- インターエデュPICKUP
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投稿者: 改革案 (ID:qLt5wobPSLg) 投稿日時:2019年 08月 15日 20:59
高知大東京校とかいかがですか。
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【5543433】 投稿者: いつもの私大専願者 (ID:jJvjOJhtbAc) 投稿日時:2019年 08月 19日 11:08
中学板【東京一工は、学費「0」へ】スレ 同ID
【5542890】 投稿者: う〜ん (ID:a2cIiLJML1o) 投稿日時:2019年 08月 18日 20:19
ここでも「早慶蹴り」さんが拡散しておられますが(書き方や引用やコピペの仕方が大学スレでも毎回同じなので分かります…)、
その政策、書いてあることはいかにも今時の用語を多用してますけど、
要するに、来年度から指定された6つの国立大学でその取り組みが始まり、たった四単位?でしたっけ?
で、修了証書を発行という形式ではありませんでしたっけ??必修にさせる訳でもなく…。
取ってつけたような今風の政策というかなんというか。
とりあえずその指定された6つの国立大学だけは全学部全学科の学生になるべく進める、みたいな話ではありませんか?
専門学校でAIを学んでる学生の方が詳しくなり、今後は専門学校卒に軍配がありそうですが
【5542996】 投稿者: う〜ん (ID:a2cIiLJML1o) 投稿日時:2019年 08月 18日 21:39
そうでしたか。承知しました。
大学板で私と同じような意見?というか疑問?を投げて書いている方いましたか?それなら別人です。
その投稿読んでいないので知りませんでした。
早慶蹴りさんとは何度か大学板でやり取りがありコピペで教えて頂いたので、ある程度は理解してますが、
同じようなコピペなので早慶蹴りさんかと思い質問したまでです。
【5543143】 投稿者: ご丁寧に有難う御座います。 (ID:a2cIiLJML1o) 投稿日時:2019年 08月 18日 23:51
先程のう〜んです。ずっと、どの程度の学習になるのか理解できずに居ましたので、ご丁寧な解説、大変助かります。ありがとうございました。
急務、喫緊の文字を見て、再度、他スレにあるコピペやネット資料を熟読し、改めて最重要課題だったのだなぁ…と痛感しました。時代に付いていけていない一母親です。
【5543239】 投稿者: 日本の無策に・・唖然 (ID:x2jeqhoxv1g) 投稿日時:2019年 08月 19日 07:23
入学の競争力もないような大学は、たとえ地方の国立であっても統廃合するべきかと思いますね。もちろんFランなんて、行く価値あるの?って思うのが正直なところ。
そもそもFラン大の存在意義を感じません。今や、地方の国立だって、東京の私大より入学レベルの競争じゃ負けているようなところは、統廃合で良いんじゃないの? -
【5543451】 投稿者: やはり (ID:69CGfgF6mfk) 投稿日時:2019年 08月 19日 11:27
aizine.ai/ai-japan-0611/
良質なデータ集め、環境を整えている間に、世界は更に進歩し続ける。
追いつけないから、諦めた方がいい。
量子コンピュータや日本の強みである建築やその他の世界シェア上位の分野の開発に、投資した方が現実的でいいです。 -
【5543462】 投稿者: ところで、 (ID:dGN.29G0o7.) 投稿日時:2019年 08月 19日 11:39
それは、違うね。
両輪立てでないと、回らない
データサイエンスは、量子コンピュータ分野の開発でも必要。 -
【5543476】 投稿者: 読み書きプログラミング、データサイエンス (ID:vC8afoFSHxs) 投稿日時:2019年 08月 19日 12:00
投稿者: やはり(ID:69CGfgF6mfk)
投稿日時: 2019年 08月 19日 11:27
aizine.ai/ai-japan-0611/
良質なデータ集め、環境を整えている間に、世界は更に進歩し続ける。
追いつけないから、諦めた方がいい。
量子コンピュータや日本の強みである建築やその他の世界シェア上位の分野の開発に、投資した方が現実的でいいです
投稿者: 読み書きプログラミング、データサイエンス(ID:T9NuXk.F/Dc)
投稿日時: 2019年 08月 18日 22:20
一口に「AI人材」と言っても幅広いですね。
人工知能の発達には、半導体、次世代スパコンなどの研究も急務です。
日本は、半導体の使用素材なども色々と成果を出している様です。次世代スパコンも量子コンピューターで他国より優位性があるかと。
もしかして、私が中学板で書き込んだこと受けてでしょうか?
中学板では分かりやすく、「AI人材といっても一般にGAFAが表だってやっている様なこと『だけでは』ない」という意味で投稿しましたが、今後は様々なものがデータサイエンスの上に成り立つ産業構造に。
「良質なデータ集め、環境を整えている間に、世界は更に進歩し続ける」というのは、的外れです。
なので、どちらの人材育成も重要で、国立大学の全学部対象に数理・データサイエンス教育のカリキュラムを整えることは、日本が発展していくためには必要不可欠なことです。 -
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【5543491】 投稿者: やはり (ID:Ng.TziikBLk) 投稿日時:2019年 08月 19日 12:19
両輪立てではあるでしょうけど、機械学習に最適な環境を整えることが先決だと思うのですが…
昔、1990年頃にAIの研究が進まなかったのは、大量データに耐えられる容量が足りなかったのも理由ですよね?
www.itmedia.co.jp/news/articles/1906/03/news033.html -
【5543507】 投稿者: やはり (ID:aIcLTO0CWEQ) 投稿日時:2019年 08月 19日 12:39
全学部には必要なく、高校の数学と物理を理解している人が理解できる授業なのかも…
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【5543571】 投稿者: 読み書きプログラミング、データサイエンス (ID:vC8afoFSHxs) 投稿日時:2019年 08月 19日 13:51
>両輪立てではあるでしょうけど、機械学習に最適な環境を整えることが先決だと思うのですが…
昔、1990年頃にAIの研究が進まなかったのは、大量データに耐えられる容量が足りなかったのも理由ですよね?
www.itmedia.co.jp/news/articles/1906/03/news033.html
スパコンと量子コンピューター、それに
機械学習をさせるのにデータサイエンスが使われるのですよ。
「両輪立て」、どちらの人材も必要です。
>全学部には必要なく、高校の数学と物理を理解している人が理解できる授業なのかも…
微積分なので、数(物)ですね。
データサイエンスも一律ではなく、カリキュラムは基礎と発展とわかれ、文系は少し考慮した内容となっていますね。
カリキュラムに出ている線形台数などは、理系は以前から学部1年必須教科。
それに理系は、日々の研究の中でやっていることも多いかと。
データサイエンス分野は、機械学習させるためにデータを選び加工する工程など学ぶ、量子コンピューターもソフト面とハード面がありますが、その記事の方の量子コンピューターとデータサイエンス分野は混同して考えないほうがいいと思います。 -
【5543609】 投稿者: やはり (ID:XSHgaGbQmvs) 投稿日時:2019年 08月 19日 14:42
なるほど。
文系学部でも理解できる内容のデータサイエンス分野の授業もあるのですね。
具体的に日本では、どこの大学のどの学部で学べるのか教えてください。国立も私立も。
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