AIについて考える：第２回『アメリカの大学でAIを学ぶには』

基礎知識の獲得

AIの学習を開始する前に、コンピューターサイエンスの基本である数学とプログラミングの基礎知識を身につけることが重要です。線形代数、確率と統計、微分積分などの数学的概念に加えて、AIの制御によく使用されるPythonなどのプログラミング言語を学ぶことが推奨されます。大学の授業やオープンな教材、書籍を活用して基礎知識を習得しましょう。高校生の場合は、理系レベルの数学を高校で選択できるならば履修しておきましょう（大学で改めて学ぶこともできます）。

AIの基本概念の学習

AIの基本概念を学ぶために、大学のAIに関する授業を受講することが有益です。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの主要なテーマについて学びます。この学習段階では、アルゴリズムやモデルの原理、データ前処理、評価指標などを理解することが重要です。コンピューターサイエンスの予備知識をつけてあることが前提で議論をしていくため、多くの大学では３年生・４年生向けの授業となります。さらに本格的には大学院で学んでいくことになりますので、大学院進学も視野に入れた進路選択をしましょう。

プロジェクトの実践

学習の過程では、学習した理論を実践するために、実際のプロジェクトに取り組みます。大学の実習コースやオンラインのデータサイエンスプロジェクトなどを利用して、実データを扱いながら機械学習やディープラーニングの手法を実践します。プロジェクトを通じて問題解決能力や実践的なスキルを磨くことができます。

研究への参加

AIの分野で研究に参加することは、さらなる成長と学びの機会を提供してくれます。大学の研究室や教員のもとで研究プロジェクトに参加するか、インターンシップや研究インターンシップを探して実践的な研究経験を積むことが重要です。研究によって、AIの最新トレンドや応用領域に触れ、独自のアイデアや発見を追求することができます。

専門化と応用領域の探求

AIの分野は広範であり、専門化や応用領域の探求が可能です。自然言語処理、音声処理、ロボティクスなど、興味のある領域を選択し、それに特化したコースやプロジェクトに参加することで深い知識とスキルを獲得します。これらは複合領域になるものもあり、必要に応じて他の専攻の授業を履修したり、場合によってはダブルメジャーと呼ばれる複数の学位取得なども視野に入ってきます。