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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_U136 | 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 | データやAIの種類や違い | C |
C-2021-2_U136 | 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 | ネットワークの正体を初めて知りました。 | C |
C-2021-2_U136 | 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 | 特にないです。 | C |
C-2021-2_U136 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | C |
C-2021-2_U136 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 聞いたことがある話が多かったけれど知らない単語が何個か出てきたので復習しようと思いました。 | C |
C-2021-2_U148 | 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 | ある二つのデータがある時、片方のデータの数字が上昇するともう片方のデータの数字が上昇または下降することを相関関係があるという。しかし相関関係は直接因果関係を表すものではない。データをグループごとに分けることをグルーピングといい、グループがあらかじめ決まっていないものをグループ化することをクラスタリングという。データを活用して人間の知能を再現するものをAIといい、現在は特定の分野だけの特化型AIまたの名を弱いAI という。AIはデータを多く収集して学習し関数のように出力する。 | B |
C-2021-2_U148 | 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は今のところ弱いAIといってある特定の事柄にしか対応できないということが分かった。 | B |
C-2021-2_U148 | 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 | 特にないです | B |
C-2021-2_U148 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U148 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIが人間の知能に及ぶことは当分ないという話が興味深かった | B |
C-2021-2_U105 | 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 | B |
C-2021-2_U105 | 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 | B |
C-2021-2_U105 | 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_U105 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U105 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | B |
C-2021-2_U29 | 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についてどのように活用されているか
脳とAIの違い
深層ニューラルネットワークや機械学習について | B |
C-2021-2_U29 | 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は特化型であり、脳みたいに多機能ではない
AIは身近で多く活用されており、経済活動などでもなくてはならない存在となった
AIも人間と同じく学習が必要で入力と出力を繰り返す必要がある
| B |
C-2021-2_U29 | 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 | ニューラルネットワークについてもう少し具体的に知りたかった | B |
C-2021-2_U29 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U29 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIについて興味がある分野だったので講義が終わるのが早く感じた。
経済活動などでどのように活用されて、どのような効果を生み出しているのかを自分で調べたいと思った。
どのようにすればAIが多機能になるのかについて興味を持った | B |
C-2021-2_U116 | 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(AI)は人間の知能を真似する機会であり、特化型AIと汎用AIがある。他にもAIを活用したビジネスとして、シェアリングエコノミー、リコメンド、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がある。AIを作り上げる方法は機械学習を用いている。最近のAIでは、深層ニューラルネットワークが使われている。しかし、今のAIにもできないこともあり例を挙げるとすれば、敵対的事例、フレーム問題、判断根拠が不明などがある。 | C |
C-2021-2_U116 | 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 | 今回の内容のほとんどを理解することが出来た。 | C |
C-2021-2_U116 | 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について少しわかりずらかった点があった。 | C |
C-2021-2_U116 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U116 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 現在AIは多くに普及しており身近なものになっているので今回の内容は理解しやすかった。 | C |
C-2021-2_U18 | 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 | 主に人口知能のことについてでまず人工知能には特化型AIと汎用AIがある。汎用AIの開発に力を入れている。機械学習によりコンピューターを更にパワーアップさせており、その成長を真相ニュートラルネットワークや大規模データが支えている。さらにこれらの要因をオープン戦略が拍車をかけている。こうしたAＩはビジネスにも活用されており、その形態としてシェアリングエコノミーやＤＸ、リコメンドなどがある。しかし、ＡＩにはできないこともあり、敵対的事例やふれーむ問題などがある。 | B |
C-2021-2_U18 | 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を内側と外側から広く知ることができました。機械学習の前回よりも深いないようであったり、ビジネスへの利用や問題点などがわかりました。 | B |
C-2021-2_U18 | 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 | 教師あり機械学習、教師なし機械学習についてよくわかりませんでした。 | B |
C-2021-2_U18 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U18 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIについて知ることにより人間のアイデンティティとは何だろうかと考えることができました。自動化が進む中でAIの仕組みを知ることで人間の強みとAIの強みとがうまく補完するように考えていかなくてはならないなと思いました。 | B |
C-2021-2_U159 | 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 | データ分析と機械学習の内容 | D |
C-2021-2_U159 | 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がどのように機械学習の上で働いているか。 | D |
C-2021-2_U159 | 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_U159 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U159 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 経済工学科として、機械学習やデータ分析はとても興味があります。とても面白かったです。 | D |
C-2021-2_U142 | 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 | Aも増えればBも増えるというような傾向があるとき、AとBは相関するということができる。相関には強さがあり、正負もある。しかし、疑似相関というものもあり、これは見かけ上相関関係があるように見えているだけなので注意が必要。また、因果関係とも違うので注意。「Q2がyesの人はQ5もyesである」というように、同時に起こる可能性や、傾向を分析するときに使うのがバスケット解析である。
グルーピングは、グループがあらかじめ決まっている場合はやりやすく、組合せや階層化が可能。グループがあらかじめ決まっていない場合はクラスタリングといわれるデータサイエンスでよく用いられる方法を使う。クラスタリングの目的は、似たデータをもつグループを見つけること。クラスタリングには、どこが似ているのか、どのくらい似ているのかなど、どこに着目するのかどうやって似ている程度を測るのかなどの問題がある。そのため、絶対的な正解が存在しないことが多い。
AIは様々なことを行っているが、日常的に私たちが耳にするのは特化型AIである。汎用AIとは我々の知能と同じ柔軟さや多機能性をもつ強いAIのことだが、まだまだ検討途中である。シェアリングエコノミーでは、予測によって価格の自動決定や人為的リソースの配置などによってAIのビジネス利用が行われている。
機械学習は、私たちの学習と同じもの。機械学習によって天気予報のような予測や認識・分類、絵を描くなどの生成ができるようになる。機械学習におけるデータは十分な量と多くの種類が必要である。AIは、何かをいれたら何かがでてくるというような関数のようなものである。
深層ニュートラルネットワークとは、様々な数をかけたり足したりすることで最終的な答えが出てくる。AIの性能は、ビックデータやコンピューターの計算速度の上昇で劇的に向上した。
現在のAIは実現できているのは特化型AIのみであり、融通が利かないし、習っていないこと以外のことができない。 | B |
C-2021-2_U142 | 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 | クラスタリングは一見いろんなことに役立つようにみえるが、似ているという程度の測りかたや着目する点の違いによって問題が発生してくるという、クラスタリングのメリット、デメリットがはっきり分かった。 | B |
C-2021-2_U142 | 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の話で、掛け算や足し算をするだけで最終的な答えがでてくる(例:ひまわりの画像を見せて、ひまわりという答えを出させる)ということの意味がよく分からなかった。 | B |
C-2021-2_U142 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U142 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | バスケット解析や特化型AIなど、普段無意識にやっているものやニュースなどで耳にしたことがあるものが今回の講義では出てきて、興味が持てたし、面白かった。 | B |
C-2021-2_U100 | 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 | データ分析は、予測・傾向や関連の発見・分類・グルーピングということができる。グルーピングには、初めからグループが分かっている場合と分かっていない場合があり、分かっていない場合クラスタリングを用いることが出来る。AIは、人間の知能のまねをする機械であり、特化型、汎用型があり、現在は、特化型しか実現していない。機械学習とは人間の学習の機会版であり、データ分析と同じようなことを機械が出来るようになる。 | B |
C-2021-2_U100 | 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 | データを分析するやり方やAIとは何か、何が実現していて何が出来るようになるかが分かった。 | B |
C-2021-2_U100 | 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_U100 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U100 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 最近噂になっているAIについてしれたので良かったし、案外研究が進んでないことに対して驚いた。 | B |
C-2021-2_U130 | 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の現在の主流や、ビジネスとしてどのように使われているか、そして私たちの生活にどのように関わっているのかについて詳しく学んだ。 | B |
C-2021-2_U130 | 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 | 単にAIといっても細かい分類があったことは知らなかったので、新しいことが知れてよかった。AIの学習機能とヒトの学習機能も似通ったものであることにも驚いた。 | B |
C-2021-2_U130 | 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_U130 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U130 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 最近ではAIに仕事が奪われるとか、何かとAIに関する話題がよく挙がっているような傾向を感じる。AIの使用例を見ても、思っているよりもずっと人間の生活に関わっているので、これからの将来のためにもAIについての知識を蓄えていくことが大切だと感じた。 | B |
C-2021-2_U168 | 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_U168 | 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_U168 | 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_U168 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U168 | 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_U8 | 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 | データ分析の基本に傾向や関連の発見というものがある。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ある。発見のための代表的手段としては相関分析、頻出パターン発見がある。まずは相関分析である。「Aが増えればBも増える」というような傾向があるとき「AとBは相関する」という。相関には強さがあり、傾向が強いとき相関が強い、傾向が弱いとき相関が弱い。相関を考える際は、見かけ上の壮観である疑似相関に気を付けなければならない。また、相関と因果関係の違いにも気を付ける必要がある。頻出パターン発見にはバスケット解析があり、これはアンケート結果の分析にも応用可能である。データ分析の基本、次は分類・グルーピングである。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ある。グループがあらかじめ決まっている場合は、組み合わせや階層化も可能であり、グループがあらかじめ決まっていない場合は似たデータが同じグループになるようにクラスタリングし、自動的にグループを構成する。クラスタリングの結果から、データ全体の多様性、各クラスタの勢力、代表例から全体の概観がわかる。しかし一方で、データが似ているということの定義がはっきりしないということがある。また、クラスタリングには絶対的な正解が存在しないことが多いということもクラスタリングの欠点である。
人工知能（AI）とは、人間の知能を真似する機会である。人間の知能は、予測や発見、パターン認識をおこなったり、数学の問題を解いたり、会話をしたりと様々なことをおこなっている。AIの中でも特定の知能だけを人工的に実現したものを特化型AIという。しかし、そのAIは言い方を変えると特定のことしかできないということである。このAIは何かを考えるような知能ではないため、弱いAIとも呼ばれている。現在利用されているすべてのAIは特化型AIである。汎用AIは人間を同様の柔軟さと多機能性を有しており、強いAI とも呼ばれる。しかしこれはまだ検討段階である。実現するための一つの方法として「全能シュミレーション」がある。私たちの身の回りにも人工知能がある。その例として挙げられるのがSiriやチャットボット、顔認識、画像認識、医療診断、推薦・広告配信といったものである。ゲームと人工知能の歴史としてはクイズ番組、コンピューター将棋・囲碁などで人工知能が人間に勝利している。AIを活用したビジネスとしてはシェアリングエコノミーや商品の推薦、顧客監視、デジタルインフォメーションがあげられる。人工知能を作るために機械学習が行われる。機械学習ではAIに対し例を多数用意し、その通り出力させるようにする（教師あり機械学習）。機械学習により、予測、認識・分類、生成等が可能になる。機械学習のときに用いるデータは十分な量で似通っていないということが重要である。AIとは関数であるため、機械学習はデータによって関数を望ましい形にするということとなる。関数の係数のようなものをパラメータという。最近主流のAIは深層ニューラルネットワークであり、様々な課題に利用できる。深層ネットワークが最近劇的に向上した理由としては、深層ネットワークの利用や大規模データ、コンピュータの性能があげられる。また、前述の理由をさらに加速させるオープン戦略というものもある。しかし、現在のAIは万能ではない。実現できているのは特化型のみ、十分なデータがなければ正しく動かないという問題がある。他にも、ノイズによる判別不可、特定の範囲のみに対する思考、判断根拠を見出すことの困難なども問題としてあげられる。 | A |
C-2021-2_U8 | 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 | 今回の授業ではAIについて学ぶことができた。AIが将棋や囲碁で人間の名人にも勝利したという話は聞いたことがあったため、AIは万能なものだろうと思い込んでいた。しかし、今回の授業を聞き確かにAIは学習したことに対しては優秀であるかもしれないが、臨機応変さや柔軟性という面では、人間に及ばないのだということを知ることができた。 | A |
C-2021-2_U8 | 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様々な数をかけたり、足したりすることを何回も繰り返すことで最終的な答えが出てくるということが想像しづらかった。 | A |
C-2021-2_U8 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | A |
C-2021-2_U8 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の授業では身近にあるAIなど想像がしやすい形で説明されていてわかりやす内容だったように感じた。しかし、今回は少し自分の予習が足りなかったと思うので、次回はもっと時間をかけて行いたい。 | A |
C-2021-2_U78 | 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、物事の推論の基礎となる事実である。またデータは、量的データ、質的データ、などがある。 | C |
C-2021-2_U78 | 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 | データ分析の必要性や、データ分析の主なタスクを知れた。 | C |
C-2021-2_U78 | 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 | クラスタリングの考えが少しわからなかった。 | C |
C-2021-2_U78 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U78 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データについて注目して考えたことは少なかったので、よく知れて良かった。 | C |
C-2021-2_U153 | 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 | データ解析の基本では、相関分析や クラスタリング 最適化を例を交えたりして学びました。AI・機械学習については、身近にあるAIの例や特化型AIと汎用AIの違い、機械学習の全般的な内容について学びました。 | B |
C-2021-2_U153 | 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と機械学習について例を交えたりして理解することができました。 | B |
C-2021-2_U153 | 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 | 特にないです。 | B |
C-2021-2_U153 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | B |
C-2021-2_U153 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AI・機械学習は元から興味のあった内容だったので楽しく学ぶことができました。 | B |
C-2021-2_U51 | 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_U51 | 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_U51 | 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_U51 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U51 | 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_U3 | 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]
３.傾向や関連の発見
発見（＝大規模なデータの中に潜む傾向を見つける方法）
疑似相関には注意し、相関と因果関係は異なることを理解することが必要。
4.分類・グルーピング
グルーピング（＝グループ単位で見ることで、データ全体の状況把握が容易になる）
クラスタリング（＝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）
[人工知能（AI)とその応用例]
・人工知能（AI)＝人間の知能を真似する機械
現状では、特定型AI（＝超多機能や何かを考える知能ではなく、特定のことしかできない）までしか実現きておらず、強いAIは存在しない。実現するための一つの方法として、「全脳シュミレーション」（①ニューロンの動きを実現②ニューロンを繋げ、脳全体を再現）
・人工知能の種類
Siri、チャットボット、顔認証、画像認識、医療診断、推薦広告配信、IBM Watson、コンピューター将棋、AlphaGo、東ロボくん
・AIを活用したビジネス
シェアリングエコノミー（＝インターネット上のプラットフォームを介して個人間でシェア）・商品の推薦・顧客監視（＝カメラを店舗や町中に設置して、人の動きやモノの動きを観察するサービス）・デジタルトランスフォーメーション（＝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）
・機械学習による人工知能の作り方
機械学習（＝例からコンピューターが学んだことを活用し、関数y=f(x)、パラメーターを望ましい形に「いじる」）によって予測、認識、分類、生成が可能になる。しかし、学ぶ例となるデータが大量でかつ多様でないと学習しても性能が出ない。
・深層ニューラルネットワーク（＝入力データに対して、パラメーター（様々な数）を「かけたり」「足したり」することを何回も繰り返すことで、最終的な答えが出る）によって調節の自由度が非常に高くなり、大規模なデータが手に入るようになった、またコンピューターのパワーアップも期待される。この劇的な成長を促進しているのが、オープン戦略（無料誰でもAI関係の開発研究ができる）によって巻き起こったブームである。
・今のAIにできないことはまだまだ多くあり、例えば凡庸AIになること、十分なデータがなければ正しく動かないなどが挙げられる。さらには、敵対的事例の存在やフレーム問題、判断根拠が不明確な点などのように特定型AIすら全く万能ではないと言える。 | B |
C-2021-2_U3 | 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 | 特に衝撃だった授業内容は相関関数と因果関係の関連性です。数学が得意である人ほど身長が高いというデータに対して抱いた最初の印象は「このデータは間違っているのではないか。」です。しかし、解説を聞くと年齢が上がるに伴って、身長も大きくなる、そして数学の能力も向上するため、相関関係を見出すことができると考察できると聞き、疑似相関に対しての理解が深まりました。一方向からのみの視点で、単純に因果関係を見出そうとしていましたが、相関関係が因果関係と必ずしも関係しているわけではないということとをおさえておく必要性を痛感しました。
| B |
C-2021-2_U3 | 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 | ニューロンの詳しい説明の細部までは理解できませんでしたが、どのような仕組みでAIを作っているのかという全体的な構成や仕組みは概要的に理解できたと思います。 | B |
C-2021-2_U3 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U3 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 解説をしていただいてありがとうございました。 | B |
C-2021-2_U42 | 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のことであり、その中には特定の知能だけを人工的に実現したAIである特化型AIがある。現在利用されているAIのすべてはこれにあたる。また、人間の知能と同じ柔軟さと多機能性を持つ汎用AIも存在する。 | B |
C-2021-2_U42 | 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を利用したビジネスとして、シェアリングエコノミーがあげられる。また、AIによる商品の推薦、顧客監視、デジタルトランスフォーメーションなどにより、様々な業務がAIによって行われている。 | B |
C-2021-2_U42 | 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_U42 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U42 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIの利便性や社会にもたらす利益を詳しく知ることができた。AIは社会に大きく貢献する一方で、AIが進化するにつれていつか我々人間の知能を上回る時がやってくるのだろうかと少し不安に思った。便利すぎるAIも見方によっては危険なものとなりうるということを念頭に置いておきたい。 | B |
C-2021-2_U19 | 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「機械学習」によって人間のように学び、成長し、ある程度まで発展した現在は日常やビジネスのいろんな場面で導入されているが、いまだ完全なAIや人間のようなAIは誕生していない。 | B |
C-2021-2_U19 | 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の概要についてよく理解できた。 | B |
C-2021-2_U19 | 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_U19 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U19 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | BRmapを作ることで理解度をもう一段あげることができたような気がします。 | B |
C-2021-2_U156 | 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 | 身近な人工知能や機械学習について | C |
C-2021-2_U156 | 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は関数であり、予測、認識分類、生成をする。 | C |
C-2021-2_U156 | 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_U156 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | C |
C-2021-2_U156 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | マンネリ化してきたので今一度気を引き締めて授業にのぞみたい。 | C |
C-2021-2_U158 | 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の分類 | B |
C-2021-2_U158 | 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の能力の違い | B |
C-2021-2_U158 | 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_U158 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U158 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIにも特徴があって、できることに大きな差があることが分かった。 | B |
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