WorksheetsTask 1
Total questions: 33
Worksheet time: 17mins
Nhiệm vụ nào phù hợp nhất để tự động hóa trong môi trường kinh doanh nhằm tăng hiệu quả?
Nhập dữ liệu thông tin khách hàng
Tạo nội dung sáng tạo cho marketing
Lập kế hoạch chiến lược mở rộng thị trường
Xây dựng mối quan hệ khách hàng qua kết nối
Tác động nào có thể xảy ra đối với thị trường lao động do AI gây ra?
Mất việc làm
Gia tăng lao động thủ công
Sự suy giảm năng suất
Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ
Thành phần nào là yếu tố quan trọng giúp nhận diện giọng nói trong các loa thông minh?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Mã hóa dữ liệu
Đơn vị xử lý đồ họa (GPU)
Công nghệ Blockchain
Nguyên tắc giao tiếp nào hiệu quả nhất để đảm bảo sự rõ ràng trong cuộc họp dự án dữ liệu?
Lắng nghe chủ động
Nói nhanh
Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật
Thuyết trình độc thoại
Chiến lược nào hiệu quả nhất để khởi xướng các dự án AI trong một công ty?
Thiết lập một nhóm công tác AI để giám sát sáng kiến
Bắt đầu với một dự án thí nghiệm để chứng minh khả năng của AI
Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm
Chỉ phụ thuộc vào các tư vấn viên AI bên ngoài cho tất cả các dự án AI
Học máy là gì?
Một nhánh của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu
Một nhánh của AI tập trung vào xây dựng máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí tuệ con người
Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin
Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để phù hợp với phân tích
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?
Quản lý sản phẩm
Nhà khoa học dữ liệu
Kỹ sư phần mềm
Nhà thiết kế UX
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?
Kỹ sư dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu
Khi 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? (Which of the following is a key step in applying the AI Transformation Playbook to guide a company in becoming proficient in AI?)
Xác định và ưu tiên các cơ hội AI trong công ty (Identifying and prioritizing AI opportunities within the company)
Tập trung chỉ vào việc tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội của công ty (Focusing solely on increasing the company's social media presence)
Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới (Developing a new line of consumer products)
Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí (Reducing the number of employees to cut costs)
Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì? (What is one significant opportunity that AI presents for developing economies?)
Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác (Enhancing agricultural productivity through precision farming)
Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng (Reducing the need for energy resources)
Loại bỏ thất nghiệp (Eliminating unemployment)
Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe (Solving all healthcare issues)
Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting? (Which of the following scenarios is considered a failure of machine learning due to overfitting?)
Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa thấy trước. (A model performs well on training data but poorly on new, unseen data.)
Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao. (A model has low bias and high variance.)
Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến. (A model uses a simple linear regression for a non-linear problem.)
Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện. (A model predicts the test data with the same accuracy as the training data.)
Thuật ngữ nào dùng để chỉ lỗi do thiên lệch xảy ra khi mô hình quá đơn giản, chẳng hạn như giả định tính tuyến tính khi dữ liệu phức tạp hơn? (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?)
Chưa khớp (underfitting)
Quá khớp (overfitting)
Độ lệch cao (High variance)
Sự tiêu biến của Gradient (Gradient vanishing)
Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì? (In the PACE workflow, what is the primary focus during the Planning stage?)
Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án (Defining the project scope and objectives)
Thu thập và phân tích dữ liệu (Collecting and analyzing data)
Triển khai mô hình cuối cùng (Deploying the final model)
Đánh giá hiệu suất của mô hình (Evaluating the performance of the model)
Trong quy trình PACE, thuật ngữ nào dùng để chỉ giai đoạn tập trung vào việc thu thập thông tin và hiểu biết từ dữ liệu? (In the PACE workflow, what is the term for the stage focused on gathering information and insights from data?)
Phân tích (Analysis)
Cào dữ liệu (Crawling)
Xử lý (Processing)
Tiền xử lý (Pre-processing)
Trong một từ, 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? (In one word, what is essential for ensuring that all team members are aligned and understand their roles in a project?)
Sự rõ ràng (Clarity)
Hỗn loạn (Chaos)
Sự im lặng (Silence)
Sự nhầm lẫn (confusion)
Một cách quan trọng mà giao tiếp hiệu quả thúc đẩy quy trình PACE là gì? (What is one key way that effective communication drives the PACE workflow?)
Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng (Establishes clear project goals)
Tự động hóa tất cả các quyết định (Automates all decisions)
Loại bỏ nhu cầu đánh giá (Eliminates the need for evaluation)
Giảm thiểu việc lập kế hoạch (Minimizes planning)
Thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu? (What is the term used to describe the principle of doing no harm when working with data?)
không có ác ý (nonmaleficence)
sự cẩu thả (negligence)
sự khai thác (exploitation)
thiên vị (bias)
Kỹ năng kỹ thuật nào thường được liên hệ với phân tích dữ liệu trong các nghề nghiệp khác nhau? (Which technical skill is most commonly associated with data analysis in various careers?)
Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization)
Quản lý dự án (Project management)
Nói trước công chúng (Public speaking)
Quản lý thời gian (Time management)
Thuật ngữ nào mô tả khả năng chiến lược ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực nghề nghiệp dữ liệu? (What one-word term describes the strategic ability to influence stakeholder decisions in the data career space?)
thuyết phục (Persuasion)
lập trình (Coding)
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? (Which of the following is essential for effective collaboration with AI teams concerning their approach to data?)
Hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu của AI (Understanding AI data preprocessing techniques)
Biết cách lập trình các thuật toán AI (Knowing how to program AI algorithms)
Làm chủ cấu hình phần cứng của AI (Mastering AI hardware configuration)
Chuyên môn hóa trong triển khai mô hình AI (Specializing in AI model deployment)
Trong học có giám sát, thuật ngữ nào dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình? (In supervised learning, what term is used to describe the data that is used to train the model?)
huấn luyện (Training)
kiểm thử (Testing)
điều chỉnh (Tuning)
chuẩn bị (Preparing)
Nguồn tài nguyên nào dưới đây là quan trọng nhất để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn xin việc? (Which of the following resources is most essential to prepare for a job interview?)
Nghiên cứu công ty (Researching the company)
Tập thể thao (Practicing sports)
Xem phim (Watching movies)
Đọc tiểu thuyết (Reading novels)
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì? (What is the primary objective of adversarial attacks on AI systems?)
Các cuộc tấn công đối kháng thay đổi dữ liệu đầu vào để lừa dối các mô hình AI. (Adversarial attacks manipulate input data to deceive AI models.)
Các cuộc tấn công đối kháng được thiết kế để nâng cao độ chính xác của mô hình AI. (Adversarial attacks are designed to enhance AI model accuracy.)
Các cuộc tấn công đối kháng liên quan đến việc thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI. (Adversarial attacks involve directly altering the AI model's code.)
Các cuộc tấn công đối kháng luôn yêu cầu sự can thiệp của con người để thành công. (Adversarial attacks always require human intervention to succeed.)
Khi trình bày các phát hiện chính với khán giả, yếu tố nào dưới đây là quan trọng nhất để đưa vào? (When presenting key findings to an audience, which of the following is the most important element to include?)
Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện (Clear and concise summary of the findings)
Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có ngữ cảnh (Detailed statistical data without context)
Thông tin nền tảng của mọi người tham gia nghiên cứu (Background of every research participant)
Giải thích dài dòng về phương pháp nghiên cứu (Lengthy explanations of research methodology)
Yếu tố quan trọng nào là cần thiết để giao tiếp hiệu quả về chuyển đổi AI trong một công ty?
Hiểu rõ các khái niệm về AI
Bỏ qua mối quan tâm của các bên liên quan
Chỉ tập trung vào chi tiết kỹ thuật
Tránh hợp tác với các đối tác bên ngoài
Mục đích của quy trình PACE trong một dự án khoa học dữ liệu là gì?
Để cung cấp một phương pháp có cấu trúc để giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu
Để đảm bảo bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong tất cả các dự án khoa học dữ liệu
Để tự động hóa tất cả các bước trong quy trình khoa học dữ liệu
Để phát triển các ngôn ngữ lập trình mới cho phân tích dữ liệu
Quy trình PACE bắt đầu bằng chữ cái nào?
P
A
C
E
Loại mạng nơ-ron nào được sử dụng phổ biến nhất cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?
Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks)
Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks)
K‑điểm gần nhất (K‑Nearest Neighbors)
Cây quyết định (Decision Trees)
Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu mỏ trong bối cảnh các hệ thống AI?
Dữ liệu là dầu mỏ mới
Dữ liệu luôn đáng tin cậy
Dữ liệu không quan trọng trong AI
Quản lý dữ liệu là đơn giản
Một yếu tố đạo đức quan trọng khi phát triển các hệ thống AI cho các ứng dụng thực tế là gì?
Đảm bảo tính minh bạch trong quy trình ra quyết định của AI
Tối đa hóa khả năng kiếm lợi nhuận của AI
Chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của AI
Ưu tiên tốc độ của AI thay vì độ chính xác
Ứng dụng thực tế nào dưới đây là của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?
Tạo các bản dịch tự động cho sách
Thực hiện các phép toán học phức tạp một cách nhanh chóng
Thiết kế các thành phần phần cứng máy tính
Tạo ra các môi trường thực tế ảo
Thuật ngữ nào dùng để chỉ các công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người?
chatbots
cơ sở dữ liệu
cảm biến
nhận dạng ảnh
Trách nhiệm chính nào dưới đây của một chuyên gia dữ liệu?
Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu
Phẫu thuật tim
Phát triển chiến lược marketing
Dạy các khóa học ngôn ngữ
