NEW
Font size
WorksheetsNhập môn AI Group 1, 2
Total questions: 52
Worksheet time: 26mins
Which of the following is a potential effect of AI on job markets?
(AI gây ra tác động gì đối với thị trường lao động?)
Job displacement (Mất việc làm)
Increased manual labor (Gia tăng lao động thủ công)
Decreased productivity (Sự suy giảm năng suất)
Reduction in technology reliance (Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ)
Which key component is essential for enabling voice recognition in smart speakers?
(Thành phần nào là yếu tố quan trọng giúp nhận diện giọng nói trong loa thông minh?)
Natural Language Processing (NLP) (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Data Encryption (Mã hóa dữ liệu)
Graphical Processing Unit (GPU) (Đơn vị xử lý đồ họa)
Blockchain Technology (Công nghệ Blockchain)
Which principle of communication is most effective in ensuring clarity during a data project meeting?
Trong cuộc họp dự án dữ liệu, đâu là nguyên tắc giao tiếp hiệu quả nhất để đảm bảo sự rõ ràng?)
Active listening (Lắng nghe chủ động)
Rapid speaking (Nói nhanh)
Using technical jargon (Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật)
Monologue presentations (Thuyết trình độc thoại)
Which of the following strategies is most effective for initiating AI projects within a company?
(Chiến lược nào sau đây là hiệu quả nhất để khởi xướng các dự án AI trong một công ty?)
Establishing an AI task force to oversee the initiative
(Thiết lập một nhóm công tác AI để giám sát sáng kiến)
Starting with a pilot project to demonstrate AI capabilities
(Bắt đầu với một dự án thử nghiệm để chứng minh khả năng của AI)
Immediately integrating AI into all processes without testing
(Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm)
Relying solely on external AI consultants for all AI projects
(Chỉ dựa vào chuyên gia tư vấn AI bên ngoài cho tất cả các dự án AI)
What is machine learning? (Học máy là gì?)
A subset of AI that involves the use of algorithms to allow computers to learn from and make predictions based on data. (Một nhánh của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để cho phép máy tính học và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.
A branch of AI focused on building machines capable of performing tasks that typically require human intelligence. (Một nhánh của AI tập trung vào xây dựng máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thường yêu cầu trí tuệ con người.)
The hardware components that enable AI systems to process information. (Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin.)
The process of cleaning and organizing data to make it suitable for analysis. (Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để làm cho nó phù hợp với phân tích.)
In an AI team, who is primarily responsible for translating business needs into technical requirements and ensuring that the AI solution aligns with business goals?
(Trong một nhóm AI, ai là người chịu trách nhiệm chính trong việc chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành yêu cầu kỹ thuật và đảm bảo rằng giải pháp AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh?)
Product Manager (Quản lý sản phẩm)
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Software Engineer (Kỹ sư phần mềm)
UX Designer (Nhà thiết kế UX)
What role in an AI team is responsible for maintaining the integrity of datasets and ensuring data quality?
(Vai trò nào trong nhóm AI chịu trách nhiệm duy trì tính toàn vẹn của các bộ dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu?)
Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Data Analist (Nhà phân tích dữ liệu)
Product Manager (Quản lý sản phẩm)
Which of the following is a key step in applying the AI Transformation Playbook to guide a company in becoming proficient in AI?
(Khi sử dụng sách hướng dẫn Chuyển đổi AI để giúp một công ty trở nên thành thạo trong AI, bước quan trọng nào sau đây là cần thiết?)
Identifying and prioritizing AI opportunities within the company (Xác định và ưu tiên các cơ hội sử dụng AI trong công ty)
Focusing solely on increasing the company's social media presence (Chỉ tập trung vào việc tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội của công ty)
Developing a new line of consumer products (Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới)
Reducing the number of employees to cut costs (Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí)
What is one significant opportunity that AI presents for developing economies?
(Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?)
Enhancing agricultural productivity through precision farming (Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác)
Reducing the need for energy resources (Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng)
Eliminating unemployment (Loại bỏ thất nghiệp)
Solving all healthcare issues (Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe)
Which of the following scenarios is considered a failure of machine learning due to overfitting?
(Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?)
A model performs well on training data but poorly on new, unseen data.A model performs well on training data but poorly on new, unseen data. (Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa được biết tới.)
A model has low bias and high variance. (Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao.)
A model uses a simple linear regression for a non-linear problem. (Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến.)
A model predicts the test data with the same accuracy as the training data. (Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện.)..
What is the term for the error due to the bias that occurs when a model is too simple, such as assuming linearity when the data is more complex?
(Thuật ngữ nào dùng để chỉ lỗi do thiên lệch xảy ra khi mô hình quá đơn giản, chẳng hạn sử dụng mô hình tuyến tính cho dữ liệu phức tạp?)
underfitting (Chưa khớp)
overfitting (Quá khớp)
High variance (Độ lệch cao)
Gradient vanishing (Sự tiêu biến của Gradient)
In the PACE workflow, what is the primary focus during the Planning stage?
(Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?)
Defining the project scope and objectives (Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án)
Collecting and analyzing data (Thu thập và phân tích dữ liệu)
Deploying the final model (Triển khai mô hình cuối cùng)
Evaluating the performance of the model (Đánh giá hiệu suất của mô hình)
In the PACE workflow, what is the term for the stage focused on gathering information and insights from data?
(Trong quy trình PACE, thuật ngữ nào dùng để chỉ giai đoạn tập trung vào việc thu thập thông tin và hiểu biết về dữ liệu?)
Analysis (Phân tích)
Crawling (Cào dữ liệu)
Processing (Xử lý)
Pre-processing (Tiền xử lý)
In one word, what is essential for ensuring that all team members are aligned and understand their roles in a project?
(Điều gì là cần thiết để đảm bảo rằng tất cả các thành viên trong nhóm đều đồng thuận và hiểu rõ vai trò của mình trong dự án?)
Clarity (Sự rõ ràng)
Chaos (Hỗn loạn)
Silence (Sự im lặng)
Confusion (Sự nhầm lẫn)
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?)
Establishes clear project goals (Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng)
Creates more work for team members (Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm)
Reduces the need for meetings (Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp)
Eliminates task redundancy (Loại bỏ sự trùng lặp công việc)
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?)
nonmaleficence (Nguyên tắc không gây tổn hại đến cá nhân, cộng đồng)
negligence (sự cẩu thả)
exploitation (sự khai thác)
bias (sự thiên vị)
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?)
Data visualization (Trực quan hóa dữ liệu)
Project management (Quản lý dự án)
Public speaking (Nói trước công chúng)
Time management (Quản lý thời gian)
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?)
Persuasion (Thuyết phục)
Coding (Lập trình)
Storage (Lưu trữ)
Analysis (Phân tích)
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?)
Understanding AI data preprocessing techniques (Hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu của AI)
Knowing how to program AI algorithms (Biết cách lập trình các thuật toán AI)
Mastering AI hardware configuration (Làm chủ cấu hình phần cứng của AI)
Specializing in AI model deployment (Chuyên môn hóa trong triển khai mô hình AI)
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?)
Training (Huấn luyện)
Testing (Kiểm thử)
Tuning (Điều chỉnh)
Preparing (Chuẩn bị)
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?)
Researching the company (Nghiên cứu công ty)
Practicing sports (Tập thể thao)
Watching movies (Xem phim)
Reading novels (Đọc tiểu thuyết)
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?)
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.)
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.)
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.)
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.)
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?)
Clear and concise summary of the findings (Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện)
Detailed statistical data without context (Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có ngữ cảnh)
Background of every research participant (Thông tin nền tảng của mọi người tham gia nghiên cứu)
Lengthy explanations of research methodology (Giải thích dài dòng về phương pháp nghiên cứu)
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?)
Clear understanding of AI conceptsClear understanding of AI concepts (Hiểu rõ các khái niệm về AI)
Ignoring stakeholder concerns (Bỏ qua mối quan tâm của các bên liên quan)
Focusing only on technical details (Chỉ tập trung vào chi tiết kỹ thuật)
Avoiding collaboration with external partners (Tránh hợp tác với các đối tác bên ngoài)
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?)
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.)
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.)
To automate all steps of the data science process. (Để tự động hóa tất cả các bước trong quy trình khoa học dữ liệu.)
To develop new programming languages for data analysis. (Để phát triển các ngôn ngữ lập trìn
What letter does the PACE workflow begin with?
(Quy trình PACE bắt đầu bằng chữ cái nào?)
P
A
C
E
Which type of neural network is most commonly used for image recognition tasks?
(Loại mạng nơ-ron nào được sử dụng phổ biến nhất cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?)
Convolutional Neural Networks (Mạng nơ-ron tích chập)
Recurrent Neural Networks (Mạng nơ-ron hồi tiếp)
K-Nearest Neighbors (K-điểm gần nhất)
Decision Trees (Cây quyết định)
Why is data often compared to oil in the context of AI systems?
(Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu mỏ trong bối cảnh các hệ thống AI?)
Data is the new oil (Dữ liệu là dầu mỏ mới)
Data is always reliable (Dữ liệu luôn đáng tin cậy)
Data is insignificant in AI (Dữ liệu không quan trọng trong AI)
Data management is straightforward (Quản lý dữ liệu là đơn giản)
What is a significant ethical consideration when developing AI systems for real-world applications?
(Một yếu tố đạo đức quan trọng khi phát triển các hệ thống AI cho các ứng dụng thực tế là gì?)
Ensuring transparency in AI decision-making processes. (Đảm bảo tính minh bạch trong quy trình ra quyết định của AI.)
Maximizing AI's profit-making abilities. (Tối đa hóa khả năng kiếm lợi nhuận của AI.)
Focusing solely on technical performance of AI. (Chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của AI.)
Prioritizing AI's speed over accuracy. (Ưu tiên tốc độ của AI thay vì độ chính xác.).
Which of the following is a realistic application of natural language processing (NLP)?
(Ứng dụng thực tế nào dưới đây là của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?)
Generating automated language translations for books (Tạo các bản dịch tự động cho sách)
Performing complex mathematical operations quickly (Thực hiện các phép toán toán học phức tạp một cách nhanh chóng)
Designing computer hardware components (Thiết kế các thành phần phần cứng máy tính)
Creating virtual reality environments (Tạo ra các môi trường thực tế ảo)
What is the one-word term for AI technologies that simulate human conversation?
(Thuật ngữ nào dùng để chỉ các công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người?)
chatbots (chatbots)
databases (cơ sở dữ liệu)
Image recognization (nhận dạng ảnh)
sensors (cảm biến)
Which of the following is a key responsibility of a data professional?
(Trách nhiệm chính nào dưới đây của một chuyên gia dữ liệu?)
Designing and maintaining databases
(Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu)
Performing heart surgeries (Thực hiện phẫu thuật tim)
Developing marketing strategies (Phát triển chiến lược marketing)
Teaching language courses (Dạy các khóa học ngôn ngữ)
Which of the following is a key ethical consideration when implementing AI systems?
(Yếu tố đạo đức nào dưới đây là quan trọng khi triển khai hệ thống AI?)
Ensuring AI systems are transparent and accountable (Đảm bảo các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm)
Maximizing AI's profitability at any cost (Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá)
Allowing AI to make decisions without human oversight (Cho phép AI ra quyết định mà không cần giám sát của con người)
Focusing solely on AI's technical capabilities (Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI)
What is a primary responsibility for data stewardship in the context of data analytics
professionals?
(Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trách nhiệm cốt lõi của người quản lý dữ liệu là gì?)
Identify data privacy regulations that apply to analytics. (Xác định các quy
định về quyền riêng tư dữ liệu áp dụng cho phân tích dữ liệu.)
Minimize ethical concerns to enhance data collection. (Giảm thiểu các mối quan
tâm đạo đức để nâng cao việc thu thập dữ liệu.)
Prioritize data monetization over ethical considerations. (Ưu tiên kiếm tiền từ dữ
liệu hơn là các yếu tố đạo đức.)
Ignore user consent if the data is anonymized. (Bỏ qua sự đồng ý của người dùng
nếu dữ liệu đã được ẩn danh.)
What is the primary goal businesses aim to achieve by automating tasks?
(Mục tiêu chính mà các doanh nghiệp hướng đến khi tự động hóa các nhiệm vụ là gì?)
Partner (Đối tác)
Productivity (Năng suất)
Mobility (Lưu động)
Customer (Khách hàng)
38. Which solutions are proposed to counteract job displacement due to AI?
(Những giải pháp nào được đề xuất để chống lại việc mất việc làm do AI gây ra?)
Do not need to do anything (Không làm gì cả)
Lifelong learning programs (Chương trình học suốt đời)
Increased taxation on AI companies (Tăng thuế đối với các công ty AI)
Do not need to care about AI (Không cần quan tấm đến AI)..
Select the processes involved in developing AI products like smart speakers.
(Chọn các quy trình liên quan đến việc phát triển các sản phẩm AI như loa thông minh.).
Data Collection (Thu thập dữ liệu)
Software development (Phát triển phần mềm)
UI Design (Thiết kế giao diện người dùng)
Requirement analysis (Phân tích yêu cầu)
. 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?)
Bias (Thiên lệch)
Data (Dữ liệu)
Model (Mô hình)
Software (Phần mềm)
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?)
Optimization (Tối ưu hóa)
Evaluation (Đánh giá)
Minimization (Tối thiểu hóa)
Maximization (Tối đa hóa)
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?)
Deepfakes (Deepfakes)
3D (3D)
Animation (Hoạt hình)
Hologram (Ảnh ba chiều)
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.)
Increase public trust in media (Tăng niềm tin của công chúng vào truyền thông)
Facilitating criminal activities by impersonating individuals (Tạo điều kiện cho các hoạt động tội phạm thông qua việc giả mạo cá nhân)
Creating virtual meeting backgrounds (Tạo nền cuộc họp ảo)
Improving speech recognition systems (Cải thiện hệ thống nhận dạng giọng nói)
Which of the following are common applications of deep learning?
(Những ứng dụng nào dưới đây là phổ biến trong học sâu?)
Image Recognition (Nhận dạng hình ảnh)
Software Development (Phát triển phần mềm)
Sorting Algorithms (Thuật toán phân loại)
Weather Forecasting (Dự báo thời tiết)
What is the term for a neural network layer that reduces the spatial size of the representation to decrease the computational load and the number of parameters?
(Thuật ngữ nào chỉ lớp trong mạng nơ-ron dùng để giảm kích thước dữ liệu nhằm giảm tính toán và số tham số?)
Pooling (Pooling)
Sampling (Lấy mẫu)
Activation (Kích hoạt)
Convolution (Tích chập)
What is the term for the process of cleaning and organizing raw data for analysis?
(Thuật ngữ nào dùng để chỉ quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu thô để phân tích?)
Preprocessing (Tiền xử lý)
Crawling (Cào dữ liệu)
Visualization (Trực quan hóa)
Modeling (Mô hình hóa)
What is the term for the ability of AI systems to make decisions without human intervention?
(Thuật ngữ nào chỉ khả năng của hệ thống AI ra quyết định mà không cần con người can thiệp?)
Autonomy (Tự chủ)
Governance (Quản lý)
Dependence (Phụ thuộc)
Supervision (Giám sát)
What is the term for extracting meaningful insights from large sets of raw data?
(Thuật ngữ nào chỉ quá trình rút ra hiểu biết có ý nghĩa từ lượng lớn dữ liệu thô?)
Analysis (Phân tích)
Remove (Xoá)
Storage (Lưu trữ)
Encryption (Mã hóa)
What is the term for the ethical principle that AI should not cause harm to humans?
(Thuật ngữ nào chỉ nguyên tắc đạo đức yêu cầu AI không được gây hại cho con người?)
Nonmaleficence (không gây hại)
Productivity (Năng suất)
Efficiency (hiệu quả)
Profitability (lợi nhuận)
What is the term for the practice of ensuring data is accurate, consistent, and reliable for its intended use?
(Thuật ngữ nào chỉ việc đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy cho mục đích sử dụng?)
Data Lake (Kho dữ liệu)
Data Integrity (Toàn vẹn dữ liệu)
Data Volume (Khối lượng dữ liệu)
Data Security (Bảo mật dữ liệu)
Select the practice that reflect data stewardship priorities in analytics.
(Chọn công việc phản ánh các ưu tiên quản lý dữ liệu trong phân tích.)
Implementing encryption techniques to protect data. (Áp dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ dữ liệu.)
Regularly deleting data access logs. (Định kỳ xoá các nhật ký truy cập dữ liệu.)
Sorting Algorithms (Thuật toán phân loại)
Assuming data from trusted sources needs no validation. (Giả định rằng dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy không cần xác thực.)
In the context of AI and machine learning projects, what is the term for adjusting model parameters to improve performance?
(Trong bối cảnh các dự án AI và học máy, thuật ngữ nào chỉ việc điều chỉnh tham số mô hình để cải thiện hiệu suất?)
Tuning (Điều chỉnh)
Evaluation (Đánh giá)
Initialization (Khởi tạo)
Validation (Xác thực)
What is Artificial General Intelligence (AGI)?
(Trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?)
A type of AI focused on performing specific tasks. (Một loại AI tập trung vào việc thực hiện một hoặc một số nhiệm vụ cụ thể.)
A form of AI that has the ability to understand and learn any intellectual task that a human can. (Một hình thức AI có khả năng hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện.)
An AI system that operates without human intervention. (Một hệ thống AI hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người.)
A computer program designed to simulate human conversation. (Một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người.)
Select the main drivers of business value that can be enhanced through AI automation.
(Yếu tố chính nào sau đây tạo ra giá trị cho doanh nghiệp, có thể được cải thiện nhờ tự động hóa bằng AI?)
Improved accuracy in data analysis (Cải thiện độ chính xác trong phân tích dữ liệu)
Increased time for market research (Tăng thời gian cho nghiên cứu thị trường)
Complete elimination of human workforce (Loại bỏ hoàn toàn lực lượng lao động con người)
Reduction of customer interaction through chatbots (Giảm tương tác khách hàng thông qua chatbot)
