社会人がAIの勉強をするなら！AIスクールと大学での学習の違い

ビジネスにおけるAIの有用性が注目される現代では、就職や転職を目指してAIを学びたいと考える人も多いでしょう。

しかし、AIは専門性が高く、未経験から学べるのか不安に感じる方もいるかもしれません。

本記事では、AIを学ぶ環境として「AIスクール」と「大学」の違いについてまとめています。

これからAIを学びたいと考えている方は、ぜひ本記事を参考にしてみてください。

AIスクールと大学でのAI学習の違い

1. 学習の目的

AIスクールの主な目的は、実務に直結するスキルを迅速に習得することです。

一方、大学ではAIの理論的背景や研究を重視し、基礎からしっかりと学ぶことを目指しています。

2. カリキュラムの内容

AIスクールは、短期間で集中して実践的なスキルを身につけるカリキュラムを提供しています。

一方、大学は長期間にわたってAI分野を体系的に学べる内容になっています。特に、研究や論文執筆にも時間を充てることが求められます。

3. 教育スタイル

AIスクールでは、プロジェクトベースとハンズオンによる学習が一般的で、実際の問題解決を通じてスキルを磨きます。

対照的に大学は、講義やセミナーが中心で、理論を深く掘り下げるアプローチを取ります。

4. 費用と期間

AIスクールは、コストや時間の面で比較的少ない負担で完了できることが多く、短期間で集中的に学ぶことが可能です。

大学では、高額な学費と数年間にわたる履修が必要になることが一般的です。

5. 就職支援

AIスクールは、業界とのつながりを活かした現場直結型の就職サポートを行っており、卒業後すぐに働き始めることを目指しています。

大学は、幅広いキャリアオプションを提供し、アカデミックキャリアや研究職への進路もサポートしています。

6. 学生コミュニティ

AIスクールでは、実務中心のネットワーク作りに焦点を当てており、同業者との人脈形成が盛んです。

大学では、他の学問分野との交流が盛んで、異なる分野の知見を得るチャンスがあります。

まとめ

AIを学問として深く学ぶ場合、大学という選択肢もあります。

しかし、就職や転職を目的に社会人が一から大学で学ぶのは、費用や時間の面から現実的とは言えません。

AIの学習では、機械学習や数学、統計学、Pythonなど、未経験者にはやや高度な知識やスキルが求められます。

しかし、適切なAIスクールを活用すれば、効率的にAIの知識やスキルを身につけることが可能なので、スクールでの学習も選択肢の一つとして検討してみてはいかがでしょうか。

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