AIビジネスとの絡みではあるけど、ココイラを探究、というのが個人的な状態。質創造とデータ・ドリブンを基盤としたシステムズ・デザインとマネジメントの技法構成のこと。
もちろん、教育に関しては社会人の方々向け、というのを主にしている、そんな状態でもあって・・・。社会にとって、リカレント教育とリスキリング機会を充実させる、ということって何しろ大切でしょうよ。
データ・ドリブンが基盤でしょうけど、ココイラのカリキュラムと教材の準備をコツコツと積み上げる、というのが個人的な課題で・・・。AIビジネスのスキル養成のこと。
やはりPythonを使う、というやり方に。
そう言えば、働くためのお勉強って、愚直に自力で積み上げる、という力量がコアでしょうよ。他力への依存ばかりだけど、働くことへの支障になって・・・。
MBAの修了生の方々との研究会だけど、知識創造と実践、そんな社会価値の形成を実感する、ということになるかと。
ココイラは、在学している方々とのゼミでも同じであって、何しろ、社会科学を感じる、そんなこと。
そう言えば、品質・信頼性・安全性って、社会科学を感じないと意味がない、という気がしていて・・・。
とりあえず、importunate、そんな状況から 脱け出す、ということって、やはりhedge のやり口を整える、そんなことが大切でしょうよ。
創造を優先させる、という立場では、冷静に対処して、何しろ関わらないことを貫くのが良いでしょうよ。もちろん、創造できる方々とは深く関わって・・・。
親睦優先の学会は、どうも苦手で・・・。
AIの基盤ってなるけど、推論と学習をきっちり基礎の理論から積み上げる、というのって大切でしょうよ。
特に、フィルタリングのアタリは奥深いし、応用の拡がりは続くでしょうし。だけど、ココイラはベイズ推論と学習の巧みさ、ということでもあって、個人的には数理のお勉強を捨てずに・・・。
創造の力量のある方々と組む、ということって、やはり大切だし、ヨロコビを感じる、ということに。
もちろん、価値に繋げる、ということが到達目標、そんなこと。
そう言えば、何も生じない、というのって、関係を断つ、という意思決定が必要で、ココイラで躓くと、結局、厄介なことに。関わりを避ける、要はそんなこと。
どう過ごして、何を獲得するのか、というアタリだけど、やはり取組みを丁寧に積み上げる、そんなことって大切でしょうよ。
時間とお金をかけて学ぶ、そんな過程でのことで、計画とその実施を自分でマネジメントして・・・。
そう言えば、最近、個人的には、学部や大学院の若い学生の方々、それに社会人の大学院の学生の方々が真摯に取組む、そんなことの雰囲気を強く感じるような気がしていて、学びによる価値創造と将来価値の形成、ということへの関心が高まっているようで・・・。
もちろん、職を基盤としたリカレント教育やリスキリングも広がっていく、という気がして・・・。
日本の大学だけど、英語による授業だけで卒業する、というやり方って、確かに魅力を感じる、というのが個人的な感想。それに、グローバル・ビジネスのコースではあるけど、この仕掛けでの学部の授業を実際に担当している、という状態でもあって、色々と感じることも少なくない、ということ。
とりあえず、素直な表現だと、こういう教育を自分も受けたかった、ということで、特に国際教養系をしっかりと・・・。
もちろん、その後は、今になる、という同じことしか感じないけど、過渡期の二十歳前後に、英語だけに集中しても良かったように思えて・・・。だけど、そんな過渡期を経なくても今は英語で教えているので、どうでも良い、ということでもあって・・・。
英語とのお付き合って、ホント、難しい、ということでしょうよ。でも、いつお勉強するかは様々でしょうけど、国際教養系をしっかり英語で学ぶのって大切かと。
会計大学院の授業だけど、とりあえず、応用を扱う、そんな段階に。今期はRを使ったファイナンスのアタリを扱う、ということに。統計学の授業のことで、時系列解析とオプション価格は範疇なので・・・。
だけど、グローバルをどうどう捉えるか、ということが気にはなるけど、まあ、サラリとコーポレート・ファイナンス絡みで対処、そんなことに。