Nguyễn Minh Lâm (nhà khoa học máy tính)

**Nguyễn Minh Lâm** (hay **Lâm Nguyễn** hoặc **Lam M. Nguyen**) (sinh ngày 22 tháng 10 năm 1986) là nhà khoa học máy tính và nhà toán học ứng dụng người Việt Nam và Mỹ, được biết đến với các đóng góp trong lĩnh vực tối ưu hóa cho học máy, bao gồm thuật toán SARAH. Ông hiện là nhà nghiên cứu tại IBM Research, Trung tâm Nghiên cứu Thomas J. Watson, New York, Hoa Kỳ, nơi ông tập trung nghiên cứu các chủ đề về tối ưu hóa, học liên kết (federated learning) và các mô hình nền tảng chuỗi thời gian (time-series foundation models). Ông là thành viên cao cấp của INFORMS và hội viên của tổ chức danh dự Beta Gamma Sigma.

## Học vấn và sự nghiệp
Tiến sĩ Lâm tốt nghiệp Cử nhân Toán ứng dụng và Khoa học máy tính tại Đại học Quốc gia Moskva mang tên Lomonosov (2008), Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh (MBA) tại Đại học McNeese State (2013), và Tiến sĩ Kỹ thuật Công nghiệp và Hệ thống tại Đại học Lehigh (2018). Luận án tiến sĩ của ông đã nhận Giải thưởng luận án xuất sắc Elizabeth V. Stout của trường. Người hướng dẫn luận án của ông là Katya Scheinberg.

Ông gia nhập IBM Research năm 2018 với vai trò nhà nghiên cứu. Năm 2024, ông được bổ nhiệm làm giảng viên thỉnh giảng tại Đại học Lehigh.

## Nghiên cứu và đóng góp
Các nghiên cứu của Lâm tập trung vào các phương pháp tối ưu hóa cho học máy và tối ưu ngẫu nhiên. Ông được công nhận là người đề xuất chính của thuật toán *SARAH*, được giới thiệu tại ICML 2017, và đã ảnh hưởng đến nhiều phương pháp giảm phương sai khác trong tối ưu hóa. Thuật toán này cũng đã được đưa vào chương trình giảng dạy của nhiều trường đại học trên thế giới như Đại Học Princeton và Trường Đại học Bách khoa Liên bang Thụy Sĩ tại Lausanne.

Ông là đồng biên tập của cuốn sách *Federated Learning: Theory and Practice* (Elsevier, 2024), trình bày toàn diện các khía cạnh lý thuyết và thực tiễn của học liên kết.

## Hoạt động biên tập và chuyên môn
Lâm là biên tập viên của các tạp chí *[[Journal of Machine Learning Research]]*, *[[Machine Learning (journal)|Machine Learning]]*, và *[[Journal of Optimization Theory and Applications]]* trong ngành học máy và tối ưu. Ông là thành viên cao cấp của những hội nghị hàng đầu thế giới về lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy. Ông là thành viên Ban tổ chức của hội nghị *[[Conference on Neural Information Processing Systems|NeurIPS]]* giai đoạn 2023–2025, và là Chủ tịch khu vực cấp cao của các hội nghị *[[International Conference on Machine Learning|ICML]]*, *[[International Conference on Learning Representations|ICLR]]*, *NeurIPS* và *[[Artificial Intelligence and Statistics|AISTATS]]*. Ông cũng từng tổ chức các hội thảo tại NeurIPS 2021 và AAAI 2023.

## Một số công trình tiêu biểu
* Nguyen, L. M. và cs. (2017). "SARAH: A Novel Method for Machine Learning Problems Using Stochastic Recursive Gradient." Trong *Proceedings of ICML 2017*.
* Nguyen, L. M. và cs. (2021). "A Unified Convergence Analysis for Shuffling-Type Gradient Methods." *Journal of Machine Learning Research*.
* Nguyen, L. M. và cs. (2024). *Federated Learning: Theory and Practice*. Elsevier.

## Tham khảo

## Liên kết ngoài
* Hồ sơ Google Scholar
* Trang cá nhân tại IBM Research
* Hồ sơ tác giả tại IEEE Xplore
* Hồ sơ tại MIT-IBM Watson AI Lab