第一学期に取った授業の話〜社会人大学生日記 #1〜

この記事の内容

この記事では私が第1学期に取得した講義と半分まで終わった現在の感想を書いていきます。

第一学期に取った講義

私が第一学期に取った講義は、以下の講義です。

• 自然言語処理

• データベース

• ヒューマンインターフェース

• 入門線型代数学

上記の4講義です。
それぞれなぜこの講義を取ったのかと、取った講義の数について説明します。

自然言語処理

自然言語処理を取った理由は、興味があったからです。
自然言語処理は人間の使用している言葉をコンピュータに理解させる学問分野です。
具体的にいうと、Chat-GPTなどで使用されています。
どのような処理でChat-GPTが実装されているのか、人間の言葉をコンピュータに理解させるにはどのようにしたらいいのかなどを学びたいと思ってこの講義を取りました。

現在までの感想は、非常に難しいです。
教材に書かれていることを理解するもの難しいのですが、今回の勉強法として、教材＋αを学ぶというテーマなので難しいと感じます。

データベース

データベースを取った理由は、業務でよく使うからです。
システムエンジニアであれば、避けて通れないのがデータベースです。
このデータベースはSQLとかを書く分には特に問題はないのですが、データベースを深く考えたことはなかったので取ってみました。

現在のところではこのデータベースも難しいなという感想です。
いろいろな知識をつけることができますが、量が多いです。
ただ、たくさんの知識をつけることができるのがおすすめです。

データベースにはチューニングやSQLなど奥が深いです。
SQLだけ書ければいいやと思っている人でもデータベースについて深く知ればより良いSQLが書けるようになったりなどのメリットもあります。
学び直しになるのでおすすめです。

ヒューマンインターフェース

これは完全なる趣味です。
システム開発においてヒューマンインターフェースは結構考えるところです。
例えば、こっちの方が使いやすいのかなど、考えても答えが出ないことが結構あります。
その時に、これまでの歴史でどのようなものが使われてきたのかなどを考えるとこっちの方が使いやすいのではないかと提案できます。
それが結構大事だと思っています。

難易度的には、覚える量が多いって感じですね。
計算とかは今のところないのでどんな種類のIFがあってどのように使われてきたのかなどを覚える感じですね。
知っていると面白い情報がたくさんあるのでおすすめの講義です。

入門線型代数

数学はやらないといけないと思っていたのですが、微分積分と迷い、今回は線型代数を取りました。

線型代数はいろいろな分野で使われている基本概念です。
パターン認識などでも確か線型代数の考え方が使われていたと思います。

元々数学が得意な方ではないので、微分積分に比べてまだ学習しやすい線型代数の方を取りました。

今のところはとんでもなく難しいということはありませんが、数字がたくさんあるのでちょっと眩暈がするくらいですね。
それでも学んでいて数字に強くなっている感じがして楽しさを感じることができます。

なぜ4講義8単位なのか

なぜ4講義8単位なのかというと、正直に話すと、最初から飛ばさずに様子を見ようと思ったからです。

私の場合、編入学という方法をとったので0単位からのスタートではなかったです。（正式には現段階では何単位認められたのかわかってないのですが…）
なので、とりあえず8単位で様子を見ようと思いました。

ちなみに卒業に必要な単位数は124です。
編入学で認められた単位数+不足単位分を取得という感じですね。

4講義8単位というものに意味はありません。

ただ、様子見でこの単位数にしたってだけです。