូររវាងកត្តាខាងលើ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព algorithms ក្នុង machine learning និងសិប្បនិម្មិត។ លទ្ធផលគឺឯកសារវិទ្យាសាស្ត្រជាង 10 ដែលបានបញ្ចប់ដោយ Nhat ពីពាក់កណ្តាលឆ្នាំ 2018 ដល់ចុងឆ្នាំ 2019 ។

Nhat និងនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា Nguyen Ba Khai ក្នុងសន្និសីទនៅ Hawaii ក្នុងខែកក្កដា។ រូបថត៖ តួអក្សរដែលបានផ្តល់ឱ្យ

ដោយត្រូវបានគេអញ្ជើញឱ្យធ្វើការនៅសាកលវិទ្យាល័យជាច្រើន លោក Nhat បានជ្រើសរើសសាកលវិទ្យាល័យ Texas, Austin ដោយសារតែគាត់ជឿថាបរិយាកាសការងារមានផាសុកភាព ហើយសាស្ត្រាចារ្យវ័យក្មេងមានលក្ខខណ្ឌសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវកម្រិតខ្ពស់។ ជាងនេះទៅទៀត អាកាសធាតុនៅរដ្ឋតិចសាស់ គឺស្រដៀងនឹងប្រទេសកំណើតរបស់គាត់ ដែលមានប្រជាជនវៀតណាមរស់នៅច្រើន។

Nhat បានចាប់ផ្តើមបង្រៀននៅខែសីហា 2020 ដូចដែល Covid-19 កំពុងរីករាលដាលនៅក្នុងសហរដ្ឋអាមេរិក។ គាត់មិនអាចប្រាស្រ័យទាក់ទងដោយផ្ទាល់ជាមួយសហសេវិករបស់គាត់ទេ ហើយបង្រៀនតែនៅមុខអេក្រង់កុំព្យូទ័រប៉ុណ្ណោះ។ មាន​សិស្ស​ដែល​មិន​បាន​បើក​កាមេរ៉ា ឬ​បញ្ចេញ​មតិ​របស់​ពួកគេ ដែល​ធ្វើ​ឱ្យ​គាត់​ពិបាក​ក្នុង​ការ​ភ្ជាប់ និង​យល់​ពី​អ្វី​ដែល​ពួកគេ​ចង់​បាន។

ដោយសារបទពិសោធន៍របស់គាត់ក្នុងការដោះស្រាយសម្ពាធ រួមជាមួយនឹងការគាំទ្រផ្លូវចិត្តពីគ្រួសាររបស់គាត់ Nhat បានយកឈ្នះលើការលំបាកដំបូង។ ក្រឡេកមកមើលបទពិសោធន៍នេះវិញ អ្វីដែល Nhat រកឃើញថាមានតម្លៃបំផុតនោះគឺការអាចបញ្ជូនចំណេះដឹង និងចំណង់ចំណូលចិត្តដល់សិស្ស ធ្វើជាមគ្គុទេសក៍ និងជាទីប្រឹក្សាដល់ពួកគេអំឡុងពេលសិក្សា។

នេះក៏បានជំរុញឱ្យ Nhat ចាប់ផ្តើមគម្រោងចែករំលែកចំណេះដឹង និងបង្រៀនអនឡាញដោយឥតគិតថ្លៃដល់ប្រជាជនវៀតណាម។ នៅឆ្នាំ 2021 គាត់បានបង្កើតទំព័រ Facebook "Data Science and Artificial Intelligence" ដោយរៀបចំថ្នាក់មួយចំនួនពីមូលដ្ឋានដល់កម្រិតខ្ពស់ជាភាសាវៀតណាមលើវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន ស្ថិតិ និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតតាមរយៈ Zoom ។

លោក Nhat បានរំឮកថា “វគ្គដំបូងមានអ្នកចូលរួមជិត ១០០០ នាក់ ដែលធ្វើអោយខ្ញុំភ្ញាក់ផ្អើលយ៉ាងខ្លាំង” លោក Nhat បានរំឮកថា គាត់សប្បាយចិត្តខ្លាំងណាស់ដែលគ្រប់គ្នាឆ្លើយតប។

Nhat បង្រៀននៅសាលារដូវក្តៅស្តីពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ សាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រទីក្រុងហូជីមិញ ក្នុងខែសីហា។ រូបថត៖ ផ្តល់ដោយតួអក្សរ

សាស្ត្រាចារ្យ Tran Dinh Quoc នាយកដ្ឋានស្រាវជ្រាវស្ថិតិ និងប្រតិបត្តិការនៅសាកលវិទ្យាល័យ North Carolina បានអត្ថាធិប្បាយថា៖ "Nhat មានទេពកោសល្យ ស្វាហាប់ និងស្វាហាប់ក្នុងការស្រាវជ្រាវ។ គាត់គឺជាតារាដែលកំពុងរះក្នុងចំណោមប្រជាជនវៀតណាមដែលបន្តការសិក្សាអំពីម៉ាស៊ីន និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅអាមេរិក"។

តាមរយៈបទពិសោធន៍ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់គាត់ Nhat ជឿជាក់ថាការលំបាកនឹងជួយមនុស្សម្នាក់ៗកាន់តែមានភាពចាស់ទុំ ហើយចំណង់ចំណូលចិត្តនឹងនាំផ្លូវទៅរកភាពជោគជ័យថ្មីៗ។ មេរៀនដ៏ធំបំផុតដែលគាត់បានរៀនគឺត្រូវដឹងពីរបៀបរក្សាតុល្យភាពការរំពឹងទុក និងសម្ពាធក្នុងការលំបាកទាំងនោះ។

គាត់បាននិយាយថា "ការមិនបានសម្រេចគោលដៅនឹងធ្វើឱ្យមនុស្សម្នាក់ជួបប្រទះនឹងឧបសគ្គផ្លូវចិត្តដ៏ធំ។ រឿងសំខាន់គឺត្រូវរក្សាភាពស្ងប់ស្ងាត់ កែតម្រូវគោលដៅរបស់អ្នក និងរៀនពីការបរាជ័យក្នុងការសម្របខ្លួន" ។

ប្រទេសជប៉ុនមើលឃើញថា វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ជាវិស័យរីកចម្រើន។ ដើម្បីគ្រប់គ្រងបច្ចេកវិទ្យាស្នូលជាច្រើន ប្រទេសនេះត្រូវការអ្នកជំនាញស្រាវជ្រាវកម្រិតខ្ពស់។ ដូច្នេះហើយ ក្រៅពីធ្វើការនៅសហរដ្ឋអាមេរិក ជប៉ុនជួយនិស្សិតសាកលវិទ្យាល័យនៅប្រទេសវៀតណាមក្នុងការស្រាវជ្រាវរបស់ពួកគេ និងស្វែងរកឱកាសដើម្បីបន្តការសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតនៅសាកលវិទ្យាល័យល្បីៗ។

លោក Nhat បាននិយាយថា “ខ្ញុំក៏ពេញចិត្តចំពោះគំនិតនៃការរៀបចំសាលារដូវក្តៅ និងរដូវរងា ស្តីពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្តក្នុងប្រទេសវៀតណាម ដោយបម្រើជាស្ពានរវាងសិស្ស និងសាស្ត្រាចារ្យឈានមុខគេក្នុងពិភពលោក។

Vnexpress.net