Andrew Ng: Advice on Getting Started in Deep Learning | AI Podcast Clips

Summary

このビデオでは、機械学習を学ぶ効率的な方法、PhDの必要性、そしてキャリアにおける人間関係の重要性について議論されています。コースワークは新しい概念を学ぶための効率的な手段であり、実際のプロジェクトや研究を通じてスキルを磨くことが大切です。また、PhDは重要な選択肢の一つであり、トップ大学や企業での経験は貴重ですが、業界での経験やスタートアップの立ち上げも同様に有意義です。最も重要なのは、どこで働くかよりも、誰と働くかです。

Takeaways

• 😀 学習における効率性：新しい概念を学ぶためにコースワークは非常に効率的な方法であり、基礎を築くために役立つ。
• 😀 実践的経験が重要：プロジェクトを通じてスキルを獲得し、大きなプロジェクトに取り組む準備をすることが重要。
• 😀 小さなプロジェクトから始める：最初は小さなプロジェクトから始め、経験を積み上げることで、大きな成果を達成できる。
• 😀 個人と組織の成長における実践の重要性：個人と企業の両方で、小さな成功が積み重なって成長につながる。
• 😀 PhDの必要性：機械学習分野で大きな影響を与えるためには、PhDが必須ではなく、実務経験でも十分に成果を上げることができる。
• 😀 大学院への進学：PhDプログラムに進むことは有益だが、他の選択肢（企業での仕事など）も考慮すべき。
• 😀 キャリアの選択肢：業界で働くこと、学界で研究すること、またはスタートアップを立ち上げることなど、多くの選択肢がある。
• 😀 周囲の人々が重要：どの組織で働くかよりも、日々の仕事で関わる人々が最も重要である。
• 😀 企業や大学の選び方：企業や大学のロゴよりも、実際に一緒に働く人々やチームメンバーとの相性が重要。
• 😀 志望先の選び方：就職や進学先を選ぶ際は、自分の将来の目標や興味を重視し、周囲の人々やチームの質を確認するべき。

Q & A

機械学習を学ぶための最も効率的な方法は何ですか？

機械学習を学ぶための効率的な方法は、基礎的なコースを受けることです。特に、複雑な概念を学ぶために、時間を効率的に使うことが重要です。コースは新しい概念を習得するための非常に効率的な手段です。

大学院生が最初にコースを受けるべき理由は何ですか？

大学院生が最初にコースを受ける理由は、基礎をしっかりと築くためです。最初の数年間は、研究に入る前にコースで基盤を固めることが長期的に有益であるとされています。

実践的なプロジェクトはなぜ重要ですか？

実践的なプロジェクトは、理論だけではなく、実際に機械学習を使って学んだことを応用するために非常に重要です。自分自身でプロジェクトを始めることで、スキルを高め、より大きなプロジェクトに挑戦できるようになります。

なぜ小さなプロジェクトから始めるべきですか？

小さなプロジェクトから始めることで、個人や企業は学習を積み重ねながら、より大きなプロジェクトに挑戦できるようになります。初めは小さな成功を積むことで、次のステップに進む準備ができます。

機械学習のキャリアにおいて、PhDはどのような意味がありますか？

PhDは、特に学術的なキャリアや深い理論的な研究を志す人にとって重要ですが、機械学習の実務的な側面や企業での技術的な貢献には必ずしも必要ではありません。企業で働く場合、PhDがなくても多くの影響力を持つことができます。

PhDを取得するべきか、企業で働くべきかを決める基準は何ですか？

PhDを取得するか企業で働くかの選択は、個人のキャリアゴールによります。学術的な研究者や教授を目指すならPhDが有利ですが、企業での技術開発やスタートアップの立ち上げを目指すなら、実務経験が重視されます。

大学院で学びたい場合、どのような大学が適していると考えますか？

MITやスタンフォードなど、トップクラスの大学のPhDプログラムは非常に良い経験を提供します。これらの大学では、優れた研究環境や機会が整っており、学問的に深い知識を得ることができます。

機械学習の業界で働く際、どの企業を選ぶべきですか？

機械学習の業界で働く際、企業の規模よりも重要なのは、どのチームで働くか、またはどの人々と一緒に働くかです。自分にとって良い経験を積むためには、優れた仲間や指導者と一緒に働くことが重要です。

業界で働く際に最も重要なのは何ですか？

業界で働く際に最も重要なのは、毎日関わる人々です。組織のロゴよりも、自分の上司や同僚がどのような人で、どのような環境で働くかが、キャリアに大きな影響を与えます。

企業に就職する際、どのようにチームを選ぶべきですか？

企業に就職する際、チームを選ぶためには、面接時に自分のマネージャーや同僚が誰であるかを確認することが重要です。もし企業がその情報を明確にしない場合、良いチームに所属するのが難しい可能性があります。