Font size
WorksheetsQuiz về Trí tuệ nhân tạo
Total questions: 95
Worksheet time: 48mins
Trí tuệ nhân tạo (AI) thường được định nghĩa là ngành khoa học máy tính liên quan đến điều gì?
Phát triển phần cứng máy tính tiên tiến
Tự động hóa các hành vi thông minh
Nghiên cứu về tâm lý học con người
Ứng dụng toán học trong kinh tế
Mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo KHÔNG bao gồm điều nào sau đây?
Đưa máy móc trở nên thông minh hơn
Phục vụ lợi ích cho con người
Thay thế hoàn toàn lao động con người trong mọi lĩnh vực
Khiến máy móc phát triển hòa bình và hỗ trợ lẫn nhau với con người
Theo tài liệu, các định nghĩa về AI được chia thành mấy nhóm chính?
2
3
4
5
Nhóm định nghĩa AI nào tập trung vào việc xây dựng hệ thống có khả năng suy nghĩ một cách logic và hợp lý?
Các hệ thống suy nghĩ (thông minh) như con người
Các hệ thống suy nghĩ một cách hợp lý
Các hệ thống hành động (thông minh) như con người
Các hệ thống hành động một cách hợp lý
Phép thử Turing được sử dụng để đánh giá điều gì?
Khả năng tính toán của máy tính
Khả năng bảo mật của hệ thống AI
Mức độ thông minh của máy tính thông qua hành vi tương tự con người
Hiệu suất của thuật toán học máy
Ai là người đề xuất phép thử Turing?
John McCarthy
Alan Turing
Herbert Simon
Marvin Minsky
Trong phép thử Turing, người thẩm vấn KHÔNG được phép sử dụng phương tiện giao tiếp nào sau đây?
Văn bản viết
Câu hỏi
Giọng nói
Màn hình máy tính
Nhược điểm chính của phép thử Turing theo tài liệu là gì?
Quá dễ để máy tính vượt qua
Không phản ánh đầy đủ trí tuệ thực sự của máy móc, chỉ tập trung vào hành vi
Đòi hỏi người thẩm vấn phải có kiến thức chuyên sâu về AI
Chi phí thực hiện quá cao
Hệ thống AI nào được xem là hệ thống giải quyết vấn đề tổng quát, mô phỏng chuỗi suy nghĩ của con người?
ELIZA
GPS (General Problem Solver)
Deep Blue
AlphaGo
Cách tiếp cận "suy nghĩ hợp lý" trong AI tập trung vào việc xây dựng hệ thống dựa trên nền tảng nào?
Mạng nơ-ron nhân tạo
Logic và lập luận
Dữ liệu lớn
Mô phỏng não bộ con người
Theo tài liệu, ngôn ngữ lập trình nào KHÔNG được đề cập đến như một nền tảng của AI?
Lisp
Prolog
Python
Không có đáp án đúng
Giai đoạn nào được coi là "giai đoạn tiền khởi đầu" của AI?
1943-1955
1952-1969
1969-1979
1980 đến nay
Sự kiện nào KHÔNG thuộc giai đoạn khởi đầu (1952-1969) của AI?
Đề xuất thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo"
Phát triển Perceptron
Ra đời chương trình ELIZA
Deep Blue đánh bại Garry Kasparov
"Mùa đông AI" lần thứ nhất diễn ra trong khoảng thời gian nào?
1952-1969
1974-1980
1980-1988
1987-1993
Nguyên nhân chính dẫn đến giai đoạn "mùa đông AI" là gì?
Thiếu kinh phí nghiên cứu từ chính phủ
Sự xuất hiện của Internet và dữ liệu lớn
Những khó khăn trong việc hiện thực hóa các dự đoán lạc quan ban đầu, "bùng nổ tổ hợp" và hạn chế của cách tiếp cận đơn giản
Cạnh tranh gay gắt giữa các nhà nghiên cứu AI
Hệ thống chuyên gia (Expert Systems) trở nên phổ biến trong giai đoạn nào của lịch sử AI?
Giai đoạn khởi đầu (1952-1969)
Giai đoạn trầm lắng (1974-1980)
Hệ thống dựa trên tri thức (1969-1979)
Trí tuệ nhân tạo có sản phẩm thương mại (1980 đến nay)
Chương trình máy tính nào đầu tiên đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới?
Logic Theorist
GPS
Deep Blue
AlphaGo
Robot nào được xem là robot đầu tiên được cấp quyền công dân?
ASIMO
Shakey
Kismet
Sophia
Xu hướng phát triển AI nào được nhấn mạnh từ giai đoạn 2001 đến nay?
Tập trung vào thuật toán phức tạp
Dựa trên tri thức chuyên gia
Dựa trên dữ liệu lớn và học máy
Mô phỏng hoàn toàn nhận thức con người
Mô hình ngôn ngữ tự nhiên GPT-3 được phát hành vào năm nào?
2019
2020
2022
2023
Khoa học dữ liệu là gì?
Một lĩnh vực nghiên cứu về toán học và thống kê
Một lĩnh vực nghiên cứu về dữ liệu và cách khai thác thông tin từ chúng
Một ngành khoa học chỉ liên quan đến máy tính
Một ngành khoa học chỉ sử dụng các phương pháp nghiên cứu lý thuyết
Dữ liệu nào dưới đây được xem là dữ liệu có cấu trúc?
Video đánh giá sản phẩm
Email (người gửi, người nhận, nội dung)
Lịch sử giao dịch của khách hàng (ngày, sản phẩm, số tiền)
Bài đăng trên mạng xã hội
Kỹ thuật nào dưới đây không phải là phương pháp phân tích dữ liệu không cấu trúc?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Phân tích hồi quy
Thị giác máy tính
Chuyển đổi giọng nói thành văn bản
Đâu là dữ liệu không cấu trúc?
Cơ sở dữ liệu khách hàng
Bài đăng trên mạng xã hội
Dữ liệu giao dịch
Dữ liệu nhân sự
Các nhà khoa học dữ liệu cần kết hợp các kỹ năng nào để phân tích dữ liệu hiệu quả?
Chỉ cần kỹ năng lập trình
Kỹ năng lập trình, kiến thức toán học và thống kê, kiến thức chuyên ngành
Kỹ năng giao tiếp và kỹ năng quản lý dự án
Kiến thức về dữ liệu và kỹ năng bán hàng
Dữ liệu nào dưới đây được coi là dữ liệu sơ cấp?
Dữ liệu đã được thu thập từ nghiên cứu trước đó
Dữ liệu có sẵn từ các báo cáo nghiên cứu
Dữ liệu lấy từ các nguồn công cộng trên internet
Dữ liệu do chính người nghiên cứu làm thí nghiệm xác định được
Dữ liệu trùng lặp có thể gây ra vấn đề gì trong phân tích dữ liệu?
Làm tăng độ phức tạp tính toán và thời gian xử lý
Tăng độ chính xác của mô hình
Tăng tốc độ học tập của mô hình
Tăng khả năng phân tích dữ liệu
Đâu không phải là phương pháp xử lý dữ liệu thiếu?
Loại bỏ toàn bộ cột chứa giá trị thiếu
Điền giá trị thiếu bằng giá trị trung bình của cột
Điền “0” vào vị trí giá trị thiếu
Loại bỏ toàn bộ hàng chứa giá trị thiếu
Phương pháp nào không được sử dụng để xử lý dữ liệu ngoại lai?
Loại bỏ các giá trị ngoại lai nếu không có giá trị thông tin
Điền giá trị ngoại lai bằng giá trị trung bình của dữ liệu
Tách các giá trị ngoại lai ra thành nhóm riêng biệt
Điền giá trị ngoại lai bằng giá trị lớn nhất của dữ liệu
Loại biểu đồ nào thường được dùng để kiểm tra mối quan hệ giữa 2 biến liên tục nhằm phát hiện mối liên hệ tuyến tính hoặc phi tuyến?
Biểu đồ phân tán (Scatter plot)
Biểu đồ tần suất (Histogram)
Biểu đồ tương quan (Correlogram)
Biểu đồ hộp (Boxplot)
Khai phá dữ liệu được hiểu như thế nào là đúng theo các phương án dưới đây?
Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Quá trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.
Quá trình tìm kiếm thông tin hữu ích từ dữ liệu.
Quá trình lưu trữ và quản lý dữ liệu.
Kỹ thuật nào sau đây không phải là kỹ thuật khai phá dữ liệu?
Phân lớp (Classification)
Hồi quy (Regression)
Trực quan hóa (Visualization)
Gom cụm (Clustering)
Công cụ nào sau đây thường được sử dụng trong khai phá dữ liệu?
Microsoft Word
Adobe Photoshop
Python
Google Chrome
Biện pháp nào sau đây giúp bảo vệ dữ liệu khỏi tấn công mạng?
Sao lưu dữ liệu định kỳ
Mã hóa dữ liệu
Phân quyền truy cập
Tất cả các đáp án trên
Hệ quản trị CSDL (DBMS) có vai trò nào theo phương án dưới đây là phù hợp nhất?
Tạo ra dữ liệu.
Phân tích dữ liệu.
Quản lý và đảm bảo an toàn cho dữ liệu.
Thu thập dữ liệu từ internet.
Khóa chính trong CSDL quan hệ có đặc điểm gì là đúng theo phương án dưới đây?
Có thể trùng lặp.
Xác định duy nhất một bản ghi.
Không bắt buộc.
Luôn là số tự động tăng.
Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, khóa ngoại (foreign key) được sử dụng để:
Xác định duy nhất một bản ghi trong một bảng.
Liên kết một bảng với chính nó.
Tham chiếu đến khóa chính của một bảng khác.
Tạo chỉ mục cho bảng.
Chỉ mục trong CSDL có tác dụng gì?
Tăng tốc độ truy vấn.
Giảm dung lượng lưu trữ.
Mã hóa dữ liệu.
Phân quyền truy cập.
Phương pháp nào sau đây không được đề cập trong nội dung bảo mật dữ liệu?
Mã hóa dữ liệu.
Quản lý quyền truy cập.
Sao lưu và phục hồi dữ liệu.
Nén dữ liệu.
Ngôn ngữ SQL được hiểu dùng để làm gì theo phương án dưới đây là đúng?
Lập trình web.
Thiết kế giao diện.
Thao tác với CSDL quan hệ.
Phân tích dữ liệu.
Thư viện nào sau đây trong Python được sử dụng để xử lý dữ liệu dạng bảng?
NumPy
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Bước nào sau đây không phải là bước trong quy trình phân tích dữ liệu?
Hiểu vấn đề
Thu thập dữ liệu
Xây dựng mô hình
Trình bày kết quả.
Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng trong phân tích dự đoán?
Tính toán các thống kê mô tả
Sử dụng các mô hình học máy
Phân tích mối quan hệ giữa các biến
Tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến một sự kiện
Framework nào sau đây được phát triển bởi Google?
TensorFlow
PyTorch
Spark
Hadoop
Google Colab là gì?
Ngôn ngữ lập trình
Thư viện Python
Nền tảng đám mây
Môi trường lập trình cục bộ
Lệnh nào sau đây được sử dụng để cài đặt thư viện trong Google Colab?
!pip install
!conda install
!install.packages
!apt-get install
Ưu điểm của việc sử dụng Google Colab là gì?
Miễn phí
Hỗ trợ GPU/TPU
Dễ dàng chia sẻ
Tất cả các đáp án trên
Thư viện NumPy trong Python được sử dụng để làm gì?
Xử lý dữ liệu dạng bảng
Tính toán hiệu quả
Trực quan hóa dữ liệu
Xây dựng mô hình học máy
Thư viện Seaborn trong Python được sử dụng để làm gì?
Xử lý dữ liệu dạng bảng
Tính toán hiệu quả
Trực quan hóa dữ liệu nâng cao
Xây dựng mô hình học máy
Pandas hỗ trợ thao tác với dữ liệu dạng bảng (DataFrame) và chuỗi thời gian (Series).
Đúng
Sai
K-means là thuật toán thuộc loại nào?
Học có giám sát
Học không giám sát
Học tăng cường
Học sâu
Hồi quy Logistic thường được sử dụng cho bài toán nào?
Phân loại nhị phân
Phân loại đa lớp
Hồi quy
Phân cụm
Phân tích kết quả bao gồm những hoạt động nào?
So sánh với kết quả thực tế
Đánh giá mô hình dựa trên các chỉ số
Cả A và B
Không có đáp án đúng
Vấn đề quá khớp (Overfitting) xảy ra khi nào?
Mô hình học quá chi tiết trên tập huấn luyện, kém hiệu quả trên dữ liệu mới
Mô hình không đủ phức tạp để nắm bắt các quy luật trong dữ liệu
Cả A và B
Không có đáp án đúng
Độ chính xác (accuracy) là chỉ số đánh giá hiệu suất mô hình cho bài toán nào?
Phân loại
Hồi quy
Cả A và B
Không có đáp án đúng
Sai số bình phương trung bình (MSE) là chỉ số đánh giá hiệu suất mô hình cho bài toán nào?
Phân loại
Hồi quy
Cả A và B
Không có đáp án đúng
K láng giềng gần nhất (KNN) là thuật toán thuộc loại nào?
Học có giám sát
Học không giám sát
Học tăng cường
Học sâu
Ý tưởng chính của SVM là gì?
Tìm một siêu phẳng tối ưu để phân tách dữ liệu
Xây dựng một cây quyết định
Sử dụng mạng nơ-ron
Không có đáp án đúng
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu nào?
Dữ liệu văn bản
Dữ liệu hình ảnh
Dữ liệu âm thanh
Dữ liệu chuỗi thời gian
Hàm kích hoạt (Activation Function) có vai trò gì trong mạng nơ-ron nhân tạo?
Quyết định tín hiệu nào sẽ được truyền qua mạng
Tính toán sai số giữa đầu ra dự đoán và giá trị thực tế
Điều chỉnh trọng số
Tất cả các đáp án trên
Vai trò chính của Kỹ sư câu lệnh là gì?
Tạo ra các ứng dụng di động
Quản lý cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp
Thiết kế và tối ưu hóa câu lệnh nhằm giúp LLMs thực hiện tác vụ chính xác theo yêu cầu của người dùng
Phát triển phần cứng cho máy tính
Trong việc xây dựng câu lệnh, việc xác định mục tiêu và ngữ cảnh có tác dụng?
Giúp mô hình tính toán nhanh hơn
Xác định rõ ràng yêu cầu và điều chỉnh giọng văn, định dạng cho phù hợp với đối tượng sử dụng
Giảm chi phí phần cứng
Tăng tốc độ truy vấn cơ sở dữ liệu
Trong quá trình xây dựng câu lệnh, bước đầu tiên cần thực hiện là gì?
Lựa chọn từ khóa và cấu trúc câu lệnh
Đánh giá kết quả đầu ra
Thử nghiệm với mô hình
Xác định mục tiêu và ngữ cảnh của câu lệnh
Trong xây dựng câu lệnh, “từ khóa” được xem là gì?
Phần mở đầu của câu lệnh
Tên gọi của các mô hình ngôn ngữ lớn
Công cụ đo lường hiệu suất của mô hình
Thành phần giúp mô hình xác định yêu cầu cần thực hiện
Cấu trúc câu lệnh hiệu quả nên bao gồm những thành phần nào sau đây?
Chỉ dẫn, chủ đề/nội dung, định dạng yêu cầu và thông tin ngữ cảnh
Tên người dùng, mật khẩu và địa chỉ IP
Các lệnh SQL cơ bản
Hình ảnh và video minh họa
Trong quá trình tối ưu hóa câu lệnh, “constraint prompting” nhằm mục đích gì?
Tăng độ ngẫu nhiên của kết quả
Đặt ra các ràng buộc hoặc giới hạn cho kết quả đầu ra như độ dài, định dạng hay các từ khóa cụ thể
Loại bỏ hoàn toàn các từ khóa không cần thiết
Tạo các câu lệnh ngắn gọn mà không cần thông tin bổ sung
Tác dụng của việc sử dụng “few-shot prompting” là gì?
Giảm chi phí tính toán
Tăng thời gian xử lý của mô hình
Cung cấp các ví dụ mẫu giúp mô hình hiểu rõ định dạng và phong cách mong muốn
Giảm số lượng từ khóa cần sử dụng
Tại sao có thể nói rằng kỹ năng Prompt Engineering trở thành “kỹ năng không thể thiếu” trong kỷ nguyên AI?
Vì nó giúp giảm chi phí phần cứng
Vì nó là cầu nối giữa con người và các mô hình ngôn ngữ lớn, tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của ứng dụng AI
Vì nó thay thế hoàn toàn việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên
Vì nó đảm bảo an ninh mạng cho doanh nghiệp
Trong lĩnh vực Prompt Engineering, “role prompting” đề cập đến kỹ thuật nào?
Sử dụng các tham số kỹ thuật để tăng độ chính xác của mô hình
Yêu cầu mô hình đóng vai một nhân vật cụ thể để điều chỉnh phong cách và giọng văn của câu trả lời
Sử dụng công cụ quản lý và lưu trữ các câu lệnh
Tạo ra các câu lệnh ngẫu nhiên để kiểm tra hiệu quả mô hình
Tại sao việc cung cấp đầy đủ ngữ cảnh cho câu lệnh lại quan trọng khi tương tác với mô hình ngôn ngữ?
Giúp mô hình giảm độ phức tạp trong quá trình tính toán
Giúp mô hình tăng tốc độ xử lý dữ liệu
Giúp mô hình hiểu rõ đối tượng, mục đích và yêu cầu cụ thể của tác vụ
Giúp mô hình tránh được lỗi kỹ thuật trong quá trình huấn luyện
Prompt Engineer đóng vai trò gì trong việc khai thác sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn?
Quản lý tài chính dự án
Thiết kế và tối ưu hóa câu lệnh
Bảo trì phần cứng máy tính
Phân tích đối thủ cạnh tranh
Loại hình sáng tạo văn bản nào mà Prompt Engineer có thể thực hiện?
Thiết kế đồ họa
Lập trình web
Quản lý dự án
Kể chuyện
Khi viết kịch bản phim, Prompt Engineer có thể hỗ trợ những gì?
Chọn diễn viên
Thiết kế âm thanh
Viết lời thoại nhân vật
Quản lý ngân sách
Kỹ thuật Prompt Engineering nào giúp mô hình tạo ra câu chuyện mạch lạc?
Giới hạn độ dài
Ràng buộc về từ ngữ
Thiết lập bối cảnh và nhân vật
Chỉ định giọng văn
Điều gì cần cung cấp để mô hình viết theo phong cách của một tác giả nổi tiếng?
Mô tả nhân vật
Yêu cầu phong cách cụ thể
Xây dựng tình huống khởi đầu
Giới hạn độ dài
Loại ràng buộc nào kích thích sáng tạo khi tạo văn bản?
Giới hạn độ dài
Thiết lập bối cảnh
Mô tả nhân vật
Chỉ định giọng văn
Kỹ thuật nào hướng dẫn mô hình đóng vai một nhân vật cụ thể?
Sử dụng ràng buộc
Cung cấp thông tin nền
Giới hạn độ dài
Giao vai
Trong dịch thuật, điều gì cần xác định rõ trong câu lệnh cơ bản nhất?
Phong cách dịch
Ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích
Lĩnh vực chuyên ngành
Ngữ cảnh
Để có bản dịch phù hợp với ngữ cảnh, có thể chỉ định điều gì?
Phong cách
Độ dài văn bản
Số lượng từ
Kích thước font chữ
Khi dịch văn bản chuyên ngành, điều gì giúp cải thiện độ chính xác?
Sử dụng phong cách thân mật
Giới hạn số lượng từ
Cung
Khi dịch văn bản chuyên ngành, điều gì giúp cải thiện độ chính xác?
Sử dụng phong cách thân mật
Giới hạn số lượng từ
Cung cấp thêm ngữ cảnh hoặc từ khóa chuyên ngành
Dịch lặp đi lặp lại
Mục đích của tóm tắt văn bản là gì?
Làm ngắn văn bản
Thay đổi ý nghĩa của văn bản
Rút gọn văn bản nhưng vẫn giữ thông tin quan trọng
Thêm thông tin mới vào văn bản
Điều gì có thể yêu cầu khi chỉ định độ dài tóm tắt?
Số lượng hình ảnh
Số lượng tiêu đề
Số từ, số câu, hoặc tỷ lệ phần trăm so với văn bản gốc
Kích thước font chữ
Loại tóm tắt nào tập trung vào những ý tưởng quan trọng nhất?
Tóm tắt khái quát
Tóm tắt tập trung vào ý chính
Tóm tắt theo chủ đề
Tóm tắt trích đoạn
Ứng dụng nào của tóm tắt văn bản giúp nắm bắt ý chính nhanh chóng?
Tạo nội dung dài
Xử lý thông tin quá tải
Viết sách
Soạn email
Trong phân tích dữ liệu, Prompt Engineer có thể yêu cầu mô hình làm gì?
Thiết kế giao diện người dùng
Lập trình ứng dụng
Phân tích cảm xúc
Quản lý dự án
Bước đầu tiên trong quy trình thực hiện một dự án AI đơn giản là gì?
Thu thập dữ liệu.
Lựa chọn bài toán.
Xây dựng mô hình.
Đánh giá mô hình.
Thư viện nào sau đây thường được sử dụng để triển khai các mô hình AI?
Microsoft Word.
Adobe Photoshop.
TensorFlow.
Google Chrome.
Mục đích chính của việc tối ưu hóa siêu tham số trong mô hình AI là gì?
Giảm thời gian huấn luyện mô hình.
Cải thiện hiệu suất của mô hình.
Giảm kích thước của mô hình.
Tăng khả năng giải thích của mô hình.
Chỉ số nào sau đây thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy?
Lỗi trung bình bình phương (MSE).
Hệ số xác định (R2).
Lỗi tuyệt đối trung bình (MAE).
Tất cả các đáp án trên
Khi nào nên sử dụng học không giám sát trong dự án AI?
Khi dữ liệu đã được gán nhãn.
Khi cần dự đoán một giá trị liên tục.
Khi dữ liệu chưa được gán nhãn.
Khi cần huấn luyện robot.
Việc làm sạch dữ liệu trong quá trình chuẩn bị dữ liệu cho dự án AI nhằm mục đích gì?
Tăng kích thước của dữ liệu.
Loại bỏ các vấn đề không mong muốn trong dữ liệu.
Chuyển đổi dữ liệu thành dạng hình ảnh.
Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu.
Kỹ thuật One-Hot Encoding thường được sử dụng để làm gì trong quá trình chuẩn bị dữ liệu?
Chuẩn hóa dữ liệu số.
Mã hóa biến phân loại.
Xử lý giá trị thiếu.
Loại bỏ giá trị ngoại lai.
Tập dữ liệu kiểm định (validation set) được sử dụng để làm gì?
Điều chỉnh siêu tham số và giảm thiểu nguy cơ quá khớp.
Huấn luyện mô hình.
Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình.
So sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau.
Trong quá trình xây dựng mô hình AI, việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào yếu tố nào?
Ngôn ngữ lập trình.
Loại bài toán.
Thời gian thực hiện.
Kinh nghiệm của người xây dựng.
