先月、OMSCSでの履修計画を立てたばっかりだったんですが、あれからいろいろと状況が変わりまして、、、
Computing Systems専攻にしていたんですが、方針を変えてInteractive Intelligence専攻に変わります。
変わった経緯を軽く書いた後に、卒業要件の確認→気になる授業を列挙→履修計画、の構成で記事にしてみます！！
そもそもどうして変更するのか
もともとComputing Systems専攻にしていたのは、自分がWebエンジニアをする上で、基盤にどういうものがあるのかを気になり学びたいと思ったからです。なので、セキュリティ関連や、CPU等の低階層部分を中心に受講する予定でした。
で、す、が、
ちょっと転職してエンジニアを辞めることと相成りました。。。
とはいってもIT畑から大きく離れるわけではありませんので、今後もOMSCSは続けます。ただ、Computing Systemsを続けるモチベーションが下がったんですね。ですがさすが天下のOMSCS。専攻はいつでもちゃらっと簡単に変えることができます。
今後自分は多かれ少なかれAIと関わることになりそうだな～と考えた結果、人間との関わりが大きい部分のAIについて学べそうな Interactive Intelligence専攻に変えることにしました。
Interactive Intelligenceの卒業要件
Interactive Intelligenceの卒業要件は、下の公式ページに書いてあります。
それによると
Core(1)から１コース、Core(2)から２コース、Electivesから２コースの計５コース15hours分の単位を取る必要がある
というのが必須要件です。
卒業に必要なのは30hoursなので、残り15hoursはオンラインで選択できる授業・セミナーを Free Electives として自由に受講していいということになります。
現在もっている単位
わたしは2023秋入学で、CS6035 Introduction to Information Security (IIS) の単位3hoursを既に取っています。
このコースはInteractive Intelligence において、Free Electives の扱いになります。
現時点で興味があるコース
ここからは、今興味があるコースを、Core1、Core2、Electives、Free Electives の順に挙げてみます。なお、１週間あたりに取られる勉強時間や難易度はこのページを、そのほかの情報収集にはOMSCS公認のRedditを参考にしました（難易度や勉強時間は2024.1時点の情報です）。
Core1
CS 6300 Software Development Process (SDP)
ソフトウェア開発のプロセスや役割を理解するために、アジャイル開発や昔の開発方法まで、いくつかの方法を経験する授業です。OMSCSに入ったばかりの人が多くとる印象があります。グループワークがあることや、ちょっと古めのツールを使う機会があることで、授業を低く評価する人もちらほらいるなあ、という感じです。
| シラバス | https://docs.google.com/document/d/1tRvuFf2v7jhGjti3F4HHB44e9ytvQVDS0w0KrWzrcHc/edit |
| 難易度 | 3.58 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 9.08時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/introduction-to-graduate-algorithms/reviewshttps://www.omscentral.com/courses/software-development-process/reviews |
| その他 | 前提としてあると望ましいもの - ソフトウェア工学の基本 - Java - 新技術への興味 - グループワークへの積極性 |
CS 6515 Intro to Graduate Algorithms (GA)
CS 6515: Intro to Graduate Algorithms | OMSCS | Georgia Institute of Technology | Atlanta, GA (gatech.edu)
この科目は、オンライン生が唯一取れるCore1のコースです。なかなか難易度が高めだという評判も聞き、OMSCS生のほとんどが通る関門のようなコースです。
また、唯一ということで、コースの席争いが毎期激しいことでも有名です。正直、できるなら避けた方が無難かな～と思ったりもします。
| シラバス | https://omscs.gatech.edu/sites/default/files/documents/course_page_docs/syllabi/cs_6515_syllabus_2023-2.pdf |
| 難易度 | 4.08 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 19時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/introduction-to-graduate-algorithms/reviews |
| その他 | 前提としてあると望ましいもの ・EdXのアルゴリズムの授業を一通り復習しておくとよさげ ・離散数学 ・アルゴリズムのランタイム |
Core2
CS 6601 Artificial Intelligence (AI)
Pythonを使って学ぶAIの授業です。Interactive Intelligence専攻だと、このコースの受講経験を前提とするコースも多いので、早めにとるのが吉です。また同時に、数学苦手勢が恐れおののいている印象もあります。
Are you prepared to spend at least 9 hours a week on this class?
CS 6601: Artificial Intelligence | OMSCS | Georgia Institute of Technology | Atlanta, GA (gatech.edu)
と明記されているくらいなので、ある程度腰を据えて勉強できるときに受講するのが良さそうです。
| シラバス | https://omscs.gatech.edu/sites/default/files/documents/course_page_docs/syllabi/syllabi-cs_6601_2024-1.pdf |
| 難易度 | 4.08 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 23時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/artificial-intelligence/reviews |
| その他 | 前提としてあると望ましいもの - Pythonプログラミング - アルゴリズム・データ構造 - 9時間/週 - 線形代数・確率・多変数/単変数の微積 |
CS 7637 Knowledge-Based AI (KBAI)
こちらも新入生が最初の方に取る授業の候補によく上がるコースです。比較的難易度が低いけれど、やることがとにかく多いと評判です。
AIエージェントを構築するのに必要な技術と、人間の認知や、知識ベースAIの課題点について学ぶことができます。
| シラバス | https://lucylabs.gatech.edu/kbai/fall-2019/ |
| 難易度 | 3.58 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 13.9時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/artificial-intelligence/reviewshttps://www.omscentral.com/courses/knowledge-based-ai/reviews |
| その他 | 前提としてあると望ましいもの - プログラミングへの慣れ - オブジェクト指向 - ソート・検索等のアルゴリズム - Java or Python |
Electives
CS 6440 Introduction to Health Informatics (IHI)
ヘルスケア業界に興味がある人にはとてもおすすめだといわれるコースです。業界に対するコンピュータの応用方法を学ぶことができ、課題では実際に最新の医療情報学やツールを体験できるそうです。個人的には、アメリカの医療業界でどんなことが起きているのかを知れるというだけで結構価値がありそうだなと感じています。
| シラバス | https://omscs.gatech.edu/sites/default/files/documents/course_page_docs/syllabi/cs_6440_sample_syllabus.pdf |
| 難易度 | 2.64 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 10.11時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/introduction-to-health-informatics/reviews |
| その他 | 前提条件は特になし グループワークあり |
CS 6603 AI, Ethics, and Society (AIES)
AIについて、倫理や社会的側面から考えるコースです。潜在的にどんな危険があるのか、どういうツールがあるのか、どのように設計するべきなのか、等について学べます。技術をゴリゴリに学びに来たんだ！という人は「この授業は意味ない」という一方、堅実に学べるとして高く評価する人も一定数いる様子です。
| シラバス | https://omscs.gatech.edu/sites/default/files/documents/course_page_docs/syllabi/cs_6603_syllabus_and_schedule_2022-3.pdf |
| 難易度 | 2.51 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 6.94時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/ai-ethics-and-society/reviews |
| その他 | 前提条件は特になし |
CS 6476 Computer Vision (CV)
CS 6476: Computer Vision | OMSCS | Georgia Institute of Technology | Atlanta, GA (gatech.edu)
画像の形成や幾何学、特徴検出やマッチング、動きの推定や追跡など、コンピュータがどういうふうに認知するのか、という視点で学ぶコースです。直近では悪い評価をする人があまりおらず、人気があります。ボリュームがあるそうなので、ある程度時間があるときに受講するのが良さそうです。
| シラバス | https://docs.google.com/spreadsheets/d/1oykbYHzigGKaMdSvmbySqNXJAOCcgGOst-fKWankqqo/edit |
| 難易度 | 3.78 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 21.48時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/introduction-to-computer-vision/reviews |
| その他 | 前提条件 - Python - 線形代数・ベクトル・微積・確率 |
CS 7632 Game AI (Game AI)
CS 7632: Game AI | OMSCS | Georgia Institute of Technology | Atlanta, GA (gatech.edu)
ビデオゲームに使われるAIは、一般的なAIが最適解を求めるのと異なり、あくまでも楽しいゲームを提供するという部分に焦点が当てられている点で、一線を画しています。限られたリソースの中で楽しい体験を提供するために、どういう実装があるのかを学べるコースです。ゲームに興味がある人や、その業界に興味がある人に特におすすめだそうです。
| シラバス | https://omscs.gatech.edu/sites/default/files/documents/course_page_docs/syllabi/cs_7632_syllabus_2022-2.pdf |
| 難易度 | 4.36 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 11.33時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/game-artificial-intelligence/reviews |
| その他 | 前提条件 - CS6601 - アルゴリズム・データ構造 - オブジェクト指向の言語 |
CS 7650 Natural Language Processing (NLP)
自然言語処理のためのデータ駆動の概要について学べるコースです。おそらく新しい授業なんでしょうか。レビューも少なく、カリキュラムもあまり整っていないという情報が散見されます。最終的には受講したいけど、しばらく様子見しておくつもりです。
| シラバス | 見つかりませんでした |
| 難易度 | 4.00 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 8.33時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/natural-language-processing/reviews |
| その他 | 前提条件 - データ構造 - CS6601 |
Free Electives
CS 7646 Machine Learning for Trading (ML4T)
トレーディングに焦点を当てた機械学習について学べるコースです。OMSCS生の中で、このコースはCS7641 Machine Learning の下準備として位置づけされているようで、（比較的）やさしめな機械学習の授業みたいですね。そうはいっても統計学や離散数学の知識はいるので、数学苦手勢のわたしにとってはある程度覚悟がいります。
| シラバス | https://lucylabs.gatech.edu/ml4t/fall2022/ |
| 難易度 | 3.96 / 5 |
| 1週間当たりにかかる時間 | 11.5時間 |
| コースレビュー | https://www.omscentral.com/courses/machine-learning-for-trading/reviews |
| その他 | 前提条件 - 統計学 |
履修計画
最後に、実際に履修計画を立ててみます。Core1からはCS6300を選んでみましたが、もしCS6515を選ぶ場合、履修登録の問題で一番最後に回さざるを得ないだろうなーと思っています。
| コード | コース名 | 備考 |
|---|---|---|
| CS7637 | Knowledge-Based AI | 2024春 |
| CS6603 | AI, Ethics, and Society | 2024夏 この間に数学の勉強ができるとよし |
| CS6300 | Software Development Process | 2024秋 数学、、、 |
| CS6601 | Artificial Intelligence | 2025春 |
| CS7632 | Game AI | 2025夏 |
| CS7646 | Machine Learning for Trading | 2025秋 |
| CS6476 | Computer Vision | 2026春 |
| CS6440 | Introduction to Health Informatics | 2026夏 |
| CS7650 | Natural Language Processing | 2026秋 |
おわりに
いちおう計画は立ててみましたが、自分の仕事の状態とか諸々を鑑みながら調整していく予定です。
とりあえず、明日から始まるKBAIをがんばります！！！
