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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_U79 | 10 | 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 | 非構造化データの処理方法についていくつかの種類に分けて学び、パターン認識についても学んだ。 | B |
C-2021-2_U79 | 10 | 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 | パターン認識と機械学習が関連することや非構造化データの処理方法について学んだ。 | B |
C-2021-2_U79 | 10 | 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_U79 | 10 | 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_U79 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自動化技術はパターン認識が応用されていたということを初めて学んで、興味深かった。 | B |
C-2021-2_U174 | 10 | 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 | 非構造データの処理方法とパターン認識の方法。 | D |
C-2021-2_U174 | 10 | 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 | 非構造データ処理には、言語、画像、音声の三つの処理方法があり、それが実際にどのような場面で、どのように行われているのかが分かりました。さらに、パターン認識とは何か、どのように行われるのかも前回の講義内容と結び付けて理解することができました。 | D |
C-2021-2_U174 | 10 | 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 | ないです。 | D |
C-2021-2_U174 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | ないです。 | D |
C-2021-2_U174 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像を処理するのはベクトルを用いて処理することと同値で、線形代数と大きな関係があるというのは、初めて知って非常に驚きました。パターン認識の内容も面白くて、パターン認識の精度が上がり、様々なものが自動化されていく未来が楽しみに感じました。 | D |
C-2021-2_U154 | 10 | 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 | 非構造化データ処理には、言語処理、画像処理、音声・音楽処理の三つのパターンがある。自然言語処理は文字列から意味で判断できるようになっている。意味分析や、パラフレーズ解析もできるようになる。画像を作るということはベクトルを作るということで、画像の見え方を調節するということは博徒るを操作することである。パターン認識とは画像や音声などの様々なデータを対象としてそれが何であるか当てる方法である。パターン認識は大量のデータを準備してコンピュータに境界線を引かせるようにする。パターン認識は異常検出をすることで日常生活に活かし、応用することができる。 | A |
C-2021-2_U154 | 10 | 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 | 自然言語処理は頻出言語や翻訳など身近なところで使われているということが分かった。人間は画像認識や音声認識を無意識に高精度に、高速に実行することができるが、コンピュータは認識できる対象は事前に決められているので人間のようには情報処理することは難しい。 | A |
C-2021-2_U154 | 10 | 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 | 小テストで、小説の文章はデータになるということが分かりませんでした。前回のテストでは、データにならないが正解だったので、疑問に思いました。 | A |
C-2021-2_U154 | 10 | 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_U154 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | BR-Mapを作ったことで前回までの復習がきちんとできたので、今回の授業も理解できました。コンピュータは人間を超すかもしれないといわれていますが、認識一つとってもまだまだ課題があるということが分かって人間を超すのはまだ遠い未来なのではないかと思いました。小テストで今回も間違えてしまったので復習をきちんとして次回は満点をとることができるようにしたいと思います。 | A |
C-2021-2_U73 | 10 | 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 | 言語データをもとに自然言語処理という技術を用いることによって、翻訳・検索などが行われている。音声データの分析は音声認識や楽曲分析に活かせれたり、それぞれのデータをパターン認識することが自動化や異常認識などの技術に応用された。 | C |
C-2021-2_U73 | 10 | 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 | データの分析の実例や応用技術 | C |
C-2021-2_U73 | 10 | 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_U73 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U73 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データの分析を身近に感じることができた。データの分析技術がより進歩して、自動運転などの自動化がより高いレベルで導入される日が近いなと思った。 | C |
C-2021-2_U171 | 10 | 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_U171 | 10 | 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_U171 | 10 | 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_U171 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U171 | 10 | 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_U45 | 10 | 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_U45 | 10 | 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_U45 | 10 | 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_U45 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U45 | 10 | 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_U22 | 10 | 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_U22 | 10 | 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_U22 | 10 | 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_U22 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U22 | 10 | 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_U144 | 10 | 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 | 構造データと非構造データについて。自然言語や画像、音声の処理の仕方。パターン認識と機械学習の関わりなど。 | B |
C-2021-2_U144 | 10 | 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 | 非構造データには画像や音、言語がありそれぞれぞれに認識の仕方や、処理の仕方があることがわかった。また、パターン認識は自動運転などの自動化において、とても重要なものになっているということがわかった。 | B |
C-2021-2_U144 | 10 | 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 | 今回も知識的なことが多かったので特に分からないところはなかった。 | B |
C-2021-2_U144 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U144 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データには2種類あって、非構造データと構造データがあるということを知れた。最近技術が進歩して徐々に自動化されるものが増えてきているがそれにはパターン認識というものが深く関わっており、それについて少しでも知っておくことができてよかったと思う。 | B |
C-2021-2_U63 | 10 | 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_U63 | 10 | 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_U63 | 10 | 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_U63 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U63 | 10 | 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_U2 | 10 | 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 | 非構造化データ解析 パターン認識 | F |
C-2021-2_U2 | 10 | 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_U2 | 10 | 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_U2 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U2 | 10 | 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_U110 | 10 | 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、非構造化データとパターン認識の話だ。非構造化データは、凡そ音と画像と文章が主題
である。文章は、自然言語処理によって、頻出言語を検出したり翻訳を行ったり、その他さまざまな作業が行われている。画像は、画素数に応じたｎ次元ベクトルで表されており、ベクトルを用いて様々な利用がなされている。続いて、音はスペクトルを用いて、環境音や音声、楽曲を認識している。これらの処理を支えているのは、パターン認識である。パターン認識は、大量のデータと機械学習によって行われる。そのうち、機械学習は深層ニューラルネットワークが有名である。 | A |
C-2021-2_U110 | 10 | 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 | 非構造化データとパターン認識の関係性と、それらの利用法が分かった。 | A |
C-2021-2_U110 | 10 | 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_U110 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-2_U110 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 普段の生活に密接にかかわる非構造化データについて、その利用法や、処理の仕方について知ることができて良かった。 | A |
C-2021-2_U97 | 10 | 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 | ・言語処理、画像処理、音声/音楽処理について・パターン認識について | B |
C-2021-2_U97 | 10 | 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 | 言語処理の例とその解析について特に興味を持つことができた。 | B |
C-2021-2_U97 | 10 | 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 | パターン認識全体が予習の時からあまり理解できなかった。 | B |
C-2021-2_U97 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U97 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自然言語処理の中でも、特に頻出言語と翻訳には常日頃お世話になっているため、なじみやすい話題だと感じた。 | B |
C-2021-2_U16 | 10 | 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 | 非構造データの言語処理、画像処理、音声/音楽認識の説明と例示
パターン認識とはどういうものか、どのようなところでパターン認識が行われているか | A |
C-2021-2_U16 | 10 | 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 | 深層ニュートラルネットワークによるパターン認識の話で、境界線をつけにくいものを折りたたんですることで境界を付けることができる
コンピュータで色々なものを認識・分析することができるが、基準があいまいなものはコンピュータで作業するのは困難な場合もある | A |
C-2021-2_U16 | 10 | 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_U16 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 病気のチェックも関数をたてて判断できる話がありましたが、どのくらい正確な関数なんでしょうか。
パターン認識のための境界線は必ず直線でなければならないのでしょうか
| A |
C-2021-2_U16 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | バベルの図書館で、２６文字のアルファベットと空白の組み合わせ既存の本も文字列の並びとして捉えることができることがとても面白いと思った
みかんという三文字がそのものを表すことができるのはなぜかという疑問は自分自身以前考えたことがあったので共感できた | A |
C-2021-2_U138 | 10 | 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 | まず初めに前回の講義の小テストを行い、次にインフルエンザのチェック方法について学び、次に非構造データ処理の言語処理と画像処理と音声/音楽処理について学び、最後にパターン認識について学んだ。 | B |
C-2021-2_U138 | 10 | 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 | 非構造データ処理の中の言語処理や画像処理、音声/音楽処理について理解することが出来た。 | B |
C-2021-2_U138 | 10 | 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 | 特になかった。 | B |
C-2021-2_U138 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U138 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像データやパターン処理がベクトルを用いて表せるという内容がもっと知りたかった。 | B |
C-2021-2_U55 | 10 | 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 | 非構造化データ処理の例として言語処理、画像処理、音声処理が挙げられる。言語データは自然言語処理によって分析され、その例として翻訳や検索がある。画像は私たちにとって身近なものであり、ベクトルとして扱う。音もデータとして扱うことができる。音は人間の声、音楽、環境音の三つに分類でき、いずれも音の波の高さを数値化すればデータとして扱うことができる。その例として音声認識や楽曲分析、環境音認識が挙げられる。他の事例としてパターン認識がある。パターン認識とは画像や音声、テキストなど、様々なデータを対象として、それが「何」であるかを当てる方法である。例として病気診断や行動認識が挙げられる。ただ、認識できる対象(クラス)は、事前に決められている。また、機械学習にも関係しており、大量のデータを準備することで分類をする(境界線を引く)ことができる。 | B |
C-2021-2_U55 | 10 | 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 | 今日の授業で非構造化データの言語データ、画像データ、音声データがどのように処理されているのか、その例まで詳しく知ることができた。また、パターン認識についても機械学習の仕組みも交えて知ることができた。 | B |
C-2021-2_U55 | 10 | 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 | 理解できなかったことはなかったのでしっかり復習した。 | B |
C-2021-2_U55 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-2_U55 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の授業で非構造化データの言語データ、画像データ、音声データの処理、パターン認識と機械学習について詳しく知れたので良かった。個人的には画像データの処理がベクトルとして扱われ、その際に線形代数を使うというところに驚いた。私は前期に線形代数を履修しているので画像処理についてもっと詳しく学びたいと思った。 | B |
C-2021-2_U30 | 10 | 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 | 非構造化データの処理 | C |
C-2021-2_U30 | 10 | 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 | 言語データの使われ方、画素＝ベクトル、深層ネットワークの考え方がわからない理由 | C |
C-2021-2_U30 | 10 | 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 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U30 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 折り曲げていくことで境界線を引く考え方は面白いと思った。深層ネットワークの思考の過程は確かに辿りづらそうだと思う。 | C |
C-2021-2_U92 | 10 | 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 | 非構造化データの処理とパターン認識の方法とその応用について学んだ。 | C |
C-2021-2_U92 | 10 | 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 | 非構造データには言語・画像・音声/音楽データがあること。
言語データ処理は自然言語処理と称されること。
画像は多次元のベクトルとして扱われ、その数値の操作によって処理・分析していること
音のデータとしては「音声」「音楽」「環境音」の3種類があり、それぞれ分析する方法があること。
パターン認識は人間には容易だが、特定のものしか判断できないコンピュータには難しいこと。
コンピュータのパターン認識に必要な「類似」の概念さえも明確に決められないことも、これを困難にしていること。
| C |
C-2021-2_U92 | 10 | 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仕組みがよく理解できなかった。 | C |
C-2021-2_U92 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U92 | 10 | 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 | 10 | 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 | 10 | 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 | 10 | 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 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U169 | 10 | 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 | 10 | 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 | 非構造データ処理の代表例として、文字列で表されるデータである言語データを処理する言語処理、画像データを処理する画像処理、音声データを処理する音声/音楽処理を学んだ。
また、非構造データ処理の手法として、データごとの処理方法を具体例を用いて学習した。
近年身近になってきているパターン認識についてその課題と具体例について学習した。
| B |
C-2021-2_U93 | 10 | 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 |
非構造データ処理手法の代表的な3つについて具体例を含めて理解することができた。パターン認識について理解を深めることができた。 | B |
C-2021-2_U93 | 10 | 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 | 画像データがベクトルであるという所の説明があまり理解できなかった。 | B |
C-2021-2_U93 | 10 | 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 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ処理方法を中心に、新しい知識が多く出てきたので復習を継続的に行っていきたいと思った。 | B |
C-2021-2_U58 | 10 | 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 | 表のようにして構造化できないデータを非構造化データと呼び、AIが処理するデータの例として言語処理、音声処理、画像処理がある。
現在のAI技術ではこれらの処理の中で難しいものもある。それがパターン認識だ。
パターン認識とは与えられたデータが何であるか認識するというものだ。
この認識精度を上げるため、大量のデータを学習させたり、深層ニューラルネットワークを用いたりと対策をしている。
| C |
C-2021-2_U58 | 10 | 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 | ｎ個の数字の組をｎ次元ベクトルと呼び、これは画像のピクセルにも使われている。
パターン認識は現在改良されているものの、総合的、複合的なパターン認識は人間にまだまだ劣っている。 | C |
C-2021-2_U58 | 10 | 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 | 空間を折り曲げるというのがわからなかった。
例としてあがっていた画像で折り曲げられていたのは紙では？と思った。 | C |
C-2021-2_U58 | 10 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U58 | 10 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 面白かった。
人間より圧倒的に処理能力が高いはずのコンピューターにできない高度なパターン認識が、なぜ人間は子供でもできるのか不思議だ。 | C |
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