박리에우 출신의 34세 민 낫은 교수이며, 미국에서 데이터 과학과 머신 러닝을 공부하는 베트남 커뮤니티의 "떠오르는 별"입니다.
호 팜 민 낫(Ho Pham Minh Nhat) 교수는 현재 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스에서 데이터 과학, 통계학, 머신러닝 분야의 석좌교수로 재직 중입니다. US 뉴스에 따르면, 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스는 미국 내 인공지능(AI) 및 과학기술 분야 상위 10대 대학 중 하나입니다.
그는 오스틴에 있는 머신러닝 및 인공지능 기초 연구소(Institute for Foundations of Machine Learning and Artificial Intelligence)의 회원이기도 하며, Q1 저널과 주요 학회에 60편 이상의 논문을 발표했습니다. 현재 낫의 연구는 세 가지 주요 주제에 집중하고 있습니다. 딥러닝 모델과 ChatGPT와 같은 대규모 언어의 추론, 확장성 및 효율성, 머신러닝 및 인공지능 알고리즘의 안정성 및 최적화, 빅데이터의 이질성, 고차원성, 그리고 이러한 정보를 효과적으로 수집, 탐색 및 최적화하는 새로운 방법 및 모델 개발입니다.
또한 낫 박사는 8명의 박사과정 학생을 지도하고 있는데, 그 중 4명은 베트남 학생입니다.
그는 " 세계 유수의 대학에서 머신러닝, 통계학, 인공지능 분야의 박사학위를 공부할 수 있는 젊은 베트남인들을 돕는 다리 역할을 하게 되어 자랑스럽다"고 말했다.
호팜민낫. 사진: 캐릭터 제공
낫은 자신의 여정이 많은 어려움에 직면해 성숙해지고 중요한 이정표에서 압박을 이겨내야 했다고 말했습니다.
공부하는 전통을 가진 집안에서 태어난 낫은 중학교 때부터 수학에 대한 열정을 보였습니다. 그는 수학 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 것을 좋아했고, 박리에우 성의 우수 학생들을 위한 대회에서 항상 높은 상을 수상했습니다.
나트는 1979년 국제 수학 경시대회에서 레 바 칸 트린 선생님이 완벽한 점수와 특별한 해결책으로 금메달을 따냈다는 기사를 읽고 그를 존경하게 되었고, 트린 선생님이 가르치던 호치민시 국립대학교 영재고등학교에 입학하는 것을 목표로 삼았습니다.
2004년, 낫은 이 학교 입학 시험에 합격했습니다. 박리에우를 떠나 호치민으로 온 그는 집을 떠난 적이 없었기에 더욱 큰 부담감을 느꼈습니다. 반 친구들이 모두 재능이 뛰어났기 때문입니다. 그의 노력 덕분에 낫은 2년 연속 전국 우수 학생 경연대회에 선발되었습니다. 하지만 그는 어떤 상도 받지 못했습니다.
"동급생들이 국내 및 국제 대회에서 높은 상을 받는 것을 보면서 저는 더욱 실망했습니다."라고 낫 씨는 회상했습니다.
한동안 힘겨운 시간을 보낸 후, 낫은 그의 여정 전체에 토대를 마련해 준 교훈을 얻었습니다. 그는 어느 순간의 실패가 곧 멈추는 것을 의미하는 것이 아니라, 열정을 추구하기 위한 인내와 결단력이 필요하다는 것을 깨달았습니다.
고등학교 졸업 후, 낫은 호치민 자연과학대학교에서 수학-정보기술 학사 학위를 취득하기로 결정했습니다. 이곳에서 낫은 수학의 다양한 새로운 영역을 접하고, 교환 프로그램을 통해 국내외 교수들과 교류했습니다. 3학년 말, 낫은 데이터 과학 및 통계 여름학교에 참석하여 미국 교수로부터 수학의 실제 응용에 대한 강의를 들었습니다. 이 경험은 낫의 수학 분야에 대한 열정에 불을 지폈고, 연구 및 교육 분야에서 경력을 쌓기로 결심하게 되었습니다.
2011년, 낫은 호치민 자연과학대학교와 프랑스 6개 대학교의 협력 프로그램에 따라 응용수학 석사 학위를 취득했습니다. 이 기간 동안 낫은 미시간 대학교 앤아버 캠퍼스에서 베트남의 유명 교수인 응우옌 쑤언 롱의 지도를 받으며 통계학 박사 학위를 취득할 수 있는 전액 장학금을 받았습니다. 그는 프랑스에서 석사 학위를 빠르게 마치고 미국으로 유학을 떠났습니다.
새로운 환경으로 옮겨가면서 낫은 스트레스가 많고 집중적인 학습 일정에 적응해야 했을 뿐만 아니라 이곳의 날씨와 문화에도 적응해야 했기에 압박감을 느꼈습니다. 게다가 그의 대학원생들은 모두 MIT나 스탠퍼드 같은 명문대를 졸업한 재능 있는 사람들이었고, 그중 일부는 일찍부터 연구 경험을 쌓았습니다.
낫은 종종 밤늦게까지 도서관에서 일하며 놓친 지식을 보충하고 수업 시간에 배운 새로운 지식을 더욱 깊이 있게 연구했습니다. 그래서 새벽 2시에 막차를 타고 학교 건물로 돌아가는 경우가 많았습니다. 그는 매일 반 친구들과 이야기하며 외국어 실력을 향상시키고 문화와 지식에 대해 더 많이 배우려고 노력했습니다. 이곳 생활에 적응하고 연구에 집중하기까지는 거의 2년이 걸렸습니다.
"박사과정을 잘 마치려면 제 힘을 200% 다해야 합니다."라고 낫 씨는 말했습니다.
지도교수들과 많은 프로젝트를 진행하고 2017년에 박사 학위를 받았음에도 불구하고, Nhat은 여전히 다음 연구 방향에 대해 확신하지 못했습니다. 그래서 그는 캘리포니아 대학교 버클리에서 기계 학습과 인공지능 분야의 두 명의 주요 교수인 Michael I. Jordan과 Martin Wainwright의 지도를 받으며 전기 공학과 컴퓨터 과학에서 박사후 과정을 밟기로 결정했습니다. 그러나 그는 처음 9개월 동안 새로운 연구 방향을 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 이를 극복하기 위해 Nhat은 많은 과학 논문을 읽고 해당 분야의 심층 컨퍼런스에 참석하여 교수들을 만나 논의했습니다. 덕분에 Nhat은 기계 학습 모델에서 매개변수 추정에 널리 사용되는 경사 하강법과 뉴턴 알고리즘을 포함한 몇 가지 중요한 알고리즘을 발견했지만, 이러한 알고리즘의 안정성, 계산 복잡도, 통계적 정확도 간의 상충 관계에 대한 원리는 잘 이해되지 않았습니다.
따라서 그는 머신러닝과 인공지능 알고리즘을 최적화하기 위해 위 요소들 간의 상충 관계를 심층적으로 이해하기 위한 연구를 결정했습니다. 그 결과, 낫은 2018년 중반부터 2019년 말까지 10편 이상의 과학 논문을 완성했습니다.
7월 하와이에서 열린 학회에 참석한 낫과 대학원생 응우옌 바 카이. 사진: 제공
여러 대학에서 초청을 받았던 낫 씨는 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스를 선택했습니다. 근무 환경이 편안하고 젊은 강사들이 최고 수준의 연구를 수행할 수 있는 조건을 갖추고 있다고 생각했기 때문입니다. 게다가 텍사스의 기후는 베트남 사람들이 많이 사는 그의 고향과 비슷했습니다.
낫 선생님은 2020년 8월, 미국에서 코로나19가 확산되던 시기에 수업을 시작했습니다. 그는 동료들과 직접 소통할 수 없었고, 오로지 컴퓨터 화면 앞에서만 수업을 진행했습니다. 카메라를 켜지 않거나 자신의 의견을 표현하지 않는 학생들이 있어서, 학생들이 무엇을 원하는지 이해하고 소통하는 데 어려움을 겪었습니다.
압박감에 잘 대처해 온 경험과 가족의 정서적 지지 덕분에 낫은 초기 어려움을 극복할 수 있었습니다. 이 경험을 돌이켜보면, 낫이 가장 소중하게 여기는 것은 학생들에게 지식과 열정을 전하고, 학업 기간 동안 안내자이자 조언자가 되어 줄 수 있었던 것입니다.
이는 낫(Nhat)이 베트남 사람들에게 지식을 공유하고 온라인에서 무료로 가르치는 프로젝트를 시작하도록 영감을 주었습니다. 2021년에는 "데이터 과학과 인공지능"이라는 페이스북 페이지를 개설하고, Zoom을 통해 데이터 과학, 머신러닝, 통계학, 인공지능에 대한 기초부터 고급까지 다양한 베트남어 수업을 진행했습니다.
나트는 "첫 번째 세션에 1,000명 가까이 참여해서 정말 놀랐어요."라고 회상하며 모두가 호응해줘서 정말 기뻤다고 말했다.
8월 호치민시 과학대학교 데이터 과학 여름학교에서 강의하는 낫. 사진: 등장인물 제공
노스캐롤라이나 대학교 통계 및 운영 연구과의 쩐 딘 꾸옥 교수는 "낫 교수는 재능 있고 열정적이며 연구에 있어 역동적인 사람입니다. 그는 미국에서 머신러닝과 데이터 과학을 공부하는 베트남인들 사이에서 떠오르는 스타입니다."라고 평했습니다.
낫은 자신의 경험을 통해 어려움이 모든 사람을 더욱 성숙하게 만들고, 열정이 새로운 성공으로 이끌어 줄 것이라고 믿습니다. 그가 얻은 가장 큰 교훈은 어려움 속에서 기대와 압박감 사이에서 균형을 잡는 법을 아는 것입니다.
"목표를 달성하지 못하면 엄청난 심리적 장벽에 부딪히게 됩니다. 중요한 것은 항상 침착함을 유지하고, 목표를 재조정하고, 실패에서 배우고 적응하는 것입니다."라고 그는 말했습니다.
일본은 데이터 과학과 인공지능을 성장하는 분야로 보고 있습니다. 여러 핵심 기술을 습득하기 위해서는 최고의 연구 전문가가 필요합니다. 따라서 일본은 미국에서의 취업 외에도 베트남 대학생들의 연구를 지원하고 명문 대학에서 박사 학위를 취득할 수 있는 기회를 모색하고 있습니다.
낫은 "베트남에서 데이터 과학과 인공지능에 대한 여름, 겨울 학교를 조직하여 전 세계의 주요 교수와 학생들을 연결하는 다리 역할을 하는 아이디어도 소중히 여깁니다."라고 말했습니다.
Vnexpress.net
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