WorksheetsNMKHTTNT & DL 2
Total questions: 41
Worksheet time: 21mins
Name
Class
Date
1.
What is one key way that effective communication drives the PACE workflow? (Giao tiếp hiệu quả góp phần thúc đẩy quy trình PACE là gì?)
a)
Establishes clear project goals (Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng)
b)
Creates more work for team members (Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm)
c)
Reduces the need for meetings (Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp)
d)
Eliminates task redundancy (Loại bỏ sự trùng lặp công việc)
2.
What is the term used to describe the principle of doing no harm when working with data? (Thuật ngữ nào được dùng để mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu?)
a)
nonmaleficence (Nguyên tắc không gây tổn hại đến cá nhân, cộng đồng)
b)
negligence (sự cẩu thả)
c)
exploitation (sự khai thác)
d)
bias (sự thiên vị)
3.
Which of the following is a key ethical responsibility for data professionals when handling sensitive data? (điều nào sau đây là trách nhiệm đạo đức chính đối với các chuyên gia dữ liệu khi xử lý dữ liệu nhạy cảm)
a)
Ensuring data privacy and protection (đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ quyền dữ liệu)
b)
Maximizing data availability over security concerns (tối ưu hóa tính khả dụng của dữ liệu vượt qua các mối quan tâm về bảo mật)
c)
Ignoring data breaches if they are small (bỏ qua các vi phạm dữ liệu nếu chúng nhỏ)
d)
Collecting as much data as possible without consent (thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt mà không có sự đồng ý)
4.
Select the ethical considerations a data professional should keep in mind when sharing data with third parties. (chọn những cân nhắc về đạo đức mà chuyên gia dữ liệu nên ghi nhớ khi chia sẻ dữ liệu với bên thứ 3)
a)
Data anonymization (ẩn danh dữ liệu)
b)
Consent from data owners (sự đồng ý của chủ sở hữu dữ liệu)
c)
Ignoring data ownership rights (bỏ qua quyền sở hữu dữ liệu)
d)
Ensuring third-party compliance with data protection laws (đảm bảo bên thứ 3 tuân thủ luật bảo vệ dự liệu)
e)
Sharing all collected data freely (chia sẻ tất cả dữ liệu thu thập một cách tự do)
5.
Which technical skill is most commonly associated with data analysis in various careers? (Kỹ năng kỹ thuật nào phổ biến nhất khi nhắc đến phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau?)
a)
Data visualization (Trực quan hóa dữ liệu)
b)
Project management (Quản lý dự án)
c)
Public speaking (Nói trước công chúng)
d)
Time management (Quản lý thời gian)
6.
What one-word term describes the strategic ability to influence stakeholder decisions in the data career space? (Thuật ngữ nào mô tả khả năng chiến lược của một người trong việc ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực dữ liệu?)
a)
Persuasion (Thuyết phục)
b)
Coding (Lập trình)
c)
Storage (Lưu trữ)
d)
Analysis (Phân tích)
7.
Select all the strategic skills essential across various data-related careers. (chọn tất cả các kỹ năng chiến lược cần thiết trong nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu khác nhau)
a)
Leadership(lãnh đạo)
b)
Critical thinking(tư dy phản biện)
c)
Data entry(nhập dữ liệu)
d)
Negotiation (sự đàm phán)
e)
Spreadsheet proficiency (thành thạo bảng tính)
8.
Select the benefits of AI in various industries. (chọn lợi ích của AI trong các ngành khác nhau)
a)
Enhances productivity (nâng cao năng xuất)
b)
Improves decision-making accuracy (cải thiện độ chính xác của việc ra quyết định)
c)
Facilitates personalized experiences (tạo điều kiện cho trải nghiệm được cá nhân hóa)
d)
Guarantees data privacy (đảm bảo quyền riêng tư)
9.
What is one significant impact of AI on various industries? (một tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp khác nhau là gì?
a)
Automation of repetitive tasks (tự động hóa các tác vụ lập đi lập lại)
b)
Elimination of all jobs (loại bỏ tất cả các công việc)
c)
Creation of biased algorithms (tạo ra các thuật toán thiên vị)
d)
Increased dependence on manual labor (tăng sự phụ thuộc vào lao động chân tay)
10.
In one word, what is a major limitation of AI related to its decision-making capabilities? (Hạn chế chính của AI liên quan đến khả năng ra quyết định của nó là gì?)
a)
Bias (Thiên lệch)
b)
Data (Dữ liệu)
c)
Model (Mô hình)
d)
Software (Phần mềm)
11.
In one word, what is a major limitation of AI related to its decision-making capabilities? Please answer in all lowercase. (Hạn chế chính của AI liên quan đến khả năng ra quyết định của nó là gì?)
a)
bias (thiên lệch)
b)
ethics (đạo đức)
12.
What is the term used to describe a subset of data used to evaluate the performance of a machine learning model? Please answer in all lowercase. (Thuật ngữ nào được dùng để mô tả một tập con của dữ liệu được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình học máy?)
a)
testset
b)
test
13.
Select all the tasks that are typically crucial for AI teams when handling data. (Chọn tất cả các nhiệm vụ thường quan trọng đối với các nhóm AI khi xử lý dữ liệu.)
a)
Data cleaning (Làm sạch dữ liệu)
b)
Feature engineering (Kỹ thuật đặc trưng)
c)
C: Understanding neural network internals (Hiểu cấu trúc bên trong của mạng nơ-ron)
d)
Hyperparameter tuning (Tinh chỉnh siêu tham số)
e)
Data labeling (Gán nhãn dữ liệu)
14.
What are significant impacts of AI on various industries? (Chọn 2) (Tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp là gì?)
a)
Automation of repetitive tasks (Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại)
b)
Enhance Productivity (Tăng năng suất làm việc)
c)
Creation of biased algorithms (Tạo ra các thuật toán thiên lệch)
d)
Increased dependence on manual labor (Tăng sự phụ thuộc vào lao động thủ công)
15.
Which of the following is essential for effective collaboration with AI teams concerning their approach to data? (Điều gì dưới đây là thiết yếu để hợp tác hiệu quả với các nhóm AI liên quan đến cách tiếp cận của họ đối với dữ liệu?)
a)
Understanding AI data preprocessing techniques (Hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu của AI)
b)
Knowing how to program AI algorithms (Biết cách lập trình các thuật toán AI)
c)
Mastering AI hardware configuration (Làm chủ cấu hình phần cứng của AI)
d)
Specializing in AI model deployment (Chuyên môn hóa trong triển khai mô hình AI)
16.
What is the primary role of supervised learning in machine learning? (Vai trò chính của học có giám sát trong học máy là gì?)
a)
To classify and make predictions based on labeled data (Phân loại và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn)
b)
To discover hidden patterns in data without labels (Khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu không có nhãn)
c)
To improve the efficiency of data processing systems (Cải thiện hiệu suất của các hệ thống xử lý dữ liệu)
d)
To generate new data from existing datasets (Tạo dữ liệu mới từ các tập dữ liệu hiện có)
17.
In supervised learning, what term is used to describe the data that is used to train the model? (Trong học có giám sát, thuật ngữ nào dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình?)
a)
Training (Huấn luyện)
b)
Testing (kiểm thử)
c)
Tuning (điều chỉnh)
d)
Preparing (chuẩn bị)
18.
Which of the following are common applications of supervised learning? (Trong số các lựa chọn sau, đâu là những ứng dụng phổ biến của học có giám sát?)
a)
Spam email detection (Phát hiện email rác)
b)
Image recognition (Nhận dạng hình ảnh)
c)
Discovering customer segments (Khám phá các phân khúc khách hàng)
d)
Speech recognition (Nhận dạng giọng nói)
e)
Predicting stock market trends without historical data (Dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán mà không có dữ liệu lịch sử)
19.
What is the term used to describe the intended skills or knowledge a learner should acquire by the end of an educational program? Please answer in all lowercase. (Thuật ngữ nào được dùng để mô tả các kỹ năng hoặc kiến thức mà một người học dự kiến sẽ đạt được vào cuối một chương trình giáo dục?)
a)
outcome (kết quả)
b)
outcomes (các kết quả)
20.
Select all statements that correctly describe key concepts to be shared in the program to enhance learning outcomes. (Chọn tất cả các phát biểu mô tả đúng các khái niệm chính cần được chia sẻ trong chương trình để nâng cao kết quả học tập.)
a)
Aligns with the program's objectives (Phù hợp với mục tiêu của chương trình)
b)
Promotes critical thinking (Thúc đẩy tư duy phản biện)
c)
Excludes practical applications (Loại bỏ các ứng dụng thực tiễn)
d)
Is irrelevant to the learners' goals (Không liên quan đến mục tiêu của người học)
e)
Encourages collaboration (Khuyến khích hợp tác)
21.
Which of the following is a key aspect to consider when describing the learning outcomes for the program? (Trong số các lựa chọn sau, yếu tố quan trọng nào cần xem xét khi mô tả kết quả học tập của chương trình?)
a)
Clearly define learning outcomes (Xác định rõ ràng các kết quả học tập)
b)
Include unrelated topics (Bao gồm các chủ đề không liên quan)
c)
Focus solely on theoretical knowledge (Chỉ tập trung vào kiến thức lý thuyết)
d)
Avoid setting any educational goals (Tránh đặt bất kỳ mục tiêu giáo dục nào)
22.
What is the term for a brief document summarizing your skills, experience, and education? Please answer in all lowercase. (Thuật ngữ nào dùng để chỉ một tài liệu ngắn gọn tóm tắt kỹ năng, kinh nghiệm và trình độ học vấn của bạn?)
a)
resume
b)
cv
23.
Which of the following are effective resources to prepare for a job search? (Trong số các lựa chọn sau, nguồn nào là hiệu quả để chuẩn bị cho quá trình tìm việc?)
a)
Online job boards (Các trang tìm việc trực tuyến)
b)
Networking events (Các sự kiện kết nối)
c)
Social media platforms (Các nền tảng mạng xã hội)
d)
Video games (Trò chơi điện tử)
e)
Peer-reviewed journals (các tạp chí khoa học có phản biện)
24.
Which of the following resources is most essential to prepare for a job interview? (Nguồn tài nguyên nào dưới đây là quan trọng nhất để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn xin việc?)
a)
Researching the company (Nghiên cứu công ty)
b)
Practicing sports (Tập thể thao)
c)
Watching movies (Xem phim)
d)
Reading novels (Đọc tiểu thuyết)
25.
What is a common characteristic of successful AI companies when it comes to data management? (Đặc điểm chung của các công ty AI thành công trong quản lý dữ liệu là gì?
a)
They prioritize collecting large volumes of high-quality data. (Họ ưu tiên thu thập lượng dữ liệu lớn và chất lượng cao.)
b)
They focus solely on internal data for model training. (Họ chỉ tập trung vào dữ liệu nội bộ để huấn luyện mô hình)
c)
They invest minimally in data cleaning processes. (Họ đầu tư tối thiểu vào quá trình làm sạch dữ liệu.)
d)
They do not prioritize data privacy and security. (Họ không ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.)
26.
What is the term for the systematic approach AI companies use to improve their processes and outcomes? (Thuật ngữ nào dùng để chỉ cách tiếp cận hệ thống mà các công ty AI sử dụng để cải thiện quy trình và kết quả của họ?)
a)
Optimization (Tối ưu hóa)
b)
Evaluation (Đánh giá)
c)
Minimization (Tối thiểu hoá)
d)
Maximization (Tối đa hoá)
27.
Which of the following are key strategies in AI transformation for companies? (Những chiến lược nào sau đây là then chốt trong quá trình chuyển đổi AI cho các công ty?)
a)
Developing a clear AI strategy and roadmap (Xây dựng chiến lược và lộ trình AI rõ ràng)
b)
Investing in AI training and skill development (Đầu tư vào đào tạo và phát triển kỹ năng AI)
c)
Relying only on existing IT infrastructure without upgrades (Chỉ dựa vào cơ sở hạ tầng CNTT hiện có mà không nâng cấp)
d)
Implementing strong data governance practices (Áp dụng các phương pháp quản trị dữ liệu mạnh mẽ)
e)
Avoiding external partnerships and collaborations (Tránh hợp tác hoặc liên kết với bên ngoài)
28.
What is the term for AI-generated videos that make people appear to say or do things they never did? (Thuật ngữ nào dùng để chỉ các video tạo ra bởi AI khiến người ta có vẻ như đang nói hoặc làm những việc mà họ chưa từng làm để giả dạng họ?)
a)
Deepfakes (Deepfakes)
b)
3D (3D)
c)
Animation (Hoạt hình)
d)
Hologram (Ảnh ba chiều)
29.
Select all potential adverse impacts of deepfakes on society. (Chọn tất cả các tác động tiêu cực tiềm tàng của deepfakes đối với xã hội.)
a)
Increase public trust in media (Tăng niềm tin của công chúng vào truyền thông)
b)
Facilitating criminal activities by impersonating individuals (Tạo điều kiện cho các hoạt động tội phạm thông qua việc giả mạo cá nhân)
c)
Creating virtual meeting backgrounds (Tạo nền cuộc họp ảo)
d)
Improving speech recognition systems (Cải thiện hệ thống nhận dạng giọng nói)
30.
Which of the following is a potential adverse use of deep fakes? (Đâu là một tác hại tiềm ẩn của deep fake?)
a)
Manipulating videos to spread misinformation (Thao túng video để phát tán thông tin sai lệch)
b)
Enhancing video quality for better user experience (Nâng cao chất lượng video để cải thiện trải nghiệm người dung)
c)
Generating realistic avatars for video games ( Tạo avatar chân thực cho trò chơi điện tử)
d)
Improving photo editing software (Cải thiện phần mềm chỉnh sửa ảnh)
31.
What is the term for the method that modifies input data to exploit weaknesses in AI models? Please answer in all lowercase. (Thuật ngữ chỉ phương pháp thay đổi dữ liệu đầu vào để khai thác điểm yếu trong mô hình AI là gì?)
a)
perturbation
b)
perturbations
32.
Which of the following strategies can be used to defend against adversarial attacks on AI systems? (Chiến lược nào sau đây có thể được sử dụng để bảo vệ chống lại các cuộc tấn công đối thủ vào hệ thống AI?)
a)
Adversarial training (Huấn luyện đối kháng)
b)
Regularization techniques (Kỹ thuật chính quy hóa)
c)
Data augmentation (Tăng cường dữ liệu)
d)
Ignoring adversarial threats (Bỏ qua các mối đe dọa đối kháng)
e)
Reducing model complexity (Giảm độ phức tạp của mô hình)
33.
What is the primary objective of adversarial attacks on AI systems? (Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?)
a)
Adversarial attacks manipulate input data to deceive AI models. (Các cuộc tấn công đối kháng thay đổi dữ liệu đầu vào để lừa dối các mô hình AI.)
b)
Adversarial attacks are designed to enhance AI model accuracy. (Các cuộc tấn công đối kháng được thiết kế để nâng cao độ chính xác của mô hình AI.)
c)
Adversarial attacks involve directly altering the AI model's code. (Các cuộc tấn công đối kháng liên quan đến việc thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI.)
d)
Adversarial attacks always require human intervention to succeed. (Các cuộc tấn công đối kháng luôn yêu cầu sự can thiệp của con người để thành công.)
34.
What is the term used to describe the audience's essential takeaway from a presentation? Please answer in all lowercase. (Thuật ngữ dùng để mô tả thông điệp chính mà khán giả cần nắm bắt từ một bài thuyết trình là gì?)
a)
message
b)
keypoint
35.
Which of the following should be considered when tailoring key findings for a specific audience? (Những yếu tố nào sau đây cần được xem xét khi điều chỉnh các phát hiện chính cho một đối tượng khán giả cụ thể?)
a)
Cultural context of the audience (Bối cảnh văn hóa của khán giả)
b)
Preferred communication style of the audience (Phong cách giao tiếp ưa thích của khán giả)
c)
Age of the presenter (Tuổi của người thuyết trình)
d)
Timing and length of the presentation (Thời gian và độ dài của bài thuyết trình)
e)
Personal opinions of the presenter (Ý kiến cá nhân của người thuyết trình)
36.
When presenting key findings to an audience, which of the following is the most important element to include? (Khi trình bày các phát hiện chính với khán giả, yếu tố nào dưới đây là quan trọng nhất?)
a)
Clear and concise summary of the findings (Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện)
b)
Detailed statistical data without context (Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có ngữ cảnh)
c)
Background of every research participant (Thông tin nền tảng của mọi người tham gia nghiên cứu)
d)
Lengthy explanations of research methodology (Giải thích dài dòng về phương pháp nghiên cứu)
37.
What is the term used to describe partnerships between government entities and private companies in AI initiatives? Please answer in all lowercase. (Thuật ngữ dùng để mô tả sự hợp tác giữa các cơ quan chính phủ và công ty tư nhân trong các sáng kiến AI là gì?)
a)
collaboration
b)
partnerships
c)
alliances
38.
Which key element is crucial for effective communication about AI transformation within a company? (Yếu tố quan trọng nào là cần thiết để giao tiếp hiệu quả về chuyển đổi AI trong một công ty?)
a)
Clear understanding of AI concepts (Hiểu rõ các khái niệm về AI)
b)
Ignoring stakeholder concerns (Bỏ qua mối quan tâm của các bên liên quan)
c)
Focusing only on technical details (Chỉ tập trung vào chi tiết kỹ thuật)
d)
Avoiding collaboration with external partners (Tránh hợp tác với các đối tác bên ngoài)
39.
Select the key benefits of public-private partnerships in AI transformation. (Chọn những lợi ích chính của hợp tác công-tư trong chuyển đổi AI)
a)
Access to diverse expertise (Tiếp cận chuyên môn đa dạng)
b)
Increased innovation (Tăng cường đổi mới sáng tạo)
c)
Higher cost without returns (Chi phí cao không mang lại hiệu quả)
d)
Enhanced resource sharing (Nâng cao chia sẻ nguồn lực)
e)
Limited to government regulations (Bị giới hạn bởi quy định chính phủ)
40.
Which of the following are components of the PACE workflow in a data science project? (Các thành phần nào sau đây thuộc quy trình làm việc PACE trong một dự án khoa học dữ liệu?)
a)
Plan (Lập kế hoạch)
b)
Act (Hành động)
c)
Explore (Khám phá)
d)
Communicate (Truyền thông)
e)
Execute (Thực thi)
41.
What is the purpose of the PACE workflow in a data science project? (Mục đích của quy trình PACE trong một dự án khoa học dữ liệu là gì?)
a)
To provide a structured approach to problem-solving using data analysis. (Để cung cấp một phương pháp có cấu trúc để giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu.)
b)
To ensure data privacy and security in all data science projects. (Để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong tất cả các dự án khoa học dữ liệu.)
c)
To automate all steps of the data science process. (Để tự động hóa tất cả các bước trong quy trình khoa học dữ liệu.)
d)
To develop new programming languages for data analysis. (Để phát triển các ngôn ngữ lập trình mới cho phân tích dữ liệu.)
100 %
