「東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座（GCI）2024Winter」と「深層学習Deep learning基礎講座（DL基礎）2025Spring」を修了しました

2025年8月11日 20:42

2024年10月～2025年1月にかけて、東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座（参考：東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 - Chair for Global Consumer Intelligence）を修了しました。
さらに、2025年4月～8月には、深層学習Deep learning基礎講座（DL基礎）（参考：深層学習 Deep Learning 基礎講座2025 ｜Autumn - 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab）も何とか修了しました。
今回は、GCIについて少し紹介します。

GCIとは？

詳細はHPに譲りますが、「データサイエンスを通してAIの基礎を学ぶ」講座です。
対象は主に学生で、社会人学生も含まれるため、私も受講しました。
しかも、無料＆フルオンライン（リアルタイムでの視聴不要！）という…。

なぜ受講したのか？

もともと、教育訓練給付金（専門実践給付金）を利用して、データサイエンスを学びたいと思い、講座を探したり、説明会に参加したりしていました。
数字で論理的に説明できるということに面白さを感じていて、それを突き詰めるとデータサイエンスかなと考えていたためです。
しかし、給付金が出ても、高額な講座が多く、二の足を踏んでいたところ、インスタの広告でGCIを発見し、受講することにしました（無料！）。

どんな内容？

カリキュラムはHPに記載の通りです。
Pythonを開いたことさえなかったですが、講義開始前に初心者向けの事前学習教材も配布され、何とかついていくことができました。
簡単に紹介すると以下の通りです。

毎週2時間弱の講義を聞く（録画視聴でよい）
アンケートと宿題（毎回ではない）を提出する
宿題以外に3回ほど課題（コンペなど）を提出する（これに取り組むことで理解力が向上する）
TAさんがオフィスアワーを開催してくれて、課題の取り組み方などを話してくれる（サポートしていただける）
Slackで受講生間で相談しあえる（宿題や課題でかなり助けていただきました）

半年間の受講を通して、基本的な内容は身につけられたと思います。特に課題への取り組み（コンペ形式で、とあるデータセットに対して、機械学習モデルを組んで学習させて、どのくらい正解できるかを競う）で、力がついたなと感じています。

取り組み状況

受講していた時期は、税理士試験の合否待ちだったので、大学院の課題や修論とGCIを並行して取り組みました。
子供が１歳に近づき、お昼寝の時間も少なくなっており、昼寝中の２～３時間をこれらに配分して取り組んでいました。
特に時間を費やしたのは、課題（コンペ）です。
スコアが上がっていくことが楽しくなってしまい、夜な夜な熱中してしまうことも…
（税理士試験が不合格だったとわかった12月頭からは、少しずつ税理士試験の勉強にもシフトしました。）

感想は？

Python初めましてレベルでしたが、「自分で調べながら進められる！」レベルに到達できました。
それは、宿題やコンペに取り組むことで自分でやってみる経験（ただ講義を聴くだけでなく）がつめたからだと思います。
フルオンラインで、オンタイムの必要がなくて、「子供のお昼寝時間」という毎日バラバラな時間が自分の時間である私にも自分のペースで学ぶことができました。
TAさんや他の受講生の方にたくさん助けていただきました。

データサイエンスに興味があり、学生等で受講資格がある方には、自信を持ってお勧めできる講座です！