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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-2021-2_U55 | 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 | 人工知能とは人間の知能を真似する機械であり、我々にとっても身近なものになっている。人工知能には特化型AIと汎用AIの2種類がある。AIはビジネスにも活用されている。機械学習には教師あり学習と教師なし学習の二つがある。機械学習は多くのデータを蓄積し、それらのデータを利用して関数をいじる。 | B |
C-2021-2_U55 | 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 | 人工知能や機械学習の基本的な概念やその例を知ることができた。 | B |
C-2021-2_U55 | 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 | しっかり復習したい。 | B |
C-2021-2_U55 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U55 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分の興味のある分野なのでとても楽しい。概念やその例だけでなくもっと手法について詳しく知りたいと思った。 | B |
C-2021-2_U30 | 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 | 前回の復習、データ分析の種類、なぜ機運が高まっているのか | C |
C-2021-2_U30 | 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 | データ分析は、常日頃行なっている予測にも含まれる | C |
C-2021-2_U30 | 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-2021-2_U30 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U30 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析によって正当性が深まることはいいと思った。人工知能は人間の予測のプロセスを再現できることが必要なのではないかと思った。 | C |
C-2021-2_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 | null | C |
C-2021-2_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 | null | C |
C-2021-2_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 | null | C |
C-2021-2_U92 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U92 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U169 | 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 | C |
C-2021-2_U169 | 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 | C |
C-2021-2_U169 | 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-2021-2_U169 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U169 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_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 | データ分析の基本として、「傾向や関連の発見」及び、「分類・グルーピング」を学んだ。
傾向や関連の発見では、ある事象同士の頻出パターンを発見するための手法としてバスケット解析を、分類・グルーピングではグルーピング手法としてのクラスタリングを学んだ。AIの種類として特化型AIと汎用AIがあるということを両者の相違を明らかにしつつ学んだ。AIを活用したビジネスについて、具体例を交えて学習した。
| B |
C-2021-2_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 | 数学に基づいたデータ解析を用いても答えが一意に定まるわけではないということが理解できた。人間の多岐にわたる処理が可能である脳を模倣することは困難なので、特化型AIが普及しているという背景が理解できた。 | B |
C-2021-2_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 | 味などの個人の主観に関わるようなデータをクラスタリングするときの基準をどうもうけるのか疑問に思った。 | B |
C-2021-2_U93 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません | B |
C-2021-2_U93 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 授業では扱わなかったスライドの付録部分について興味がわいたので自分で学習していきたいと思った。 | B |
C-2021-2_U58 | 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 | データ分析には予測、発見、分類がある。
なかでもパターンを発見するためによく使われるのが相関分析だ。しかし、相関分析で相関が見つかったからと言って両者に因果関係があるとは限らないし、見かけだけ関係しているように見える疑似相関に注意しなければならない。
また、データの分類で使われる手法としてクラスタリングがある。似たものをグループ化して分析するのはとても便利だが、クラスターの決め方は多種多様である。
人工知能は我々人間の知能を真似した機械だが、現在私たちの知能のようなあらゆる働きを真似できるAIは開発できていない。
だが、ある一点に特化した特化型AIはビジネスや日常生活、インターネットでよく使われており、今やなくてはならないものだ。 | C |
C-2021-2_U58 | 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 | 相関関係は必ずしも因果関係と結びつくわけではない。
特化型AIは今やさまざまな分野で必要とされる技術であり、ある分野限定ではあるが人間の能力を凌駕しているものもある。 | C |
C-2021-2_U58 | 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例で、画像にパラメータを用いて、どうしてそれが何の画像か判別できるのかがわからなかった。 | C |
C-2021-2_U58 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U58 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 疑似相関が興味深かった。講義の例のようなわかりやすいものではなく、もっと曖昧で巧妙なものなら身近なサイトや商品の宣伝などに用いられているかもしれないと思った。そのため、これからは書かれていることをうのみにせず、真偽をしっかり確かめるように心がけたいと思った。 | C |
C-2021-2_U77 | 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-2021-2_U77 | 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-2021-2_U77 | 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-2021-2_U77 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U77 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U103 | 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 | 複数のデータを扱うときデータの分析の方法として、相関関係を調べたり、クラスタリングなどの分類の手法がある。また、画像認識やしぇありんぐえ | B |
C-2021-2_U103 | 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 | 相関関係について考えるとき、それが必ずしも因果関係を表しているのではないことなど、複数のデータを扱う時注意すべきことなどがわかった。 | B |
C-2021-2_U103 | 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。 | B |
C-2021-2_U103 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にない。 | B |
C-2021-2_U103 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 疑似相関の例や、AIの活用方法など、たくさんの具体例が出されていて、とても面白く、興味を引かれました。 | B |
C-2021-2_U124 | 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には色々な種類がある。また、様々な学習もある。
| B |
C-2021-2_U124 | 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 | 自分の身近にも多くのAIが使われていることが分かった。 | B |
C-2021-2_U124 | 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 | B |
C-2021-2_U124 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | とくにない | B |
C-2021-2_U124 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | いつも日誌を書くのが遅くなってしまうので気を付けたい。 | B |
C-2021-2_U47 | 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-2021-2_U47 | 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-2021-2_U47 | 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-2021-2_U47 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U47 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U134 | 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-2021-2_U134 | 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-2021-2_U134 | 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-2021-2_U134 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U134 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U172 | 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-2021-2_U172 | 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-2021-2_U172 | 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-2021-2_U172 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U172 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U72 | 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-2021-2_U72 | 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-2021-2_U72 | 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-2021-2_U72 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U72 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_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 | 予測モデルができると、過去になかった状況に対しても予測可能になる。発見のための代表的手法として、相関分析、頻出パターン発見がある。相関には正の相関・負の相関・無相関がある。頻出パターン発見にはバスケット解析がある。相関と因果関係は違う。因果関係はこういう原因だから、こういう結果になった、というもの。グルーピングはデータをいくつかのグループに分けることである。似たデータが同じグループになるようにすることで、自動的にグループを構成することをクラスタリングという。似ている具合の測り方について、数学的にこうしなさいとは決まっていない。最適化とはなるべく良い決定をしたり選択をしたりすることである。最適化の三要素として、制御変数、目的関数、制約条件がある。人工知能は人間の知能をまねする機械である。特化型AIは特定の知能だけを人工的に実現したAIである。現在利用されているすべてのAIは、特定型AIである。特化型AIは何かを考えるような知能ではない。汎用AIは我々の知能と同じ柔軟さと多機能生を持つ強いAIである。しかし、どんなAIが強いAIなのかも定義できていないのが実情である。実現するための一つの方法は全脳シミュレーションである。AIはシェアリングエコノミー、広告などのビジネスにも利用されている。デジタルトランスフォーメーションとは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である。機械学習では例をたくさん用意し、その通り出力するように、AIを調節する必要がある。AIとは、関数である。AI用の関数にもパラメータがあって、それをいじると形がいろいろ変わる。深層ニューラルネットワークとは最近主流のAIであり、大量データ学習によって、非常に高性能なAIを実現する。AIでは人間だと絶対起こさないような誤りを起こす。敵対的事例が存在する、フレーム問題、判断根拠が不明確などの問題がある。 | B |
C-2021-2_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 | データ解析は答えが明確に決まっていないことが分かった。数学は高校数学のように必ず答えが決まっているわけではないことに気づいた。AIは万能であるというようなイメージを持っていたが、欠陥だらけであるということも知れた。 | B |
C-2021-2_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 | 特にありません | B |
C-2021-2_U56 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません | B |
C-2021-2_U56 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIやビッグデータは巷で話題になっており、先端技術の代名詞のようになっているが、現状はそこまで発展していないということが分かった。まだ分かっていない分野であるからこそ、需要のある技術であるかもしれない。このようなことを授業で詳しく知れて大変ためになった。 | B |
C-2021-2_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 | 相関：正負無、強弱がある
疑似相関：相関が見られるが因果関係とは関係ない
クラスタリング：似たデータから自動的にグループ分けする。数不定。基準が難しい
万能AIは難しい。今のAIは特化型AI
機械学習：様々な例をたくさん教えることで未知の状況でも例に近ければ推測・判断可能
| D |
C-2021-2_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 | データの分類
意味あるデータの利用
AIの現状への理解 | D |
C-2021-2_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 | null | D |
C-2021-2_U46 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U46 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 将棋AIとかIoTとかAI技術が近年話題になることが多くて、それに関係する話が多かったので面白かった | D |
C-2021-2_U118 | 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は人間の知識をマネする機械で今では様々な日常生活のものに使われている。AIは機械学習によってその性能を向上させている。しかしできないことも多く、ノイズによって誤りを起こしたり判断根拠が不明確であるなど、改善点も多い。 | B |
C-2021-2_U118 | 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は日常生活にあふれているが万能なものではなく、改善すべき点も多いということがわかりました。 | B |
C-2021-2_U118 | 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が間違うようなノイズがどんなものなのかもっと知りたいと思いました。
| B |
C-2021-2_U118 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U118 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIという言葉自体は今までにも何回も聞いたことがありましたが、詳しく知ろうとしたことはなかったので、詳しく知れてよかったです。 | B |
C-2021-2_U109 | 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 | データ解析の応用、AIの定義、利用 | B |
C-2021-2_U109 | 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と一口に言っても様々なものがあり、万能ではないことが分かった。 | B |
C-2021-2_U109 | 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-2021-2_U109 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U109 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIの機械学習を関数のパラメータを操作するというように解釈するのはとても新鮮で分かりやすいと感じた。 | B |
C-2021-2_U95 | 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の出来ること、身近な例など
| D |
C-2021-2_U95 | 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の働き | D |
C-2021-2_U95 | 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と電話の先の相手の違い | D |
C-2021-2_U95 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U95 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIが社会に広まってきていることを改めて認識して、怖くなった | D |
C-2021-2_U120 | 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 | 現段階でAIは特定型AIでまだ弱い。深層ニューラルネットワークにより発達している。
データ分析には予測も含まれる。 | A |
C-2021-2_U120 | 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がまだ未発達であること。敵対的生成ネットワークによりディープフェイクなどの問題もある。 | A |
C-2021-2_U120 | 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 | A |
C-2021-2_U120 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-2_U120 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 難しい計算問題等がないようなので少し安心しています。 | A |
C-2021-2_U141 | 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 | データ分析に関して予測、関連や分類など、そして人工知能AIと機械が行う学習についての説明を聞いた。 | B |
C-2021-2_U141 | 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 | 傾向が示す本当の意味、コロナ時期でよく聞くクラスターという言葉の元、そしてAIの学習の仕組みについて知れた。 | B |
C-2021-2_U141 | 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-2021-2_U141 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U141 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIの学習について前からずっと気になっていたので、講義を聞き理解を深めることができてうれしかったです。自分もチャット機能付きのロボットアプリをダウンロードして遊んでますが、AIとは全く違う仕組みなので、いつか自分が話した言葉から学習をし、AIなりの返事が聞ける日が来れたらいいなと思っています。 | B |
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