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投稿者: 一橋:出世起業、東工:技術? (ID:Ls2n4klFAZg) 投稿日時:2023年 09月 21日 18:27
一橋のSDSと東工の情報、関東で専攻を情報系に確定させるのには最高な学部だと思うのですが、どちらが良いでしょうか?
筑駒と開成の進学者数で見ると、一橋5:東工4となっています。定員に占める割合でいくと、一橋8.3%:東工4.3%となっています。
出世・起業を考えると一橋の方が上ですが、エンジニアとしての素養を高めたい場合は東工の方が上で悩ましいです。
東工と一橋では、入学時の数学力では東工>一橋だけど、卒業時の実務に関連する微積・線形代数・確率統計では東工≒一橋になる一方、東工は無駄な課題が多くて英語が疎かになり、英語力に関して一橋>東工なのが、出世で大差がつく原因でしょうか?
◯オープンワーク年収統計
ランク 大学名 55歳時年収(万円)
AAA 一橋大学 1,393
AAA 東京大学 1,351
--
AA 京都大学 1,172
A 名古屋大学 1,106
A 神戸大学 1,101
BBB 慶應義塾大学 1,086
BBB 早稲田大学 1,061
BBB 東京工業大学 1,036
◯2016-2022年に新規上場した会社の社長輩出率
大学 社長数 学生数K 輩出率
一橋大学 11 4.4 2.52
東京大学 34 14.0 2.42
東京工業大学 7 4.9 1.44
--
慶應義塾大学 33 28.7 1.15
早稲田大学 34 37.9 0.90
横浜国立大学 6 7.3 0.83
京都大学 9 13.0 0.69
○出身大学別TOEICスコアランキング
https://career.nikkei.com/knowhow/career-improve/002359/
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【7329416】 投稿者: 懸念 (ID:b8v1gzW3Pus) 投稿日時:2023年 10月 29日 14:40
世の中にはまだ未知なことがたくさんあるのに、全て取りきった言える根拠を示してもらいたいね。
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【7329424】 投稿者: 複雑系 (ID:wpQh9x5hZ22) 投稿日時:2023年 10月 29日 14:56
例えば「通りすがり」さんが指摘しているようなマテリアルサイエンスや創薬の分野で、たくさんの分子がくっついているタンパク質の畳み込み構造・予測を、君の三次元もまともにイメージできない貧困な頭脳で全て説明できたら、掲示板に戻ってきてな!(笑)
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【7329636】 投稿者: 懸念 (ID:b8v1gzW3Pus) 投稿日時:2023年 10月 29日 19:10
君は本当にわかってないね。
マテリアルサイエンスでも創薬でも、ありとあらゆる組み合わせで試しているわけではないんだよ。基本的な理論があって、それに基づかないものは除外して検証すべきパターンを絞り込んでいる。それに仮にデータから効果がありそうな構造を予測できたとしても、その構造がなぜ効果があるのかを考察せずに、そのまま実用化することはない。大量のデータからAIが導いた結果ですから安心してください、との説明で納得する人はいないから。
フェイクデータはいくらでも作れてAIをごまかせるのだから、データのみに依存するのは危険だよ。 -
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【7329882】 投稿者: 現代社会 (ID:d4qvSnSpzmg) 投稿日時:2023年 10月 30日 07:22
君は本当に暗愚だね(笑)
工学分野で実証研究せずに製品化するやつなんて1人もいるわけないやん。
ここで問題となっているのは、君の貧困な頭脳が考えた「理論w」予測から有力実証化候補を絞り込んだ場合の成功率と、AIの予測から有力実証化候補を絞り込んだ場合の成功率の比較で、後者の成功率の方が高く、今後はさらに開いていきそうということだよ。 -
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【7329917】 投稿者: 懸念 (ID:b8v1gzW3Pus) 投稿日時:2023年 10月 30日 08:33
君は読解力がないな。
AIが予測しそれを実証できたとして、それをそのまま他人に説明するのかと言っているのだよ。どうしてうまくいったのかはわからないけど、データを大量に投入してAIが導き出したものだし、実証したら良好な結果が出たからいいんじゃない、と言われて他人が納得すると思っているんだな。呆れるよ。 -
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【7329924】 投稿者: 不思議 (ID:EFdM4X4xWvo) 投稿日時:2023年 10月 30日 08:45
どうしてうまく行ったかはわからんってどういうことだよ?
例えばタンパク質系なら畳み込み構造がうまく適合したの一択に決まってるやん?
あまりにも頓珍漢過ぎない?実ビジネスは何に関わっているの?二○川さんみたいな読書して終わりの哲学者じゃないの?w -
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【7329929】 投稿者: 通りすがり (ID:REAHqxS6qLw) 投稿日時:2023年 10月 30日 09:02
懸念さんの議論はいつもふわふわしていて、具体性がないよね。
懸念さんがしっかり理解している分野での、具体的なAI(統計)モデル vs 旧来解析モデルの話をしないと、話が前に進まなそう。 -
【7329959】 投稿者: 懸念 (ID:R5kjd7VyIzw) 投稿日時:2023年 10月 30日 09:50
> 例えばタンパク質系なら畳み込み構造がうまく適合したの一択に決まってるやん?
「うまく」ってなんなのさ。他のがなぜダメで、それだけが適合した理由を解明する必要があるだろ。
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