大学で学ぶAIとデータサイエンスはどう違う？
AIを学ぶ課程では、機械学習や深層学習、知識表現、ロボットなど、知的なシステムを設計・実装する方法に重点を置きます。データサイエンスでは、統計、データ分析、可視化、データの収集・管理などを通じて、データから傾向や判断材料を得ることに重点を置きます。両者は重なり、データサイエンスでAIを使うことも、AI研究で統計やデータ処理を使うこともあります。
ポイント
- AIは知的な機能やシステムの構築、データサイエンスはデータからの分析・意思決定支援が中心です。
- AIではアルゴリズム、数学、プログラミングに加え、対象によってロボットや認識などを学ぶことがあります。
- データサイエンスでは統計、データ前処理、可視化、データ活用や課題設定を重視することがあります。
確認しておきたいこと
- 科目構成や重点は大学・学部・プログラムによって異なるため、実際のカリキュラムやシラバスを確認する必要があります。