GCI2024summerを修了して

2024年の春から夏にかけて、東京大学の松尾研が主催する「GCI2024summer」という講座に参加しました。

この講座は、AIやデータサイエンスの基礎から応用までを学べる非常に充実した内容でありながら、修了率が低いことで有名です。そのため、最初は修了できるか不安もありましたが、無事に修了することができました。

今回の受講者数は3,963名、そのうち修了者は784名で、修了率は約19.8%でした。この数字を見ると、修了することの難しさが伝わってきます。そんな中で修了できたことに達成感を感じるとともに、自分の努力が結果として実ったことを素直に嬉しく思います。

せっかくなので、この講座を通じて得た経験や学び、そして感想を共有したいと思います。

1. 修了の鍵となった学びの姿勢

修了率が低い背景には、課題の多さと難易度の高さが挙げられると思います。しかし、修了するために重要だったのは単なる知識の吸収だけではなく、学びに対する姿勢や時間の使い方でした。

例えば、この講座では以下のようなスキルが求められました。

自律的な学習: 講座の内容はオンライン形式だったため、進捗管理やスケジュール調整は自分自身で行う必要がありました。特に、毎週の課題が重なる中で、自分のペースを維持することが大切でした。
粘り強さ: AIやデータサイエンスの内容は、一度読んだだけでは理解が難しいものが多かったです。動画を何度も見返したり、講義資料を徹底的に読み込むことで理解を深めました。
質問力: 分からない部分を放置せず、早い段階で質問したり、同じ講座を受けている他の受講者と議論することで解決に近づけました。

講座の中でも特に印象的だったのは、AIの基礎理論と実践的なプロジェクトを組み合わせた内容です。理論だけでなく、実際にPythonを使ったコード演習が豊富にあり、学んだ知識を即座に活用することが求められました。

以下に、特に学びが深かったトピックを挙げます。

深層学習の基礎
活性化関数や勾配降下法など、深層学習の基礎的な概念を改めて体系的に学ぶことで、自分の中で理解が整理されました。
モデル構築とチューニング
機械学習モデルのハイパーパラメータ調整や、過学習を防ぐための手法について深く学ぶことができました。特に、正則化やドロップアウトの使いどころについての説明が実践的で参考になりました。
プロジェクト課題
最終課題では、与えられたデータを分析してレポートを提出する形式でした。データの前処理から可視化、モデル構築まで一連の流れを経験することで、実務に直結するスキルが身についたと感じます。

修了するまでには、いくつかの困難もありました。しかし、それらを乗り越える中で得られた学びや工夫を以下に記します。

スケジュール管理
研究活動や就職活動と並行して受講する必要があったため、毎日の時間割を細かく計画しました。Googleカレンダーを活用し、講座に費やす時間を明確に設定することで効率的に学習を進められました。
アウトプットの重視
学んだ内容を自分の言葉でまとめたり、ブログ記事やノートに記録することで理解を深めました。また、課題の提出前には、自分で作成したコードやレポートを見直し、「なぜこの手法を選んだのか」を言語化することを心がけました。
仲間との交流
講座内でのディスカッションフォーラムを積極的に活用し、他の受講者と意見交換をしました。同じ目標を持つ仲間との交流はモチベーション維持に大きく役立ちました。

GCI2024summerを通じて得た知識やスキルは、今後の研究や就職活動においても大いに役立つと感じています。具体的には以下のような応用を考えています。

研究活動への活用
データ解析やモデル構築のスキルを、現在取り組んでいる量子力学の研究に応用する予定です。特に、膨大なデータを扱う際の効率的な処理方法は、今後の研究を進める上で重要な武器となりそうです。
就職活動でのアピールポイント
修了証を取得しただけでなく、この講座を通じて得た具体的な学びや成果を面接でアピールしようと考えています。例えば、課題で取り組んだデータ分析のプロジェクトをポートフォリオとして提示できるよう準備を進めています。

GCI2024summerは、単なるオンライン講座にとどまらず、自分の限界を押し広げる良い機会となりました。この経験を糧に、さらに成長していきたいと思います。

修了を目指している方には、ぜひ「継続する力」と「仲間と協力する姿勢」を大切にしてほしいです。そして、自分のペースを見つけて、最後まで諦めずに挑戦してください。

この記事を通じて、私が得た学びや経験が少しでも参考になれば幸いです！