一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部 - 一橋大学
一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部
0未来社会
2023/05/30 09:44 4724view
今、最も注目されているデータサイエンス学部、一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部
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18IT＆AI 2023/08/13 13:35
◆ 文系と理系の違いについて
文系と理系の違いって、自分が学びたい学問の【対象】が違うということだと思います。
・文系は、主に【人間の活動を研究する学問】（主に人文科学と社会科学に分類される）だと思います。
・それに対して理系は、主に【自然界＝物を研究の対象とする学問】（だいたい自然科学に分類される）だと思います。
＊研究分野の課題解決のために用いる手法
・データサイエンスは、統計学、機械学習やAI(人工知能）、データの分析など、色々な領域の手法を組み合わせた新しい学問で、文理融合の学問です。
・それにたいしてAI(人工知能）は、情報学でのコンピュータサイエンス【計算機科学】に分類されるガチで理系の学問です。コンピュータサイエンスとは、IT(コンピュータ＝機械）の仕組みについて学ぶ学問領域だと思います。
ある方が「データの処理・分析・可視化はAIの得意分野でAiがやっちゃうって話なの」と言っていますが、本来のコンピュータサイエンス【計算機科学】での学びの焦点は、【コンピュータ＝機械の仕組みついて学ぶ】ことだと思います。
私が意図したことは、受験生が大学で学びたい学問の対象が【人間の活動の研究】についてなのか、【IT(コンピュータ＝機械）の仕組み】についてなのかによって、受験生各自の学部・学科の選択が変わってくるということです。
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2023/08/13 13:35
◆ 文系と理系の違いについて
文系と理系の違いって、自分が学びたい学問の【対象】が違うということだと思います。
・文系は、主に【人間の活動を研究する学問】（主に人文科学と社会科学に分類される）だと思います。
・それに対して理系は、主に【自然界＝物を研究の対象とする学問】（だいたい自然科学に分類される）だと思います。
＊研究分野の課題解決のために用いる手法
・データサイエンスは、統計学、機械学習やAI(人工知能）、データの分析など、色々な領域の手法を組み合わせた新しい学問で、文理融合の学問です。
・それにたいしてAI(人工知能）は、情報学でのコンピュータサイエンス【計算機科学】に分類されるガチで理系の学問です。コンピュータサイエンスとは、IT(コンピュータ＝機械）の仕組みについて学ぶ学問領域だと思います。
ある方が「データの処理・分析・可視化はAIの得意分野でAiがやっちゃうって話なの」と言っていますが、本来のコンピュータサイエンス【計算機科学】での学びの焦点は、【コンピュータ＝機械の仕組みついて学ぶ】ことだと思います。
私が意図したことは、受験生が大学で学びたい学問の対象が【人間の活動の研究】についてなのか、【IT(コンピュータ＝機械）の仕組み】についてなのかによって、受験生各自の学部・学科の選択が変わってくるということです。
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40海外在住 2023/08/27 14:04
◆ ChatGTP（生成AI） が答えた一般的な欠点について
ChatGTP の一般的な欠点は、以下のような点が挙げられます。
・知識の限界：私の知識は2021年までのものであり、それ以降の情報は持っていません。また、事実と異なる情報を提供する可能性もあります。
・文脈の欠落：ChatGTPは過去の会話履歴を持っていません。そのため、先に進むにつれて文脈を失い、一貫性のある会話が崩れることがあります。
・誤った情報：ChatGTPはトレーニングデータから学習したものであり、信頼性の低い情報や偏った意見も含まれる可能性があります。
・応答の曖昧さ：質問に対して明確な回答をすることができない場合もあります。適切な情報が不足している場合や、質問が曖昧な場合に発生します。
・倫理的懸念：AIは悪用される可能性があります。誤った情報の拡散、プライバシーの侵害、差別的な内容の生成などの倫理的懸念が存在します。
・意図の理解の欠如：ChatGTPは会話の背後にあるユーザーの真の意図を理解することが難しい場合があります。そのため、適切な支援やサポートを提供できないことがあります。
これらはChatGTPが持つ一般的な欠点ですが、技術が進化しているため、これらの問題に対処する改善が行われている可能性があります。
◆ AI（人工知能）について
AIはさまざまな分野で非常に価値のあるツールとなっています。データサイエンスや機械学習の分野では、AIは膨大なデータの処理や複雑なモデルの構築、高度な予測能力などに活用されています。しかし、AIも完全な解答を持つわけではありませんし、【あくまでツールやサポートの一部】です。
AIは情報を提供し、問題解決の手助けをすることができますが、【成功するためには人間の努力や創造性が不可欠】です。データサイエンスやビジネスの領域では、AIを活用することで競争力を高めることができますが、【それは努力や専門知識を持った人間の指導や適切な活用に依存しています】。
【AIは私たちが持つ能力を補完し、新たな可能性を開拓する手段です】。そのため、AIを活用することで効率化や収益の最大化を目指すことは価値があると言えます。ただし、結果を得るためには努力や適切な戦略が必要です。
※ どんなに AI（人工知能）が進化しても、やはり人間による作業は無くならないと思います。
特にビジネスを円滑に進める上では、相手がどのような考えを持っているかを察して、空気を読む事が重要になる場面が多くあります。そして、その空気を読むという行動が、後々の大きなチャンスに繋がっていくというケースも決して少なくありません。
「相手の気持ちを察して空気を読む」といった行動は、人間だからこそできるものであり、AI(人工知能）が簡単に行えるものではありません。ただ AI(人工知能）は過去のデータに基づく予測が得意であり、AIが最善と判断したものが正しい可能性があります。 しかし、それはあくまでも「そのビジネスに関わる人間の心理」を差し引いた上で導き出されたものに過ぎません。
そのため、AIを活用して業務効率化を図っていくことも重要ではありますが、必ずしもすべての業務にAIを活用できるわけではないと考えておいた方が良いでしょう。言い換えれば、AIでは難しい「相手の気持ちを汲み取る必要のある業務」においては、私たち人間の力に頼らねばならないのが現実です。
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2023/08/27 14:04
◆ ChatGTP（生成AI） が答えた一般的な欠点について
ChatGTP の一般的な欠点は、以下のような点が挙げられます。
・知識の限界：私の知識は2021年までのものであり、それ以降の情報は持っていません。また、事実と異なる情報を提供する可能性もあります。
・文脈の欠落：ChatGTPは過去の会話履歴を持っていません。そのため、先に進むにつれて文脈を失い、一貫性のある会話が崩れることがあります。
・誤った情報：ChatGTPはトレーニングデータから学習したものであり、信頼性の低い情報や偏った意見も含まれる可能性があります。
・応答の曖昧さ：質問に対して明確な回答をすることができない場合もあります。適切な情報が不足している場合や、質問が曖昧な場合に発生します。
・倫理的懸念：AIは悪用される可能性があります。誤った情報の拡散、プライバシーの侵害、差別的な内容の生成などの倫理的懸念が存在します。
・意図の理解の欠如：ChatGTPは会話の背後にあるユーザーの真の意図を理解することが難しい場合があります。そのため、適切な支援やサポートを提供できないことがあります。
これらはChatGTPが持つ一般的な欠点ですが、技術が進化しているため、これらの問題に対処する改善が行われている可能性があります。
◆ AI（人工知能）について
AIはさまざまな分野で非常に価値のあるツールとなっています。データサイエンスや機械学習の分野では、AIは膨大なデータの処理や複雑なモデルの構築、高度な予測能力などに活用されています。しかし、AIも完全な解答を持つわけではありませんし、【あくまでツールやサポートの一部】です。
AIは情報を提供し、問題解決の手助けをすることができますが、【成功するためには人間の努力や創造性が不可欠】です。データサイエンスやビジネスの領域では、AIを活用することで競争力を高めることができますが、【それは努力や専門知識を持った人間の指導や適切な活用に依存しています】。
【AIは私たちが持つ能力を補完し、新たな可能性を開拓する手段です】。そのため、AIを活用することで効率化や収益の最大化を目指すことは価値があると言えます。ただし、結果を得るためには努力や適切な戦略が必要です。
※ どんなに AI（人工知能）が進化しても、やはり人間による作業は無くならないと思います。
特にビジネスを円滑に進める上では、相手がどのような考えを持っているかを察して、空気を読む事が重要になる場面が多くあります。そして、その空気を読むという行動が、後々の大きなチャンスに繋がっていくというケースも決して少なくありません。
「相手の気持ちを察して空気を読む」といった行動は、人間だからこそできるものであり、AI(人工知能）が簡単に行えるものではありません。ただ AI(人工知能）は過去のデータに基づく予測が得意であり、AIが最善と判断したものが正しい可能性があります。 しかし、それはあくまでも「そのビジネスに関わる人間の心理」を差し引いた上で導き出されたものに過ぎません。
そのため、AIを活用して業務効率化を図っていくことも重要ではありますが、必ずしもすべての業務にAIを活用できるわけではないと考えておいた方が良いでしょう。言い換えれば、AIでは難しい「相手の気持ちを汲み取る必要のある業務」においては、私たち人間の力に頼らねばならないのが現実です。
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12IT＆AI 2023/08/12 07:45
>>11 あなたは学問としてのデータサイエンスを何か誤解していませんか？
＊ データサイエンスは新しい学問で、統計学、機械学習やAI（人工知能）、データの分析など、色々な領域の手法を組み合わせて、蓄積された大量のデータから得られた情報を、【どのようにビジネスに活用するかの企画力や提案力が求められる学問】です。それゆえに「文理融合学部」と言われています。
別の言い方をするとデータサイエンス学部は、計量経済学の領域とほぼ一緒なので、ジャンルは文系ですが数理的な解決を要求されるので数学の知識が必要となります。
それに対して情報学にはインフォマティクスとコンピュータサイエンスの2系統があります。
＊ インフォマティクスは【情報学】のことで【情報】が関係する分野全てという広範囲の学問です。（文系的要素と理系的要素のどちらも含まれる広範囲な領域）
＊ コンピュータサイエンスは【計算機科学】のことで、IT（コンピュータ＝機械）の仕組みについて学ぶ学問です。情報学部や工学部の【情報工学科】に相当します。（ガチで理系の学問）
どんなにAI（人工知能）が開発されても、人口知能は与えられた課題を過去に機械学習によって蓄積された知識から答えを導くので、未来の課題に対する予測をするという点で人間のように柔軟な発想が出来ません。確かにAI（人工知能）の研究はこれからも益々発展すると思いますが、データサイエンスとAI（人工知能）は持ちつ持たれつの研究分野になることと私は思います。
※「計量経済学」とは：統計的手法を用いてデータを分析し、社会経済現象のメカニズムを解明する学問のこと。
※「文理融合型の学部」では、カリキュラムに【課題解決型の学習】(PBL=Project Based Learning)を取り入れています。これは文系・理系のさまざまな知識を活用して、社会に出た時に役立つ【問題解決能力】を育てることが狙いです。
【まとめ】：データの処理・分析・可視化によって新たな価値を見出すことが、データサインエンティストには求められています。
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2023/08/12 07:45
>>11 あなたは学問としてのデータサイエンスを何か誤解していませんか？
＊ データサイエンスは新しい学問で、統計学、機械学習やAI（人工知能）、データの分析など、色々な領域の手法を組み合わせて、蓄積された大量のデータから得られた情報を、【どのようにビジネスに活用するかの企画力や提案力が求められる学問】です。それゆえに「文理融合学部」と言われています。
別の言い方をするとデータサイエンス学部は、計量経済学の領域とほぼ一緒なので、ジャンルは文系ですが数理的な解決を要求されるので数学の知識が必要となります。
それに対して情報学にはインフォマティクスとコンピュータサイエンスの2系統があります。
＊ インフォマティクスは【情報学】のことで【情報】が関係する分野全てという広範囲の学問です。（文系的要素と理系的要素のどちらも含まれる広範囲な領域）
＊ コンピュータサイエンスは【計算機科学】のことで、IT（コンピュータ＝機械）の仕組みについて学ぶ学問です。情報学部や工学部の【情報工学科】に相当します。（ガチで理系の学問）
どんなにAI（人工知能）が開発されても、人口知能は与えられた課題を過去に機械学習によって蓄積された知識から答えを導くので、未来の課題に対する予測をするという点で人間のように柔軟な発想が出来ません。確かにAI（人工知能）の研究はこれからも益々発展すると思いますが、データサイエンスとAI（人工知能）は持ちつ持たれつの研究分野になることと私は思います。
※「計量経済学」とは：統計的手法を用いてデータを分析し、社会経済現象のメカニズムを解明する学問のこと。
※「文理融合型の学部」では、カリキュラムに【課題解決型の学習】(PBL=Project Based Learning)を取り入れています。これは文系・理系のさまざまな知識を活用して、社会に出た時に役立つ【問題解決能力】を育てることが狙いです。
【まとめ】：データの処理・分析・可視化によって新たな価値を見出すことが、データサインエンティストには求められています。15pt0pt
25調べてみた 2023/08/15 09:55
★ AI(人工知能）とデータサイエンス
◆ AIエンジニアについて
・AIエンジニアには、プログラマー分野と、分析を行うアナリストの領域がある。
・AI自体はまだ登場したばかりの職業なので、細かな棲み分けがなされていないため、2つの仕事が混在している状況らしい。
＊プログラマーは人工知能の実装や修正に関わる直接的なプログラミングを行うらしい。
＊アナリストの仕事は、人工知能が学んだ事や内部で構築したデータ解析を行い、修正点や改善点を洗い出す作業を行うらしい。
・小規模な開発プロジェクトであればこれらを兼任することもあるが、通常はプログラマーとアナリストが別々に作業し、双方が協力して人工知能のブラシュアップを行っているそうだ。
・アナリストは数学的な解析や論理的思考といった考え方の部分が重要で、統計解析やビッグデータを扱った経験が必要らしい。
＊これって、AI(人口知能）のエンジニアにおけるプログラマー（理系コンピュータサイエンス）とアナリスト（データサイエンス）の棲み分けじゃない！？
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2023/08/15 09:55
★ AI(人工知能）とデータサイエンス
◆ AIエンジニアについて
・AIエンジニアには、プログラマー分野と、分析を行うアナリストの領域がある。
・AI自体はまだ登場したばかりの職業なので、細かな棲み分けがなされていないため、2つの仕事が混在している状況らしい。
＊プログラマーは人工知能の実装や修正に関わる直接的なプログラミングを行うらしい。
＊アナリストの仕事は、人工知能が学んだ事や内部で構築したデータ解析を行い、修正点や改善点を洗い出す作業を行うらしい。
・小規模な開発プロジェクトであればこれらを兼任することもあるが、通常はプログラマーとアナリストが別々に作業し、双方が協力して人工知能のブラシュアップを行っているそうだ。
・アナリストは数学的な解析や論理的思考といった考え方の部分が重要で、統計解析やビッグデータを扱った経験が必要らしい。
＊これって、AI(人口知能）のエンジニアにおけるプログラマー（理系コンピュータサイエンス）とアナリスト（データサイエンス）の棲み分けじゃない！？
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39中堅私大DS学部生 2023/08/22 15:08
今、話題のAI(人工知能）とデータサイエンス、どちらも最高の仕事をやり遂げるのはごく一部の人たちだと思います。 最近、アメリカで働くあるデータサイエンティストの方のつぶやきの記事を読みました。
その人のつぶやきが興味深かったので、少し述べてみたいと思います。
AIエンジニアにもDSにもハード（コンピュータ・機械）の部分を扱うエンジニアとデータをもとに浮かび上がった課題を分析して、それをどう顧客に ビジネスとして活用できるかの企画や提案の部分を受け持つアナリストの領域があるそうです。
このデータサイエンティストの方の言葉によると、AIやデータサイエンスのビジネスにおける顧客となるベンチーャーキャピタルなどの投資家やその投資家たちに雇われたマネージャーたちが、データから得られた意思決定ではなく、彼らの欲している意思決定に沿った企画や提案を求めているという現実について語っていました。
特に今はやりの訳の分からない新しいプロジェクトを受け持つときは大変だそうです。ビジネスのドメイン知識はないが新しいことを始めたい投資家の要望、そしてそのお金を払うのは彼らです。
AIにしてもDSにしても、ビジネスとして企画や提案を持ち込むのはお金を払う投資家たちなので、この顧客たちにどのように説明してビジネスの成果に繋げるのは並大抵のことではないそうです。ここで最も重要になるのはコミュニケーション力が有るか無いかだそうです。
コミュニケーション力が達者でない人はハード（機械・プログラム）を扱う領域に方向転換する人も多いそうです。
このつぶやきを読んでどんなにAIが進歩しても、それをビジネスに繋げるにはコミュニケーション力のある人の存在は必要不可欠だと思いました。 ビジネスって、ハード（機械・プログラム）を扱う人とコミュニケーション力がある人が協働して初めて成功するものだと思いました。
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2023/08/22 15:08
今、話題のAI(人工知能）とデータサイエンス、どちらも最高の仕事をやり遂げるのはごく一部の人たちだと思います。 最近、アメリカで働くあるデータサイエンティストの方のつぶやきの記事を読みました。
その人のつぶやきが興味深かったので、少し述べてみたいと思います。
AIエンジニアにもDSにもハード（コンピュータ・機械）の部分を扱うエンジニアとデータをもとに浮かび上がった課題を分析して、それをどう顧客に ビジネスとして活用できるかの企画や提案の部分を受け持つアナリストの領域があるそうです。
このデータサイエンティストの方の言葉によると、AIやデータサイエンスのビジネスにおける顧客となるベンチーャーキャピタルなどの投資家やその投資家たちに雇われたマネージャーたちが、データから得られた意思決定ではなく、彼らの欲している意思決定に沿った企画や提案を求めているという現実について語っていました。
特に今はやりの訳の分からない新しいプロジェクトを受け持つときは大変だそうです。ビジネスのドメイン知識はないが新しいことを始めたい投資家の要望、そしてそのお金を払うのは彼らです。
AIにしてもDSにしても、ビジネスとして企画や提案を持ち込むのはお金を払う投資家たちなので、この顧客たちにどのように説明してビジネスの成果に繋げるのは並大抵のことではないそうです。ここで最も重要になるのはコミュニケーション力が有るか無いかだそうです。
コミュニケーション力が達者でない人はハード（機械・プログラム）を扱う領域に方向転換する人も多いそうです。
このつぶやきを読んでどんなにAIが進歩しても、それをビジネスに繋げるにはコミュニケーション力のある人の存在は必要不可欠だと思いました。 ビジネスって、ハード（機械・プログラム）を扱う人とコミュニケーション力がある人が協働して初めて成功するものだと思いました。
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2大田区民 2023/06/14 09:24
一橋大ソーシャルDS学部と横浜市大DS学部では、教授陣の充実度、学生の学力などの面で、どちらが上だと思いますか？
どちらも良い大学だと思いますが、企業や世間での評価はどうなっているのか、ちょっと気になりました。
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2023/06/14 09:24
一橋大ソーシャルDS学部と横浜市大DS学部では、教授陣の充実度、学生の学力などの面で、どちらが上だと思いますか？
どちらも良い大学だと思いますが、企業や世間での評価はどうなっているのか、ちょっと気になりました。
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29名前を書き忘れた受験生 2023/08/15 10:18
日本のデータサイエンス学部に未来はあるのか？
まず、文系では統計学などの扱いが甘いため、ほぼ無理。
理系情報系に進めば、その中にデータサイエンス学は含まれている。
国公立理系大学によってはデーサイのコースがあるところも。
本当にデーサイやりたいなら、そちらに進む方が確実に大手IT系でやっていける力がつくし、就活でも有利。
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2023/08/15 10:18
日本のデータサイエンス学部に未来はあるのか？
まず、文系では統計学などの扱いが甘いため、ほぼ無理。
理系情報系に進めば、その中にデータサイエンス学は含まれている。
国公立理系大学によってはデーサイのコースがあるところも。
本当にデーサイやりたいなら、そちらに進む方が確実に大手IT系でやっていける力がつくし、就活でも有利。
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82背筋が寒くなる 2024/01/26 17:51
>>80 またか
*
67番から80番の書き込みは、同じ人物が時間をずらして、ただひたすらに同じことを書き連ねている偏執狂
あんた、大丈夫
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2024/01/26 17:51
>>80 またか
*67番から80番の書き込みは、同じ人物が時間をずらして、ただひたすらに同じことを書き連ねている偏執狂
あんた、大丈夫
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7大学別DSの対象とする分野 2023/07/25 09:39
★ 注目の学部・学科 一橋大学 ソーシャル・データサイエンス学部
学部長へのインタビュー 河合塾 Kei-Net Plus 2023年5月1日
◆ 一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部が目指すものは、【開発・マネージメント型人材】および【分析・マネージメント型人材】の育成
「ソーシャル・データサイエンス学部が目指しているのは、社会科学とデータサイエンスの手法を幅広く学んだゼネラリストの育成です。具体的には【開発・マネージメント型人材】と【分析・マネージメント型人材】の2つのタイプを想像しています」
【開発・マネージメント型人材】とは、統計学や機械学習などのデータ分析の知識に加えて、社会を俯瞰するような社会科学の知識を活用して、利便性の高いデータ分析基盤を開発することができるような人材を意味している。具体的な進出分野としては、これまでの理工系学部出身者が中心だったシステム開発などを行うIT関連企業などへの就職が期待されている。
【分析・マネージメント型人材】とは、社会科学とデータサイエンスの知識を活用して、従来の社会科学では解決できないような新たな課題に挑戦していく人材のことだ。具体的には、政策当局や民間のシンクタンク、金融機関などで膨大なデータを分析したり、政策の立案・運用に取り組んだりできるような人材を想定している。
「いずれのタイプの人材も、将来的には幹部として企業経営や政策遂行を担える人材として活躍して欲しいと願っています。また、データサイエンスの分野では起業する人も多いため、起業家も育てたいと思っています」
尚、ソーシャル・データサイエンス学部と同時に、大学院ソーシャル・データサイエンス研究科（修士課程）を設置しており、2025年度には博士課程の設置も計画している。そのため、修士・博士課程に進んで、この分野の研究者になる道も拓かれている。ただ、学部までの学びも非常に充実しているとのことだ。
「理工系学部では、国立大学を中心に修士課程まで含めた6年間の学びを選択する学生が増えていますが、本学部では、修士課程への進学が必要だとは考えていません。4年間の学修で、十分に社会で活躍できるだけの実践的な教育を行っていく予定です；
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2023/07/25 09:39
★ 注目の学部・学科 一橋大学 ソーシャル・データサイエンス学部
学部長へのインタビュー 河合塾 Kei-Net Plus 2023年5月1日
◆ 一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部が目指すものは、【開発・マネージメント型人材】および【分析・マネージメント型人材】の育成
「ソーシャル・データサイエンス学部が目指しているのは、社会科学とデータサイエンスの手法を幅広く学んだゼネラリストの育成です。具体的には【開発・マネージメント型人材】と【分析・マネージメント型人材】の2つのタイプを想像しています」
【開発・マネージメント型人材】とは、統計学や機械学習などのデータ分析の知識に加えて、社会を俯瞰するような社会科学の知識を活用して、利便性の高いデータ分析基盤を開発することができるような人材を意味している。具体的な進出分野としては、これまでの理工系学部出身者が中心だったシステム開発などを行うIT関連企業などへの就職が期待されている。
【分析・マネージメント型人材】とは、社会科学とデータサイエンスの知識を活用して、従来の社会科学では解決できないような新たな課題に挑戦していく人材のことだ。具体的には、政策当局や民間のシンクタンク、金融機関などで膨大なデータを分析したり、政策の立案・運用に取り組んだりできるような人材を想定している。
「いずれのタイプの人材も、将来的には幹部として企業経営や政策遂行を担える人材として活躍して欲しいと願っています。また、データサイエンスの分野では起業する人も多いため、起業家も育てたいと思っています」
尚、ソーシャル・データサイエンス学部と同時に、大学院ソーシャル・データサイエンス研究科（修士課程）を設置しており、2025年度には博士課程の設置も計画している。そのため、修士・博士課程に進んで、この分野の研究者になる道も拓かれている。ただ、学部までの学びも非常に充実しているとのことだ。
「理工系学部では、国立大学を中心に修士課程まで含めた6年間の学びを選択する学生が増えていますが、本学部では、修士課程への進学が必要だとは考えていません。4年間の学修で、十分に社会で活躍できるだけの実践的な教育を行っていく予定です；
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14名前を書き忘れた受験生 2023/08/12 16:22
将来的には人間よりAIのほうが過去の蓄積からより精緻で広範な知識の組み合わせから新しい発想とか未来予測ができるようになるんだろうね
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2023/08/12 16:22
将来的には人間よりAIのほうが過去の蓄積からより精緻で広範な知識の組み合わせから新しい発想とか未来予測ができるようになるんだろうね
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35名前を書き忘れた受験生 2023/08/20 16:41
>>34
悪口というか真実じゃない？
デーサイやるなら文系より理系の方が良いは当然の指摘だろうし、データサイエンティストもAIに取ってかわられる職業だというのも真実。
今から、学部を選ぶ人はよく考えた方が良いって事でしょう。
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2023/08/20 16:41
>>34
悪口というか真実じゃない？
デーサイやるなら文系より理系の方が良いは当然の指摘だろうし、データサイエンティストもAIに取ってかわられる職業だというのも真実。
今から、学部を選ぶ人はよく考えた方が良いって事でしょう。
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36名前を書き忘れた受験生 2023/08/20 18:29
>>34
ほんとに第三者？
第三者なら冷静に人の意見も聞けばいいのに。
自分が理解できない事をキモイで終わらせるのは、頭がよろしくない印象。
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2023/08/20 18:29
>>34
ほんとに第三者？
第三者なら冷静に人の意見も聞けばいいのに。
自分が理解できない事をキモイで終わらせるのは、頭がよろしくない印象。
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37名前を書き忘れた受験生 2023/08/20 18:37
>>33
結局、そこが問題で、それができるのは理系の人間って事になるよね
自分も最初、データサイエンス学部って、いいなって思ったけど、いろいろ調べて理系情報に進学した
新設学部だと就職実績もないから、就活が不安っていうのもあったし、元々理系志望だったから
受験生はできるだけ多くの情報を集めて、悔いのない進路を選ぶようにした方が良いよ
IT系は目まぐるしく変化してるから
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2023/08/20 18:37
>>33
結局、そこが問題で、それができるのは理系の人間って事になるよね
自分も最初、データサイエンス学部って、いいなって思ったけど、いろいろ調べて理系情報に進学した
新設学部だと就職実績もないから、就活が不安っていうのもあったし、元々理系志望だったから
受験生はできるだけ多くの情報を集めて、悔いのない進路を選ぶようにした方が良いよ
IT系は目まぐるしく変化してるから
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38名前を書き忘れた受験生 2023/08/21 14:47
データサイエンティストは日本では難しいらしい。
NHKの特集でもやっていたが、実質データサイエンティストとしての仕事につけない人がほとんどだそう。
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2023/08/21 14:47
データサイエンティストは日本では難しいらしい。
NHKの特集でもやっていたが、実質データサイエンティストとしての仕事につけない人がほとんどだそう。
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5大学別DSの対象とする分野 2023/07/24 23:31
◆ データサイエンスによる大学別の課題解決や価値創造の対象とする分野の知識
河合塾 kei-Net Plus 「注目の学部・学科 一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部」の記事よりほんの一部抜粋 2023年5月1日
・一橋大学：商学、経済学、法学、社会学
・横浜市立大学：経済 / 経営、理学、医学 / 臨床
・長崎大学：医療・生命情報、社会・観光
・立正大学：ビジネス、社会、観光、スポーツ
※ あなたの興味のある分野をデータサイエンスの学びを通して追究しましょう！
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2023/07/24 23:31
◆ データサイエンスによる大学別の課題解決や価値創造の対象とする分野の知識
河合塾 kei-Net Plus 「注目の学部・学科 一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部」の記事よりほんの一部抜粋 2023年5月1日
・一橋大学：商学、経済学、法学、社会学
・横浜市立大学：経済 / 経営、理学、医学 / 臨床
・長崎大学：医療・生命情報、社会・観光
・立正大学：ビジネス、社会、観光、スポーツ
※ あなたの興味のある分野をデータサイエンスの学びを通して追究しましょう！
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9名前を書き忘れた受験生 2023/08/05 10:11
★ 指定国立大学法人、文部科学省が7校目に一橋大学を追加
大学ジャーナル ONLINE 2019年9月10日
文部科学省は世界最高水準の教育研究活動展開を目指す指定国立大学法人に【一橋大学を追加】した。東北大学、東京大学、京都大学、東京工業大学、名古屋大学、大阪大学に次ぐ7校目で、資産運用の規制などが緩和され、研究成果を活用した株式会社の設立などが認められる。
文科省によると、【一橋大学は人文社会科学分野で教育研究の卓越性を持ち、戦略的重点化領域の経済学、経営学、会計学・ファイナンス、政治学・国際関係に新規教員を重点的に配置するなど、研究力強化に向けた具体的な戦略を策定している点などが高く評価された。】
【さらに、分野横断、社会課題別の研究を大学院で活性化させる計画や、人材育成で英語によるゼミナールを組み合わせる「デュアル・ゼミナール制度」の導入、ビジネス教育の国際的な認証であるAACSB取得によるグローバル基準に対応した教育などの取り組み、ソーシャル・データサイエンス学部の設置も注目されている。】
一橋大学は重点領域で研究者を60人増やし、英文業績を300本以上にするとともに、授業料の改定や寄付金の増加で収入を20億円増にするなどの数値目標を打ち出している。
指定国立大学法人は2016年、文科省が要件を満たした大学の応募を受け付け、全国7の国立大学法人が申請していた。一橋大学の追加で全7校が指定を受けたことになる。
参考：【文部科学省】第3期中期目標期間における指定国立大学法人の追加指定について
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2023/08/05 10:11
★ 指定国立大学法人、文部科学省が7校目に一橋大学を追加
大学ジャーナル ONLINE 2019年9月10日
文部科学省は世界最高水準の教育研究活動展開を目指す指定国立大学法人に【一橋大学を追加】した。東北大学、東京大学、京都大学、東京工業大学、名古屋大学、大阪大学に次ぐ7校目で、資産運用の規制などが緩和され、研究成果を活用した株式会社の設立などが認められる。
文科省によると、【一橋大学は人文社会科学分野で教育研究の卓越性を持ち、戦略的重点化領域の経済学、経営学、会計学・ファイナンス、政治学・国際関係に新規教員を重点的に配置するなど、研究力強化に向けた具体的な戦略を策定している点などが高く評価された。】
【さらに、分野横断、社会課題別の研究を大学院で活性化させる計画や、人材育成で英語によるゼミナールを組み合わせる「デュアル・ゼミナール制度」の導入、ビジネス教育の国際的な認証であるAACSB取得によるグローバル基準に対応した教育などの取り組み、ソーシャル・データサイエンス学部の設置も注目されている。】
一橋大学は重点領域で研究者を60人増やし、英文業績を300本以上にするとともに、授業料の改定や寄付金の増加で収入を20億円増にするなどの数値目標を打ち出している。
指定国立大学法人は2016年、文科省が要件を満たした大学の応募を受け付け、全国7の国立大学法人が申請していた。一橋大学の追加で全7校が指定を受けたことになる。
参考：【文部科学省】第3期中期目標期間における指定国立大学法人の追加指定について
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31調べてみた 2023/08/19 15:46
>>26.27.28 日本人移民の暮らし・・AIと【人間】でカラー化
★ ”AI”で戦前のフィリピン日本人移民の姿をカラー化・・・現地証言をもとに色を補正・・・
の記事より
テレ朝ニュース 2023/08/18
テレビ朝日では、戦前のフィリピンで日本人移民が暮らす様子を写した白黒写真を、AI技術と人の手を使ってカラー化するプロジェクトを今年3月から始動した。 東京大学大学院・渡邉英徳教授の協力のもと、AIカラー化を行ったが「完ぺきではない」という。AIのみで色を付けると、本来麻の色は黄色なのに、赤みがかかっていたり…明らかな「間違い」とわかる色もあった。 フィリピン現地で当時のことを覚えている日系2世らの証言を得ながら、ひとつずつ手作業で修正を加えていく。 戦後78年の歳月を経て、歴史の片隅に置き忘れられてきた日本人移民が生きた歴史がカラー化とともに蘇ってきた。 （テレビ朝日社会部 松本健吾） ◆フィリピンに今も暮らす「無国籍」日本人2世の実態 今回のカラー化プロジェクトのきっかけは、ドキュメンタリーの製作だった。戦後、フィリピンに残された日本人移民の子どもは「無国籍」状態となったこと、そして彼らの日本国籍回復をサポートしているNPO法人の活動について取り上げた。 戦前のフィリピンには多くの日本人が移住し、麻の栽培や漁業に従事、現地のフィリピン人と結婚し家庭を持つ人も多かった。しかし日本軍の侵攻、敗戦によって、各地にあった日本人街は破壊され、移民の歴史はほとんど残されていない。 10日間の現地取材では、ボートを乗り継ぐなど4つの島を巡り、今もフィリピンで暮らす10人近い「無国籍」日本人2世の話を聞くことができた。 当時、日本・フィリピンの法律はともに“父系主義”をとっていた。「子の国籍は父親に属する」とされたため、本来、こどもたちは日本国籍となるが、戦後は国交がない時期があったことや、父親が戦死したり強制送還されたりするなどして手続きができず、“無国籍状態”として2世たちは戦後を生きた。 そこで聞かされた話は、想像をはるかに凌ぐほど哀しく辛いものだった。目の前で父が銃殺された人、空爆によって母を失った人、そして、「私たちは日本人になりたいんじゃない、日本人なんです」と語った女性。彼らが求めているのは、父の祖国である日本との繋がりであり、今を生きているという“存在”の証明だった。 フィリピンの離島で暮らす彼女たちの存在は、日本でもほとんど知られることはなかった。 ◆入手した白黒写真をAIでカラー化…明らかな“色”間違いも 移民といえば、ブラジルやハワイなどを想起する人も多いかもしれない。私自身も今回のドキュメンタリーを製作するまでは、フィリピン・ダバオに当時アジア最大の移民コミュニティがあったということは知らなかった。 「一体どんな暮らしをしていたのだろうか？」 100年近く前に海を渡り、フィリピンに移住した人々の姿を見てみたい、そう考えたときに、東大大学院の渡邉教授が戦時中の白黒写真をカラー化してきたことを思い出し、フィリピンのカラー化を依頼したところ快諾していただいた。 戦前のフィリピンで撮られた写真は、残留2世らの国籍回復をサポートしている「フィリピン日系人リーガルサポートセンター」から提供を受けた。大量の当時の写真や絵葉書、資料が保管されている倉庫から、保存状態の良いものを中心に選び、当時の生活風景などを写した30枚ほどを渡邉教授のもとに持ち込んだ。 その日のうちに、「麻をひく日本人男性」の写真をテストとして、AIソフトを用いてカラー化をしてくれた。できあがったものは、素人目には「いい出来」に見えた。 しかし、渡邉教授によるといくつか不自然な点があるという。 ▼白色のはずのシャツに青みがかかっている ▼“麻”の色は本来「黄色」。だが一部が赤みがかっている。 後日、AIのみで色付けした他の写真も確認したところ、小学生たちが着ている制服はみな同じ素材、同じ色のはずなのに、複数の色が付けられてていたり、葉の緑が濃いフィリピンのジャングルで撮られた写真で、明らかに葉が「黄緑」で薄いものがあったりした。 ◆「色が違うんじゃないでしょうか」日系2世の指摘 5月、ドキュメンタリーの製作に合わせて、AIのみでカラー化した写真を携え、フィリピンに向かった。 マニラに到着後、車で5時間弱かけ辿り着いたのは避暑地・バギオ。 戦前、多くの日本人が道路建設に従事し、フィリピン有数の日本人街が作られたという。 出迎えくれたのは、寺岡カルロスさん（92）。母、弟、妹はアメリカ軍機の空爆で、二番目の兄はフィリピンゲリラに、一番上の兄は、日本軍にスパイと疑われ銃殺され、家族5人を戦争で殺された。 戦後は、自身と同じ境遇にある残留2世の日本国籍回復のために、日本政府に掛け合うなど尽力してきた。 寺岡さんに、AIでカラー化した「民族衣装を着た2人の少女の写真」を見てもらうと、「色が違うんじゃないでしょうか」と、写真の袖の部分を指さしながら、はっきりとした日本語で教えてくれた。 AIは民族衣装に「オレンジ」と「緑」に近い色を付けていた。 更に、「この横に写っているバスケットは、ベンゲット（族）のものです」と教えてくれた。写真の右下に映った独特な籠の形が、ベンゲットの特徴だという。 そのうえで、一緒に写真を見てくれたフィリピン人の女性が、保管してあった本物の民族衣装を見せてくれた。「赤」と「黒」がベースとなっていることが明らかになった。 また、別パターンの民族衣装は「白」地がベースで、「青」が挿し色として入っていた。AIで着色したものとは雰囲気は似ているが、実物を見比べると、その違いは一目瞭然だった。 ◆「私たちの祖父がこの中にいるかもしれない」 次に、ミンダナオ島・ダバオで開かれた年に1度の日系人総会を訪ねた。2世から4世まで、300人近い日系人が集まっていた。 会場の端に、AIのみでカラー化した写真とオリジナルの白黒写真と一緒に机に並べると、当時の記憶が残る二世たちが続々と集まり、写真を手に取りながら語り合った。中には、日本国籍を回復できていない“無国籍”の人もいた。 「小学校の制服のズボンはみんな茶色かカーキーだった。あなたの履いているのと同じ色」 「今と違って、車は黒一色でした。商店街の建物も全部、木造だった」 「麻をひきのばしたものも真っ白ではなく、少し黄色がかっていた」 写真を手に取り、それぞれが当時のかすかな記憶に思いをはせているように見えた。 その中の1人の女性が声をかけてきた。 「この写真に写る日本刀を差している兵士は、将校ですか？」 更に別の親族の男性も続く。 「もしこの兵士たちが、近くにあるワイアレス小学校の守備隊だとしたら、私たちの祖父はこの中にいるかもしれない」 詳しく話を聞くと、祖父は日本軍の兵士で「スマダ」という名前だったという。 ◆「過去の“記憶”を未来に伸ばしていく」AIと人の未来とは 6月、フィリピンで得た証言映像を再び渡邉教授の研究室に持ち込んだ。 渡邉教授はAIのみでカラー化したものよりも、実際は色のコンビネーションが複雑だったことに興味を示していた。 「思ったより単色じゃないんですね。やっぱりこの部分は赤なんですね。 当時のフィルムの感光材は赤が黒く写るんですよ。だから白黒写真の黒部分は実は赤だったりということもあるんです」 渡邉教授は、タブレット上でデジタルペンを使い、ひとつずつ丁寧に直していく。 バギオの写真館で撮られた民族衣装を着た少女2人の写真は、寺岡カルロスさんの証言をもとに、最終的には「赤」を基調にカラー化されたものが後日、教授から送られてきた。 「AIがつけた正しい部分もあるわけです。その部分を活かして、色を補正していくことで自然な色ができあがるんです」 今回、最終的に我々がカラー化できたものは17枚。ボートで遊ぶ家族、相撲大会、ピクニック…どこの家庭にもある古いアルバムの1ページ、当たり前の日常が色鮮やかに蘇った。 渡邉教授は、「AIは目的ではなく手段。技術者がどう使うかが重要だ」という。 「AIが当てずっぽうでつけてくれた色があったからこそ、元の色を確かめようというモチベーションが生まれる。そこから先は『人』の領分。歴史のことを調べ、当時のことを知っている人の“記憶”を聞くことで、色を直すことができる。戦争の“記憶”を解凍し、未来に“記録”として残すことに意義がある」 フィリピン現地でカラー化した写真を見た日系3世が嬉しそうに私に話しかけてきた言葉が印象的だった。 「私たちは日本とフィリピンの歴史の“証し”なんです。過去が“良い”とか“悪い”ではない。歴史から目を背けることはできないんです。カラー化によって、私たちの祖父がフィリピンで生きたという“証し”が未来に残るわけですから、とても嬉しい」 苦難の歴史を生き抜いてきた日本人移民の子孫、フィリピン日系人の多くは、歴史の片隅に置き忘れられてきた歴史に少しでも光が当たってほしいと願っている。
◆ これからの時代、ますますAIが発達して今まで人間がやってきたことをAI(人工知能）が代行するようになるというあなたの主張には同意します。しかしどんなにAI(人工知能）が発達しても、【必ず人間が AI(人口知能）をチェックするという作業は無くならない】と思います。
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2023/08/19 15:46
>>26.27.28 日本人移民の暮らし・・AIと【人間】でカラー化
★ ”AI”で戦前のフィリピン日本人移民の姿をカラー化・・・現地証言をもとに色を補正・・・
の記事より
テレ朝ニュース 2023/08/18
テレビ朝日では、戦前のフィリピンで日本人移民が暮らす様子を写した白黒写真を、AI技術と人の手を使ってカラー化するプロジェクトを今年3月から始動した。 東京大学大学院・渡邉英徳教授の協力のもと、AIカラー化を行ったが「完ぺきではない」という。AIのみで色を付けると、本来麻の色は黄色なのに、赤みがかかっていたり…明らかな「間違い」とわかる色もあった。 フィリピン現地で当時のことを覚えている日系2世らの証言を得ながら、ひとつずつ手作業で修正を加えていく。 戦後78年の歳月を経て、歴史の片隅に置き忘れられてきた日本人移民が生きた歴史がカラー化とともに蘇ってきた。 （テレビ朝日社会部 松本健吾） ◆フィリピンに今も暮らす「無国籍」日本人2世の実態 今回のカラー化プロジェクトのきっかけは、ドキュメンタリーの製作だった。戦後、フィリピンに残された日本人移民の子どもは「無国籍」状態となったこと、そして彼らの日本国籍回復をサポートしているNPO法人の活動について取り上げた。 戦前のフィリピンには多くの日本人が移住し、麻の栽培や漁業に従事、現地のフィリピン人と結婚し家庭を持つ人も多かった。しかし日本軍の侵攻、敗戦によって、各地にあった日本人街は破壊され、移民の歴史はほとんど残されていない。 10日間の現地取材では、ボートを乗り継ぐなど4つの島を巡り、今もフィリピンで暮らす10人近い「無国籍」日本人2世の話を聞くことができた。 当時、日本・フィリピンの法律はともに“父系主義”をとっていた。「子の国籍は父親に属する」とされたため、本来、こどもたちは日本国籍となるが、戦後は国交がない時期があったことや、父親が戦死したり強制送還されたりするなどして手続きができず、“無国籍状態”として2世たちは戦後を生きた。 そこで聞かされた話は、想像をはるかに凌ぐほど哀しく辛いものだった。目の前で父が銃殺された人、空爆によって母を失った人、そして、「私たちは日本人になりたいんじゃない、日本人なんです」と語った女性。彼らが求めているのは、父の祖国である日本との繋がりであり、今を生きているという“存在”の証明だった。 フィリピンの離島で暮らす彼女たちの存在は、日本でもほとんど知られることはなかった。 ◆入手した白黒写真をAIでカラー化…明らかな“色”間違いも 移民といえば、ブラジルやハワイなどを想起する人も多いかもしれない。私自身も今回のドキュメンタリーを製作するまでは、フィリピン・ダバオに当時アジア最大の移民コミュニティがあったということは知らなかった。 「一体どんな暮らしをしていたのだろうか？」 100年近く前に海を渡り、フィリピンに移住した人々の姿を見てみたい、そう考えたときに、東大大学院の渡邉教授が戦時中の白黒写真をカラー化してきたことを思い出し、フィリピンのカラー化を依頼したところ快諾していただいた。 戦前のフィリピンで撮られた写真は、残留2世らの国籍回復をサポートしている「フィリピン日系人リーガルサポートセンター」から提供を受けた。大量の当時の写真や絵葉書、資料が保管されている倉庫から、保存状態の良いものを中心に選び、当時の生活風景などを写した30枚ほどを渡邉教授のもとに持ち込んだ。 その日のうちに、「麻をひく日本人男性」の写真をテストとして、AIソフトを用いてカラー化をしてくれた。できあがったものは、素人目には「いい出来」に見えた。 しかし、渡邉教授によるといくつか不自然な点があるという。 ▼白色のはずのシャツに青みがかかっている ▼“麻”の色は本来「黄色」。だが一部が赤みがかっている。 後日、AIのみで色付けした他の写真も確認したところ、小学生たちが着ている制服はみな同じ素材、同じ色のはずなのに、複数の色が付けられてていたり、葉の緑が濃いフィリピンのジャングルで撮られた写真で、明らかに葉が「黄緑」で薄いものがあったりした。 ◆「色が違うんじゃないでしょうか」日系2世の指摘 5月、ドキュメンタリーの製作に合わせて、AIのみでカラー化した写真を携え、フィリピンに向かった。 マニラに到着後、車で5時間弱かけ辿り着いたのは避暑地・バギオ。 戦前、多くの日本人が道路建設に従事し、フィリピン有数の日本人街が作られたという。 出迎えくれたのは、寺岡カルロスさん（92）。母、弟、妹はアメリカ軍機の空爆で、二番目の兄はフィリピンゲリラに、一番上の兄は、日本軍にスパイと疑われ銃殺され、家族5人を戦争で殺された。 戦後は、自身と同じ境遇にある残留2世の日本国籍回復のために、日本政府に掛け合うなど尽力してきた。 寺岡さんに、AIでカラー化した「民族衣装を着た2人の少女の写真」を見てもらうと、「色が違うんじゃないでしょうか」と、写真の袖の部分を指さしながら、はっきりとした日本語で教えてくれた。 AIは民族衣装に「オレンジ」と「緑」に近い色を付けていた。 更に、「この横に写っているバスケットは、ベンゲット（族）のものです」と教えてくれた。写真の右下に映った独特な籠の形が、ベンゲットの特徴だという。 そのうえで、一緒に写真を見てくれたフィリピン人の女性が、保管してあった本物の民族衣装を見せてくれた。「赤」と「黒」がベースとなっていることが明らかになった。 また、別パターンの民族衣装は「白」地がベースで、「青」が挿し色として入っていた。AIで着色したものとは雰囲気は似ているが、実物を見比べると、その違いは一目瞭然だった。 ◆「私たちの祖父がこの中にいるかもしれない」 次に、ミンダナオ島・ダバオで開かれた年に1度の日系人総会を訪ねた。2世から4世まで、300人近い日系人が集まっていた。 会場の端に、AIのみでカラー化した写真とオリジナルの白黒写真と一緒に机に並べると、当時の記憶が残る二世たちが続々と集まり、写真を手に取りながら語り合った。中には、日本国籍を回復できていない“無国籍”の人もいた。 「小学校の制服のズボンはみんな茶色かカーキーだった。あなたの履いているのと同じ色」 「今と違って、車は黒一色でした。商店街の建物も全部、木造だった」 「麻をひきのばしたものも真っ白ではなく、少し黄色がかっていた」 写真を手に取り、それぞれが当時のかすかな記憶に思いをはせているように見えた。 その中の1人の女性が声をかけてきた。 「この写真に写る日本刀を差している兵士は、将校ですか？」 更に別の親族の男性も続く。 「もしこの兵士たちが、近くにあるワイアレス小学校の守備隊だとしたら、私たちの祖父はこの中にいるかもしれない」 詳しく話を聞くと、祖父は日本軍の兵士で「スマダ」という名前だったという。 ◆「過去の“記憶”を未来に伸ばしていく」AIと人の未来とは 6月、フィリピンで得た証言映像を再び渡邉教授の研究室に持ち込んだ。 渡邉教授はAIのみでカラー化したものよりも、実際は色のコンビネーションが複雑だったことに興味を示していた。 「思ったより単色じゃないんですね。やっぱりこの部分は赤なんですね。 当時のフィルムの感光材は赤が黒く写るんですよ。だから白黒写真の黒部分は実は赤だったりということもあるんです」 渡邉教授は、タブレット上でデジタルペンを使い、ひとつずつ丁寧に直していく。 バギオの写真館で撮られた民族衣装を着た少女2人の写真は、寺岡カルロスさんの証言をもとに、最終的には「赤」を基調にカラー化されたものが後日、教授から送られてきた。 「AIがつけた正しい部分もあるわけです。その部分を活かして、色を補正していくことで自然な色ができあがるんです」 今回、最終的に我々がカラー化できたものは17枚。ボートで遊ぶ家族、相撲大会、ピクニック…どこの家庭にもある古いアルバムの1ページ、当たり前の日常が色鮮やかに蘇った。 渡邉教授は、「AIは目的ではなく手段。技術者がどう使うかが重要だ」という。 「AIが当てずっぽうでつけてくれた色があったからこそ、元の色を確かめようというモチベーションが生まれる。そこから先は『人』の領分。歴史のことを調べ、当時のことを知っている人の“記憶”を聞くことで、色を直すことができる。戦争の“記憶”を解凍し、未来に“記録”として残すことに意義がある」 フィリピン現地でカラー化した写真を見た日系3世が嬉しそうに私に話しかけてきた言葉が印象的だった。 「私たちは日本とフィリピンの歴史の“証し”なんです。過去が“良い”とか“悪い”ではない。歴史から目を背けることはできないんです。カラー化によって、私たちの祖父がフィリピンで生きたという“証し”が未来に残るわけですから、とても嬉しい」 苦難の歴史を生き抜いてきた日本人移民の子孫、フィリピン日系人の多くは、歴史の片隅に置き忘れられてきた歴史に少しでも光が当たってほしいと願っている。
◆ これからの時代、ますますAIが発達して今まで人間がやってきたことをAI(人工知能）が代行するようになるというあなたの主張には同意します。しかしどんなにAI(人工知能）が発達しても、【必ず人間が AI(人口知能）をチェックするという作業は無くならない】と思います。
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49名前を書き忘れた受験生 2023/09/06 10:34
>>48.
この人、文章の読解力がないんじゃない？？？
理系の知識だけでなく文系の努力、創造力、コミュニケーション力が必要だと書いてあるじゃん！
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2023/09/06 10:34
>>48.
この人、文章の読解力がないんじゃない？？？
理系の知識だけでなく文系の努力、創造力、コミュニケーション力が必要だと書いてあるじゃん！
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66背筋が寒くなる 2024/01/18 14:13
このスレッドに同じことを何度も何度も書き込んでいる人って、偏執狂？ それとも自分の主張ばかりを書き込んで掲示板の書き込みをハイジャック(乗っ取り)しようとしているの？？？
65. 63. 62. 61. 44・43. 38. 37. の書き込みは、言葉は少し違えど、みんな文系はダメで、理系が有利または優れている、と書き連ねていて【気味が悪い】！
または、理系が優れていると言いながら、「文系の努力、想像力、コミュニケーション力って、なんですか？」って、書きまくっている。
○○さん、あなたのしている事は本当にキモイですよ！ お願いだから掲示板の乗っ取りはやめてぇー！
*♀*
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2024/01/18 14:13
このスレッドに同じことを何度も何度も書き込んでいる人って、偏執狂？ それとも自分の主張ばかりを書き込んで掲示板の書き込みをハイジャック(乗っ取り)しようとしているの？？？
65. 63. 62. 61. 44・43. 38. 37. の書き込みは、言葉は少し違えど、みんな文系はダメで、理系が有利または優れている、と書き連ねていて【気味が悪い】！
または、理系が優れていると言いながら、「文系の努力、想像力、コミュニケーション力って、なんですか？」って、書きまくっている。
○○さん、あなたのしている事は本当にキモイですよ！ お願いだから掲示板の乗っ取りはやめてぇー！
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15名前を書き忘れた受験生 2023/08/12 17:38
>>12
>>データの処理・分析・可視化によって新たな価値を見出すことが、データサインエンティストには求められています
だからそれをAIがやっちゃうって話。
そもそも、データの処理、分析、可視化はAIの得意分野。
データサイエンティストにその能力は求められてない。
AIがやる方が速くて正確だから。
ちゃんとわかってる？
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2023/08/12 17:38
>>12
>>データの処理・分析・可視化によって新たな価値を見出すことが、データサインエンティストには求められています
だからそれをAIがやっちゃうって話。
そもそも、データの処理、分析、可視化はAIの得意分野。
データサイエンティストにその能力は求められてない。
AIがやる方が速くて正確だから。
ちゃんとわかってる？
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24名前を書き忘れた受験生 2023/08/14 13:31
AIエンジニアは、プログラマーとアナリストの2種類に分けられているそう。
プログラマーはAI開発を行うのに対して、データ解析やチューニングなどを行うアナリストはデータサイエンティストなども、AI人材として働けるそうだよ。
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2023/08/14 13:31
AIエンジニアは、プログラマーとアナリストの2種類に分けられているそう。
プログラマーはAI開発を行うのに対して、データ解析やチューニングなどを行うアナリストはデータサイエンティストなども、AI人材として働けるそうだよ。
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もし推薦で入るとしたら、亜細亜大学経営学部経営学科と立正大学データサイエンス学部DS学科ではどちらがお勧めだとおもいますか？
2023/09/30 16:26 
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2023/09/30 16:26 5件 亜細亜大学掲示板 1642view