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train · 28.3k rows

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 values
C-2022-1_U72	14	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・データ解析が、画像の分野でどのように役に立つのかについて。	C
C-2022-1_U72	14	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	画像を数値に置き換えることが画像解析の基本であるということがわかった。	C
C-2022-1_U72	14	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	ソーベルフィルタの仕組みがよくわからなかった。	C
C-2022-1_U72	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U72	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	将来画像に関する研究をしてみたいと思っているのでとてもためになりました。	C
C-2022-1_U21	14	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	相関とは、二つの量の関係性を説明する方法である。また、分散によってデータの広がり具合を知ることができる。相関は数学的に数値で表すことができ、相関係数の分子によって正負が決まる。統計的検定とは統計的に差を評価する枠組みのことである。	C
C-2022-1_U21	14	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	「よくあること」の範囲や確率論で〜っぽいと考えるのは線引きが難しいなと思いました。	C
C-2022-1_U21	14	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_U21	14	4	質問があれば書いてください	期末テスト頑張ります！！	C
C-2022-1_U21	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	相関係数が出てきて懐かしいなと思いました。2色配色に対する好ましさの評価の話、興味深かったです。評価にかかる反応時間と左右配置変換における配色の好ましさの相関は面白いなと思いました。来年時以降の研究活動に活かしたいです。	C
C-2022-1_U18	14	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	画像解析の中には検出、認識、領域分割などの処理の種類などがあり、またフィルタ処理のなかでも線形フィルタ、非線形フィルタなどがある。フィルタ処理では平坦化やエッジ抽出、ノイズ除去などがあり画像から様々な情報や特徴を得られる。また文字の輪郭を認識することで文字領域を認識し文書の読み込みも可能である。ただし明度に対するスレッショルドの大きさは注意しなければならない。	C
C-2022-1_U18	14	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	画像解析の種類やそれらの用途、さらにその具体的な手法などがわかった。またその結果からどのようなことが読み取れるかなどもわかった。	C
C-2022-1_U18	14	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	解析の種類がMECEに分けるとどうなっているかを把握できなかった。	C
C-2022-1_U18	14	4	質問があれば書いてください	特にないです。	C
C-2022-1_U18	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ネット回線が悪く快適に受けられないので環境を改善して臨みたい。	C
C-2022-1_U69	14	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	画像解析は画像の数値データの配置や値そのものに注目して解析する。また、出力画像の１画素の値を求めるために入力画像のある領域内の画素値を用いる濃淡変換の処理をフィルタ処理という。フィルタ処理には平滑化やエッジ抽出、先鋭化などがある。２つの量の関係性を説明するとき、分散だけではデータの広がりしか表現できないため、相関を使う。また、確率に基づいて差の有無を論じる手法を統計的検定という。	B
C-2022-1_U69	14	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	フィルタ処理が具体的に１つ１つの原信号にどのような操作をしているのかがわかった。また、統計的検定を使って差の有無を検出できることを知った。	B
C-2022-1_U69	14	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	縦方向のフィルターと横方向のフィルターの違いがあまり理解できなかったので再度復習しようと思う。	B
C-2022-1_U69	14	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_U69	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	画像解析はスマホの画像編集やテキストのスキャン機能などで利用することがあるので、イメージしやすかった。	B
C-2022-1_U80	14	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	さまざまなフィルタ処理で画質を良くしている画像処理と芸工で学ぶ技術は密接に関係している	C
C-2022-1_U80	14	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	YouTubeで動画を見る際に、最初にガタガタの画質の後綺麗になるのは、フィルタ処理を行なってノイズを除去しているからだということがわかった	C
C-2022-1_U80	14	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	微分フィルタはぎりぎりイメージが掴めたが、ソーベルフィルタやラプラシアンフィルタがさっぱりわからなかった。	C
C-2022-1_U80	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U80	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	来週のテストに向けてしっかり勉強したい。	C
C-2022-1_U8	14	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	14	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	14	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	14	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2022-1_U8	14	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	14	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	画像処理、物体検出、物体認識、領域分割、三次元構成、フィルタ処理、平滑化、エッジ処理、平均化、微分フィルタ、ラプラシアンフィルタ、先鋭化	C
C-2022-1_U35	14	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	フィルター処理には色々あって、平滑化とは画像にある濃淡変動を抑えることができる。エッジ処理は画像の境界線を抽出して鮮鋭化することができる。平均化は、画像の画素値を平均化することである。重み付き平均化はフィルタの原点に近いほど重みをつけて平均化する方法である。	C
C-2022-1_U35	14	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	C
C-2022-1_U35	14	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_U35	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	自分達が普段使ってるカメラのアプリにもフィルタ処理が行われて、ポートレートやフィルターなどの機能が使えるんだなとお思いました。	C
C-2022-1_U76	14	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	どのように画像は分析されるのか。統計がどんなことを表すか。	C
C-2022-1_U76	14	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	画像を解析する際にどのような手順を踏んでいるのかがわかった。確率分布の見方がわかった。	C
C-2022-1_U76	14	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	それぞれのフィルタの特徴と方法を覚えられない。	C
C-2022-1_U76	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U76	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	統計の方は、すぐに理解できた。	C
C-2022-1_U20	14	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	相関の定義とデータとグラフをつかった考え方。また、分布と分散の使い分け方や、利用方法。	A
C-2022-1_U20	14	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	今日はより日常的なデータの使い方がわかった。統計で避けて通れないデータの使い方。	A
C-2022-1_U20	14	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	データが調べ方によっては信用できないものになるときの詳しい判断方法。	A
C-2022-1_U20	14	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U20	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今日は、高校生で習ってよくわからないままでいたものが実際どのように使われるのかをよく知れてよかった。	A
C-2022-1_U88	14	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_U88	14	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_U88	14	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_U88	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U88	14	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_U95	14	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	統計的検定などについて	C
C-2022-1_U95	14	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	統計的検定とは、統計的に差を評価する枠組みのこと。	C
C-2022-1_U95	14	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	C
C-2022-1_U95	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U95	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ありがとうございました。	C
C-2022-1_U29	14	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	画像解析には、画像処理、物体検出・物体認識、画像から解析したい対象領域を検出する、領域分割、２枚以上の画像から３次元情報を復元する３次元再構成などがある。　そのうちのフィルタ処理は濃淡変換の処理のことであり、不要な濃淡変動を軽減（①）したり、輪郭線を抽出したり画像を鮮鋭化したり（②）するために施される。①に関して、平均化フィルタでは濃淡変動が滑らかになる反面、画像全体がぼやけてしまう。そのため、フィルタ内の画素値の平均値ではなく中央値を用いるメディアンフィルタのような手法では平滑化のデメリットを抑えることができる。②に関しては、微分フィルタ、ソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタなどがある。微分フィルタはノイズにも反応してしま...	C
C-2022-1_U29	14	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	フィルタ処理と２値化の仕組み。分散と相関係数の再確認。	C
C-2022-1_U29	14	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_U29	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U29	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	普段何気なくしていた、もしくは自動でされていた画像処理（特にフィルタ処理）が、自分が考えていたよりも単純なものではないとに驚きました。特に、ノイズの処理と質の良いエッジの抽出を両立させたソーベルフィルタに感動しました。	C
C-2022-1_U1	14	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	14	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	14	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	14	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2022-1_U1	14	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	14	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	画像は文系理系に関わらず有用なデータである。色の濃度などを数値化した時、画像はベクトルとして表現することが可能である。物体検出物体認識は画像中の物体の位置やカテゴリを認識することである。位置は短形領域として検出され、自動運転やロボットに応用される。	B
C-2022-1_U84	14	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	フィルタ処理とは出力画像の1画素の値を求めるために入力画像のある領域内の画素数を用いる濃淡変化の処理のことである。滑らかな出力画像の1画素の値を入力画像で同じ位置の画素の位置とその周辺の画素の値から計算する。	B
C-2022-1_U84	14	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	線形フィルターと非線形フィルターの違いがわからなかったので、テストまでにしっかり復習しておきたい。	B
C-2022-1_U84	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U84	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	情報科学は、パッと見るだけだとものすごく難しいですが、説明を聞くと意外と算数数学と似ている部分もあり、ある程度理解することができた。次回の期末テスト頑張ります｜	B
C-2022-1_U17	14	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	画像はデータであり小さなマス目状にデータが入っているため画像から色などで分類して領域を抽出できる。フィルターはノイズを減らす。画像中の明るさが急激に変化するところをエッジという。相関は関係の強さと関係の仕方を表せる。統計的検定の計算のアイデア	B
C-2022-1_U17	14	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	いろいろな人が撮った写真から３次元再構成というものがある。フィルタ処理は平滑化ノイズを減らせる。フィルタ処理にはいろいろな種類がある。重み付き平均化は中心に重みをつける。平均をとっているのでボケやすくなる。しきい値は二つのやまから自動で作られる。	B
C-2022-1_U17	14	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	線形フィルタ	B
C-2022-1_U17	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U17	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	手書きのものをスキャンするアプリの仕組みを理解できた。芸工の人間の研究をする時と情報科学がつながっていて驚いた。	B
C-2022-1_U27	14	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	画像処理とは、画像に対して行う処理全般のことを言い、物体検出や物体認識、領域分割、3次元再構成なども含まれる。画像解析の一つであるフィルタ処理とは、出力画像の1画素の値を求めるために入力画像のある領域内の画素値を用いる濃淡変換の処理のことを言い、出力画像の1画素の値を入力画像で同じ位置とその周りの画素の値から平均値をとって計算することである。フィルタ処理によって、平滑化やエッジ抽出ができる。平滑化の際に用いる手法として、フィルタによって覆われる領域内の画素地の平均値を求める平均化フィルタや、フィルタの原点に近いほど重みをつけて平均化する重み付き平均化などがあり、平均をとる画素の数が多ければ多いほど、濃淡変動が滑らかになり、画像全体が...	B
C-2022-1_U27	14	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	フィルタ処理とはどういうものか、そしてそれに使われる様々なフィルタについて理解できた。	B
C-2022-1_U27	14	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	画像のところが難しかった。	B
C-2022-1_U27	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U27	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	私はよくスマホの画像編集機能を使って画像を編集するのだが、その編集がどのように行われているかが今日の授業で分かり、なるほどと思った。また、相関と検定の話についても、分かりやすい例で内容を理解することができた。来週はテストなので、テストに向けて今日の授業で習ったことと併せて今までの復習をしっかりしていきたい。	B
C-2022-1_U86	14	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	相関について	C
C-2022-1_U86	14	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	相関は至る所にある。	C
C-2022-1_U86	14	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	14	4	質問があれば書いてください	特にない	C
C-2022-1_U86	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	共通テストを思い出しました	C
C-2022-1_U6	14	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、画像と相関、統計的検定について学んだ。まず、データの一種である画像は、色の明るさの数値であり、様々なフィルタ処理で画像の解析や画像処理をする。フィルタは、線形フィルタと非線形フィルタがあり、不要な濃淡を改元するか逆にエッジを保存するかの違いがある。相関では、二種類の量の間の関係性に関する概念であり、相関係数によってそのデータの散らばり、関係性の度合いがわかる。統計的検定では、統計からその事柄が差がどのくらいあるかでそれが起きる確率をデータから計算し、基準とする確率、有意水準と比較することで判定することを言う。	B
C-2022-1_U6	14	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	統計的検定の基本的な方法を知った。相関係数だけでは、相関図の傾きや形状まではわからないことがわかった。	B
C-2022-1_U6	14	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	横方向の微分フィルタは、画像では縦線になり、逆に縦方向の微分フィルタは、画像では横線になることは計算してみるまでわからなかった。九大生っぽいかという例で平均点より高いと九大生っぽいとしていたが、それではmaxの値より多い場合は怪しいという判定になるのでこの書き方はどうかと思ったが、後の説明で左右5％の範囲に入っていたので、平均から上下離れた値を考える認識で合っていた。	B
C-2022-1_U6	14	4	質問があれば書いてください	digest generatorが使えませんでした。パスワード入力画面が出てmoodleのパスワードを入れても出てきませんでした。Googleのパスワード機能でパスワードは正しいはずなのですが、なぜでしょうか？	B
C-2022-1_U6	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今日は、小テストが思った以上にできなかったのがとてもショックでした。自分なりに自信があったのですが、ほとんど間違えてしまったので、来週のテストの向けてもう一度勉強し直そうと思います。	B
C-2022-1_U34	14	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	相関や分散、分布、統計などデータの分析に関する講義だった、内容は高校数学で習ったことを実例を交えて認識させやすくしてくれるものだった。	C
C-2022-1_U34	14	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	新しい語句として帰無仮説や対立仮説、有意水準などの語句が出てきたが、グラフを交えて理解することができた。また、相関係数なども昔の知識を呼び起こしながら講義を聞くことができた。	C
C-2022-1_U34	14	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	すべて理解可能であった。	C
C-2022-1_U34	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U34	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	相関やデータの分布は誰が考えても大きく的が外れることはなさそうだが、より正確な判定を出すことができるようになるために、他データによるクロスチェックが必要だろうと感じた。最後の講義であるため、忘れかけている前半の講義もしっかりと復習してテストに臨みたい。	C
C-2022-1_U66	14	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	画像は理系・文系問わず,有用なデータである。画像解析には画像処理,物体検出・物体認識,領域分割,3次元再構成がある。基本的な画像解析にはフィルタ処理と2値化がある。フィルタ処理とは出力画像の1画素の値を求めるために入力画像のある領域内の画素値を用いる濃淡変換の処理で,滑らかな出力画像の1画素の値を入力画像で同じ位置の画素の値とその周辺の画素の値から計算する。フィルタ処理をすることで,平滑化やエッジ抽出ができる。平均化フィルタや重み付き平均化フィルタといった線形フィルタを用いて,画像に含まれる不要な濃淡変動を軽減することができるが,画像全体がぼやけるという欠点もある。そこで非線形フィルタであるエッジ保存平均化フィルタを用い...	B
C-2022-1_U66	14	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	画像は理系・文系問わず,有用なデータで,人や物の見た目や形状,環境の様子などを調べたいときに便利画像処理は画質補正や画像合成など画像に対して行う処理全般のことで,画像を分析しやすくするための処理を含む物体検出・物体認識は画像中の物体の位置やカテゴリを認識するもので,自動運転やロボットに応用可能領域分割は画像中から解析したい対象領域を抽出することで,植物の生長モデリングや自動運転システムに応用可能 3次元再構成は2枚以上の画像から3次元情報を復元する技術で,実空間の3次元モデリングやナビゲーションシステム,ARアプリケーションなど様々なことに応用できる。フィルタ処理とは出力画像の1画素の値を求めるために入力画像のある...	B
C-2022-1_U66	14	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	14	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	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	正規分布表は模試の結果などで見ることはあっても、実際に活用したことはなかったので、今回その活用例がわかって面白かった。	B

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