경제학에서 공학으로 전공을 바꾼 베트남 소녀, 미국 AI 박사 전액 장학금 수상

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휴스턴(미국)에서 열린 국제 컨퍼런스에서 전문가들과 함께 있는 마이 안(오른쪽 표지) - 사진: NVCC

부 마이 안(Vu Mai Anh)은 2013년부터 2016년까지 호치민시 국립대학교 경제 법학대학에서 경영학을 전공했습니다. 하지만 그녀는 경제학 분야에 적합하지 않다는 것을 깨달았습니다. 그 불확실한 시기에 마이 안은 우연히 새로운 관심사이자 당시 트렌드였던 데이터라는 것을 발견했습니다.

예상치 못한 전환

2021년에 마이 안은 호치민시 국립대학교 과학 대학에 정보학의 수학적 기초, 즉 데이터 과학을 전공하는 석사 학위에 지원했습니다.

석사 과정 2학년 때, 마이 안은 연구에 집중하기 위해 정규직을 그만두기로 결심했습니다. 그녀는 현재 자연과학대학교 수학정보학부 응용정보학과 학과장인 응우옌 탄 빈(Nguyen Thanh Binh) 부교수와 연구원 응우옌 티 투(Nguyen Thi Thu, 시물라 연구소, 노르웨이)의 지도 아래 인공지능 및 데이터 과학 연구 그룹에 합류했습니다.

이 기간 동안 그녀는 첫 번째 프로젝트를 수행했고 과학 논문이 수락되어 "데이터 워커"에서 젊은 연구자로의 전환을 이루었습니다.

석사 과정 1학년을 마친 후, 마이 안은 적극적으로 "바다로 나갈" 기회를 모색했습니다. 2023년 10월, 그녀는 대만 국가과학기술위원회(NSTC)의 연구 인턴십 장학금을 받고 국립정궁대학교(NCKU, 대만)의 생체의공학 연구실에서 인턴으로 근무했습니다.

대만에서 보낸 약 4개월은 그녀가 국제 표준 연구 과정에 익숙해지고, 프로그래밍 기술, 계산 방법, 실험실 작업 스타일을 향상시키는 데 도움이 되었습니다.

핵심은 진정한 관심사를 찾고 꾸준히 추구하는 것입니다. 그런 다음, 작고 꾸준한 단계를 밟으세요. 스스로 공부하고, 스스로 연습하고, 온라인 학습 커뮤니티를 찾아보세요.

부 마이 안

미국 전액 장학금

또한 NCKU 경험을 바탕으로 마이 안은 자신이 관심 있는 분야인 의학 분야에서 인공지능을 적용하는 데 중점을 두고 미국 박사 학위 과정에 지원하기 시작했습니다. 2024년 초, 그녀는 미국 휴스턴 대학교 박사 과정에 합격하여 학비와 생활비를 전액 장학금으로 지원받게 되었다는 소식을 접했습니다.

휴스턴의 독특한 지리적 이점은 수십 개의 병원과 연구소를 갖춘 세계 최대의 의료 단지인 텍사스 의료 센터와 가깝다는 것입니다. 이를 통해 연구를 위한 풍부한 데이터와 임상 사례가 제공됩니다.

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마이 안은 미국에서 응우옌 반 히엔 교수의 연구실에서 두 가지 방향에 집중하여 연구했습니다.

하나는 계산 병리학에서 설명 가능한 AI로, AI 모델이 질병을 예측할 뿐만 아니라 결과에 영향을 미치는 조직 영역과 특징을 표시하여 "이유"를 투명하게 밝혀 신뢰도와 임상적 적용성을 높입니다.

두 번째는 인공지능과 의사 간 협력 모델을 연구하여 신속하고 투명한 진단과 교육을 지원하는 것입니다. 인공지능이 인간을 대체하기보다는 지원하도록 하는 것이 목표입니다.

연구실에서 유일한 여성 연구원이자 비전공자인 그녀는 배경의 차이를 인내심, 자기 수양, 그리고 협력 정신을 함양하는 동기로 여깁니다. 하지만 자신의 긴 여정을 되돌아보면, 마이 안은 그것이 매우 "자연스러운" 일이라고 생각합니다. 결국 그다지 뛰어난 업적은 아니기 때문입니다. 마이 안은 자신이 진정으로 사랑하는 것을 끊임없이 추구하는 데서 기쁨을 얻는다고 믿습니다.

마이 안은 시작하기에 너무 늦은 때는 없다고 말합니다. 경제적이든, 마케팅적이든, 기술적이든 출발점이 목적지를 결정하는 것은 아닙니다. 중요한 것은 진정한 관심을 찾고 꾸준히 추구하는 것입니다.

그러면 "작지만 꾸준한 단계"를 밟아야 합니다. 즉, 스스로 공부하고, 스스로 연습하고, 온라인 학습 커뮤니티를 찾아 질문하고 답하고, 동료로부터 적극적으로 배우고, 필요한 경우 공식적인 과정과 프로그램에 등록하여 지식을 "틀" 잡으세요.

동시에, 선배들과 상의하여 학습 경로부터 논문 작성, 지원서 제출, 조사 경험까지 알아보고 시행착오를 줄이는 것이 좋습니다.

인내심에 감동하다

응우옌 탄 빈 부교수는 경제학에서 공학, 특히 데이터 과학과 인공지능 분야로 전향하는 것은 쉬운 일이 아니라고 말했습니다.

"근본적인 차이 때문에 두 배 더 열심히 일해야 합니다. 마이 안의 경우, 그녀의 끈기, 진취성, 그리고 학습 정신에 깊은 인상을 받았습니다. 그녀는 이론을 공부할 뿐만 아니라 연구 그룹에도 참여하며, 이전에는 시도해 보지 못했던 새로운 방향을 항상 시도할 준비가 되어 있습니다."라고 빈 씨는 말했습니다.

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출처: https://tuoitre.vn/re-tu-kinh-te-qua-ky-thuat-co-gai-viet-gianh-hoc-bong-tien-si-ai-toan-phan-o-my-20251016085305281.htm