wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Scratch nâng cao - Ôn tập Kiến thức về Trí tuệ Nhân tạo

Total questions: 32

Worksheet time: 16mins

Name
Class
Date
1.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

a)

Công cụ để lập trình tất cả quy tắc cho máy tính

b)

Lĩnh vực giúp máy tính có khả năng "suy nghĩ" và "học hỏi" giống con người

c)

Hệ thống phần cứng chỉ để xử lý hình ảnh

d)

Chỉ là công nghệ dùng trong trò chơi điện tử

2.

Ví dụ thực tế của AI là gì?

a)

Máy tính bỏ túi

b)

Đèn pin thông minh

c)

Xe tự lái

d)

Ổ cứng lưu trữ

3.

Học máy (Machine Learning) là gì?

a)

Máy tính được lập trình sẵn tất cả quy tắc

b)

Máy tính học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định

c)

Máy chỉ lưu trữ dữ liệu mà không phân tích

d)

Quá trình sửa lỗi phần mềm

4.

Các loại học máy gồm có:

a)

Structured, Unstructured, Random learning

b)

Supervised, Unsupervised, Reinforcement learning

c)

Parallel, Sequential, Hybrid learning

d)

Auto, Manual, Mixed learning

5.

Deep Learning (học sâu) sử dụng công nghệ gì?

a)

Công thức toán học cổ điển

b)

Mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp

c)

Cây quyết định đơn giản

d)

Lưu trữ dữ liệu dạng bảng

6.

Ứng dụng của học sâu thường gặp là gì?

a)

Vẽ hình học

b)

Lưu file PDF

c)

Nhận diện giọng nói và hình ảnh

d)

Soạn thảo văn bản

7.

NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) giúp máy tính làm gì?

a)

Hiểu, phân tích và sinh ngôn ngữ con người

b)

Tạo video 3D

c)

Chỉ xử lý dữ liệu số

d)

Điều khiển robot vật lý

8.

Ví dụ ứng dụng NLP là gì?

a)

Google Maps

b)

Microsoft Excel

c)

ChatGPT

d)

Adobe Photoshop

9.

Thị giác máy tính (Computer Vision) là gì?

a)

Phần mềm dịch văn bản

b)

Công cụ quản lý cơ sở dữ liệu

c)

Công nghệ tạo nhạc mới

d)

Hệ thống giúp máy tính “nhìn” và hiểu hình ảnh, video

10.

Generative AI có thể tạo ra nội dung nào?

a)

Chỉ văn bản

b)

Văn bản, hình ảnh, âm nhạc, video

c)

Chỉ phần mềm ứng dụng

d)

Chỉ số liệu thống kê

11.

Generative AI có thể tạo ra nội dung nào?

a)

Chỉ văn bản

b)

Văn bản, hình ảnh, âm nhạc, video

c)

Chỉ phần mềm ứng dụng

d)

Chỉ số liệu thống kê

12.

Ví dụ về Generative AI là:

a)

Microsoft Word

b)

VLC

c)

DALL·E

d)

Windows Media Player

13.

Robotics thuộc lĩnh vực nào?

a)

Kỹ thuật xây dựng

b)

Thương mại điện tử

c)

Công nghệ sinh học

d)

Một nhánh của AI

14.

Teachable Machine là gì?

a)

Công cụ trực tuyến miễn phí của Google để huấn luyện mô hình học máy mà không cần code

b)

Một loại robot

c)

Công cụ tạo ảnh 3D

d)

Một phần mềm lập trình chuyên nghiệp phức tạp

15.

Teachable Machine có mấy loại dự án chính?

a)

2

b)

4

c)

3

d)

5

16.

Dự án Image Project trong Teachable Machine dùng để làm gì?

a)

Lập trình trò chơi

b)

Dịch ngôn ngữ

c)

Nhận biết đồ vật, khuôn mặt, cử chỉ qua webcam

d)

Vẽ hình ảnh 3D

17.

Dự án Audio Project có thể nhận biết gì?

a)

Văn bản trong file Word

b)

Đường đi trong bản đồ

c)

Màu sắc trong ảnh

d)

Các loại âm thanh khác nhau

18.

Dự án Pose Project giúp nhận biết:

a)

Giọng nói

b)

Các tư thế cơ thể

c)

Khu vực địa lý

d)

Dữ liệu số

19.

Bước đầu tiên khi huấn luyện mô hình trên Teachable Machine là gì?

a)

Xuất dự án

b)

Mua bản quyền phần mềm

c)

Viết code bằng Python

d)

Đặt tên cho class và thu thập hình ảnh

20.

Sau khi tạo class trong Teachable Machine, ta cần làm gì?

a)

Bắt đầu huấn luyện mô hình

b)

Đóng trình duyệt

c)

Xóa dữ liệu

d)

Tạo lại dự án

21.

Nền tảng RAISE Playground là gì?

a)

Một game online

b)

Một công cụ viết văn bản

c)

Một phần mềm xử lý ảnh

d)

Một nền tảng lập trình dựa trên khối do MIT phát triển

22.

RAISE viết tắt của cụm từ nào?

a)

Real AI System Engineering

b)

Robot and Intelligent Simulation Environment

c)

R

23.

RAISE viết tắt của cụm từ nào?

a)

Real AI System Engineering

b)

Robot and Intelligent Simulation Environment

c)

Random AI Sample Execution

d)

Responsible AI for Social Empowerment and Education

24.

Khối "use model" trong RAISE Playground dùng để làm gì?

a)

Lưu dự án Scratch

b)

Tạo nhân vật

c)

Tải và kết nối mô hình Teachable Machine

d)

Chạy video

25.

Khi tải thành công mô hình AI trong RAISE Playground sẽ hiển thị gì?

a)

Model loaded

b)

Success data

c)

File saved

d)

Video on

26.

Khối "when model detects" dùng để:

a)

Tự động lưu file

b)

Tạo ảnh

c)

Thực thi lệnh khi mô hình nhận diện đúng đối tượng

d)

Dịch ngôn ngữ

27.

Khối "model prediction" trả về gì?

a)

Thời gian hiện tại

b)

Tên lớp mà mô hình đang dự đoán

c)

Địa chỉ IP

d)

Số lần chạy chương trình

28.

Khối "prediction is" có giá trị trả về dạng nào?

a)

Văn bản dài

b)

Ảnh bitmap

c)

Số nguyên

d)

True/False

29.

Khối "confidence for" trả về gì?

a)

Phần trăm độ tin cậy của dự đoán

b)

Thời gian chạy

c)

Tên file

d)

Số lần huấn luyện

30.

Khối "turn video" dùng để:

a)

Chỉnh sửa ảnh

b)

Bật hoặc tắt camera

c)

Quay video màn hình

d)

Tạo hình 3D

31.

Giá trị 0 trong "set video transparency to" có nghĩa là gì?

a)

Hình ảnh trong suốt hoàn toàn

b)

Hình ảnh rõ ràng

c)

Hình ảnh đen trắng

d)

Hình ảnh mờ 50%

32.

Giá trị 100 trong "set video transparency to" có nghĩa là gì?

a)

Hình ảnh hoàn toàn trong suốt

b)

Hình ảnh đảo ngược

c)

Hình ảnh rõ nét

d)

Hình ảnh màu xám