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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-2021-1_U70 | 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 | D |
C-2021-1_U70 | 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 | 難しすぎてほとんどわからなかった。 | D |
C-2021-1_U70 | 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、エッジ抽出 | D |
C-2021-1_U70 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U70 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 難しすぎて、ほとんど分からなかった。特に微分関数が出てきたあたりは何もわからなかった。 | D |
C-2021-1_U82 | 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
検定について
画像解析について
| C |
C-2021-1_U82 | 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 | ・相関とは二つの量の関係性 ・分散とはデートの散らばりであり、定量化することで集団の比較が可能になる ・統計的検定とは統計的に差を評価する枠組みのこと ・九大生の例で言えば、山の裾野に近いほど九大生である確率が高くなる ・有意水準5%は受け入れるかの基準 ・二つの集団の差を知ることもできる ・画像というのは２次元上に数値を規則的に配置したデータ ・フィルタ処理で不要な濃淡変不動を軽減したり、輪郭線を抽出したり、画像を鮮鋭化できる | C |
C-2021-1_U82 | 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 | ありません | C |
C-2021-1_U82 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | ありません | C |
C-2021-1_U82 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像の分野に興味が元々あったから今回の講義で色々なことを知ることができて良かった。統計的検定の範囲が難しく感じたからテストに向けてしっかりと復習しておきたい。 | C |
C-2021-1_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 | null | D |
C-2021-1_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 | null | D |
C-2021-1_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 | null | D |
C-2021-1_U18 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U18 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2021-1_U9 | 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-2021-1_U9 | 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-2021-1_U9 | 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-2021-1_U9 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U9 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-1_U41 | 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-2021-1_U41 | 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-2021-1_U41 | 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-2021-1_U41 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U41 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-1_U75 | 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、2次元上に数値を規則的に配置したデータであり、画素数の分だけ次元をもつベクトルである。画像処理とは画像に対して行う処理全般のこと。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。領域分割は、画像中から解析したい対象領域を抽出でき、植物の生長モデリングや自動運転に応用できる。3次元再構成は複数の画像をもとに3次元情報を復元することである。
フィルタ処理は出力画像の1画素の値を、入力画像のある領域内の画素値から求める濃淡変換の処理。平滑化やエッジ抽出が可能。平滑化のうち、平均化フィルタは領域内の画素値の平均化を求めることであり、大きい領域の平均化フィルタほど画像を滑らかにできる。平均化ではなく、非線形フィルタ（メディアンフィルタなど）を使うと、画像のぼけを防ぎつつノイズ除去が可能。（メディアンはノイズの影響を受けにくいため）
相関とは、2つの量の関係性を説明する方法。データからは、最大/最小、兵器にゃ分散などの情報が得られ、データの分布を調べるとその集団の性質が分かる。データの広がり具合は分散として数値化される。相関には正の相関と負の相関がある。相関係数（-1≦ρ≦1）は相関の度合いを表す。
統計的検定とは、統計的に差を評価する枠組み。ある事柄について、差がないという帰無仮説を考え、統計からその事象が起こる確率を計算する。基準とする確率（有意水準）との比較により、ある事柄が正しいかを判断する。有意水準が小さいと、棄却するときにそれが過ちである可能性がより小さくなる。 | B |
C-2021-1_U75 | 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 | 画像処理の仕組みや、データの比較、検定の方法と考え方について知ることができた。 | B |
C-2021-1_U75 | 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 | B |
C-2021-1_U75 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U75 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像がデータであることはわかっていても、実際それがどのように処理されるのか知らなかったので、とても興味深かった。相関や統計的検定は、高校で学んだことの延長だったので、前提となる考え方などを含めて知ることができよかった。 | B |
C-2021-1_U37 | 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 | 相関と検定、画像 | B |
C-2021-1_U37 | 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 | データの分布から２つの間にどんな関係があるかを調べることができること | B |
C-2021-1_U37 | 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 | 画像のフィルタ処理がまだよくわからなかったので、復習をしたいです | B |
C-2021-1_U37 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U37 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関係数などは高校数学よりも詳しく踏み込むことができてよかった | B |
C-2021-1_U43 | 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 | 相関関係と統計的検定、さらに画像処理について学んだ。 | B |
C-2021-1_U43 | 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 | 帰無仮説と有意水準について理解することができた。九大生であるかの判定の例がとてもてもわかりやすかった。相関関係は高校時代に習ったことに近しい内容であったため理解が進みやすかった。 | B |
C-2021-1_U43 | 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 | 微分フィルタがあまりわからなかった。 | B |
C-2021-1_U43 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U43 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 次回の授業はテストなのでしっかり授業内容を理解して臨みたい。ソートやアルゴリズムについての理解が追い付いていないためテストまでに復習をしたい。 | B |
C-2021-1_U5 | 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-2021-1_U5 | 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-2021-1_U5 | 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-2021-1_U5 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-1_U5 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-1_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 | 分散はデータの広がり具合を表し、相関は2種類の量の間の関係を表す。相関係数は相関を数値で表したものである。データが少なくても、データ間に差があることを示したいときには統計的検定を用いる。フィルタ処理では平滑化したり、エッジ抽出したりすることができる。 | B |
C-2021-1_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 | 相関係数では符号が大事である。統計的検定では有意水準の値が小さいほど評価が正しい確率が大きくなる。 | B |
C-2021-1_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 | 微分フィルタの縦方向と横方向で何が違うのかが分からなかった。 | B |
C-2021-1_U95 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U95 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像のフィルタ処理の仕組みがわかって面白かったです。 | B |
C-2021-1_U107 | 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 | 高校の数学でもかじった相関について学んだ。
また統計的に評価をする検定を学んだ。 | C |
C-2021-1_U107 | 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 | 高校の際には意識していなかった、相関係数の意味と使い道。 | C |
C-2021-1_U107 | 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-2021-1_U107 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 統計的検定の手法に今日習ったもの以外にもあるのか。 | C |
C-2021-1_U107 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校のときに習ったものもあったが、より深める事ができた。
検定の手法に関しては初めて知った。 | C |
C-2021-1_U40 | 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2つの量の関係性を説明する方法のことで、分散とはデータの広がり具合のこと。そして、相関係数は相関の度合いを-1~1において表されるもの。 | B |
C-2021-1_U40 | 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 | 相関係数が分かっていればある程度分布の形は想像できるけれども、相関係数が分かっていても分布の傾きや形状がわかるわけではないということ。 | B |
C-2021-1_U40 | 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 | B |
C-2021-1_U40 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U40 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 統計的検定における有意水準の決め方が面白かった。 | B |
C-2021-1_U103 | 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 | 画像処理とは画質補正・画質合成など画質に対して行う処理全般を指す。
物体検出・物体認識、領域分割は画素のベクトルの差異の大きいところで範囲指定される。
フィルタ処理とは出力画像のが措置を求める事であり、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される。
デーた分布から集団の性質が分かる。
また統計的検定とは元ある統計のデータに有意水準を定め、それよりも低いか高いかで母集団の所属するあるテーマに所属しているのか判断する事である。 | B |
C-2021-1_U103 | 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 | 画像処理が数学的にどんなふうに行われているか
データ分布の分析術について | B |
C-2021-1_U103 | 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 | 画像処理の実際の計算方法がわかりませんでした。 | B |
C-2021-1_U103 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | ありません | B |
C-2021-1_U103 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 写真の加工ってどんな仕組みなんだろうと思っていましたが、画素の周りとの差異を見たりしながらエッジを認識してそれを加工しているんだなとなんとなくわかりました。 | B |
C-2021-1_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 | 今回は画像の処理と相関について学習して、画像を分析する際にノイズを減らすために色々なフィルタを用いていくことを学んだ。 | B |
C-2021-1_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 | フィルタの種類は要素ごとの掛け算を行って総和をする、線形フィルタや、データの平均をとるための平均フィルタなどの種類がある。微分フィルタの活用で、ノイズを抑えながらエッジを抽出することができる。エッジとは画像の中で画像中の明るさが急激に変化する部分のところである。このエッジを抽出することは画像の特徴や図形をはっきりと浮かび上がらせることができるという点で大変画像分析に便利であることがわかった。 | B |
C-2021-1_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 | なぜ微分フィルタはこのような６つのフィルタに限られているのかがわからない。帰無仮説は差がないことを一旦仮定しているということで理解は正しいのか。 | B |
C-2021-1_U80 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 上記の通り | B |
C-2021-1_U80 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の授業では画像の分析について深く学んで、画像の処理をコンピュータ上でどのようにやるのかがわかり、改めてコンピュータの偉大さを知った。微分フィルタだけ理解が追いつかんかったのが悔しいかった。テストも同じように集中して取り組むことに決めた。 | B |
C-2021-1_U97 | 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 | D |
C-2021-1_U97 | 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 | D |
C-2021-1_U97 | 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 | D |
C-2021-1_U97 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U97 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2021-1_U101 | 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表すものである。分布とはどんなデータがどのくらいあるか示すものであり、例として成績分布や顧客分布などがある。分布からは、最大・最小や平均・分布などがあり、分布から集団の性質がわかる。分散とは、データの散らばり具合を表す。相関には、正の相関、負の相関、夢想感があり、相関係数が正の時は正の相関、負の時は負の相関、０の時は無相関である。統計的評価とは統計的に差を評価する仕組みである。また、画像とはデータの塊である。画像は日常生活のいろいろな場面で活用されている。物体認識や物体検出、領域分割、三次元再構成などである。また、画像をフィルタ処理する方法などもある。 | B |
C-2021-1_U101 | 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 | B |
C-2021-1_U101 | 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 | フィルタ処理のそのものについて説明されていたけどいまいちよくわからなかった。また、フィルタ処理して、平滑かやエッジ処理できるとあったけれど正直その処理をして何の役に立つかわからなかった。 | B |
C-2021-1_U101 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U101 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | B |
C-2021-1_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 | null | D |
C-2021-1_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 | null | D |
C-2021-1_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 | null | D |
C-2021-1_U66 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U66 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2021-1_U65 | 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 | データには分布による示し方があり、検定によって推測がたてられることもできる。 | B |
C-2021-1_U65 | 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 | データをいかに活用していくのかの方法を学ぶことができた。 | B |
C-2021-1_U65 | 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 | 検定によってどのような数値を求めるのかがわからなかった。統計学の詳しい内容が知りたかった。 | B |
C-2021-1_U65 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-1_U65 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | もし今回のテストでひどい点数を取ったら九大生ではないと分類されてしまいかねないので意気込んで高得点を取りに行きたい
。 | B |
C-2021-1_U89 | 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 | 分布によって集団の性質がわかる
分散とはデータの広がり具合のことだが、細かく性質を見るのは相関（相関係数）が良い
統計的検定とは確率に基づいて差の有無を論じる方法 | C |
C-2021-1_U89 | 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 | 分布によってわかること
相関検定の使い方や正確性について | C |
C-2021-1_U89 | 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 | 領域分割の仕組みが難しい
フィルタ処理も理解が難しいと思った。 | C |
C-2021-1_U89 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U89 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 小テストで点を取れなかったので復習をしっかりしたい。
テストが近くなって緊張 | C |
C-2021-1_U28 | 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 | 2つの量を表すものとして相関やデータの広がり具合を表すものとして分散がある。また、相関係数とは相関の度合い-を1~+1の範囲の実数で表す。そして、確率に基づいて差の有無を論じる手法として統計的検定があり、「差がない」とする帰無仮説や反対に対立仮説と呼ばれるものがある。最後に画像解析において、濃淡変換を行うフィルタ処理では平滑化やエッジ抽出が可能である。 | B |
C-2021-1_U28 | 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 | 相関の度合いを表す相関係数の値によってどのようなグラフになるか視覚的に理解できた。また、統計的検定の正規分布において有意水準の値によって帰無仮説の棄却の正誤性が変わることがわかった。 | B |
C-2021-1_U28 | 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 | フィルタ処理において微分フィルタや平滑化フィルタ、ソーベールフィルタなど似た用語が多く、それぞれの内容を整理して理解することができなかった。 | B |
C-2021-1_U28 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U28 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校の数学において相関係数の計算など相関に関する学習は行ったことはあるが、今回の授業を通して具体的な意味合いを知ることができて面白かった。後半の画像解析の話では、フィルタ処理がどのようなものかわかったが微分フィルタや平滑化フィルタ、ソーベールフィルタなどの細かい部分は復習をして理解を深めたい。 | B |
Subsets and Splits
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