この大学院を選んだ理由は？

きっかけは、人工知能への関心。マクロなどを用いた業務効率化に取り組んでいたこともあり、VBAよりもメジャーになりつつあったPythonを独学で学ぶようになったんです。そのPythonがAIに応用されているプログラミング言語だと知り、人工知能を学ぶことに強い関心を抱くようになりました。その後、独学に限界を感じてＡＩ講座を受講。体系的に学ぶことの重要性を感じ、思い切って人工知能やデータサイエンスに特化した同大学院に入学することを決めました。

この大学院の魅力は？

一般的に人工知能を学ぶ方々は理系ですが、「人工知能とは何か」という基礎の基礎から学べることもあり、同大学院には文理の垣根を越えて様々な学生が集まっています。２０代から５０代までの幅広い年齢層の方々がいらっしゃいますし、ＩＴや広告、官公庁やシンクタンクと出身業界も多彩。多種多様な知識や価値観をぶつけ合うディスカッションに刺激を受けています。卒業後の目標は、会社に人工知能の活用方法を提案すること。大学で得た知見を活かして、社会の課題を解決できたら嬉しいです。

私のオススメ科目

機械学習

データサイエンスの基礎である機械学習を体系的に学ぶ授業。様々なアルゴリズムを学ぶことができ、文系出身でも、とてもわかりやすい授業になっていると思います。

データサイエンス概論

データサイエンスに欠かせない、確率や統計の基礎を学ぶことができる授業。実際のプログラミングコードを確認しながら動かせるので、座学だけでは得ることのできない深い学びを得ることができます。

人工知能概論

人工知能の歴史や、「そもそも人工知能とは何なのか」という基礎から学ぶことができます。人工知能の概念や成立した背景を、実例をふまえて知ることができる興味深い授業でしたね。

お金のやりくり法

自分への投資だと思い、初期費用は貯金から、ランニングコストは給料から捻出。大学独自の奨学金制度もあるのですが、こうした経済的なサポートがあることも社会人学生にとっては大きな魅力だと思います。

ある一日のスケジュール

7：00	起床。頭がすっきりしているうちに課題に取り組みます。この日は、政府が出している実際の統計データを用いて仮説を検証しました。
9：00	業務開始。休憩時間が来るまで業務に集中します。
12：00	休憩時間。この日は事前に配布された講義資料を読み進めていました。疑問があればすぐさまメモを取り、後ほど先生へ質問できるように備えています。
18：00	業務終了。授業に備えます。
19：00	機械学習を受講。アルゴリズムの仕組みや実装方法について学びました。“変数同士に多重共線性がある場合には、回帰がうまく機能しなくなる”など、新たな発見が多い講義でしたね。
20：35	授業終了。現在はコロナの影響もあり学友と実際に会うことが難しいのですが、週１や隔週のペースでオンライン会議をしています。この日は仕事や課題についてざっくばらんに会話をしていましたね。
21：00	復習。参考文献や解説動画を参考にして学び進めます。現在はどの授業もオンラインで行われていますが、アンケート機能を使って理解度を確認するなど、教員の方々が様々に工夫を凝らしてくださっています。
2：00	就寝。仕事と両立しているので、無理は禁物。休む時にはしっかり休むことも大切です。本当はゴルフやテニスに出かけたいのですが、現在は自粛中なのでベランダで日光浴をしてリフレッシュしています。

この講座を閲覧する