Câu hỏi về Trí tuệ Nhân tạo

Vai trò nào trong nhóm AI chịu trách nhiệm duy trì tính toàn vẹn của các bộ dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu? Vui lòng trả lời bằng chữ thường.

• data engineer (kỹ sư dữ liệu)

• data scientist (nhà khoa học dữ liệu)

• product manager (quản lý sản phẩm)

Thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả một dự án AI quy mô nhỏ được dùng để thử nghiệm tính khả thi và tác động của giải pháp AI trước khi triển khai trên diện rộng? Vui lòng trả lời bằng chữ thường.

• pilot (dự án thử nghiệm)

• prototype (nguyên mẫu)

Trong việc áp dụng Sách hướng dẫn Chuyển đổi AI để giúp một công ty trở nên thành thạo trong AI, bước quan trọng nào sau đây là cần thiết?

• Identifying and prioritizing AI opportunities within the company (Xác định và ưu tiên các cơ hội AI trong công ty)

• Focusing solely on increasing the company's social media presence (Tập trung chỉ vào việc tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội của công ty)

• Developing a new line of consumer products (Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới)

• Reducing the number of employees to cut costs (Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí)

Những hành động nào sau đây là thành phần quan trọng trong việc xây dựng chiến lược AI trong công ty?

• Creating an AI roadmap for long-term implementation (Tạo bản đồ chiến lược AI cho việc triển khai lâu dài)

• Investing solely in hardware upgrades (Đầu tư chỉ vào việc nâng cấp phần cứng)

• Conducting AI workshops for employee engagement (Tổ chức các buổi hội thảo về AI để thu hút nhân viên)

• Executing pilot projects to validate AI solutions (Thực hiện các dự án thử nghiệm để xác nhận giải pháp AI)

• Hiring AI talent to build internal capabilities (Thuê nhân tài AI để xây dựng khả năng nội bộ)

Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?

• Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác

• Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng

• Loại bỏ thất nghiệp

• Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe

Những thách thức nào mà các nền kinh tế đang phát triển có thể gặp phải khi tích hợp AI?

• Khoảng cách kỹ năng trong lực lượng lao động

• Chi phí đầu tư ban đầu cao

• Cải thiện tức thì trong tăng trưởng kinh tế

• Mối đe dọa an ninh mạng

• Truy cập không giới hạn vào dữ liệu

Thuật ngữ nào mô tả loại phong cách lãnh đạo quan trọng trong việc tích hợp AI vào các nền kinh tế đang phát triển? Vui lòng trả lời bằng chữ thường.

• tầm nhìn

• sáng tạo

Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?

• Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa thấy trước.

• Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao.

• Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến.

• Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện.

Chọn tất cả các ví dụ thể hiện các hạn chế của mô hình học máy.

• A biased dataset leading to a discriminatory model output. (Một bộ dữ liệu bị thiên lệch dẫn đến kết quả mô hình bị thiên lệch về một số đáp án.)

• A model predicting outcomes with 100% accuracy in a controlled simulation environment. (Một mô hình dự đoán kết quả với độ chính xác 100% trong môi trường mô phỏng kiểm soát.)

• Difficulty in interpreting complex deep learning models. (Khó khăn trong việc giải thích các mô hình học sâu phức tạp.)

• A model trained on insufficient data failing to generalize well. (Một mô hình huấn luyện trên dữ liệu không đủ và không thể tổng quát tốt.)

• A decision tree model outperforming a neural network on a small dataset. (Mô hình cây quyết định vượt trội hơn mạng nơ-ron trên một bộ dữ liệu nhỏ.)

Thuật ngữ nào dùng để chỉ lỗi do thiên lệch xảy ra khi mô hình quá đơn giản, chẳng hạn như giả định tính tuyến tính khi dữ liệu phức tạp hơn? Vui lòng trả lời bằng chữ thường.

• underfitting (chưa khớp)

• overfitting (quá khớp)

• Gradient vanishing (Sự tiêu biến của Gradient)