CSI Checkpoint 1

TensorFlow Playground là gì?

• Một công cụ trực quan hóa mạng neuron đơn giản

• Một thư viện Python để lập trình học máy

• Một phần cứng chuyên dụng để huấn luyện mạng neuron

• Một khóa học trực tuyến về học sâu

Điểm khác biệt chính giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và trí tuệ con người là gì

• AI có khả năng cảm xúc và sáng tạo hơn con người

• AI có thể học tập mà không cần dữ liệu

• AI xử lý thông tin nhanh hơn nhưng không có khả năng tự nhận thức

• Con người không thể học hỏi từ dữ liệu như AI

Trong trường hợp AI đưa ra một quyết định quan trọng nhưng có khả năng sai lệch như vận hành xe tự hành, lập trình viên AI nên làm gì?

• Chấp nhận kết quả của AI vì sai lệch là một phần không thể né tránh

• Phân tích nguyên nhân có thể gây sai lệch và kiểm tra lại dữ liệu

• Sử dụng kết quả của AI vì nó luôn đúng

• Tắt hệ thống AI và không sử dụng nữa

Trong mô hình neuron chuyển đổi nhiệt độ từ F sang C bằng keras, kết quả dự đoán của mô hình có shape đầu ra là gì?

• (1,1)

• (10,1)

• (1,10)

• 1

Tại sao mạng CNN hoạt động tốt hơn so với mạng nơ-ron truyền thống trong bài toán xử lý hình ảnh?

• CNN có khả năng nhận diện đặc trưng trong hình ảnh

• CNN luôn cho kết quả chính xác với ít tham số hơn

• CNN không cần dữ liệu để học mà có thể suy luận trực tiếp từ hình ảnh

• CNN ít tham số hơn và nhẹ hơn

Lớp MaxPooling trong mạng CNN có vai trò gì?

• Giữ nguyên tất cả các giá trị của ảnh đầu vào

• Giảm kích thước của đầu vào bằng cách chọn giá trị lớn nhất trong từng vùng

• Áp dụng bộ lọc để trích xuất đặc trưng

• Chuyển đổi dữ liệu từ ảnh thành dạng vector

Bạn đang huấn luyện một mạng CNN để phân loại thời tiết (nắng, mưa, tuyết, sương mù) từ ảnh. Sau vài lần thử nghiệm, bạn thấy mô hình hoạt động không tốt với ảnh sương mù. Bạn sẽ làm gì để cải thiện khả năng nhận diện ảnh sương mù?

• Tăng số lớp Convolution để mô hình phức tạp hơn

• Tạo/Thêm ảnh sương mù trong tập train

• Giảm bớt các loại thời tiết trong mô hình để đơn giản hóa quá trình học

• Huấn luyện một mô hình riêng biệt để nhận diện ảnh sương mù

Để huấn luyện mô hình AI thực hiện phân loại hình ảnh, cần thành phần quan trọng nhất là:

• Một tập dữ liệu ảnh được gán nhãn

• Một danh sách các câu lệnh prompt

• Một đoạn code xử lý dữ liệu

• Một bộ cảm biến để thu thập dữ liệu

Trong ứng dụng xác thực gương mặt FaceID, bước nào sau đây thuộc về phân loại hình ảnh?

• Xác định vị trí của khuôn mặt trong khung hình

• Phát hiện sự hiện diện của con người trong ảnh

• Phân tích hình dạng và đặc điểm của khuôn mặt để xác định danh tính

• Xử lý ảnh để tăng độ nét của khuôn mặt

Bạn đang xây dựng mô hình phân loại hình ảnh mèo và chó trên Kaggle Notebook nhưng gặp lỗi "Out of Memory" (hết bộ nhớ) khi huấn luyện mô hình. Hãy chọn giải pháp phù hợp nhất.

• Tăng kích thước batch size để mô hình xử lý nhiều hình ảnh hơn mỗi lần

• Chạy lại notebook với random seed khác để khắc phục lỗi

• Bỏ qua bước tiền xử lý dữ liệu để tiết kiệm bộ nhớ

• Giảm kích thước hình ảnh đầu vào để tiết kiệm bộ nhớ