- 17
- 6 907
PiMA Projects in Mathematics and Applications
Приєднався 16 тра 2016
PiMA Podcast Tháng 12/2024: Tips và chia sẻ kinh nghiệm khi học PhD
Bạn đang lên kế hoạch nộp đơn vào các chương trình PhD danh giá? Bạn băn khoăn về cách xây dựng hồ sơ, tìm kiếm học bổng hoặc chọn giáo sư hướng dẫn phù hợp? Hành trình apply PhD có thể đầy thử thách nhưng cũng là cơ hội lớn để bạn phát triển sự nghiệp học thuật và nghiên cứu của mình.
Tập PiMA Podcast này sẽ mang đến cho bạn những chia sẻ thực tế, hữu ích từ những nghiên cứu sinh tiến sĩ đã thành công trong việc chinh phục các chương trình PhD tại các đại học hàng đầu thế giới!
--------------------------------------------------------------------------
Danh sách diễn giả:
1. NCS. Nguyễn Hoàng Khang: Tốt nghiệp thủ khoa ngành Toán học và thủ khoa Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP HCM vào năm 2023. Tác giả của bài báo “Revisiting Over-smoothing and Over-squashing Using Ollivier-Ricci Curvature” tại hội nghị The International Conference on Machine Learning (ICML) 2023. Hiện là Nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Toán học tại Đại học bang California, Los Angeles (UCLA).
2. NCS. Võ Thục Khánh Huyền: Tốt nghiệp loại Xuất sắc, Cử nhân tài năng Khoa học Máy Tính - Đại học Bách Khoa Hà Nội Khóa 64. Tác giả thứ hai của bài báo được đăng ở hội nghị hàng đầu về lĩnh vực học máy NeurIPS 2022. Hiện là Nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Khoa học Máy tính ở Max Planck Institute.
3. NCS. Võ Minh Quân: Tốt nghiệp loại Xuất sắc, Cử nhân tài năng ngành Toán học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP HCM vào năm 2023. Đồng tác giả bài báo khoa học Distinct Distances in R³ Between Quadratic and Orthogonal Curves trên tạp chí European Journal of Combinatorics. Hiện là Nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Toán học tại Đại học Illinois tại Urbana-Champaign.
--------------------------------------------------------------------------
Timestamps:
A. GẶP GỠ KHÁCH MỜI
0:00 Giới thiệu về PiMA và 3 khách mời
0:54 Giới thiệu về bản thân và chương trình tiến sĩ của bạn Khang
2:14 Giới thiệu về bản thân và chương trình tiến sĩ của bạn Huyền
3:20 Giới thiệu về bản thân và chương trình tiến sĩ của bạn Quân
B. ĐẶT CÂU HỎI CHO KHÁCH MỜI
1. Lý do và động lực chọn PhD
4:36 Chia sẻ về động lực của Khang
6:01 Chia sẻ về động lực của Huyền
6:50 Chia sẻ về động lực của Quân
2. Quá trình chọn trường và chương trình PhD
9:00 Bạn đã có những thành tích gì khi nộp hồ sơ? (Khang)
11:52 Quy trình nộp đơn: các bước chuẩn bị hồ sơ? (Huyền)
14:00 Làm thế nào để chọn trường và giáo sư phù hợp, đồng thời xem xét môi trường học thuật, học bổng và cơ hội nghiên cứu? (Quân)
17:37 Nếu muốn làm nghiên cứu khoa học từ cấp 3 thì nên bắt đầu từ đâu? (Huyền)
18:57 Làm sao để chuẩn bị một CV tốt và ấn tượng để apply PhD? (Quân)
21:23 Bài báo khoa học là gì và nó có quan trọng với việc nộp hồ sơ PhD không? (Khang)
24:08 Nếu thiếu background của chuyên ngành dự định học PhD thì cần chuẩn bị như thế nào để apply? (Khang)
3. Thử thách và kinh nghiệm vượt qua
26:32 Chia sẻ về những áp lực và cách vượt qua trong quá trình chuẩn bị hồ sơ? (Quân)
28:23 Chia sẻ về cách làm quen với môi trường sống mới, bạn học và thầy cô. Cách cân bằng giữa học tập, nghiên cứu và cuộc sống cá nhân? (Huyền)
30:54 Học bổng của chương trình PhD có đủ để bạn trang trải chi phí sinh hoạt không? Ngoài học bổng này, bạn còn có những nguồn hỗ trợ nào khác? (Khang)
33:43 Hiện nay bạn có đang làm trợ giảng cho môn nào không? Những yêu cầu và thách thức cho vị trí này là gì? (Quân)
35:54 Ưu điểm và nhược điểm khi chọn giữa 1 advisor trẻ chưa có nhiều thành tựu nghiên cứu với 1 advisor có thâm niên và nhiều thành tựu trong ngành? (Huyền)
38:24 Thời gian đầu học PhD có khác biệt lớn gì so với dự đoán của bạn trước đó không? (Khang)
4. Lời khuyên từ khách mời
40:45 Lời nhắn nhủ của 3 khách mời đến các bạn thính giả
--------------------------------------------------------------------------
Rất cảm ơn 3 khách mời và các bạn thính giả đã dành thời gian cho podcast này!
Tập PiMA Podcast này sẽ mang đến cho bạn những chia sẻ thực tế, hữu ích từ những nghiên cứu sinh tiến sĩ đã thành công trong việc chinh phục các chương trình PhD tại các đại học hàng đầu thế giới!
--------------------------------------------------------------------------
Danh sách diễn giả:
1. NCS. Nguyễn Hoàng Khang: Tốt nghiệp thủ khoa ngành Toán học và thủ khoa Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP HCM vào năm 2023. Tác giả của bài báo “Revisiting Over-smoothing and Over-squashing Using Ollivier-Ricci Curvature” tại hội nghị The International Conference on Machine Learning (ICML) 2023. Hiện là Nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Toán học tại Đại học bang California, Los Angeles (UCLA).
2. NCS. Võ Thục Khánh Huyền: Tốt nghiệp loại Xuất sắc, Cử nhân tài năng Khoa học Máy Tính - Đại học Bách Khoa Hà Nội Khóa 64. Tác giả thứ hai của bài báo được đăng ở hội nghị hàng đầu về lĩnh vực học máy NeurIPS 2022. Hiện là Nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Khoa học Máy tính ở Max Planck Institute.
3. NCS. Võ Minh Quân: Tốt nghiệp loại Xuất sắc, Cử nhân tài năng ngành Toán học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP HCM vào năm 2023. Đồng tác giả bài báo khoa học Distinct Distances in R³ Between Quadratic and Orthogonal Curves trên tạp chí European Journal of Combinatorics. Hiện là Nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Toán học tại Đại học Illinois tại Urbana-Champaign.
--------------------------------------------------------------------------
Timestamps:
A. GẶP GỠ KHÁCH MỜI
0:00 Giới thiệu về PiMA và 3 khách mời
0:54 Giới thiệu về bản thân và chương trình tiến sĩ của bạn Khang
2:14 Giới thiệu về bản thân và chương trình tiến sĩ của bạn Huyền
3:20 Giới thiệu về bản thân và chương trình tiến sĩ của bạn Quân
B. ĐẶT CÂU HỎI CHO KHÁCH MỜI
1. Lý do và động lực chọn PhD
4:36 Chia sẻ về động lực của Khang
6:01 Chia sẻ về động lực của Huyền
6:50 Chia sẻ về động lực của Quân
2. Quá trình chọn trường và chương trình PhD
9:00 Bạn đã có những thành tích gì khi nộp hồ sơ? (Khang)
11:52 Quy trình nộp đơn: các bước chuẩn bị hồ sơ? (Huyền)
14:00 Làm thế nào để chọn trường và giáo sư phù hợp, đồng thời xem xét môi trường học thuật, học bổng và cơ hội nghiên cứu? (Quân)
17:37 Nếu muốn làm nghiên cứu khoa học từ cấp 3 thì nên bắt đầu từ đâu? (Huyền)
18:57 Làm sao để chuẩn bị một CV tốt và ấn tượng để apply PhD? (Quân)
21:23 Bài báo khoa học là gì và nó có quan trọng với việc nộp hồ sơ PhD không? (Khang)
24:08 Nếu thiếu background của chuyên ngành dự định học PhD thì cần chuẩn bị như thế nào để apply? (Khang)
3. Thử thách và kinh nghiệm vượt qua
26:32 Chia sẻ về những áp lực và cách vượt qua trong quá trình chuẩn bị hồ sơ? (Quân)
28:23 Chia sẻ về cách làm quen với môi trường sống mới, bạn học và thầy cô. Cách cân bằng giữa học tập, nghiên cứu và cuộc sống cá nhân? (Huyền)
30:54 Học bổng của chương trình PhD có đủ để bạn trang trải chi phí sinh hoạt không? Ngoài học bổng này, bạn còn có những nguồn hỗ trợ nào khác? (Khang)
33:43 Hiện nay bạn có đang làm trợ giảng cho môn nào không? Những yêu cầu và thách thức cho vị trí này là gì? (Quân)
35:54 Ưu điểm và nhược điểm khi chọn giữa 1 advisor trẻ chưa có nhiều thành tựu nghiên cứu với 1 advisor có thâm niên và nhiều thành tựu trong ngành? (Huyền)
38:24 Thời gian đầu học PhD có khác biệt lớn gì so với dự đoán của bạn trước đó không? (Khang)
4. Lời khuyên từ khách mời
40:45 Lời nhắn nhủ của 3 khách mời đến các bạn thính giả
--------------------------------------------------------------------------
Rất cảm ơn 3 khách mời và các bạn thính giả đã dành thời gian cho podcast này!
Переглядів: 1 620
Відео
PiMA Guest Lecture - Optimizing Data Center Operation by PhD Candidate Boi Quach
Переглядів 18428 днів тому
Data centers play a critical role in the infrastructure of any modern cloud business. As they grow in complexity, optimizing operations becomes a key concern to ensure efficiency, reduce costs, and manage resources. In this article, we’ll explore a method for optimizing data center operations using Linear Programming, and provide a step-by-step guide on how we can implement similar strategies.
PiMA Guest Lecture - Catalytic models in Epidemiology by Dr. Quan Tran
Переглядів 11028 днів тому
Catalytic model trong mô hình toán học của bệnh lây nhiễm là một phương pháp toán học được sử dụng để ước tính tỷ lệ lây nhiễm trong một quần thể. Phương pháp này xem xét mối quan hệ giữa độ tuổi, sự phơi nhiễm với mầm bệnh, và khả năng miễn dịch của quần thể để suy ra thăm số chính được gọi là force of infection (FOI), đại diện cho cường độ lây truyền bệnh trong quần thể. Bài thuyết trình này ...
PiMA Guest Lecture - Facets of Randomness by Dr. Son Van
Переглядів 15328 днів тому
Many people are scared of uncertainty. We want stability in life. A consequence of this is that we prefer predictability and do not prefer randomness. However, life is full of chance and uncertainty. Instead of running away from it, perhaps, one should learn to embrace randomness. An important step to embrace something is to understand it and explore how it can make our lives better. In this ta...
PiMA 2024 Modeling Course - Lecture 2
Переглядів 450Місяць тому
In this lecture, we will learn how to model changes in time of a system. There are two main approaches: 1) A discrete time-step model which results in solving recurrence system; 2) A continuous time model which results in solving differential equations. Both approaches will eventually lead to computational problems such as matrix multiplication or Euler's method.
PiMA Podcast Tháng 10/2024: Thành công ở các cuộc thi Toán olympic và con đường tương lai
Переглядів 6052 місяці тому
Bạn có bao giờ tò mò về cuộc sống của những người đã đạt được thành tích cao trong các cuộc thi Toán Olympic? Bạn muốn biết làm thế nào để theo đuổi đam mê Toán học và có một nghề nghiệp tốt? Chúng mình đã tổng hợp những thắc mắc của các bạn học sinh về những chủ đề trên, và tất cả sẽ được giải đáp trong video này. Hãy cùng theo dõi phần chia sẻ và trả lời từ các khách mời vô cùng xịn sò của Pi...
PiMA 2024 Promo
Переглядів 1617 місяців тому
Hãy apply tham gia trại hè PiMA 2024 để được có một trải nghiệm thú vị và ý nghĩa. Đơn tuyển sinh: qual.pimavn.com/apply
Phylogenic Data - Lê Thiện
Переглядів 2433 роки тому
Giới thiệu mô hình toán học của bài toán cây tiến hóa trong sinh học Trình bày: Lê Thiện, PhD Student, MIT
Luật giới hạn trong Neural Network - Huy Phạm
Переглядів 1,4 тис.3 роки тому
Giới thiệu khái niệm giới hạn khi lấy trung bình (mean field limit) của quá trình huấn luyện các neural network liên tục nhiều lần Trình bày: Phạm Tuấn Huy, PhD Student, Stanford University
Mathematical Visualization - Cơ Trần
Переглядів 2013 роки тому
Visualization các yếu tố toán học và thuật toán Trình bày: Trần Quốc Cơ, Data Scientist, Sailpoint
Structural Estimation - Hưng Hồ
Переглядів 2563 роки тому
Giới thiệu về moment method của lý thuyết xác suất và ứng dụng trong các bài toán kinh tế Trình bày: Hồ Quốc Đăng Hưng, PhD Student, UChicago
Vận Chuyển Tối Ưu - Nhật Hồ
Переглядів 4073 роки тому
Giới thiệu về các ứng dụng và phiên bản rời rạc của lý thuyết vận chuyển tối ưu (optimal transport) trong khoa học dữ liệu Trình bày: Hồ Phạm Minh Nhật, Associate Professor, UT Austin
Khai mạc trại hè PiMA 2019
Переглядів 2905 років тому
PiMA 2019 ĐÃ CHÍNH THỨC BẮT ĐẦU! Với chủ đề Deep Learning, PiMA 2019 diễn ra trong 12 ngày gồm nhiều bài giảng từ các sinh viên và nghiên cứu sinh đang theo học và làm việc tại các trường đại học, viện nghiên cứu lớn trên thế giới. Sáng nay ngày 29/7, buổi lễ khai mạc diễn ra tại hội trường tòa nhà I của Đại học Khoa học Tự nhiên đã diễn ra thành công, với sự tham gia của PGS. TS. Trần Minh Tri...
🥹 PiMa có thể làm tiếp seri này mà có thể có ai ncs hoặc ths về giáo dục ( education ) không ạ!
các bạn siêu giỏi luôn
Big fan of chi Huyen D:
Em cảm ơn chị Thảo, anh Trung, chị Dương, anh Hưng và những anh chị khác trong PiMA đã dành thời gian tạo ra podcast này(từ hình vẽ, thu âm, đến những bài post trên facebook,…). Thật sự nó rất có ý nghĩa với em, kiểu em nhận ra cuộc sống này có thật nhiều option hơn em nghĩ và em cũng không còn hoài nghi năng lực bản thân (vì vấn đề giới tính nữa, ít nhất là em nghĩ em đã vượt qua nó 1 chút ), em sẽ dành thời gian học thêm về khoa học máy tính, công nghệ thông tin, trải nghiệm nhiều hơn và tự đưa ra quyết định con đường tương lai của mình. Và em sẽ lật ra trang cuối để làm bài hình =)))
Cảm ơn em đã chia sẻ cảm nghĩ của mình nha. Các anh chị cũng rất vui khi nghe suy nghĩ của em, và biết được rằng các anh chị đã hỗ trợ em phần nào 🥰
Âm lượng nhỏ quá Pima oi
Cảm ơn bạn đã góp ý, chúng mình sẽ chú ý cho lần sau ạ
em cảm ơn vì bài giảng ạ. Tuy nhiên e chưa hình dung đc khi code sẽ như thế nào ạ? Nếu được mong a sẽ share một số code ví dụ ạ.
Rất hay ạ
<3
aw :vvvv hóa ra đây chính là pima 2 năm trước