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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_U96 | 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 | B |
C-2022-1_U96 | 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 | B |
C-2022-1_U96 | 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_U96 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U96 | 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_U26 | 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ることでデータが把握しやすくなる。
似たデータ(クラスタ)で自動的にグループ分けすることもできる。クラスタリングはデータが似ているとはどういうことかなど考えるべきが多く絶対的な正解が存在しないことが多い。
人工知能とは人間の知能を真似する機械
特化型AIとは全く理解せず考えずにルールブックに従って回答することで特定の知能を人工的に実現したAI
機械学習と人間の学習は同じで作られたすぐから賢いわけではなく例をたくさんみることではじめてのものにも対処できる。それにより予測認識分析生成が可能。
| C |
C-2022-1_U26 | 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 | 少数のデータからではなく多数のデータを見て学習したAIが出すデータによって世の中が成り立っていることがわかった。技術の進歩で大規模なデータが手に入ることで可能になった。
| C |
C-2022-1_U26 | 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 | 理解できたが内容が多いのでテストまでに改めて勉強したい | C |
C-2022-1_U26 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U26 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIが出てきて人間も負けるかもしれない仕事がとられるかもしれないと焦った小学生の頃から時間が経ち今ではラインやお店で当たり前にAIがある生活に慣れているなと感じたので、改めてAIのあり方を考え直す機会にしたいと思った | C |
C-2022-1_U51 | 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 | データには様々な種類があり、AIは覚えさせないと使えない | C |
C-2022-1_U51 | 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 | 表で表せる構造化データとそうでない非構造化データがある | C |
C-2022-1_U51 | 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 | どこまでが予測の範囲になるのかがあまりわからなかった | C |
C-2022-1_U51 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U51 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 遅れてしまって申し訳ないです | C |
C-2022-1_U78 | 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は人工知能であるが、特化型AIは何かを思考しているわけではなく、関数の処理をしているだけである。現在AIはインターネット上のいたるところで利用されている。AIは大量のデータがあってはじめて使い物になる。汎用AIはまだまだ研究途上である。 | A |
C-2022-1_U78 | 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も人間と同じように、意味のある学習を繰り返さないと使い物にならないことが分かった。 | A |
C-2022-1_U78 | 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 | A |
C-2022-1_U78 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U78 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIの進化は著しいので、シンギュラリティがいつか来るかもしれないが、現在利用されている特定型AIの進化だけではそれは起こり得ないということが分かり、まだまだ先の話だと思った。 | A |
C-2022-1_U83 | 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 | データの分類の方法とAIとAIの活用法 | C |
C-2022-1_U83 | 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 | グループがあらかじめ決まっていないときに似たデータを同じグループに分類することで自動的にグループを形成することをグルーピングといい、一つの塊をクラスタリングという。また、すべてのクラスターの代表例を見ると全体を概観することができる。 | C |
C-2022-1_U83 | 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 | 深層ニュートラルネットワークがどのようなものなのか自分ではよくわからなかった。 | C |
C-2022-1_U83 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U83 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIは全知全能であると思っていたが、現在の世の中のAIは特化型AIであり、また機械学習が必要であるということを知って面白いなと思った。 | C |
C-2022-1_U87 | 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 | 今日は人工知能について学んだ。人工知能は現在、さまざまなことをやっており、またAIにもさまざまな種類がある。 | D |
C-2022-1_U87 | 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 | 自分が今回の授業で一番興味深かったのは将棋や囲碁などでAIが日本で一番強い部類の人たちを倒すといったことです。AIも人間同様に学ぶということを知ったが、学習能力の差があるんだなぁーっと思いました。 | D |
C-2022-1_U87 | 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が解いたセンター試験の得点をみたのですが、自分は案外英語が一番単語とか調べれて楽なのかなぁと思っていたのですが意外にも低くて驚き、疑問に思いました。 | D |
C-2022-1_U87 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2022-1_U87 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日は人工知能というテーマだったので自分も日常生活と関連があるのですんなりまなべることができた。 | D |
C-2022-1_U81 | 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、身の回りのAI | B |
C-2022-1_U81 | 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 | 身近なところで生かされているデータ | B |
C-2022-1_U81 | 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_U81 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U81 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 身の回りにあふれているデータやAIについて改めて知れた。 | B |
C-2022-1_U46 | 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 | ・人工知能（AI）…人間の知能を真似する機械
→特化型AI…特定の知能だけを人工的に実現したAI、特定のことしかできないAI
→現在利用されているすべてのAIは特定型AI
→汎用AI…我々の知能と同じ柔軟さと多機能性を持つ「強いAI」
→現在ではまだ検討段階
→「どんなAIが強いAIなのか」も定義できていないのが実情
・機械学習…データによって関数y=f(x)のパラメーターを望ましい形にいじる方法
・深層ニュートラルネットワーク…入力データに対して、さまざまな数を掛けたり足したりすることを何度も繰り返すことで最終的な答えが出てくる
→学習によりこれらパラメーターを適切に設定する必要がある | A |
C-2022-1_U46 | 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のことについて以前より理解できたと思います。 | A |
C-2022-1_U46 | 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 | 多分ありません。 | A |
C-2022-1_U46 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 今のところありません。 | A |
C-2022-1_U46 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の内容は覚えないといけないことが多いのでしっかり復習したいと思いました。 | A |
C-2022-1_U25 | 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ること。グループがあらかじめ決まっている場合、組み合わせや階層化が可能。グループがあらかじめ決まっていない場合、クラスタリングする。
クラスタリングとは、似たデータを同じグループになるようにすること。各クラスタのデータ数でクラスタの勢力がわかる。各グループの代表例を見ることで、全体を概観可能。「似ている」の定義は数学的に定まっていない。
最適化の三要素は、制御変数、目的関数、制約条件。
シミュレーションとは、科学的目的のために「何らかの物理的法則」と「コンピュータ」を使って実際と似たような状況を作り出すこと。
因果推論とは、「ある原因がある結果を引き起こしているかどうか」を明... | B |
C-2022-1_U25 | 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 | B |
C-2022-1_U25 | 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_U25 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U25 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIやデータなど聞き馴染みのある分野になってきて理解しやすくなった。 | B |
C-2022-1_U9 | 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や機械学習について
| C |
C-2022-1_U9 | 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 | 現状は特化型しか実現出来ていない。
多くのデータがないとAIは機能しない。 | C |
C-2022-1_U9 | 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_U9 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U9 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIが人間を使う未来は来ないで欲しいなと思った。 | C |
C-2022-1_U91 | 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は企業のマーケティングや将棋ロボのような娯楽など幅広く活用されている | D |
C-2022-1_U91 | 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も人間のように学習している | D |
C-2022-1_U91 | 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 | D |
C-2022-1_U91 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 人間に将棋等で勝てるAIが偏差値が人間的なのに疑問を感じた | D |
C-2022-1_U91 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIの発展には目が離せない | D |
C-2022-1_U61 | 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 | 現代のデータの取り扱いについて | C |
C-2022-1_U61 | 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 | 量的データ（比率データ、感覚データ）、質的データ（順位データ、カテゴリデータ）の分類がある | C |
C-2022-1_U61 | 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_U61 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U61 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 朝見た、天気予報氏の密着も踏まえて、予測はデータの取り扱いの中でも可能性の低いものに感じた。これからその可能性を引き上げる研究がなされることを願う。 | C |
C-2022-1_U7 | 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 | いま必要な「データ分析」について。なぜ必要かというと、データ分析をすることによって ①予測 ②発見 ③分類・グルーピング ができるから。グループが決まっていない場合、クラスタリングを行う。AIについて。現在は特定の能力を持つ特化型AIがほぼだが、これは弱いAIである。機械学習を行い、データによって関数を望ましい形にいじっている。深層ニューラルネットワークとは、最近主流のAIで、様々な課題に利用されている。しかし、問題もあり、敵対的事例、フレーム問題、判断根拠が不明瞭なことがあげられる。 | C |
C-2022-1_U7 | 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の技術の発展や、それに伴う問題点を知ることができました。 | C |
C-2022-1_U7 | 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のビジネスがいろいろあり、まだ理解できませんでした。 | C |
C-2022-1_U7 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U7 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIはすべて何でもできるわけではないんだと思いました。機械学習をすることで、囲碁や将棋などで人間に勝てるようにはなりましたが、まだまだ人間の知能には勝っていないんだなと思いました。 | C |
C-2022-1_U75 | 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 | データとは、コンピューターで、プログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料のことである。データ分析の主なタスクは、予測・発見・分類である。このとき、相関と因果関係は違うことに気をつけなければならない。また、人工知能は人間の知能を真似する機会である。 | B |
C-2022-1_U75 | 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 | 言葉の意味が分かった。また、データの主なタスクについて詳しいことが分かった。 | B |
C-2022-1_U75 | 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 | 相関と因果関係の違いなど、勘違いしてしまいそうな内容もあったので気をつけたいです。 | B |
C-2022-1_U75 | 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_U75 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ひとつひとつの単語について詳しい説明があったので、しっかり理解したいです。 | B |
C-2022-1_U79 | 10 | 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 | 非構造データについて。非構造データには言語、画像、音がある。パターン認識とは、言語、画像、音などのデータが「何」を表しているかを当てる方法である。コンピュータは人間のようにはデータを無意識、高精度、高速には認識できず、認識できるクラスというものが決まっている。 | B |
C-2022-1_U79 | 10 | 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 | ものを認識するとき「似てる」ものを判断したりする際人間では無意識にできるようなことの裏にコンピュータではこんなに色々な要素が考えられているのだ、と知った。 | B |
C-2022-1_U79 | 10 | 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 | 画像とベクトルについては、今までの数学で扱っていたベクトルのイメージが強かったのでイメージが湧きにくかった。 | B |
C-2022-1_U79 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U79 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | コンピュータによるさまざまな認識は私たちの身近にある話なので面白いと思った。今までは漠然とコンピュータに対して「万能」というイメージを持っていたが、思っていたよりも限定的で地道なものなのだなと感じた。 | B |
C-2022-1_U23 | 10 | 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 | 非構造データには言語データや画像データ、音声データなどがある。パターン認識は人間には簡単だがコンピュータには難しいが近年は少しずつ実用化されてきている。この技術は自動化技術や以上検出に応用されている。 | B |
C-2022-1_U23 | 10 | 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 | 非構造データには様々な種類があり、これらをコンピューターに認識させる技術が様々なことに応用されていることが分かった。
| B |
C-2022-1_U23 | 10 | 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 | 線形代数の授業の講義はとっているが、どうしても四次元以上のベクトルはイメージしずらくなかなか理解できない。 | B |
C-2022-1_U23 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U23 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人間が当たり前に認識しているものでもコンピューターに認識させるのは難しく、認識について考えていくとどんどん哲学的な思考に陥っていくというのが面白かった。 | B |
C-2022-1_U90 | 10 | 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 | 自然言語処理
ベクトルは数字の並び、画像はベクトル
音声データ
パターン認識、さまざまなデータを対象として、それが「何」であるかを当てる方法（画像認識、音声認識）（人間には簡単、コンピュータには難しい）深層ニューラルネットワークはパターン認識で空間を折り曲げる！足し算と掛け算で行われている。
パターン認識の応用（自動化技術、異常検出（パターンがめちゃくちゃ多い）（普通じゃないもの））
最近傍法＝類似度最大のクラスに識別 | C |
C-2022-1_U90 | 10 | 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 | 一枚の画像は４００万次元ベクトル
コンピュータは自由になんでも認識できるわけではない。認識できる対象はあらかじめ決められている。
似ている具合の考え方
パターンがベクトルで表される（高次元になることも）
| C |
C-2022-1_U90 | 10 | 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 | ベクトルが苦手です。深層ニューラルネットワークの仕組みがよくわからなかった。 | C |
C-2022-1_U90 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U90 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像や音声データの分析にも色々あって面白かった。コンピュータは万能だと思っていたがその認識がどんどん崩れてきてそれも面白い。 | C |
C-2022-1_U43 | 10 | 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 | 非構造データ処理には３つあり、自然言語処理、画像のデータをベクトルとして認識する画像処理、音声や音楽、環境音の処理がある。パターン認識とは画像や音声、テキストなどを対象として、データが何であるかを当てる方法である。しかし、機械は人間が誰でもできるような雰囲気などを認識できないという欠点がある。また、機械のパターン認識は事前に集めておいたデータとの類似をして認識するが、データの類似具合は非常に曖昧なためこれも一つの課題となっている。最近は深層ニューラルを用いて大量のデータの間に境界線を引くことでこの問題の克服に貢献している。このように進化したパターン認識は自動化技術や異常検出に応用されている。 | B |
C-2022-1_U43 | 10 | 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 | 深層ニューラルがすごいことが分かった。 | B |
C-2022-1_U43 | 10 | 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_U43 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2022-1_U43 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ワクワクしました。 | B |
C-2022-1_U44 | 10 | 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 | データの分析について学んだ。 | B |
C-2022-1_U44 | 10 | 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 | パターンの組み合わせによってできている。 | B |
C-2022-1_U44 | 10 | 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 | テストを確実にこなしていきたい。 | B |
C-2022-1_U44 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U44 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 復習して試験に備えたい。 | B |
C-2022-1_U10 | 10 | 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 | 非構造データ
①言語処理…自然言語処理（言語データをコンピュータによって分析）、ベクトル・数値化して計算が可能に
②画像処理…画像＝ベクトル
③音声/音楽処理
パターン認識（データを対象にしてそれが何かを当てる方法）
・人間には簡単でコンピュータには難しい（雰囲気や面白さなど）
・’似ている具合’を考えるのは難しい、どう測るか。
・機械学習：大量のデータに境界線を引いてもらう→なるべく単純にまっすぐがいい→切り分けにくいものでも分けられる側の状況を工夫することで切りやすくする | A |
C-2022-1_U10 | 10 | 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 | 言語も画像も音声も全てベクトル（数値）で表すことができ、パターン認識の際には各要素（『特徴』）の距離が最小のものを答えとして出す。普段生活していて、視覚や聴覚など数値化しているイメージはないが、コンピュータは常に数値化をおこなっているのだと分かった。 | A |
C-2022-1_U10 | 10 | 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 | A |
C-2022-1_U10 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U10 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校で、白と黒をそれぞれ０・１として、０と１の繰り返しで画像を作ったことがあったので今回の話は、高校の発展版なのかなと思った。現在線形代数を履修しているので、そこでの話とつながったのが面白かった。みかんをみかんと認識するのは我々には簡単なことだが、腐ったみかんや形の特殊なみかんなど、コンピュータにはそれらのデータも必要になるし、みかんと認識させるための枠組みを作る範囲・深さは定義づけづらく、難しいと思った。
深層ニュートラルネットワークの境界線の引き方の参考画像がわかりやすかった。 | A |
Subsets and Splits
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