A titka annak, hogyan végezhetett korábban egy férfi hallgató a Tudományos és Műszaki Egyetemen, és szerezhetett majdnem tökéletes szakdolgozati pontszámot.

Miután szűk pontszámmal teljesítette az egyetemi felvételi vizsgát, Vo Hoang Nhat Khang, a Ho Si Minh-városi Műszaki Egyetem Számítástechnikai és Mérnöki Karának hallgatója most a kiemelkedő diákok közé került. Khang a tervezettnél korábban végzett, és számos eredményt tudhat magáénak a kutatás területén.

A tervezettnél korábban végzett

Khang 2020-ban kezdte tanulmányait a Nguyen Dinh Chieu Tehetséggondozó Gimnáziumban ( Dong Thap ), ahol 50%-os ösztöndíjat kapott a Soshi Global Grouptól, hogy üzleti tanulmányokat folytasson az IPU New Zealandon. Khang elmondta, hogy akkoriban a képzési terv nagyon kedvező volt számára, mivel a 11. osztály elvégzése után közvetlenül egyetemre mehetett. A fiatalember azonban úgy döntött, hogy nemet mond a külföldi tanulmányok lehetőségére, és inkább egy hazai egyetemen folytatja tanulmányait.

Vo Hoang Nhat Khang (jobbról a második) aktívan részt vesz mesterséges intelligencia és adattudományi projektekben és kutatási témákban.

2021-ben Khangot a kompetenciaértékelési módszerrel vették fel a Ho Si Minh-városi Műszaki Egyetem angol nyelvű számítástechnikai szakára. „Abban az évben 973 pontot értem el, a szak átlagpontszáma pedig 972 volt” – mondta Khang.

Eleinte, sok más új diákhoz hasonlóan, Khang is meglehetősen zavarban volt az új környezettől. Két félév után Khang rájött, hogy az egyetemi tanulmányok sokkal több kezdeményezőkészséget igényelnek. „Tapasztalatból megtanultam, hogy ésszerűen kell beosztanom az időmet, kerülnöm kell a maszatos tanulást, és minden tantárgyhoz a megfelelő időpontot kell megválasztanom a tanulásra, hogy optimalizáljam a koncentrációt. Nem is helyezek túl nagy hangsúlyt a tökéletes pontszám elérésére, de mindig az az alapelvem, hogy megpróbálom megérteni a probléma lényegét” – mondta a férfi hallgató.

A számos nehézség ellenére Khang továbbra is célul tűzte ki, hogy mielőbb elvégezze az iskolát. Khang megosztotta: „A kezdetektől fogva elhatároztam, hogy nemcsak gyorsan szeretném elvégezni a programot, hanem ami még fontosabb, rengeteg speciális tudást kell felhalmoznom, és lehetőségem lesz gyakorlati kutatási projektekben részt venni. Ennek a célnak az elérése érdekében proaktívan, korán megterveztem a tanulmányaimat.”

Khang minden félévben több kreditet vett fel, mint a szokásos órarendben, kihasználta a nyarat, hogy előre tanulmányozza a fontos tantárgyakat, és önállóan, nemzetközi dokumentumokból többet tanulva bővítse tudását. Ugyanakkor Khang nem korlátozta magát az előadóteremre, hanem aktívan részt vett kutatási projektekben is, hogy lehetősége legyen az elméletet a gyakorlatba is alkalmazni, és nagymértékben alkalmazható mesterséges intelligencia (MI) problémákat közelítsen meg.

Khang 8,39/10-es összesített átlagpontszámmal fél évvel a tervezettnél korábban kitüntetéssel végzett. Figyelemre méltó, hogy Khang diplomamunkájának pontszáma majdnem tökéletes volt, 9,9/10.

Szenvedélyesen érdeklődöm a mesterséges intelligencia és az adattudomány iránt

Khang az egyetem harmadik évétől kezdve komolyan foglalkozott a tudományos kutatással. „Az első kutatási projekt, amiben részt vettem, a gépi fordítás területén zajlott, a bahnar nyelv neurális gépi fordításon keresztüli helyreállításával: kihívások, stratégiák és ígéretes eredmények. Ebben a témában a kutatócsoportommal a vietnami etnikai kisebbségi nyelv, a bahnar nyelv megőrzésére és fejlesztésére összpontosítottunk mesterséges intelligencia alkalmazások, különösen a neurális gépi fordítás segítségével. Ezt követően a csapat benyújtotta a tanulmányt az AAAI Konferenciára ( a világ egyik vezető mesterséges intelligencia konferenciájára), amelyet Kanadában elfogadtak és bemutattak” – mondta Khang.

A sikert követően Khang egy multimodális mesterséges intelligencia projekt kutatásába kezdett. Emellett egy alkalmazott projekt, amely iránt Khang nagy szenvedélyt érez, egy LLM (Large Language Model) chatbot fejlesztése az iskolai diákok támogatására.

„Mivel sok diáknak nehézséget okoz a vizsgaidőpontokkal, tanulmányi programokkal vagy adminisztratív eljárásokkal kapcsolatos információk megtalálása, a csapatommal építettünk egy chatbotot, amely automatikusan megválaszolja a gyakori kérdéseket. Ez a chatbot segít a diákoknak időt megtakarítani és csökkenteni a stresszt az információkeresés során. Ez a projekt abban is segít megérteni, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán egy algoritmus, hanem ami még fontosabb, hogyan szolgálja az embereket, oldja meg a problémákat és hogyan teremt értéket a közösség számára” – osztotta meg Khang.

Khang a következő időszakban három fő kutatási irányra kíván összpontosítani: multimodális mesterséges intelligencia, többágenses mesterséges intelligencia rendszerek és nagy nyelvi modellek. „Ezek mind fontos területek, nemcsak a kutatás szempontjából, hanem nagy gyakorlati alkalmazási potenciállal is rendelkeznek. Olyan projektekben szeretnék részt venni vagy olyanokat létrehozni, amelyek egyértelmű alkalmazási lehetőségeket kínálnak, mind a kutatási ötletek ellenőrzése, mind pedig a közösség szolgálatában álló gyakorlati érték biztosítása és az emberek életének javítása érdekében” – osztotta meg.

Dr. Quan Thanh Tho docens, a Ho Si Minh-városi Műszaki Egyetem Számítástechnikai és Mérnöki Karának vezetője elmondta, hogy tanulmányai során Khang nemcsak az előadóteremből sajátította el tudását, hanem aktívan részt vett kutatási projektekben is. „A kutatócsoportommal való munka során Khang számos tudományos cikket is publikált különböző szinteken. Fáradhatatlan erőfeszítéseinek köszönhetően Khang egy félévvel korábban befejezte tanulmányait. Khang diplomamunkája majdnem tökéletes pontszámot ért el, ami komoly elkötelezettségét és kiemelkedő kutatási minőségét bizonyítja. Eredményeivel és ígéretes jövőbeli orientációjával Khang további sikereket ígér az előtte álló úton” – mondta Dr. Tho docens.

Forrás: http://baovinhphuc.com.vn/Multimedia/Images/Id/126071/Secret-to-early-graduation-with-absolute-scores-of-a-male-student-of-Bachelor-of-Science