はじめに
この度、東大の松尾／岩澤研究室の講座「AIエンジニアリング実践」を修了しました。
2025 Spring が「AIエンジニアリング実践」の初開催とのことで、第1期生です（笑）
次回開講は2026年4月を予定しているとのことですが、受講の難易度や、実際に感じたことなどをまとめていきます！
📎 講座情報
前提条件などを飛ばして受講体験を見たい方は 👉 こちらにジャンプ
前提
本講座は 中学生〜大学院生 の学生が対象で、東京大学以外の学生も受講可能 です。
私は、他大学の修士課程の学生として参加しました。
この記事では、他大学の修士課程で機械学習モデルの研究をしている目線から、受講した感想を述べていきます。
ちなみに、Webアプリの開発など エンジニアリング領域はほぼ未経験 で、
GitHub Pages に簡単な静的ページを作ったり、Streamlit でアノテーションアプリを作った程度の知識レベルでした。
🔖 受講に際しての前提条件
講座HPに記載されている受講条件はこちら：
・自律的に学習し、最後まで受講継続する意志あり、毎週最低3時間程度の自習時間は確保ができること
・Pythonでの数値解析の経験を有すること
・機械学習の基礎を理解していること（グローバル消費インテリジェンス（GCI）修了レベル）
・Pytorchを使ったモデルの学習、Hugging Faceを使った事前学習済みモデルの利用などの経験があること
・Git（バージョン管理）、コンテナ（Docker等）の利用及び基本的なCLI操作ができること
講義前提知識/参考リンク集はこちら（リンク）
・Zoom、Googleサービス（google drive、google form、google colab等）、Webブラウザ、Slackを利用できる個人PCが用意できること
私にとっては、日常的に Docker環境で PyTorch で研究を行っているため、大体の内容は問題ない条件でした。
（ただし、Gitは少し不安ありでした…！）
💡 受講の仕組み
講座HPに記載されている受講の仕組みはこちら：
・本セミナーは、ライブ配信される講義映像を、各人が自宅等で視聴していただく形式です。
・各講義日の18:45-20:30にライブ配信します。アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です。
・ライブ配信では、リアルタイムに質問を受け付けます。
・ライブ配信への参加方法など詳細については、受講が決定された方にご連絡いたします。
・本講座は公開講座であり、大学から単位は出ません。
・受講料はかかりません。
・講義日程・内容は変更になる場合がございます。
📺 アーカイブ視聴が可能だったのは、研究や私用の予定との両立にとても助かりました！
✍️ 受講した感想
一言で言うと…
難しいけど、めちゃくちゃ成長できたし、受講して本当によかった！ 😊
WebアプリやAWSなど未知の分野が多かったのですが、実際に手を動かしながら学ぶことができました。
📚 講義内容
- 第1回：Streamlit を使ったアプリ作成 → 比較的やさしい導入
- 第2回以降：AWS や CDK を使った実践 → いきなり難易度アップ！
特に自分にとって初めての AWS は「意味がわからない…」状態でスタートでした！
また，AWSの演習環境は受講生1人1人に無料で配布されました！
AWS利用金額を気にすることなく講座の演習に取り組むことができました！（提供していただき大感謝です！）
講義内の演習では、CDK によるデプロイでは実質コマンド入力で完了だったので、よくわからないままデプロイ完了して終了という感じでした。
もう少し説明が欲しかった…という気持ちもありますが、講義後に復習として自分で調べながら進める大切さも実感しました。
📌 課題について
各回に宿題がありますが、基本的に
講義で使ったアプリを少し改良する
といった内容が多く、1からフルスクラッチでアプリを作るのは 最終課題のみ です。
とは言っても、1時間以上は講義内容の復習も含めて課題に取り組む必要があると思います！
(「自律的に学習し、最後まで受講継続する意志あり、毎週最低3時間程度の自習時間は確保ができること」という前提条件もありますので...笑)
🏁 最終課題について
⏱ 重さは取り組み方次第！
- 与えられたプロジェクトテーマの中から選び、約1ヶ月で
- 要件定義・設計
- 開発・実装・検証
- 成果の報告
を行います。
私は 優秀生を目指していたので（小声）、50時間以上はかかりました（感覚値）
修了を目指すだけのミニマムが分からないので、どの程度の物を作れば良いかは断言できませんが...
前日に詰め込むスタイルでは厳しいかもしれません…
⏳ スケジュール管理も含めて、エンジニアとして必要なスキルを問われる課題だと感じました。
🎉 でも、最終課題は楽しい！
今までアプリ開発未経験だった自分が、
- 課題を明確化し
- 要件定義し
- Webアプリとして形にして完成させる
というプロセスを経験できたのは、本当に楽しく、達成感がありました！
👥 AIE Community について
この講座を受講すると、「AIE Community」というSlackベースのコミュニティに参加できます。
- コミュニティ設立間もないので発展途上ですが、
-
Lightning Talkというイベントでは
- 興味のあるテーマで自由に発表し
- 松尾研の方や他受講生からフィードバックがもらえる
という貴重な機会があります。
私は 第1回目のLTにも発表者として参加 し、多くの学びを得ることができました！
✅ 講座修了するために必須ではないですが、積極的に参加すると得るものが大きいです！
🔚 終わりに
次回の受講を迷っているあなたへ
迷っているなら、ぜひ飛び込んでみてください！
Slackでの交流、アーカイブ視聴、学び合う雰囲気など、やる気次第で大きな成長が見込める環境です！
確かに課題は重めで、自主的な学習が求められますが、
その先には必ず達成感と「成長した自分」が待っているはずです！
あとがき
本記事を執筆するにあたって、松尾研運営の方々に内容のチェック等ご協力頂きました。感謝申し上げます。この記事が今後「AIエンジニアリング実践」の受講を迷っている方の参考になればとおもいます。
先日、「優秀生 表彰・発表会」があり、最終課題の取り組みから優秀生が発表されるイベントがありました！
そこで、私は「優秀賞・コントリビューション賞・特別賞」を受賞することができました！
最終課題をしっかり取り組んだ成果が評価されたことが嬉しかったです！
優秀生を目指すのもまた、1つ頑張れるポイントだと思います！
今後、受講を検討されている方は是非優秀賞目指してより良いアプリケーション開発にチャレンジしてみてください！