彼はGoogle Geminiチームのリサーチエンジニアで、2026年にフロンティアAI研究に参入するためのほぼすべての知識をわずか40分で説明してくれました。主なポイントは以下の通りです。 >どうやって始めればいいのでしょうか? 機械学習と言語学習のコースを受講しましょう。大学でもオンラインでも構いません。学部レベルの数学を学びましょう。一度に全部マスターする必要はありません。何度も訪れ続けられます。その後、論文を読むことに切り替えましょう。これにより、フィールドの「メンタルマップ」を作ることができます。 >論文を効率的に読む方法: 論文を読むほど身につくスキルです。まずは要旨から始めて、次にメインセクションに進みましょう。 >何かについて調べるとき、関連する論文はどうやって見つけるのですか? そのテーマに関するよく引用された論文を読み、その引用を参照して過去を遡ったり、引用された論文を探して過去を遡ったりしましょう。 >読書から自分の研究を始める方法を教えてください。 公的な規範がある関連論文を探しましょう。コードとデータセットをダウンロードして少し試してみてください。新しいパラメータやベンチマークなどを試してみてください。 論文をゼロから実装することではなく、他の著者の研究を基に構築することが目的です。 >実際にどれくらいの数学が必要ですか? 数学は必要ですが、一度に全部やって全部学ぶ必要はありません。理論研究者なら高度な数学を知っている必要があります。経験的な研究者は主に数学が必要です。 >より上級の博士課程の学生や教授、関連論文の著者に連絡を取り、指導やメンタリングを求めたり、彼らのプロジェクトに貢献できるかどうか相談しましょう。 >研究職を見つけるのは、他の職種よりも推薦が重要です。 博士号なしで業界の仕事>? AIレジデンシーはこの中継に最適です。実践的な経験を積み、キャリアをスタートさせることができます。