Mai Anh (na okładce po prawej) z ekspertami na międzynarodowej konferencji w Houston (USA) – zdjęcie: NVCC
Vu Mai Anh studiowała administrację biznesową na Uniwersytecie Ekonomii i Prawa (Uniwersytet Narodowy w Ho Chi Minh) w latach 2013–2016. Zdała sobie jednak sprawę, że nie nadaje się do pracy w dziedzinie ekonomii. To właśnie w tym niepewnym okresie Mai Anh przypadkowo odkryła nowe zainteresowanie, a zarazem ówczesny trend: dane.
Nieoczekiwany zwrot akcji
W 2021 roku Mai Anh złożyła podanie o przyjęcie na studia magisterskie na Uniwersytecie Naukowym (Uniwersytet Narodowy w Ho Chi Minh) na kierunku matematyczne podstawy informatyki – nauka o danych.
Na drugim roku studiów magisterskich Mai Anh postanowiła zrezygnować z pracy na pełen etat, aby skupić się na badaniach. Dołączyła do grupy badawczej zajmującej się sztuczną inteligencją i nauką o danych pod kierownictwem adiunkta dr. Nguyena Thanh Binha – obecnie kierownika Katedry Informatyki Stosowanej na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Nauk Przyrodniczych – oraz badaczki Nguyena Thi Thu (Instytut Simula, Norwegia).
W tym czasie zrealizowała swój pierwszy projekt i jej artykuł naukowy został zaakceptowany, co oznaczało jej przejście z „pracownika danych” do młodej badaczki.
Po ukończeniu pierwszego roku studiów magisterskich, Mai Anh aktywnie poszukiwała możliwości „wypłynięcia w morze”. W październiku 2023 roku otrzymała stypendium na staż badawczy od Narodowej Rady Nauki i Technologii Tajwanu (NSTC) i odbyła staż w laboratorium inżynierii biomedycznej Narodowego Uniwersytetu Cheng Kung – NCKU (Tajwan).
Prawie cztery miesiące spędzone na Tajwanie pozwoliły jej zapoznać się ze standardowymi międzynarodowymi procesami badawczymi, udoskonalić umiejętności programowania, metody obliczeniowe i styl pracy laboratoryjnej.
Kluczem jest znalezienie autentycznego zainteresowania i wytrwałe dążenie do niego. Następnie podejmuj małe, stałe kroki: samodzielna nauka, samodzielna praktyka i znalezienie społeczności edukacyjnej online.
Vu Mai Anh
Pełne stypendia w USA
Również dzięki doświadczeniom z NCKU, Mai Anh zaczęła ubiegać się o doktorat w USA, koncentrując się na dziedzinie, którą się zajmowała: zastosowaniu sztucznej inteligencji w medycynie. Na początku 2024 roku otrzymała wiadomość, że została przyjęta na studia doktoranckie na Uniwersytecie w Houston (USA) z pełnym stypendium pokrywającym czesne i koszty utrzymania.
Niepowtarzalną zaletą geograficzną Houston jest jego bliskość do Texas Medical Center – największego na świecie kompleksu medycznego , w którym znajduje się kilkadziesiąt szpitali i instytutów badawczych – co stanowi bogate źródło danych i przypadków klinicznych do celów badawczych.
W USA Mai Anh pracował w laboratorium profesora Nguyena Van Hiena, koncentrując się na dwóch kierunkach.
Jednym z nich jest wyjaśnialna sztuczna inteligencja w patologii obliczeniowej, która umożliwia modelom sztucznej inteligencji nie tylko przewidywanie chorób, ale także transparentne informowanie o „dlaczego”, wskazując obszary tkanek i cechy wpływające na wyniki, zwiększając w ten sposób ich niezawodność i przydatność kliniczną.
Drugim kierunkiem badań jest model współpracy sztucznej inteligencji z lekarzami, który ma wspierać szybką i transparentną diagnozę oraz szkolenia. Celem jest umożliwienie sztucznej inteligencji wspierania ludzi, a nie ich zastępowania.
Jako jedyna badaczka płci żeńskiej, a także osoba bez specjalizacji w laboratorium, postrzega różnice w pochodzeniu jako motywację do rozwijania wytrwałości, samodyscypliny i ducha współpracy. Jednak patrząc wstecz na swoją długą drogę, Mai Anh uważa, że to całkiem „normalne”, ponieważ ostatecznie nie jest to jakieś wybitne osiągnięcie. Mai Anh wierzy, że radość płynie z wytrwałego dążenia do tego, co naprawdę kocha.
Według Mai Anh nigdy nie jest za późno, żeby zacząć. Punkt wyjścia – ekonomiczny, marketingowy czy techniczny – nie determinuje celu. Ważne jest, aby znaleźć autentyczne zainteresowanie i wytrwale je realizować.
Następnie powinieneś podejmować „małe, stałe kroki”: uczyć się samodzielnie, ćwiczyć samodzielnie, znajdować internetowe społeczności edukacyjne, aby zadawać i odpowiadać na pytania, aktywnie uczyć się od kolegów, a w razie potrzeby zapisywać się na formalne kursy i programy, aby „ukształtować” swoją wiedzę.
Jednocześnie powinieneś konsultować się ze swoimi poprzednikami, zarówno ze względu na ich ścieżkę kształcenia, jak i doświadczenie w pisaniu artykułów, składaniu wniosków i prowadzeniu badań, aby skrócić proces prób i błędów.
Pod wrażeniem wytrwałości
Docent dr Nguyen Thanh Binh powiedział, że przejście od ekonomii do inżynierii, zwłaszcza w zakresie nauki o danych i sztucznej inteligencji, nie jest łatwą podróżą.
„Fundamentalne różnice sprawiają, że trzeba pracować dwa razy ciężej. W przypadku Mai Anh jestem pod wrażeniem jej wytrwałości, inicjatywy i ducha uczenia się. Nie tylko studiuje teorię, ale także uczestniczy w pracach grup badawczych, zawsze gotowa do wypróbowywania nowych kierunków, których nigdy wcześniej nie robiła” – skomentował pan Binh.
WAGA
Source: 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
Komentarz (0)