放送大学の面接授業を受けた感想: 自◯言◯処◯の機◯学◯の仕組み (2025年度第1学期 / 東京多摩学習センター)

感想一覧: https://note.com/deft_aster9075/n/n0803d98563a1

※この記事は全体的にネガティブな内容になっています。
また、あくまで個人の感想です。

授業について

この科目は情報コースの専門科目となっており、東京多摩学習センターで日曜に合計2日間開講されました。

内容としては、生成AI (GPT 2.0) の仕組みを理解することを目標に、機械学習を使った自然言語処理の仕組みについて学んでいく、というものでした。
大学時代に自然言語処理の研究をしていましたが、就職してからは遠ざかっていたので、その辺りの復習と最近の理論についての理解を深めようと思い、受講しました。
前提知識として線形代数の初歩を学んでおくことが求められていましたが、機械学習という分野の特性上、行列がバンバン出てきました。

さて、受けてみた感想ですが、全体的にどうにも分かりづらい感が否めませんでした。
具体的には説明が少ない配布資料やスライドを使いながら、口頭による説明と時々板書がなされる形で進められていました。
口頭による説明や板書が理解しにくい時に配布資料を見て補うという方法を取りづらいのはしんどかったです。

また、先生はデータ分析を専門としているようで、そちらに結びつけて話をされがちなのも個人的にはイマイチ馴染めませんでした。
ただし、これは自分が元々自然言語処理に軸足を置いて自然言語処理や機械学習を理解していた、という背景も関係してくると思うので、人によってはデータ分析と結びつけられた方が理解しやすいかもしれません。

ここまでネガティブなことを書いてしまいましたが、演習用のExcelファイルは良いと感じました。
具体的には、単語の分散表現やAttentionなどに関する処理をExcel上で手を動かして行っていくというもので、処理の中でどういう計算をしていて、それがどういう意味を持っているのかを感覚として掴むのに役立ちました。
手書きよりは楽ですが、自分で数式を入力しないと処理が進んでいかないので、ちょうど良い塩梅だと感じました。

課題は後日提出のレポートが課せられました。
しかし、授業が終わった時点ではレポートをまとめるのは無理だし、配布資料を見返しても理解が進みそうにないという状態でした。
そのため、このままではまずいと思い、帰りに書店へ駆け込んで参考書として紹介されていた本を買いました。
その本と配布資料、論文を行ったり来たりしながらレポートをまとめることで、ようやくある程度腑に落ちた気がします。

資料がもう少し充実していれば、授業が終わった時点での理解度がもう少し上がっていたり、後で配布資料を見返せばある程度理解が進みそうという安心感を持つことができたのではないか、と感じた授業でした。

東京多摩学習センターについて

東京多摩学習センターは一橋大学小平国際キャンパス内にあります。
このキャンパスは住宅地の中にあり、キャンパス内にも生協等はないので、予め昼食を持った上で授業に臨むことをおすすめします。