1

2

3

4

AI có thể tự suy nghĩ và ra quyết định

•  AI có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp giống con người

AI chỉ có thể thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể

•  AI có cảm xúc như con người

•  Machine Learning

• . Deep Learning

• Data Science

• Cả A và B

Một dạng AI tổng quát

•  Một nhánh của Machine Learning sử dụng mạng nơ-ron sâu

Một phương pháp lập trình AI bằng tay

• Một hệ thống AI có thể tự phát triển

• . Nhận diện giọng nói

•  Phát triển ý tưởng sáng tạo mới

• Dự đoán hành vi người dùng

Phân tích dữ liệu lớn

•  Danh sách số lượng sản phẩm bán ra mỗi tháng

•  Hình ảnh chụp sản phẩm

• Danh sách tên khách hàng

• Bảng giá sản phẩm

Hỗ trợ ra quyết định

Hiểu ngữ cảnh phức tạp

Nhận diện khuôn mặt

phân loại âm thanh

• A. Một tập dữ liệu có gán nhãn

• B. Một hệ thống AI có khả năng tự học

• C. Một bộ xử lý đồ họa mạnh

• D. Một tập dữ liệu không có nhãn

có

không

• Chỉ tập trung vào phát triển phần mềm AI

• Xây dựng kho dữ liệu chất lượng

• Tuyển nhiều kỹ sư AI

• Phát triển AI mà không cần dữ liệu

• Có công nghệ tiên tiến

• . Hiểu rõ cách AI có thể giúp doanh nghiệp

•  Có nhiều vốn đầu tư

•  Chạy nhiều thuật toán AI cùng lúc

• Để tạo ra thuật toán tốt hơn

• Để tránh lỗi trong hệ thống

• Để AI có thể học và đưa ra dự đoán chính xác hơn

Cả A và B

• Reinforcement Learning

• Unsupervised Learning

•  Supervised Learning

•  Artificial General Intelligence

Hình ảnh ngẫu nhiên từ internet

Hình ảnh có gán nhãn khuôn mặt

Dữ liệu âm thanh

Văn bản mô tả khuôn mặt

Một tập dữ liệu lớn

Một tập dữ liệu nhỏ nhưng chất lượng

Một thuật toán phức tạp

Tất cả các yếu tố trên

Al có thể thay thế hoàn toàn con người

Al có thể đưa ra quyết định không minh bạch

Al có thể tự cải thiện mà không cần con người

Al có thể hiểu cảm xúc con người

Netflix

Facebook

Amazon

Tất cả các công ty trên

• Chỉ cần công nghệ, không cần con người can thiệp

• . Xây dựng văn hóa AI trong tổ chức

• Mua các hệ thống AI mạnh nhất

•  Để AI tự hoạt động mà không giám sát

• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

• Quyết định tự động của AI

• Tính minh bạch của thuật toán AI

• Cả A, B và C

• Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI)

• Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

• Học tăng cường (Reinforcement learning)

• Học không giám sát (Unsupervised learning)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence)

• Học có giám sát (Supervised learning)

Một tập dữ liệu lớn (các tệp âm thanh và bản ghi văn bản tương ứng)

Một tập dữ liệu nhỏ (các tệp âm thanh và bản ghi văn bản tương ứng)

• Một mạng nơ-ron lớn

• Một mạng nơ-ron

Đúng

Sai

• Không quan trọng dữ liệu được thu thập như thế nào. Càng nhiều dữ liệu thì càng tốt.

• Chỉ dữ liệu có cấu trúc mới có giá trị; AI không thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc.

• Không cần cung cấp dữ liệu cho nhóm AI, vì họ luôn có thể tự tạo ra dữ liệu mà họ cần.

• Một số loại dữ liệu có giá trị hơn những loại khác; làm việc với nhóm AI có thể giúp bạn xác định nên thu thập loại dữ liệu nào.

• Số lượng xe tay ga được bán ra mỗi tuần trong năm qua

• Các tệp âm thanh ghi lại tiếng động cơ xe tay ga

• Hình ảnh của các mẫu xe tay ga

• Tốc độ tối đa của từng mẫu xe tay ga

• Những hiểu biết về cách tiếp thị thức ăn cho mèo hiệu quả hơn dựa trên giống mèo

• Một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh được gán nhãn “Mèo” và “Không phải mèo”

Một bản trình bày kế hoạch điều chỉnh giá để tăng doanh thu

• Một mạng nơ-ron mô phỏng chặt chẽ cách não mèo hoạt động

• Thuật ngữ “machine learning” và “data science” thường được sử dụng gần như thay thế cho nhau.

• Deep learning là một dạng của machine learning. (Tức là, tất cả các thuật toán deep learning đều thuộc về machine learning.)

• Thuật ngữ “deep learning” và “neural network” thường được sử dụng gần như thay thế cho nhau.

• AI là một dạng của deep learning. (Tức là, tất cả các thuật toán AI đều là deep learning.)

• Thu thập dữ liệu có chiến lược

• Đầu tư vào kho dữ liệu thống nhất

• Xác định cơ hội tự động hóa

• Tất cả các điều trên

Đúng

Sai

• A. Stakeholder / Bên liên quan

B. Data professional / Chuyên gia dữ liệu

C. Information technology professional / Chuyên gia công nghệ thông tin

• D. Client / Khách hàng

• A. Data science / Khoa học dữ liệu

• B. Machine learning / Học máy

• C. Statistics / Thống kê

• D. Visualization / Trực quan hóa

• A. It uses advanced techniques to make predictions about the future. / Nó sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để đưa ra dự đoán về tương lai.

• B. It seeks to answer questions like “What will happen?” and “How can we make X happen?” / Nó tìm cách trả lời các câu hỏi như “Điều gì sẽ xảy ra?” và “Chúng ta có thể làm thế nào để điều X xảy ra?”

• C. It produces broad insights that concentrate on which questions should be asked about data. / Nó tạo ra những hiểu biết rộng lớn tập trung vào việc xác định các câu hỏi cần được đặt ra về dữ liệu.

• D. It determines actionable insights that can be applied immediately based on existing queries. / Nó xác định các thông tin có thể hành động ngay lập tức dựa trên các truy vấn hiện có.

• A. It has an enormous online community and other helpful resources. / Nó có cộng đồng trực tuyến khổng lồ và các tài nguyên hữu ích khác.

• B. It is one of the easiest programming languages to write. / Đây là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ viết nhất.

• C. It was created within the data community. / Nó được tạo ra trong cộng đồng dữ liệu.

• D. It is very flexible. / Nó rất linh hoạt.

\

•  A range of values that conveys how likely it is that a statistical estimate reflects the population / Một dãy giá trị cho thấy xác suất một ước tính thống kê phản ánh dân số

•  A computer programming language used to communicate with a database / Một ngôn ngữ lập trình máy tính được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu

• A file containing a chronologically ordered list of modifications made to a project / Một tệp chứa danh sách các thay đổi theo thứ tự thời gian được thực hiện đối với dự án

A web-based computing platform for running code in real time / Một nền tảng tính toán dựa trên web để chạy mã trong thời gian thực

• A. Explaining data using a graphical interface / Giải thích dữ liệu bằng giao diện đồ họa

• B. Sharing complex data / Chia sẻ dữ liệu phức tạp

• C. Creating a statistical model with code / Tạo mô hình thống kê bằng mã

• D. Enriching data insights with visual elements / Làm phong phú thông tin dữ liệu với các yếu tố trực quan

•  algorithms / thuật toán

• artificial intelligence / trí tuệ nhân tạo

•  augmented reality / thực tế tăng cường

• speed / tốc độ

•  Performing regression modeling and hypothesis testing / Thực hiện mô hình hồi quy và kiểm tra giả thuyết

•  Using Python for data analytics / Sử dụng Python cho phân tích dữ liệu

•  Developing visualizations with Tableau / Phát triển trực quan hóa với Tableau

• Using statistics to draw insights, inferences, and conclusions from your data / Sử dụng thống kê để rút ra thông tin, suy luận và kết luận từ dữ liệu của bạn

• . Taking notes / Ghi chú

Reviewing exemplars / Xem lại các mẫu

• Spending an entire day completing everything as quickly as you can, and then taking a break for a month or two / Dành cả ngày để hoàn thành mọi thứ nhanh chóng, sau đó nghỉ một tháng hoặc hai tháng.

• Planning your time / Lập kế hoạch thời gian của bạn

Đúng

Sai

• A. Business intelligence professionals / Chuyên gia thông minh doanh nghiệp

• B. Statisticians / Nhà thống kê

• C. Expert data analysts / Chuyên gia phân tích dữ liệu

• D. Machine learning engineers / Kỹ sư học máy

• Industry conference / Hội nghị ngành

•  Expo / Triển lãm

• Networking luncheon / Tiệc trưa giao lưu

• Hackathon / Hackathon

• identity analytics / phân tích danh tính

•  mapped data / dữ liệu được ánh xạ

•  digital identification / nhận dạng kỹ thuật số

• personally identifiable information / thông tin nhận dạng cá nhân

• assigns / phân bổ

• aggregates / tổng hợp

•  averages / trung bình

• annotates / chú thích

•  cluster / nhóm

• sample / mẫu

• variety / sự đa dạng

• observation / quan sát

• Removing last names / Xóa tên họ

• Data aggregation / Tổng hợp dữ liệu

Data anonymization / Ẩn danh dữ liệu

• . Data shuffling / Xáo trộn dữ liệu

•  only information technology professionals / chỉ chuyên gia công nghệ thông tin

• all data professionals / tất cả chuyên gia dữ liệu

• only business intelligence professionals / chỉ chuyên gia thông minh doanh nghiệp

•  only project managers / chỉ quản lý dự án

• . Avoiding subtle biases in data work / Tránh các thành kiến tinh vi trong công việc dữ liệu

Generating data from communication / Tạo dữ liệu từ giao tiếp

•  Protecting customer or user privacy / Bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng hoặc người dùng

•  Establishing data security procedures / Thiết lập các quy trình bảo mật dữ liệu

•  An advertising executive decides to make all ad text blue because she suspects that people will respond positively to a color they like. / Một giám đốc quảng cáo quyết định làm cho tất cả văn bản quảng cáo màu xanh vì cô ấy nghi ngờ rằng mọi người sẽ phản ứng tích cực với màu sắc mà họ thích.

• A cybersecurity expert uses machine learning models to analyze network traffic and help identify characteristics of malicious actors. / Một chuyên gia bảo mật sử dụng các mô hình học máy để phân tích lưu lượng mạng và giúp nhận diện các đặc điểm của các tác nhân độc hại.

• An engineer at an automotive company analyzes production patterns to reduce the rate of defective products coming off a production line. / Một kỹ sư tại một công ty ô tô phân tích các mô hình sản xuất để giảm tỷ lệ sản phẩm bị lỗi ra khỏi dây chuyền sản xuất.

• An analyst at a video game development company examines behavioral patterns of gamers to monitor player engagement and how the environment reacts to player input. / Một nhà phân tích tại công ty phát triển trò chơi video kiểm tra các mô hình hành vi của người chơi để theo dõi sự tham gia của người chơi và cách môi trường phản ứng với đầu vào của người chơi.

• Always being correct / Luôn đúng

• Critical thinking skills / Kỹ năng tư duy phản biện

• Interpersonal skills / Kỹ năng giao tiếp

 Active listening skills / Kỹ năng lắng nghe chủ động

• . Proactively address feedback / Chủ động giải quyết phản hồi

•  Brainstorm collaboratively / Tư duy sáng tạo cùng nhau

• Only participate in discussions when asked a direct question / Chỉ tham gia vào các cuộc thảo luận khi được hỏi trực tiếp

• Allow others to share their points of view before offering a response / Cho phép người khác chia sẻ quan điểm của họ trước khi đưa ra phản hồi

• Safeguard an organization’s systems and tools / Bảo vệ hệ thống và công cụ của tổ chức 

•  Identify improvement opportunities / Xác định cơ hội cải thiện

• Remove anything that could cause an error during analysis / Loại bỏ mọi thứ có thể gây ra lỗi trong quá trình phân tích

 Make data visualizations more readable / Làm cho các biểu đồ dữ liệu dễ đọc hơn

• Ensure the data ecosystem offers reliable results / Đảm bảo hệ sinh thái dữ liệu cung cấp kết quả đáng tin cậy

• Manage infrastructure for data across the enterprise / Quản lý cơ sở hạ tầng dữ liệu trên toàn doanh nghiệp

• Make data accessible / Làm cho dữ liệu có thể truy cập

•  Perform research about data / Nghiên cứu về dữ liệu

•  Data warehousing specialists / Chuyên gia lưu trữ dữ liệu

• . Data security officers / Nhân viên bảo mật dữ liệu

• . Insights or analytics team managers / Quản lý nhóm phân tích hoặc thông tin

•  Information technology professionals / Chuyên gia công nghệ thông tin

•  Data scientist / Nhà khoa học dữ liệu

• Project manager / Quản lý dự án

• Business intelligence engineer / Kỹ sư thông minh doanh nghiệp

•  Digital data analyst / Nhà phân tích dữ liệu số

• Someone who is labeled “informed” is kept aware of progress and the concerns of people working on a project. / Người được ghi nhãn là “được thông báo” sẽ được giữ cập nhật về tiến độ và các mối quan tâm của những người làm việc trong một dự án.

• The acronym RACI stands for responsible, accountable, consulted, and informed. / Chữ viết tắt RACI đại diện cho responsible (chịu trách nhiệm), accountable (có trách nhiệm), consulted (được tham vấn), và informed (được thông báo).

• Someone who is labeled “consulted” performs project work or makes decisions directly related to completing tasks. / Người được ghi nhãn là “consulted” (được tham vấn) thực hiện công việc dự án hoặc đưa ra quyết định liên quan trực tiếp đến việc hoàn thành nhiệm vụ.

• A RACI matrix enables companies to organize employee roles. / Ma trận RACI giúp các công ty tổ chức các vai trò của nhân viên.

• Accountability / Trách nhiệm

• Business impact / Tác động kinh doanh

• . Activation / Kích hoạt

. Standardization / Chuẩn hóa

•  A programming language / Một ngôn ngữ lập trình

• . A dashboard / Một bảng điều khiển

• A spreadsheet / Một bảng tính

• A database / Một cơ sở dữ liệu

• They are not good at dealing with ambiguity. / Chúng không tốt trong việc xử lý sự mơ hồ.They are not good at dealing with ambiguity. / Chúng không tốt trong việc xử lý sự mơ hồ

• The information they offer is not always factual. / Thông tin chúng cung cấp không phải lúc nào cũng chính xác.

• They cannot be relied upon to always make ethical recommendations. / Chúng không thể luôn được tin cậy để đưa ra các khuyến nghị đạo đức.

•  They take a very long time to generate content. / Chúng mất rất nhiều thời gian để tạo nội dung.

• They can introduce you to other people from whom you can learn. / Họ có thể giới thiệu bạn với những người khác từ những người bạn có thể học hỏi.

• . They can help guide you as you develop in your career. / Họ có thể giúp hướng dẫn bạn khi bạn phát triển trong sự nghiệp.

• They can help you avoid potential pitfalls. / Họ có thể giúp bạn tránh được các cạm bẫy tiềm ẩn.

• They can help you complete assignments when you’re struggling to hit a deadline. / Họ có thể giúp bạn hoàn thành nhiệm vụ khi bạn gặp khó khăn trong việc đáp ứng thời hạn.

• Lập kế hoạch / Plan

•  Xây dựng / Construct

•  Thực thi / Execute

Phân tích / Analyze

• khung / frameworks

• mối quan hệ / relationships

•  dị thường / outliers

• phân chia / divisions

• Lập kế hoạch / Plan

• Xây dựng / Construct

•  Phân tích / Analyze

Thực thi / Execute

• Bối cảnh / Context

• . Mục đích / Purpose

Người nhận / Receiver

• Người gửi / Sender

• Cố gắng rõ ràng / Strive for clarity

• Soạn thảo thông điệp bằng ngữ pháp chính xác / Draft messages using proper grammar

• Nhắm đến việc giảm bớt sự dài dòng / Aim to minimize wordiness

• Sử dụng câu dài hơn khi giải thích các ý tưởng phức tạp / Use longer sentences when explaining complex ideas

• . Xây dựng / Construct

• Tất cả bốn giai đoạn / All four stages

• Lập kế hoạch / Plan

•  Phân tích / Analyze

• Hình thành câu trả lời khi người khác đang nói / Formulate your response while the other person is talking

• Ghi chú trong các cuộc họp để tham khảo sau / Take notes in meetings for later reference

• Tò mò / Be curious

• Đặt giá trị cao vào những thông tin thu được từ người khác / Place a high value on the insights gained from others

• Mục tiêu dự án / Project objective

•  Kết quả / Outcomes

•  Tiêu đề dự án / Project title

• Cột mốc / Milestones

• Tránh chi tiết không cần thiết / Avoid unnecessary details

• Sử dụng chữ viết tắt bất cứ khi nào có thể để giảm bớt sự dài dòng / Use abbreviations whenever possible to reduce wordiness

• . Giảm bớt sự dài dòng / Minimize wordiness

• Giữ từ vựng đơn giản và tránh sử dụng ngôn ngữ kỹ thuật khi có thể / Keep vocabulary simple and avoid technical language when possibleGiữ từ vựng đơn giản và tránh sử dụng ngôn ngữ kỹ thuật khi có thể / Keep vocabulary simple and avoid technical language when possible

• Ban giám đốc / The C-suite

• . Các bên liên quan / Stakeholders

• Sếp / Bosses

•  Quản lý / Managers