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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
values | answer_content stringlengths 1 4.12k ⌀ | grade stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2022-1_U2 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | AIというのは人間の知能を真似する機械であり、現在つくられているのは特化型と呼ばれる特定の分野にのみ働くものである。汎用AIと呼ばれる人間の脳に類似するものはまだ実現困難なものとなっている。AIを制作するためには機械学習が必要であり、この学習に用いるデータにはたくさんのデータと非類似したデータが必要である。 | C |
C-2022-1_U2 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 汎用型AIをつくるのが難しいのは、人間の脳と類似するほどのデータの収集が難しいからだと分かった。 | C |
C-2022-1_U2 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U2 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U2 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U93 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 現代の技術でもAで人間の脳を再現するのは難しい | C |
C-2022-1_U93 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIに学習させる情報は大量に必要。
AIに融通を効かせるのは難しい | C |
C-2022-1_U93 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U93 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U93 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIは思ってたより単純なところに弱点がある | C |
C-2022-1_U45 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 特定の知能だけを人工的に実現した機械を、人工知能という。人工知能はもとから予測や問題への解答ができるわけではなくデータをもとに機械学習を繰り返さなければならない。 | B |
C-2022-1_U45 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 身の回りの便利なシステムは大体が人工知能が用いられている。 | B |
C-2022-1_U45 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | とくにありません | B |
C-2022-1_U45 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | とくにありません | B |
C-2022-1_U45 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIはよく聞く言葉だが詳しいことは全然知らなかった | B |
C-2022-1_U85 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの種類、クラスタリング、AI | B |
C-2022-1_U85 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 現在のAIは全く万能じゃないということ | B |
C-2022-1_U85 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | フレーム問題
| B |
C-2022-1_U85 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にない | B |
C-2022-1_U85 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 身近にあるAIがすごいものだと思っていたが、全く万能ではなくて、欠点があることを知り驚いた。もっと周りにある人工知能を観察していきたい。 | B |
C-2022-1_U54 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの分析だが、実は我々も日々行っている。その例として、予測、傾向や関連の発見、グルーピングがある。予測は、過去のデータの傾向からまだ起こっていないことについて考えられる。よって、予測モデルの選び方にも注意する必要がある。また、それぞれのモデルへの当てはめ方によっても別の予測ができる。傾向の発見とは、相関の分析である。疑似相関には気を付ける必要があり、見かけ上の相関も存在するため、騙されないようにしなくてはならない。そして相関は因果関係とは違う。グルーピングは似ているものをグループ化することであり、あらかじめ枠組みが決まっていない場合はクラスタリングという。これはさまざまな分野において可能であり、非常に便利である。しかし、何を似て... | A |
C-2022-1_U54 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIも完全なものではなく、まだ開発中であるが、身近にさまざまなAIが存在し、これらは私たちの生活に役立っている。 | A |
C-2022-1_U54 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | DXがなにかわからなかったが、スライドでよく読んだらわかるようになった。 | A |
C-2022-1_U54 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U54 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIが実際にどれほど役に立っているか、そして、その欠点なども詳しく知れてよかった。 | A |
C-2022-1_U53 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | AI：人間の知能を真似する機械であり、関数である。まだ万能ではない
現在使われているのは特化型AI
汎用AIはまだ検討段階 | A |
C-2022-1_U53 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIが社会のなかで使われている例とその大まかな仕組みを知る事ができた。 | A |
C-2022-1_U53 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | なし | A |
C-2022-1_U53 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | A |
C-2022-1_U53 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分たちが意識している以上に日常にAIは溢れているということがわかり、その詳細について学ぶことは重要なことだと感じた。 | A |
C-2022-1_U49 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データ分析は日常の中で頻繁に無意識に使われており、私たちも日常で利用しているし大学での学習や研究でも使用することになる。データを利用して予測したり相関をつかんだりグルーピングしたりクラスタリングしたりすることでデータを有効活用できる。例えばクラスタリングではできたクラスタの数から多様性を、各クラスタの要素数から各クラスタの勢力を読み取ることができ、各クラスタの代表例を見ることで全体を容易に傍観することができる。 | B |
C-2022-1_U49 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 一見相関があるように見えても見かけ上相関しているだけであることがあるということ。すぐに相関があると決めつけず、その間にある要因について考察するのが大切だと思った。クラスタリングは似たデータを同じグループにする技術だがデータが似ていると判断する基準は様々あるということ。 | B |
C-2022-1_U49 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | ありません | B |
C-2022-1_U49 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | ありません | B |
C-2022-1_U49 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析と聞くとパソコンを利用し研究しているイメージだったが、利用例をいろいろ見せていただいたことで身近に感じた。 | B |
C-2022-1_U19 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | グルーピングを実行するにあたり、あらかじめグループが定まっていない場合はクラスタリングを行う必要があるが、似ている具合の計り方は数学的に定義されておらず絶対的な測り方は存在しないことが多い。人工知能（AI）は人間の知能を真似する機会のことをいう。機械学習とは関数をパラメータをいじり、望ましい形に変化されることをいう。現段階で実現されているのは「特化型AI」に留まり、汎用AIは未だ研究途中である。 | A |
C-2022-1_U19 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | クラスタリングを実行する際、似ている度合いの測定は定義されておらず、ややこしいということを理解した。AIの話においても、入出力が関数によってなされているということを理解した。出力操作を関数に対しパラメータを変化させることで行ってることもわかった。 | A |
C-2022-1_U19 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | AIによる生成の過程において、生成された新しいデータはどれほど価値のあるものなのか。元となるデータの組み合わせに過ぎないと考えると新しいデータとは言い切れないと思った。 | A |
C-2022-1_U19 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U19 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 「AI＝人工知能」というざっくりとしたイメージしか持っていなかったが、講義でAIに対する見方は変わった。 | A |
C-2022-1_U92 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データには大きく分けて４つの種類がある。 | D |
C-2022-1_U92 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIは何があるのか理解することが苦手。 | D |
C-2022-1_U92 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にないです。 | D |
C-2022-1_U92 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | D |
C-2022-1_U92 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回も内容がよく理解できた。 | D |
C-2022-1_U3 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データをグルーピングすると組み合わせや階層化したカテゴリーで見ることができる。また、クラスタとは似たデータの集まりのことで、クラスタリングをするとデータの勢力を見たり、大量のデータを少ないデータに代表させたりできる。
現在使われている人工知能（AI）は、特定の機能だけを人工的に実現した特化型AIである。AIは日常の中で、シェアリングエコノミーや商品の推薦、顧客監視、デジタルトランスフォーメーションなどにおいて使われている。
機械学習とは、データによって自動的にパラメーターを変えて、関数y=f(x)を望ましい形に変形させることである。機械学習によって予測、認識・分類、生成ができるようになる。ニューラルネットワークでは様々な数をかけ... | A |
C-2022-1_U3 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 機械学習では、データが十分な数あり、バリエーションに富んでいないとうまく性能を発揮しない。そのため、プライバシーに関わる心理的なデータや、滅多に起こらない事象のデータは収集が困難で機械学習させることが難しいということがわかった。またAIには融通が効かないという欠点があるため、ノイズが加わると識別できなくなったり、特定の範囲外のことは考えられず、人間が常識的に考えてしないようなことをしたりするということがわかった。他にも、判断することはできてもその根拠を明確にするのは難しいといった欠点があることも知った。 | A |
C-2022-1_U3 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 深層ニューラルネットワークの仕組みで、様々な数をかけたり足したりすることによって関数のパラメーターの数を増やすという話が抽象的で難しく、何の数に対して数をかけたり足したりしているのかよくわからなかった。 | A |
C-2022-1_U3 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U3 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 郵便番号を機械が読み込んでいるとは知らなかったので驚いた。私は最近集中講義で機械学習の画像認識を体験したが、何百枚も学習させてもかなり低い精度でしか判断できなかった。それなのに人それぞれ字の癖が違う郵便番号を、正確に識別する機械が昔からあるということに関心した。 | A |
C-2022-1_U22 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 現在利用されているすべてのAIは特定のことしかできない特定型AIである。人工知能は知能があるように見えているだけで、ルールブックに従って解凍するだけである。 | B |
C-2022-1_U22 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 人工知能とは名前だけで、人間のように実際に知能があるわけでなく、あるルールブックに従って最適解を出しているだけである
| B |
C-2022-1_U22 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2022-1_U22 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U22 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人工知能に世界が支配されるということはあり得ないことが判明したので安心した。 | B |
C-2022-1_U73 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | クラスタ＝似たデータの塊。クラスタリングには絶対的な正解が存在しないことが多い。似ている具合は自分で決めていい。人工知能とは、人間の知能の真似をする機械。現在利用されているAIは特化型AIが多く、特定のことしかできない。AI自体が何かを考えているわけではない。デジタルトランスフォーメーション＝AIを含む様々な情報処理技術によりビジネスや様々な組織の効率を向上させること。データが十分にないと学習しても性能が出せない。深層ニュートラルネットワークの利用によってAIの性能が劇的に上がった。実現できているのは特化型AIのみで人間の脳みそのような汎用型AIはいまだにできていない。教師あり機械学習とは、例に基づいて関数を自動的に定める方法。クラ... | B |
C-2022-1_U73 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | クラスタリングには絶対的な正解が存在しないことが多い。似ている具合は自分で決めていい。人間の脳みそのように色々考えられるAIはまだまだ研究中で、A Iはまだまだ人間の知能には及ばないということ。特定のことしかできないAIしかない。最初からAI自体がものを考えているのではなく、様々なデータをもとに学習していくことで精度が上がっていく。高精度すぎても社会問題を引き起こしうる。 | B |
C-2022-1_U73 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にありません | B |
C-2022-1_U73 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | ありません | B |
C-2022-1_U73 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIがいつか人間を支配するというような話をよく聞くが、まだまだ汎用性AIはできていないし、所詮AIを操ったり開発しているのは人間なので支配されることはないのではと思った。高精度すぎるAIによる詐欺や犯罪が増えそうで、そのように悪用されるのを防止する方法はあるのかなと思った。事務的な作業をAIに任せたりしてうまくバランスを取るのがいい利用方法だと思う。 | B |
C-2022-1_U15 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | グルーピングとはデータをいくつかのグループに分けデータ全体の状況把握を容易にする行動である。グループがあらかじめ決まったいない場合には、似たデータが同じグループになるようクラスタリングを行うこともできるが、似ている具合の判断には若干恣意的なものがあるので注意しなければならない。人工知能(AI)とは人間の知能を真似する機械であり、特定の知能だけを人工的に再現したAIを特化型AI、人間の知能と同じ柔軟さと多様性を持つAIを汎用AIと呼ぶ。機械学習とは我々人間と同じようにAIに十分な問題の例を用意し、正しく出力するようにAIを調整することを指す。機械学習によって予測や認識・分類、そして生成といった様々なことが可能になる。踏み込んだことを言... | B |
C-2022-1_U15 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 深層学習など聞いたことはあるがいまいち原理がわからなかったAIに関する情報を今回の講義で知ることができた。 | B |
C-2022-1_U15 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | AIを学習させる際どのように入手出力すれば良いのか、またその学習のための機構の構築などわからないことがあった。 | B |
C-2022-1_U15 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U15 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | B |
C-2022-1_U13 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの分類においてグループがあらかじめ決まっていない場合はクラスタリング（似たデータのかたまりにまとめること）を行う。
現在のAIのすべてが特定型AIでそれぞれ分野において別物として独立して作られたものである。
現在AIはシェアリングエコノミー、リコメンド、サーベイランスなど様々なことろで利用されている。
深層ニューラルネットワークはデータに対して、様々な数をかけたり足したりすることを何回も繰り返すことで最終的な答えを求めることが出来る。これが利用されるようになったこと、大規模データが手に入るようになったこと、コンピュータがパワーアップしたことでＡＩが向上した。 | A |
C-2022-1_U13 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | クラスタリングにおいては何を基準に「似ている」かを判断することが重要になってくるということ。
深層ニューラルネットワークは数億個ものパラメータを計算して答えを導くこと。そのため、調整の自由度が高く難しい問題にも対応できるということ。
でも、現在のAIには対応力が弱くできないこともたくさんあるということ。 | A |
C-2022-1_U13 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | どうしてAIはたくさんの例を学習しただけで、新たなことにも対応できるようになるのかということが気になった。 | A |
C-2022-1_U13 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U13 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の授業を受け、AIも自分と同じように勉強して成長していくことを知り驚いたし、少し身近に感じるようになりました。
私にとって、AIが提供してくれるデータには、人間が持つ先入観や偏見が含まれていないので、とても客観的で正しいものだと思っていました。でもいくらAIが発達してきているとはいえ、まだまだできないこともあることを知り、簡単に鵜呑みにするのでなくそのデータの根拠を自分で探したりすることが必要だと思いました。 | A |
C-2022-1_U42 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | ・グルービングとは
・AIとは
・機械学習とは | B |
C-2022-1_U42 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | ・データを分類することをグルービングという。グループが決まっているとき、組み合わせや階層化が可能である。グループが決まっていないときは似たデータが同じグループになるようにするクラスタリングをする。ただこのクラスタリングは「どこが」「どれくらい」似ているかなど考えなければいけない点がたくさんある。
・AIとは人間の知恵を真似する機械のことである。今は特定のことしかできないAIである特化型AIが通常である。身近にあるAIにSiri、チャットボットや将棋AIが挙げられる。まだ検討中のAIに私たちの知能と同じ柔軟さと多機能性を持つ「強いAI」である汎用AIがある。AIを活用して、シェアリングエコノミー、リコメンド、サーベイランスやDXなど... | B |
C-2022-1_U42 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にないです | B |
C-2022-1_U42 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです | B |
C-2022-1_U42 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 最近よくテレビでAIという単語を聞くようになりました。テレビから手に入る情報だとA Iは何でもできて私たち人間の敵になりうる存在というイメージでした。しかし汎用AIではなくただの特化型AIであれば私たちの敵にならず、むしろ私たちの生活を向上してくれる存在になるうと思いました。 | B |
C-2022-1_U56 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データ分析において、分析対象が多すぎる場合やデータ全体の状況把握を行うためにグルーピングを行う。グルーピングにはグループが予め決まっている場合と決まっていない場合（クラスタリング）があり、分析対象や分析したい内容によって使い分けられる。クラスタリングにおいて、クラスタの数からデータ全体の多様性や勢力、全体の外観の把握が可能であるが、似ているデータをクラスタリングする段階において似ている具合に絶対的な正解は存在せず、結果もさまざまである。
人工知能（AI）には特化型AI、汎用型AIのに種類があり、現在活躍しているには特化型である。人工知能は現在チャット、画像認識、診断、広告、ゲームなどさまざまな分野で活躍している。 | B |
C-2022-1_U56 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | グルーピングやクラスタリング、A Iや新装学習など普段聴く機会のおい単語の意味を理解することができた。現在のAIには敵対的事例、フレーム問題、判断根拠が不明確というさまざまの問題があり、まだ人間の代わりになるには遠く及ばない点が多いということがわかった。 | B |
C-2022-1_U56 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし。 | B |
C-2022-1_U56 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2022-1_U56 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | グルーピングがグループの分け方によって分析の結果がどのように変化するのか実際に調べてみたいと思った。また、Aiが向上した理由に興味を持ったが、検索のおすすめが自分の好きなものが並ぶように少し怖いと感じる時もあるのでうまくデータやAIと付き合っていきたいと考えた。 | B |
C-2022-1_U60 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2022-1_U60 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2022-1_U60 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2022-1_U60 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2022-1_U60 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2022-1_U12 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | AIは特定の知能だけを人工的に実現したものなので特定のことしか出来ない。現在では日常生活のあらゆる面で活用されている。AIは機械学習によってカシコクなる | C |
C-2022-1_U12 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 今までAIはなんでも出来ると思い込んでいましたが、特定のことしか出来ないということが分かりました。 | C |
C-2022-1_U12 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U12 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U12 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 日常生活で何も考えずに使っているAIについて学べたので楽しかったです。 | C |
C-2022-1_U94 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | AIのなかでもたくさんのAIがある。特化型AIや凡庸型AIだ。 | C |
C-2022-1_U94 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 特化型AIが弱いのは、名前によらず意外だった。 | C |
C-2022-1_U94 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U94 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U94 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIを使ったビジネスは、とてもなっとくした。先人は、頭がいいなと感心した。 | C |
C-2022-1_U67 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | AI、人間の知能をマネする機械について。現在のすべてのAIは特化型AI。 | C |
C-2022-1_U67 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 現在のAIは機械学習もするし、深層ニュートラルネットワークにもつながっているから、とても発達したが、まだまだ課題もあるということ。 | C |
C-2022-1_U67 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | いつになったらAIが人間を超す日が来るのか考えられませんでした。 | C |
C-2022-1_U67 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | C |
C-2022-1_U67 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIはある特定の分野では人間より勝っているかもしれないけれど、やっぱりそのAIをプログラミングしているのは人間だから、まだまだ人間のほうがすごいなと思いました。でも、いつかAIによって人間が支配されてしまう日が来るかもしれないと想像すると、少し恐怖をおぼえます。 | C |
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