userid stringclasses 377
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_U80 | 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 | 言語などの構造化されていないデータの処理に行いて | C |
C-2022-1_U80 | 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 | 翻訳方法が、昔は文法解析だったが今はAIを用いており、そのために最近のGoogle翻訳は前よりも滑らかな訳になっているのか、と思った。 | C |
C-2022-1_U80 | 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 | C |
C-2022-1_U80 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U80 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2022-1_U8 | 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 | null | F |
C-2022-1_U8 | 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 | null | F |
C-2022-1_U8 | 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 | F |
C-2022-1_U8 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2022-1_U8 | 10 | 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_U35 | 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 | 文章、音楽、画像などの非構造化データの処理方法。パターン認識について。パターン認識による機械学習。 | C |
C-2022-1_U35 | 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 | 非構造化データには、言語データ、画像データ、音データがありそれぞれ処理方法がある。言語データは頻出言語、翻訳、検索、要約、対話、校正、トピック分析などがある。ほかにも文章の意味や感情を解析するものもある。画像処理はベクトルを用いて行われる。画素一つ一つが色のベクトルで表せる。画像認識、特徴抽出などがある。音は音声認識や感情認識などがある。
パターン認識とは、そのデータがどのもの、ことに”似ている”かを大量のデータをもとに判断していいる。 | C |
C-2022-1_U35 | 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 | 特にないです | C |
C-2022-1_U35 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U35 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 非構造化データは今までは抽象的に見ていたけど細かく見ると、処理の仕方がパターン化されているのが面白いと思いました。 | C |
C-2022-1_U76 | 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 | データの解析の仕組みやパターン認識の仕組みについて | C |
C-2022-1_U76 | 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 | 深層ニューラルネットワークのパターン認識について、イメージから理解できた。 | C |
C-2022-1_U76 | 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 | 今回は特にない。 | C |
C-2022-1_U76 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U76 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 具体例やイメージにより、わかりやすかった。 | C |
C-2022-1_U20 | 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 | 生活の中で使われている、twitterのトレンドや翻訳機能などの自然言語処理について。ベクトル＝数字の組を用いたデータの考え方について。また、AIにおけるパターン分析について。 | A |
C-2022-1_U20 | 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 | 画像や音声もこのデータの中に含まれるということがわかった。また、認識によってよりAI型氏たちの生活を良くするものということがわかった。最近話題になった、パン屋の自動精算機などは画像認識の技術が使われているんだなと思った。 | A |
C-2022-1_U20 | 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 | パターン学習をAIそれぞれ違いデータを用いておこなった時に人間のように認識の違いが生まれるものだろうか。 | A |
C-2022-1_U20 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U20 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日は、美濃まりの事象を思い浮かべながらできたのでとても良かったと思う。 | A |
C-2022-1_U88 | 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 | 言語処理は単なる「文字列」から「意味」へと変化した。非言語処理はコンピュータでの扱いが大変難しいが、近年「パターン認識」が発達している。 | C |
C-2022-1_U88 | 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 | コンピュータがデータをどのように扱い、それらを使ってどのように私たちに利益をもたらしているのかを知ることが出来た。 | C |
C-2022-1_U88 | 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 | 特にないです。 | C |
C-2022-1_U88 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | C |
C-2022-1_U88 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 「パターン認識」という言葉は聞いたことがあったのですが具体的には知らなかったので今回その仕組みを知ってとても興味深いと思いました。 | C |
C-2022-1_U95 | 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 | null | C |
C-2022-1_U95 | 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 | null | C |
C-2022-1_U95 | 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 | C |
C-2022-1_U95 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U95 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2022-1_U29 | 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 | 非構造データ処理の対象には、言語や画像、音声が含まれる。コンピュータは個々のデータのを認識することはできるが、それらの関係性までは理解できない。そのため、膨大なデータの中から一定の規則に従って一つのデータを選択するパターン認識において、コンピュータがクラスタリングできるように人間側が似ている具合の基準を学ばせる必要がある。深層ニューラルネットワークでは、２つの領域に分けたいとき、空間を折り曲げることで境界線を引きやすくしている。 | C |
C-2022-1_U29 | 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 | 実際の例をもとにパターン認識が何かを理解できた。また、深層ニューラルネットワークの仕組みのイメージも掴むことができたと思う。 | C |
C-2022-1_U29 | 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 | 深層ニューラルネットワークはまだ人様にで説明きるような段階ではないと思います。 | C |
C-2022-1_U29 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 深層ニューラルネットワークは深層学習に含まれる（もしくは同一？）と考えて大丈夫でしょうか。機械学習も加えてそれぞれの関係をうまく掴めなかったので調べたのですが、検索したサイトでは機械学習の中にニューラルネットワークというアルゴリズムがあり、それを発展させたものが深層学習と説明されていました。 | C |
C-2022-1_U29 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 深層ニューラルネットワークが想像以上に難しかったです。（それだけに限らずですが）他者に説明できる段階までと先生がおっしゃっていたので、いろんな媒体も利用しつつ理解を深めたいと思います。 | C |
C-2022-1_U1 | 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 | null | F |
C-2022-1_U1 | 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 | null | F |
C-2022-1_U1 | 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 | F |
C-2022-1_U1 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2022-1_U1 | 10 | 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_U84 | 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 | 今日は、画像や音声、テキストといった非構造化データと、このいったデータが「何」であるか理解するためのパターン認識だった。 | B |
C-2022-1_U84 | 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 | パターン認識には何種類かあり、画像認識・音声認識だけでなく、感情や環境行動などのデータを認識する。人間には理解が簡単だが、コンピュータには理解が難しいそうだ。 | B |
C-2022-1_U84 | 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 | 機械学習の方法として深層ニュートラルネットワークがあるが、折り曲げていくことで境界線を引くことができるようになるのは理解できるが、それをコンピューター内でどうしているのかが不思議だ。 | B |
C-2022-1_U84 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U84 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | コンピューターの学習の仕方の一部を知ることができた。機械学習と最近よく言われることが多いが、機会に学習させるものなんだろうなーという認識でしかなかったが、やっとどんな風に学習しているのかがわかってよかった。 | B |
C-2022-1_U17 | 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 | 表形式でない文章などのスマートフォンやパソコンで日々読んだり見たり、聞いたりしている非構造化データの処理について。コンピューターがどのようにデータを分析、パターン認識しているのか。これや自然言語処理が何に使われているのか。深層ニューラルネットワークによるパターン認識のイメージ。 | B |
C-2022-1_U17 | 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 | ベクトルとは数字の組であり、画像もベクトルである。データ分析の種類がすごい。言語データは文字列で表されるデータであり日々大量に生まれる。現在は単なる文字列から意味を解析することもしており、人間は行間が読めるから暗に意味された事が理解できるが機械には難しい問題である。パターン認識とは様々なデータを対象として何であるかを当てる方法。そのパターン認識器が対象としてるもの以外は認識できない。お手本画像と比べて何をどれだけ似ていると考えるかが難しい。 | B |
C-2022-1_U17 | 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 | B |
C-2022-1_U17 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U17 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 哲学でもイデアで本質を見てきたからそれが何であるのか判別できるとか話題に上がるように昔から問題になっていて今でも分かってない人間の部分を機械ができるようになるには大変なんだろうと思った。 | B |
C-2022-1_U27 | 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 | データの中で、表形式のデータを構造化データ、そうでないデータを非構造化データという。非構造化データの中には、言語データや画像データ、音楽データなどがある。また、パターン認識とは、様々なデータを対象にそれが何かを当てる方法であり、これはコンピュータの場合、認識できる対象は事前に決められて自由に認識できる範囲が限られている。 | B |
C-2022-1_U27 | 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 | 何のデータかを見極める「パターン認識」は、人間にとっては簡単なことでも、コンピュータにとっては難しいということがわかった。個人情報など大事なことを入力した後に、たまに「○○の画像を選んでください」という画面が出てくるが、それはコンピュータが苦手な作業だから入力者が人間であるかが特定できるのだなということもわかった。 | B |
C-2022-1_U27 | 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 | ありません。 | B |
C-2022-1_U27 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U27 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | コンピュータには難しいとされるパターン認識も、最近では私たちの日常の中でたくさん使われてきていることを知った。このままAIが進化していくと、近い将来人間を超える存在になるのではないかと思った。 | B |
C-2022-1_U86 | 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 | AIについて | C |
C-2022-1_U86 | 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 | 今現在では特化型ＡＩが用いられている。 | C |
C-2022-1_U86 | 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 | 特にない | C |
C-2022-1_U86 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にない | C |
C-2022-1_U86 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 汎用型AIが実用化されたらどうなるのか楽しみです | C |
C-2022-1_U6 | 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 | 今日は、表形式のデータでない文章、画像、音などの非構造化データについて学んだ。自然言語処理は、私たちが日常的に使うコンピュータによって、翻訳や、検索、SNSなどの言語データに関することに使われている。画像処理では、画像を数値化(ベクトル)して認識処理している。音声音楽処理では、ただ音を出したりするだけでなく、作曲や会話など様々なことに使われている。これらを認識するのには、パターン認識が使われており、大量データで機械学習させ、パターン認識を実現している。 | B |
C-2022-1_U6 | 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 | パターン認識において、コンピュータでは、認識できる対象が限られていること、また学習させるには、大量のデータが必要ということがわかった。
| B |
C-2022-1_U6 | 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 | 深層ニューラルネットワークがパターン認識を実現する上で、機械学習に用いられることがわかったが、これが、立体的な層にして境界線を引く理由がよくわからなかった。 | B |
C-2022-1_U6 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U6 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の授業内容では、スマホとかで普段から当たり前のように使っている機能に関するものが多く、改めてこんな仕組みだったのだと知ることができました。車やカウンター案内など自動化が進む中、ふとこれはどんなデータ処理がされているのか気になることがあるので、今日習ったことを気にしながら、身の回りのものを見ると面白いと思いました。 | B |
C-2022-1_U34 | 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 | AIができること、できないことそしてなぜできるようになっていったのか、何が問題でその操作が不可能なのかを学ぶ授業だった。 | C |
C-2022-1_U34 | 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 | 深層学習、教師あり、なし学習の仕組み。AIの学習方法、クラスタリング。特定型AIの利用用途など、火構造データ処理の概要の理解。パターン認識の意味 | C |
C-2022-1_U34 | 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 | C |
C-2022-1_U34 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U34 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 最近多くの業界でAI化が進んでいると聞き及んでいたが、AIの何を求めて企業が採用しているのかが何となく可視化することができた。本当に人間のスペックで太刀打ちできないという意味が、AIの学習の仕組みを知り納得できた。多くの大人はAIに使われる側ではなく使う側に回ることのできる能力が大切と言っていたが、それはその通りでもあるが、この講義を聞いてAIにできることと自分にできることを理解してすみわけをはっきりさせることが重要だなと感じた。 | C |
C-2022-1_U66 | 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 | 非構造化データとは文章,画像,音など,表示形式にならないデータのことを言い,非構造データ処理には,言語処理,画像処理,音声・音楽処理の3つがある。
言語処理
言語データは非構造化データの代表例で,文字列で表されるデータのことである。SNSやネットでは,言語データが日々大量に生まれており,自然言語処理(natural language processing)によって頻出言語の分析や翻訳,検索など様々なことができる。また,言語処理で意味解析やパラフレーズ解析,センチメント解析,さらには文章生成もできる。
画像処理
身の回りにある画像データにはカメラ画像や文字,顔,CT,MRI,X線などの医療用画像などがある。画像データに関する様... | B |
C-2022-1_U66 | 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 | 文章,画像,音など表示形式にならないデータを非構造化データと呼ぶ
非構造データ処理には言語処理,画像処理,音声・音楽処理の３つがある。
１.言語処理
言語データは非構造化データの代表例で,文字列で表されるデータのことである。
自然言語処理(natural language processing)とは,言語データをコンピュータによって分析する技術のことで,頻出言語処理,翻訳,検索,要約など様々なことができる。また意味解析やセンチメント解析,文章生成といった高度なことができる。
2.画像処理
画像データにはカメラ画像,文字,顔,CT・MRI・X線などの医療用画像などがあり,画像認識,コンピュータビジョン,画像処理など様々な分... | B |
C-2022-1_U66 | 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 | 特にありません。 | B |
C-2022-1_U66 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2022-1_U66 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 文章や音声、音楽を解析するだけではなく、それを利用して文章や音楽の創作も可能になったことで、コンピュータもいよいよ人間味が増してきたと感じた。 | B |
C-2022-1_U2 | 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 | 表形式に表せるデータを構造化データ、できないものを非構造化データと呼ぶ。非構造化データの処理方法には言語処理、画像処理、音声処理などがある。パターン認識は「似ている」ものの区別に用いられるが認識によって結果が違ってくる。最近では深層ニューラルネットワークを用いた機械学習によってパターン認識の境界線を引くことが多い。
| C |
C-2022-1_U2 | 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 | パターンをベクトルで表すことで未知の物でも類似性という観点から情報の判別を行えるということ | C |
C-2022-1_U2 | 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 | C |
C-2022-1_U2 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U2 | 10 | 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 | 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 | AIに学習させると様々な複雑なデータを分析できる。 | C |
C-2022-1_U93 | 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 | データはベクトルで表現することでAIが扱えるようになる。 | C |
C-2022-1_U93 | 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 | C |
C-2022-1_U93 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U93 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人間の考え方と勝手が違いすぎて面白いなと思った | C |
C-2022-1_U45 | 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 | 規則的に定義された表形式のデータを構造化データといい、それ以外の文章や画像、音などの日常的に触れているようなデータ群を非構造化データという。パターン認識とは、画像認識や音声認識など、機械がデータのパターンを分類し、認識することである。この技術は人間にとっては簡単なことでも、機械にとっては現段階では難しい。（感情や雰囲気など） | B |
C-2022-1_U45 | 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 | AIが発達しているとはいえ、まだ機械にはできないことがたくさんあるとわかった。 | B |
C-2022-1_U45 | 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 | とくになし | B |
C-2022-1_U45 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | とくになし | B |
C-2022-1_U45 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | インターネット上にあるほとんどのものがデータに分類されると知って驚きました。 | B |
C-2022-1_U85 | 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（言語処理、画像処理、音声音楽処理）について、パターン認識ついて | B |
C-2022-1_U85 | 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 | パターン認識は身近な自動化技術で応用されていること
| B |
C-2022-1_U85 | 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 | 特にない | B |
C-2022-1_U85 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にない | B |
C-2022-1_U85 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 身近な話とつながりがあるとより興味深くなり、もっと知りたくなった。小テストで凡ミスを
してしまったので次回は満点をとれるようにしたい。 | B |
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