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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_U88 | 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 | 相関分析、相関と因果の違い、グルーピング、クラスタリング、AIとは。 | B |
C-2021-2_U88 | 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 | 相関分析についてと、相関と因果の違いを再整理することができた。クラスタリングの概要とその特徴を理解することができた。 | B |
C-2021-2_U88 | 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_U88 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U88 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 前期の授業で学習したプログラミング演習という講義に通ずるものがあり、面白かったです。 | B |
C-2021-2_U106 | 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 | 人工知能の役割やその種類である特化型AIと汎用AIについてやそれの使い道、身近なAIの使い道、AIを活用した4つのビジネスの紹介、機械学習およびそれが可能にすること、AIと数学との関係、AIが向上した理由とこれからの課題について学んだ。
| B |
C-2021-2_U106 | 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 | 今日の講義で現在ではニュースやCMで耳にすることが多いAIの種類やそれの役割、およびどのような場面にAIが使われているのかやAIが人間のように学習を行う仕組みやなぜAIに問題が生じるかについて学んだ。 | B |
C-2021-2_U106 | 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が画像を誤って認識してしまうとあったがそれを改善するためには具体的にどのような操作が必要であるのかがあまりよくわからなかった。 | B |
C-2021-2_U106 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U106 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 世間でよくAIや機械学習という言葉を聞くが実際にそれについて学んでみると自分が知らなかったり理解していなかったりすることがたくさんあったので驚いた。 | B |
C-2021-2_U31 | 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 | 前半はデータ分析の「傾向や関連の発見」「分類・グルーピング」について学習した。
後半ではAIについて学習し、現在のAI（特化型AI）がどのようなものなのか、何ができて何ができないのかを学習した。 | A |
C-2021-2_U31 | 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 | データ分析により相関や頻出パターンなどを発見できるが、相関には疑似相関である場合もあり、因果関係を確定することは難しいということがわかった。
グルーピングやクラスタリングによってデータを活用しやすいものに分類できるが、分け方に明確な基準がないことが難しさであるということが分かった。
現在のAIは一部のことしかできない特化型AIであり、すでに多くの場面で活用されてはいるが、柔軟性などの点で課題も多いということが分かった。 | A |
C-2021-2_U31 | 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がどのように動くのかや、パラメータの意味などがあまりよく分からなかった。 | A |
C-2021-2_U31 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-2_U31 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 現在AIは急速に発展していてよく話題になるが、その仕組みの概要を知り、また多くの課題が残っていることが分かり、今後もまだまだできることが増える可能性が残っていると考えると楽しみであると感じた。 | A |
C-2021-2_U20 | 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 | 昨今流行りまくっているAIについて超ざっくりと学習した。
AIとかほざいているコンピュータがどうやって人間らしく"振舞わせている"のかについて抽象的な方法論だけ紹介された。 | C |
C-2021-2_U20 | 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流行りの背景には、マシンの向上と同時に今よく聞くオープン戦略(GitHubやKaggle)という人的環境もあるとわかった。 | C |
C-2021-2_U20 | 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 | このパートはよく聞く内容で概要レベルの話は馴染みがありますね。 | C |
C-2021-2_U20 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U20 | 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_U44 | 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 | 大規模なデータに対して、相関や頻出パターンなどの傾向を見つける方法を発見という。また、データ全体の状況把握をするためにデータの分類を行うことをグルーピングという。グルーピングにはあらかじめグループが決まっている場合と、決まっていない場合のクラスタリングがある。現在、人工知能は人間の代わりとして広く利用されている。人工知能を作るには多くのデータを用いて機械学習を行い、関数を理想的な形にする必要がある。 | B |
C-2021-2_U44 | 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 | データの相関と因果関係が必ずしも一致するわけではないということ。 | B |
C-2021-2_U44 | 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が何をするのかよく分からなかった。 | B |
C-2021-2_U44 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U44 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人工知能の利用が、思ったよりも多岐にわたっていて驚いた。AIが実現できることには限界がありそうだが、将来的に汎用型AIが完成したとしたら、どこまで人間社会に介入するようになるのか興味がわいた。 | B |
C-2021-2_U99 | 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 | データがそもそも何なのかの説明、データ分析における予測、発見、分類・グルーピングの3つのタスクの方法や役割。さらに、人工知能の種類や、中で行われている処理、AIのこれまでの発展と展望。 | B |
C-2021-2_U99 | 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 | データには比率データ、間隔データ、順位データ、カテゴリデータの4つに分類することができる。データ分析においては予測の際にデータを準備して予測モデルを作成し、発見においてデータの相関を見つける。この時、疑似相関や因果関係の勘違いに注意する必要がある。AIには特化型AIと汎用型AIがあり、現在は特化型AIしか普及していない。 | B |
C-2021-2_U99 | 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_U99 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U99 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIはとても興味があるので、楽しかった。 | B |
C-2021-2_U66 | 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 | 人工知能が身の回りのどのようなところでどんなふうに活躍しているのか、人工知能の発展やそれに寄与した技術。そして現在の人工知能の課題について。 | B |
C-2021-2_U66 | 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 | 現在開発されている人工知能は特化型AIであり、より人間に近い汎用AIの開発はまだであること、人工知能は私たち人間と同じように学習することで賢くなっていること、現在のAIの発展や課題について分かった。 | B |
C-2021-2_U66 | 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_U66 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U66 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人工知能が本物の人間のようになるには、まだ解明できていない人間の脳の仕組みなどを解明する必要があると感じたためもう少し先のことかなと思いました。また付録の「敵対的生成ネットワーク；高精度すぎて社会問題も起こしている」というのはニュースでも取りあげられていますが、技術的に改善すべき課題以外にも人工知能が抱える課題は山積みだと感じました。 | B |
C-2021-2_U5 | 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 | 集めたデータの相関から、予測モデルをつくることができる。しかし、要因が不明だったり状況が異なったりすることで、予測は難しい。また、似ているデータを集めて強い相関をつくるクラスタリングという技術もあるが、何を以て似ているとするかは人それぞれなので、絶対性は確保されない。
現在のAIは特定の知能だけを実現した特定型AIである。対して人間並みの知識の多様性と柔軟性を兼ね備えたAIは汎用AIと呼ばれるが、この実現には全脳シュミレーションが必要となる。AIは人工知能を有しているが、これは大量のデータを集めて分析し学習する役割を持つ。ただし、その性能には現在限界があり、すべてのデータを正しく認識できるわけではない。認識能力の向上にはパターン認識の性能upが重要である。 | C |
C-2021-2_U5 | 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 | 技術が発達した現在においても、総合的な認知能力において人間に代わるようなAIは未だ存在しない。一見単純なデータの分析にも複雑な分析が必要になる。 | C |
C-2021-2_U5 | 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 | パターン認識のベクトル表の仕組みがあまりピンとこない。 | C |
C-2021-2_U5 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U5 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今までスマホなどに内蔵された人工知能を多く利用していたが、そこにどれほど複雑な処理が必要とされているかがわかり驚いた。無数のデータがあふれる現代において、AIがどれほど進化していくか非常に楽しみである。 | C |
C-2021-2_U98 | 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_U98 | 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_U98 | 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_U98 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U98 | 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_U64 | 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 | 今回の講義では、データ分析の基本とAIについて学んだ。データ分析にも様々な種類があり、それぞれのデータに適した分析方法を選択する必要がある。また、AIには特化型AIというものがあり、現在利用されているのは全て特化型AIである。AIが近年急激に発達したのは、深層ニューラルネットワークの利用、非常に大規模なデータが手に入るようになったこと、コンピュータのパワーアップのおかげである。このように、AIは急成長し、日常生活の様々な側面において応用されているが、その発展は未熟であり課題点が多くあることを知った。 | B |
C-2021-2_U64 | 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 | データ分析には、予測、傾向や関連の発見、グルーピングなどがあることがわかった。コンピュータも、我々人間と同様に、機械学習をしていることがわかった。また、機械学習をするにはデータが必要不可欠であり、多種多様なデータを読み込むことで成長していくことを知った。AIが劇的に発展した大きな要因に、無料で誰でもAIの研究ができるようになったオープン戦略が挙げられることがわかった。しかし、AIにはできないことがまだたくさんあることを知った。 | B |
C-2021-2_U64 | 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_U64 | 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_U64 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の講義では、かなり発達しているものだと思っていたAIについて、まだまだ足りない部分がたくさんあることを知って、とても興味深かった。また、自分も無意識にデータ分析をしていることに気づいたので、今後は意識的にしてみようと思った。 | B |
C-2021-2_U102 | 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 | 今回の講義ではデータ処理の方法やAIについて学んだ。データを分析するには相関を見る方法があったり、AIは機械学習を行って作られている。 | B |
C-2021-2_U102 | 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 | データ分析にはいろいろな方法があって場面場面に合わせて使っていく必要がある。また、AIも機械学習によってつくられているので、データ分析に適している。
| B |
C-2021-2_U102 | 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。 | B |
C-2021-2_U102 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-2_U102 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の講義ではデータに関しての話を取り扱っていたので、わたしもデータ分析や機械学習に興味を持っているので前のめりに聞くことができた。これから学んでいきたいという気持ちになった。 | B |
C-2021-2_U125 | 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、傾向や関連の発見と分類・グルーピングについて。AIと機械学習について。 | B |
C-2021-2_U125 | 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 | 発見とは、大規模なデータの中に潜む傾向を見つける方法で、発見のための代表的な手法には相関分析、頻出パターン発見がある。相関とは傾向の強さを表したものであり、正の相関、負の相関、無相関が存在する。中には因果関係が不明な見かけ上だけの「疑似相関」も存在するので注意しなければいけない。頻出パターン発見にはバスケット解析と言われるものがあり、アンケート結果の分析等にも応用されている。分類・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、データ全体の把握が容易になる。分類を行う際、あらかじめグループが決まっている場合もあれば決まっていない場合もあり、あらかじめ決まっている場合は組み合わせや階層化が可能である。決まっていない場合については、似たようなグループが同じようなグループになるようにする「クラスタリング」が有効である。しかし、クラスタリングにも問題点は存在し、「似ている」の判断基準が難しいことがまず一つ挙げられる。
次に、AIと機械学習について。AIとは人間の知能を真似する機械であり、特定のことしか行えない「特化型AI」我々の知能と同様柔軟性と多機能性を持ち併せた強い「汎用AI」がある。身近なAIを挙げると、「Siri」「チャットボット」「顔認識」「画像診断」「医療診断」「推薦・広告の配信」など様々な場面で使用されている。ゲームと関連して、「IBM Watson」「コンピュータ将棋」「AlphaGo」など。ビジネスに関連して、「シェアリングエコノミー」「商品の推薦(リコメンド）」「顧客監視（サーベイランス）」「デジタルトランスフォーメーション」など存在する。AIを強くするためには、機械学習が必要であり、機械学習によって「予測」「認識・分類」「生成」などが可能になる。機械学習にはデータがたくさんあること、たくさんあっても似たようなデータではない事、の条件がそろっている必要がある。また、機械学習には「教師あり」と「教師なし」があり、教師とは人間があらかじめデータの正解を与えていることである。教師なし機械学習にはグルーピングが有効であり、データ分析の回でやった「クラスタリング」とは教師なし学習に該当する。大量データと学習によって非常に高性能なAIを実現できる「深層ニューラルネットワーク」について。予測・認識・生成など様々な課題に利用できる。AIの性能が最近劇的に向上した理由として、深層ニューラルネットワークの利用、大規模なデータが手に入るようになったこと、コンピュータの性能がアップしたことが挙げられるが、これら３つの理由を加速させているのが「オープン戦略」と言われるもので、無料で、誰でもAI関係の開発・研究ができるようになった点がブームの背後にある。しかし、現在のAIは決して万能とは言えず、実現できているのは特化型AIだけであり、その他にも十分なデータがないと正しく動かない、敵対的事例、フレーム問題、判断根拠が不明確など、問題点が存在する。 | B |
C-2021-2_U125 | 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 | 深層学習とは何なのか。 | B |
C-2021-2_U125 | 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_U125 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析の基本を知った。現在の人工知能は全く万能ではないという話を聞いて、日常で、顔認識でパスロックができなかったり、Siriが間違って音声を認識したりする場面を思い出した。不便に感じることが多々あるので、これから研究・開発が進みどんどん進化していくといいなと思った。 | B |
C-2021-2_U84 | 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_U84 | 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_U84 | 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_U84 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U84 | 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_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 | null | D |
C-2021-2_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 | null | D |
C-2021-2_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 | D |
C-2021-2_U61 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U61 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2021-2_U137 | 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 | データの分析のポイントとして、相関も着目するという方法がある。ここで、相関と因果関係は違うことを忘れてはいけない。データ分析の方法として、グルーピングという方法もある。また、身の回りに増えてきたAIは特化型AIであり、人間と同じような頭脳を持つ汎用AIは実現していない。AIを賢くしていく際に行われるのが機械学習である。性能を増し続けているAIであるが、AIは万能ではない！ | B |
C-2021-2_U137 | 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には特化型AIと汎用AIがあり、汎用AIはまだ完成していないことは初めて知りました。 | B |
C-2021-2_U137 | 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について、詳しく調べてみたいです。 | B |
C-2021-2_U137 | 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_U137 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 特化型AIによって消えていく仕事が増えているというのに、汎用AIが完成してしまえば人間のできる仕事がなくなってしまいそうで怖いなと思いました。AIに負けない何かを持って社会に出たいです！ | B |
C-2021-2_U80 | 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 | 発見について、相関や因果関係も含めて説明がありました。またグルーピングやクラスタリングについての説明もありました。さらに人工知能や特化型AI、汎用AI、社会でAIをどう活用するか、機械学習、深層ニューラルネットワーク、現在のAIの問題点についての説明がありました。 | B |
C-2021-2_U80 | 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 | データの活用方法としてクラスタリングがあり、それがどういったものなのかが分かりました。また人工知能の問題として敵対事例の存在やフレーム問題、判断根拠が不明確であるということがあると分かりました。 | B |
C-2021-2_U80 | 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_U80 | 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_U80 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIは関数のようなものであるという考え方が特に印象に残りました。これまでの生活の中でAIをそのように捉えるという視点には触れたことがなかったのですが、非常にわかりやすい考え方で、よりAIに対しての理解を深められたと思います。相関や因果関係については他の講義で一度勉強したこともあり、スムーズに理解できたので良かったです。 | B |
C-2021-2_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 | 大規模なデータの中に潜む傾向を見つけるためには相関分析、頻出パターン発見といった手法が用いられる。また、データ分析においてはグルーピングが行われる。
現在利用されているすべてのAIは、特定のことしかできない特化型AIである。AIは顔認識、医療診断など、身近なところでも利用されている。AIは学習することによって賢くなるものであり、深層ニューラルネットワークの利用などによって近年性能が大きく向上した。 | B |
C-2021-2_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 | グルーピングを行う際に、グループがあらかじめ決まっていない場合にはクラスタリングが用いられることが分かった。また、クラスタリングの有用性や問題点について理解できた。AIの学習の仕方についても知ることができた。 | B |
C-2021-2_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 | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U26 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 提出フォームが表示されないため、BR-Mapが提出できません。 | B |
C-2021-2_U26 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIと聞くと難しい話のように思っていたが、授業を通してAIとはどういった特徴を持ったものなのか、またどのように学習するのかについて大まかに理解することができた。次回の授業でも集中して頑張りたい。 | B |
C-2021-2_U163 | 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 | データとは物事を推測する時に基礎となる事実であり、また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、数値化された資料である。 また、そのデータは量的データのうち比率データ、間隔データ、また質的データのうち順位データ、カテゴリデータの四つに分類される。 昨今では客観性や再現性を持つ根拠としてのデータが学術的、社会的に要請されており、またその膨大なデータをさばくためにデータ分析技術も大きく進展している。またそのデータ分析は予測発見分類グルーピングの主に三つに分けられる 。
| D |
C-2021-2_U163 | 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 | データの定義、またその解析とその必要性 | D |
C-2021-2_U163 | 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 | 実際に自らデータを扱うこと。
| D |
C-2021-2_U163 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U163 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回改めてデータサイエンスに触れることが出来て大きな学びになると感じた。 | D |
C-2021-2_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 | 人工知能もとい知能とは何かという問いから、現在のAI業界の主流、進展、弱点について学んだ。 | C |
C-2021-2_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 | 知能の定義、現在の人口知能発達の背景、主流について。学習とは何か、なにを期待できるか。 | C |
C-2021-2_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 | なし。 | C |
C-2021-2_U81 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | なし。 | C |
C-2021-2_U81 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | これほど情報化や技術革新が進んでいるにもかかわらず意外にも『強いAI』はまだまだ先の話であることに驚いた。 | C |
C-2021-2_U52 | 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 | D |
C-2021-2_U52 | 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 | D |
C-2021-2_U52 | 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_U52 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U52 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
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