NEW
Font size
WorksheetsAI & Machine Learning Core Concepts MCQs 1-15
Total questions: 21
Worksheet time: 11mins
Để giảm thiểu rủi ro Deepfake, người dùng cần làm gì?
Chia sẻ ngay lập tức
Tin tưởng tuyệt đối vào nội dung
Tự tạo Deepfake để kiểm tra
Cẩn thận kiểm tra nguồn gốc và bằng chứng xác thực của nội dung đa phương tiện
Kỹ năng nào sẽ trở nên Quan trọng hơn trong tương lai khi AI thay thế nhiều công việc lặp đi lặp lại?
Nhập dữ liệu
Soạn thảo văn bản hành chính
Sắp xếp hồ sơ giấy
Lãnh đạo, quản lý con người và tư duy chiến lược
Tầm quan trọng của dữ liệu đối với AI được ví như:
Dữ liệu là nước
Dữ liệu là cát
Dữ liệu là không khí
Dữ liệu là dầu mỏ mới
Trong tiền xử lý dữ liệu số, Feature Scaling (Ví dụ: Min-Max Scaling) có mục đích gì?
Làm mô hình overfit
Tăng kích thước dữ liệu
Đưa tất cả các đặc trưng về cùng một phạm vi giá trị (ví dụ: 0 đến 1) để tránh việc các đặc trưng có giá trị lớn chi phối thuật toán
Xóa dữ liệu
Tại sao thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) lại nhạy cảm với dữ liệu chưa được chuẩn hóa?
KNN chỉ dùng cho dữ liệu văn bản
KNN không cần dữ liệu
KNN là thuật toán học có giám sát
KNN dựa vào khoảng cách, nếu các feature không cùng thang đo, feature có giá trị lớn hơn sẽ ảnh hưởng quá mức đến khoảng cách
Trong xử lý ảnh, việc thay đổi kích thước ảnh (Resizing) nhằm mục đích gì?
Làm mất hoàn toàn thông tin
Tăng thời gian huấn luyện
Biến ảnh thành âm thanh
Đồng nhất kích thước đầu vào cho mô hình, giảm chi phí tính toán
Việc gán nhãn dữ liệu (Data Labeling) là một bước BẮT BUỘC đối với loại học máy nào?
Học máy không giám sát
Học tăng cường
Học bán giám sát
Học máy có giám sát (Supervised Learning)
Sự khác biệt chính giữa tập Test Set (Kiểm tra) và tập Validation Set (Kiểm định) là gì?
Cả hai đều giống nhau
Validation lớn hơn Test
Test được dùng để huấn luyện
Validation dùng để điều chỉnh siêu tham số trong quá trình huấn luyện; Test dùng để đánh giá hiệu năng cuối cùng của mô hình đã hoàn thiện
Việc tách tập kiểm tra (Test Set) ra khỏi quá trình huấn luyện nhằm mục đích gì?
Làm giảm kích thước tập huấn luyện
Tăng lỗi mô hình
Làm chậm quá trình huấn luyện
Đảm bảo đánh giá mô hình một cách khách quan nhất về khả năng tổng quát hóa trên dữ liệu chưa từng thấy
Trong mạng nơ-ron, trọng số (Weight) và độ chệch (Bias) có vai trò gì?
Là hàm kích hoạt
Là dữ liệu đầu vào
Là thuật toán tối ưu
Là các tham số mà mô hình học được từ dữ liệu, chúng quyết định cách nơ-ron truyền tín hiệu
Hàm Loss Function (Hàm mất mát) có vai trò gì trong huấn luyện mô hình?
Tăng tốc độ tính toán
Giảm số lượng nơ-ron
Định nghĩa kiến trúc mô hình
Đo lường sai số giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực tế
Thuật toán Gradient Descent dùng để làm gì?
Tạo dữ liệu mới
Định nghĩa hàm kích hoạt
Tách tập dữ liệu
Tối ưu hóa mô hình bằng cách điều chỉnh trọng số theo hướng giảm thiểu hàm mất mát
"Epoch" trong học máy nghĩa là gì?
Một lần tính toán
Một nơ-ron
Một lớp trong mạng
Một lần mô hình đã xem xét toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện
Kỹ thuật nào trong Học bán giám sát giúp xây dựng một mô hình mạnh mẽ hơn từ nhiều mô hình yếu khác nhau?
Ensemble Methods (Phương pháp Tổ hợp)
Self-training
Co-training
Semi-Supervised Support Vector Machines
"Đạo đức trong AI" là một lĩnh vực liên ngành, bao gồm triết học, luật pháp và...
Khoa học máy tính
Thiên văn học
Sinh học biển
Địa chất học
Một hành vi thiếu đạo đức khi sử dụng ChatGPT là gì?
Sử dụng nội dung do AI tạo ra và nhận là của mình mà không tiết lộ hoặc ghi nhận công cụ
Hỏi ChatGPT về thời tiết
Dùng ChatGPT để tóm tắt sách
Dùng ChatGPT để học từ mới
Công nghệ nào giúp máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên của con người?
Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
Thị giác máy tính
Học tăng cường
Robot học
Việc tạo ra một bức ảnh có phong cách nghệ thuật cổ điển (ví dụ: phong cách của Van Gogh) từ một prompt mô tả là ứng dụng của loại AI nào?
Generative Adversarial Networks (GANs) hoặc Diffusion Models
Học có giám sát
Học tăng cường
Học không giám sát
Hãy chọn phát biểu ĐÚNG về Big Data.
Là khối lượng dữ liệu lớn, đa dạng, được tạo ra liên tục và yêu cầu công nghệ đặc biệt để xử lý
Là dữ liệu nhỏ gọn và dễ xử lý
Là dữ liệu chỉ có dạng văn bản
Là dữ liệu tĩnh và không thay đổi
Mô hình AI nào hoạt động dựa trên nguyên tắc thử và sai (Trialen and Error)
Học tăng cường (Reinforcement learning)
Học có giám sát
Học không giám sát
Học bán giám sát
Việc thiếu dữ liệu có nhãn là thách thức chính của loại học máy nào?
Học máy có giám sát (Supervised Learning)
Học tăng cường
Học không giám sát
Học bán giám sát
