大学も、いろいろなレベルがある。
最先端を行くものから、在り来たりの内容を教えるものまで、さまざまだ。

シニアになってから、学習のために大学に再入学する者もいる。
どうせなら、最先端に近い分野で研究したいものであるが、
まず入学試験でパスできないだろう。枠として、これから期待される若く優秀な人が優先されるのが自然だ。

と云って、その分野でまったく評価されていない大学にたまたま入れたとしても、多分、内容に失望するだけだろう、と思う。

金言：「じれったくみせびらかしているけれども、すべては消えて行くものなのです。」

じっと待つしかないのかな。

(2020年12月12日追記)
海外では、オンラインでcomputer scienceの学位が取得できるものもあるようだ。但し、英語。
就職のための要件を満たすためかもしれない。
学校経営として成り立っている?のだから、それなりの（高額な正規大学に通えない人など）需要があるのだろう。

国内の情報系？がある有力な大学院としては、JAIST先端情報科学プログラムや 放送大学　情報学プログラムなどがある。
放送大学の方は、確認試験のページが付いたe-learning的な内容のものらしい。また、ごく限られた授業のコマ数では、コンピューターサイエンスの全般を学習するのは無理なので、興味ある科目があればラッキーだろう。今更、辛抱して　情報系の学位を取得する意味は薄いと思うし、知りたいことはもっと別のところ?にあるのであろう。
昨年できた、立教大学人工知能研究科の時間割をみたけれども、講義だけ受けてもしょうがないと思った。
東京都立産業技術大学院大学（AIIT）など、産業界をリードするの人材の養成を目的に掲げていることろもあるが、いまさら商業向けのリーダーもないだろうし。


(2021年11月7日追記)
社会人向けの大学院（又は特別講座）とは、主に、会社などで開発・研究で行っていることをベースにそれを生かして学位を取得するためにある。零から学習するならば、学部からと云うことになるだろう。
放送大学のデータマイニングの講義によれば、「データマイニングとは、計算機を使ってデータの中に埋もれている特質を見つけ出すことである。」らしい。線形分離、非線形のDNN、決定木、マトリックス評価などの手法が紹介されていた。理論だけではなく、現場での、データ取得の難しいさ、結果評価の難しさも紹介されていたのはよいことと思った。
ただ、今更、ＤＳのために学ぶべきことはないと感じた。



その時々のstate-of-artの話題を知りたければ、[ai サーベイ]でQiita検索するのもいいだろう。


(2021年7月16日追記)
何十年かぶりに、ICASP(2021)を少し覗いてみた。
学会で発表されている内容は、当時学生だった頃とは様変わりしている。
結局、当時のさまざまな発表はなんだったのであろうか？
常にうつりかわる学会に戻ることはないなと感じた。