Minh Nhat អាយុ 34 ឆ្នាំមកពី Bac Lieu គឺជាសាស្រ្តាចារ្យនិងជា "តារាកំពុងរះ" នៅក្នុងសហគមន៍វៀតណាមដែលបន្តការសិក្សាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងម៉ាស៊ីនរៀននៅសហរដ្ឋអាមេរិក។
លោក Ho Pham Minh Nhat បច្ចុប្បន្នជាសាស្រ្តាចារ្យថ្នាក់ទីមួយនៃ Data Science, Statistics and Machine Learning នៅសាកលវិទ្យាល័យ Texas - Austin។ វាគឺជាសាលាមួយក្នុងចំណោមសាលាកំពូលទាំង 10 នៅសហរដ្ឋអាមេរិកសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) និងវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យា នេះបើយោងតាមសារព័ត៌មាន US News ។
គាត់ក៏ជាសមាជិកនៃមូលនិធិនៃ Machine Learning and Artificial Intelligence Institute នៅ Austin ជាមួយនឹងឯកសារជាង 60 នៅក្នុងទស្សនាវដ្តី Q1 និងសន្និសីទធំៗ។ បច្ចុប្បន្ននេះ ការស្រាវជ្រាវរបស់ប្រទេសជប៉ុនផ្តោតលើប្រធានបទធំៗចំនួនបី៖ ការសន្និដ្ឋាន ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងប្រសិទ្ធភាពនៃការរៀនសូត្រជ្រៅជ្រះដ៏ធំ និងគំរូភាសាដូចជា ChatGPT; ស្ថេរភាព និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃក្បួនដោះស្រាយក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត; ភាពខុសប្រក្រតី និងវិមាត្រខ្ពស់នៃទិន្នន័យធំ និងការបង្កើតវិធីសាស្រ្ត និងគំរូថ្មីៗ ដើម្បីចាប់យក រុករក និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពព័ត៌មាននៃទិន្នន័យនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
បន្ថែមពីលើនេះ លោក Nhat កំពុងមើលការខុសត្រូវនិស្សិតថ្នាក់បណ្ឌិតចំនួន ៨ នាក់ ដែលក្នុងនោះ ៤ នាក់ជានិស្សិតវៀតណាម។
លោកបាននិយាយថា “ខ្ញុំមានមោទនភាពដែលបានចូលរួមចំណែកក្នុងការបង្កើតស្ពានមួយដើម្បីជួយយុវជនវៀតណាមសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតផ្នែករៀនម៉ាស៊ីន ស្ថិតិ និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្តនៅសាកលវិទ្យាល័យឈានមុខគេជាច្រើនរបស់ពិភពលោក”។

ហូ ផាមមិញញឹត។ រូបថត៖ តួអក្សរដែលបានផ្តល់ឱ្យ
លោក Nhat បាននិយាយថា ការធ្វើដំណើររបស់គាត់មានឧបសគ្គជាច្រើន ដែលបង្ខំឱ្យគាត់មានភាពចាស់ទុំ និងទប់ទល់នឹងសម្ពាធក្នុងព្រឹត្តិការណ៍សំខាន់ៗ។
កើតក្នុងគ្រួសារដែលមានទំនៀមទម្លាប់នៃការសិក្សា លោក Nhat បានបង្ហាញពីចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់គាត់ចំពោះគណិតវិទ្យាតាំងពីថ្នាក់មធ្យមសិក្សា ហើយគាត់ចូលចិត្តស្វែងរកដំណោះស្រាយផ្សេងៗចំពោះបញ្ហាគណិតវិទ្យា ហើយតែងតែឈ្នះរង្វាន់ខ្ពស់ក្នុងការប្រកួតប្រជែងសិស្សឆ្នើមក្នុងខេត្ត 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 ព្រោះមិត្តរួមថ្នាក់របស់គាត់ទាំងអស់សុទ្ធតែល្អណាស់។ អរគុណចំពោះការខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់គាត់ Nhat ត្រូវបានជ្រើសរើសឱ្យចូលរួមប្រកួតប្រជែងសិស្សពូកែថ្នាក់ជាតិរយៈពេលពីរឆ្នាំជាប់គ្នា។ ទោះជាយ៉ាងណា ជប៉ុនមិនបានឈ្នះរង្វាន់នោះទេ។
Nhat បានរំឭកថា៖ «ដោយឃើញមិត្តរួមថ្នាក់របស់ខ្ញុំឈ្នះរង្វាន់ខ្ពស់ក្នុងការប្រកួតថ្នាក់ជាតិ និងអន្តរជាតិ ខ្ញុំមានអារម្មណ៍ខកចិត្តកាន់តែខ្លាំងឡើងក្នុងខ្លួនខ្ញុំ»។
បន្ទាប់ពីតស៊ូអស់មួយរយៈ លោក Nhat បានរៀនមេរៀនមួយ ដែលបានក្លាយជាគ្រឹះសម្រាប់ដំណើរការទាំងមូលរបស់គាត់នៅពេលក្រោយ។ គាត់មើលឃើញថាការបរាជ័យនៅចំណុចមួយមិនមែនមានន័យថាបញ្ឈប់នោះទេ ផ្ទុយទៅវិញចាំបាច់ត្រូវតស៊ូ និងប្តេជ្ញាបន្តនូវចំណង់ចំណូលចិត្ត។
ដូច្នេះហើយ បន្ទាប់ពីបញ្ចប់វិទ្យាល័យ Nhat បានជ្រើសរើសសិក្សាកម្មវិធីបរិញ្ញាបត្រគណិតវិទ្យា និងព័ត៌មានវិទ្យា នៅសាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រទីក្រុងហូជីមិញ។ នៅទីនេះ Nhat ត្រូវបានលាតត្រដាងអំពីផ្នែកថ្មីៗជាច្រើននៃគណិតវិទ្យា និងបានកសាងទំនាក់ទំនងជាមួយសាស្រ្តាចារ្យក្នុងប្រទេស និងក្រៅប្រទេសតាមរយៈកម្មវិធីផ្លាស់ប្តូរ។ នៅចុងបញ្ចប់នៃឆ្នាំទី 3 របស់គាត់ Nhat បានឮសាស្រ្តាចារ្យជនជាតិអាមេរិកនិយាយអំពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃគណិតវិទ្យាពេលចូលរៀនសាលារដូវក្តៅស្តីពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងស្ថិតិ។ បទពិសោធន៍នេះបានបញ្ឆេះចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់ Nhat សម្រាប់វិស័យនេះ ហើយក៏បានធ្វើឱ្យគាត់សម្រេចចិត្តបន្តអាជីពក្នុងការស្រាវជ្រាវ និងបង្រៀន។
ក្នុងឆ្នាំ 2011 Nhat បានសិក្សាថ្នាក់អនុបណ្ឌិតផ្នែកគណិតវិទ្យាអនុវត្ត ក្រោមកម្មវិធីសហប្រតិបត្តិការរវាងសាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រទីក្រុងហូជីមិញ និងសាកលវិទ្យាល័យចំនួន 6 នៅប្រទេសបារាំង។ ក្នុងអំឡុងពេលនេះ Nhat បានទទួលអាហារូបករណ៍ពេញលេញដើម្បីធ្វើការស្រាវជ្រាវថ្នាក់បណ្ឌិតផ្នែកស្ថិតិនៅសាកលវិទ្យាល័យ Michigan-Ann Arbor ក្រោមការណែនាំរបស់សាស្រ្តាចារ្យវៀតណាមដ៏ល្បីល្បាញ Nguyen Xuan Long ។ គាត់បានបញ្ចប់កម្មវិធីអនុបណ្ឌិតរបស់គាត់នៅប្រទេសបារាំងយ៉ាងឆាប់រហ័ស ហើយបានទៅសិក្សានៅសហរដ្ឋអាមេរិក។
ការផ្លាស់ទៅបរិយាកាសថ្មី Nhat មានសម្ពាធដោយសារតែគាត់ត្រូវប្រើកាលវិភាគសិក្សាដ៏តានតឹង តានតឹង និងសម្របខ្លួនទៅនឹងអាកាសធាតុ និងវប្បធម៌នៅទីនេះ។ លើសពីនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវផ្សេងទៀតសុទ្ធតែមានទេពកោសល្យខ្ពស់ ដោយបានបញ្ចប់ការសិក្សាពីសាលាល្បីៗដូចជា MIT ឬ Stanford ដែលអ្នកខ្លះមានបទពិសោធន៍ស្រាវជ្រាវតាំងពីដំបូង។
Nhat តែងតែធ្វើការនៅបណ្ណាល័យរហូតដល់យប់ជ្រៅ បង្កើតចំណេះដឹងដែលគាត់ខ្វះខាត និងស្រាវជ្រាវកាន់តែស៊ីជម្រៅនូវចំណេះដឹងថ្មីៗដែលគាត់បានរៀនក្នុងថ្នាក់។ ដូច្នេះហើយគាត់ជាញឹកញាប់ជាអ្នកជិះឡានក្រុងចុងក្រោយនៅម៉ោង២ទៀបភ្លឺ ដើម្បីត្រឡប់ទៅអគារសិក្សាវិញ។ ជារៀងរាល់ថ្ងៃ គាត់ព្យាយាមជជែកជាមួយមិត្តរួមថ្នាក់របស់គាត់ ទាំងការពង្រឹងជំនាញភាសាបរទេសរបស់គាត់ និងរៀនបន្ថែមអំពីវប្បធម៌ និងចំណេះដឹង។ វាចំណាយពេលជិតពីរឆ្នាំដើម្បីបញ្ចូលទៅក្នុងជីវិតនៅទីនេះ ហើយចាប់ផ្តើមផ្តោតលើការស្រាវជ្រាវ។
Nhat ចែករំលែកថា "ខ្ញុំត្រូវតែព្យាយាម 200% នៃកម្លាំងរបស់ខ្ញុំដើម្បីអាចបញ្ចប់កម្មវិធី PhD របស់ខ្ញុំបានល្អ" ។
ទោះបីជាធ្វើការលើគម្រោងជាច្រើនជាមួយនឹងអ្នកគ្រប់គ្រងរបស់គាត់ និងបានបញ្ចប់ការសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតនៅឆ្នាំ 2017 ក៏ដោយ Nhat នៅតែមិនប្រាកដទាំងស្រុងអំពីទិសដៅស្រាវជ្រាវបន្ទាប់របស់គាត់។ ដូច្នេះគាត់បានសម្រេចចិត្តបន្តការសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតផ្នែកវិស្វកម្មអគ្គិសនី និងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រនៅសាកលវិទ្យាល័យកាលីហ្វ័រញ៉ានៅ Berkeley ក្រោមការណែនាំរបស់សាស្ត្រាចារ្យឈានមុខគេពីររូបនៅក្នុង Machine Learning និង Artificial Intelligence គឺលោក Michael I. Jordan និង Martin Wainwright ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយគាត់បានតស៊ូស្វែងរកទិសដៅស្រាវជ្រាវថ្មីក្នុងរយៈពេលប្រាំបួនខែដំបូង។ ដើម្បីយកឈ្នះលើបញ្ហានេះ Nhat បានអានអត្ថបទវិទ្យាសាស្ត្រជាច្រើន ហើយបានចូលរួមសិក្ខាសាលាឯកទេសក្នុងឧស្សាហកម្ម ដើម្បីជួបពិភាក្សាជាមួយសាស្រ្តាចារ្យ។ ជាលទ្ធផល ប្រទេសជប៉ុនបានរកឃើញក្បួនដោះស្រាយសំខាន់ៗមួយចំនួន រួមមាន ជម្រាលជម្រាល និងក្បួនដោះស្រាយរបស់ញូតុន ដែលត្រូវបានប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ការប៉ាន់ប្រមាណប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៅក្នុងគំរូរៀនម៉ាស៊ីន ប៉ុន្តែគោលការណ៍ជាមូលដ្ឋាននៃការដោះដូររវាងស្ថេរភាព ភាពស្មុគស្មាញនៃការគណនា និងភាពត្រឹមត្រូវនៃស្ថិតិនៃក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះមិនត្រូវបានយល់ច្បាស់នោះទេ។
ដូច្នេះគាត់បានសម្រេចចិត្តធ្វើការស្រាវជ្រាវមួយចំនួនដើម្បីស្វែងយល់ពីការដោះដូររវាងកត្តាទាំងនេះដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃក្បួនដោះស្រាយក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ លទ្ធផលគឺអត្ថបទវិទ្យាសាស្ត្រជាង 10 ដែលបានបញ្ចប់ដោយ Nhat ពីពាក់កណ្តាលឆ្នាំ 2018 ដល់ចុងឆ្នាំ 2019 ។

Nhat និងនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា Nguyen Ba Khai ក្នុងសន្និសីទនៅ Hawaii ក្នុងខែកក្កដា រូបថត៖ តួអក្សរផ្តល់ជូន
ដោយត្រូវបានគេអញ្ជើញឱ្យទៅធ្វើការនៅសាកលវិទ្យាល័យជាច្រើន លោក Nhat បានជ្រើសរើសសាកលវិទ្យាល័យ Texas រដ្ឋ Austin ដោយសារតែគាត់ជឿថាបរិយាកាសការងារមានផាសុកភាព ហើយសាស្ត្រាចារ្យវ័យក្មេងមានលក្ខខណ្ឌស្រាវជ្រាវកំពូល។ ជាងនេះទៅទៀត អាកាសធាតុនៅរដ្ឋតិចសាស់គឺស្រដៀងនឹងផ្ទះដែលប្រជាជនវៀតណាមរស់នៅច្រើន។
Nhat បានចាប់ផ្តើមបង្រៀននៅខែសីហា ឆ្នាំ 2020 នៅពេលដែល Covid-19 រីករាលដាលនៅក្នុងសហរដ្ឋអាមេរិក។ Nhat មិនអាចមានទំនាក់ទំនងផ្ទាល់ជាមួយមិត្តរួមការងារបានទេ ហើយគ្រាន់តែបង្រៀននៅមុខអេក្រង់កុំព្យូទ័រ។ មានសិស្សដែលមិនបានបើកកាមេរ៉ា ឬបញ្ចេញមតិរបស់ពួកគេ ដែលធ្វើឱ្យគាត់មិនអាចភ្ជាប់ទំនាក់ទំនង និងយល់ពីអ្វីដែលពួកគេចង់បាន។
ដោយសារបទពិសោធន៍របស់គាត់ក្នុងការដោះស្រាយសម្ពាធ រួមជាមួយនឹងជំនួយផ្លូវចិត្តពីគ្រួសាររបស់គាត់ Nhat បានយកឈ្នះលើការលំបាកដំបូង។ ក្រឡេកមកមើលបទពិសោធន៍នេះវិញ អ្វីដែល Nhat រកឃើញថាមានតម្លៃបំផុតនោះគឺការអាចចែករំលែកចំណេះដឹង និងចំណង់ចំណូលចិត្តដល់សិស្ស ព្រមទាំងធ្វើជាមគ្គុទេសក៍ និងជាទីប្រឹក្សារបស់ពួកគេក្នុងអំឡុងពេលសិក្សារបស់ពួកគេ។
នេះក៏ជាការបំផុសគំនិតឱ្យ 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។ មេរៀនដ៏ធំបំផុតដែលគាត់បានរៀនគឺការដឹងពីរបៀបធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពការរំពឹងទុក និងសម្ពាធអំឡុងពេលមានការលំបាកទាំងនោះ។
គាត់បាននិយាយថា "ការមិនបានសម្រេចគោលដៅនឹងធ្វើឱ្យមនុស្សម្នាក់ជួបប្រទះនឹងឧបសគ្គផ្លូវចិត្តដ៏ធំ។ រឿងសំខាន់គឺត្រូវរក្សាភាពស្ងប់ស្ងាត់ កែតម្រូវគោលដៅរបស់អ្នក និងរៀនពីការបរាជ័យក្នុងការសម្របខ្លួន" ។
ប្រទេសជប៉ុនមើលឃើញថា វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ដើម្បីគ្រប់គ្រងបច្ចេកវិទ្យាស្នូលជាច្រើន ប្រទេសនេះត្រូវការអ្នកជំនាញស្រាវជ្រាវកំពូល។ ដូច្នេះហើយ ក្រៅពីធ្វើការនៅអាមេរិក Nhat គាំទ្រនិស្សិតសាកលវិទ្យាល័យនៅវៀតណាមក្នុងការស្រាវជ្រាវ និងស្វែងរកឱកាសបន្តការសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតនៅសាលាល្បីៗ។
លោក Nhat បាននិយាយថា “ខ្ញុំក៏ពេញចិត្តចំពោះគំនិតនៃការរៀបចំសាលារដូវក្តៅ និងរដូវរងា ស្តីពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្តក្នុងប្រទេសវៀតណាម ដោយបម្រើជាស្ពានរវាងសិស្ស និងសាស្ត្រាចារ្យឈានមុខគេក្នុងពិភពលោក។
Vnexpress.net
Kommentar (0)