wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

nhap mon 2

Total questions: 102

Worksheet time: 51mins

Name
Class
Date
1.

Tác động tiềm năng nào sau đây của AI đối với thị trường lao động?

a)

Mất việc làm

b)

Gia tăng lao động thủ công với sự giám sát của AI

c)

Suy giảm năng suất do AI thay thế con người

d)

Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ AI

2.

Thành phần nào là yếu tố quan trọng giúp nhận diện giọng nói trong loa thông minh?

a)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

b)

Mã hóa dữ liệu (Data Encryption)

c)

Đơn vị xử lý đồ họa (GPU)

d)

Công nghệ Blockchain

3.

Nguyên tắc giao tiếp nào hiệu quả nhất để đảm bảo sự rõ ràng trong cuộc họp dự án dữ liệu?

a)

Lắng nghe chủ động (Active listening)

b)

Nói nhanh

c)

Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật

d)

Thuyết trình độc thoại

4.

Chiến lược nào sau đây là hiệu quả nhất để khởi xướng các dự án AI trong một công ty?

a)

Bắt đầu với một dự án thử nghiệm để chứng minh khả năng của AI

b)

Thiết lập một nhóm công tác AI để giám sát sáng kiến

c)

Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm

d)

Chỉ dựa vào chuyên gia tư vấn AI bên ngoài cho tất cả các dự án AI

5.

Học máy là gì?

a)

Một nhánh của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để cho phép máy tính học và dự đoán dựa trên dữ liệu.

b)

Một nhánh của AI tập trung vào xây dựng máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí tuệ con người.

c)

Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin.

d)

Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để làm cho nó phù hợp với phân tích.

6.

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 giải pháp AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh?

a)

Quản lý sản phẩm (Product Manager)

b)

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

c)

Kỹ sư phần mềm (Software Engineer)

d)

Nhà thiết kế UX (UX Designer)

7.

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?

a)

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

b)

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

c)

Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

d)

Quản lý sản phẩm (Product Manager)

8.

Bước quan trọng nào sau đây là cần thiết khi sử dụng sách hướng dẫn Chuyển đổi AI để giúp một công ty trở nên thành thạo trong AI?

a)

Xác định và ưu tiên các cơ hội sử dụng AI trong công ty

b)

Tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội của công ty

c)

Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới

d)

Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí

9.

Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?

a)

Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác

b)

Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng

c)

Loại bỏ thất nghiệp

d)

Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe

10.

Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?

a)

Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa biết tới.

b)

Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao.

c)

Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn cho vấn đề phi tuyến.

d)

Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện.

11.

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?

a)

Chưa khớp (Underfitting)

b)

Quá khớp (Overfitting)

c)

Độ lệch cao (High variance)

d)

Sự tiêu biến của Gradient

12.

Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?

a)

Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án

b)

Thu thập và phân tích dữ liệu

c)

Triển khai mô hình cuối cùng

d)

Đánh giá hiệu suất của mô hình

13.

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?

a)

Phân tích (Analysis)

b)

Cào dữ liệu (Crawling)

c)

Xử lý (Processing)

d)

Tiền xử lý (Pre-processing)

14.

Một từ nào 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?

a)

Sự rõ ràng (Clarity)

b)

Hỗn loạn (Chaos)

c)

Sự im lặng (Silence)

d)

Sự nhầm lẫn (Confusion)

15.

Một cách hiệu quả để giao tiếp góp phần thúc đẩy quá trình PACE là gì?

a)

Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng

b)

Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm

c)

Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp

d)

Loại bỏ sự trùng lặp công việc

16.

Thuật ngữ nào được dùng để mô tả nguyên tắc không gây tổn hại khi làm việc với dữ liệu?

a)

Nguyên tắc không gây tổn hại đến cá nhân, cộng đồng (Nonmaleficence)

b)

Sự cẩu thả (Negligence)

c)

Sự khai thác (Exploitation)

d)

Sự thiên vị (Bias)

17.

Kỹ năng kỹ thuật nào phổ biến nhất khi nhắc đến phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau?

a)

Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization)

b)

Quản lý dự án (Project management)

c)

Nói trước công chúng (Public speaking)

d)

Quản lý thời gian (Time management)

18.

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)

Thuyết phục (Persuasion)

b)

Lập trình (Coding)

c)

Lưu trữ (Storage)

d)

Phân tích (Analysis)

19.

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)

Hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu của AI

b)

Biết cách lập trình các thuật toán AI

c)

Làm chủ cấu hình phần cứng của AI

d)

Chuyên môn hóa trong triển khai mô hình AI

20.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình trong học có giám sát?

a)

Huấn luyện

b)

Kiểm thử

c)

Điều chỉnh

d)

Chuẩn bị

21.

Nguồn tài nguyên nào dưới đây là quan trọng nhất để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn xin việc?

a)

Nghiên cứu công ty

b)

Tập thể thao

c)

Xem phim

d)

Đọc tiểu thuyết

22.

Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?

a)

Thay đổi dữ liệu đầu vào để lừa đối các mô hình AI

b)

Nâng cao độ chính xác của mô hình AI

c)

Thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI

d)

Yêu cầu sự can thiệp của con người để thành công

23.

Khi trình bày các phát hiện chính với khán giả, yếu tố nào dưới đây là quan trọng nhất?

a)

Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện

b)

Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có ngữ cảnh

c)

Thông tin nền tảng của mọi người tham gia nghiên cứu

d)

Giải thích dài dòng về phương pháp nghiên cứu

24.

Yếu tố quan trọng nào là cần thiết để giao tiếp hiệu quả về chuyển đổi AI trong một công ty?

a)

Hiểu rõ các khái niệm về AI

b)

Bỏ qua mối quan tâm của các bên liên quan

c)

Chỉ tập trung vào chi tiết kỹ thuật

d)

Tránh hợp tác với các đối tác bên ngoài

25.

Mục đích của quy trình PACE trong một dự án khoa học dữ liệu là gì?

a)

Cung cấp một phương pháp có cấu trúc để giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu

b)

Đảm bảo bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong tất cả các dự án khoa học dữ liệu

c)

Tự động hóa tất cả các bước trong quy trình khoa học dữ liệu

d)

Phát triển các ngôn ngữ lập trình mới cho phân tích dữ liệu

26.

Quy trình PACE bắt đầu bằng chữ cái nào?

a)

P

b)

A

c)

C

d)

E

27.

Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu mỏ trong bối cảnh các hệ thống AI?

a)

Dữ liệu là dầu mỏ mới

b)

Dữ liệu luôn đáng tin cậy

c)

Dữ liệu không quan trọng trong AI

d)

Quản lý dữ liệu là đơn giản

28.

Một yếu tố đạo đức quan trọng khi phát triển các hệ thống AI cho các ứng dụng thực tế là gì?

a)

Đảm bảo tính minh bạch trong quy trình ra quyết định của AI

b)

Tối đa hóa khả kiếm lợi nhuận của AI

c)

Chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của AI

d)

Ưu tiên tốc độ của AI thay vì độ chính xác

29.

Ứng dụng thực tế nào dưới đây là của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?

a)

Tạo các bản dịch tự động cho sách

b)

Thực hiện các phép toán toán học phức tạp một cách nhanh chóng

c)

Thiết kế các thành phần phần cứng máy tính

d)

Tạo ra các môi trường thực tế ảo

30.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ các công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người?

a)

Chatbots

b)

Cơ sở dữ liệu

c)

Cảm biến

d)

Nhận dạng ảnh

31.

Trách nhiệm chính nào dưới đây của một chuyên gia dữ liệu?

a)

Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu

b)

Thực hiện phẫu thuật tim

c)

Phát triển chiến lược marketing

d)

Dạy các khoa học ngôn ngữ

32.

Yếu tố đạo đức nào dưới đây là quan trọng khi triển khai hệ thống AI?

a)

Đảm bảo các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm

b)

Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá

c)

Cho phép AI ra quyết định mà không cần giám sát của con người

d)

Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI

33.

Trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?

a)

Một hình thức AI có khả năng hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện

b)

Một loại AI tập trung vào việc thực hiện một hoặc một số nhiệm vụ cụ thể

c)

Một hệ thống AI hoạt động mà không cần can thiệp của con người

d)

Một chương trình máy tính được thiết kế mô phỏng cuộc trò chuyện của con người

34.

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trách nhiệm cốt lõi của người quản lý dữ liệu là gì?

a)

Xác định các quy định về quyền riêng tư dữ liệu áp dụng cho phân tích dữ liệu

b)

Giảm thiểu các mối quan tâm đạo đức để nâng cao việc thu thập dữ liệu

c)

Ưu tiên kiếm tiền từ dữ liệu hơn là các yếu tố đạo đức

d)

Bỏ qua sự đồng ý của người dùng nếu dữ liệu đã được ẩn danh

35.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ các công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người?

a)

Chatbots (chatbots)

b)

Databases (cơ sở dữ liệu)

c)

Sensors (cảm biến)

d)

Image recognition (nhận dạng ảnh)

36.

Trách nhiệm chính nào dưới đây của một chuyên gia dữ liệu?

a)

Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu

b)

Thực hiện phẫu thuật tim

c)

Phát triển chiến lược marketing

d)

Dạy các khoa học ngôn ngữ

37.

Yếu tố đạo đức nào dưới đây là quan trọng khi triển khai hệ thống AI?

a)

Đảm bảo các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm

b)

Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá

c)

Cho phép AI ra quyết định mà không cần giám sát của con người

d)

Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI

38.

Trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?

a)

Một loại AI tập trung vào việc thực hiện một hoặc một số nhiệm vụ cụ thể

b)

Một hình thức AI có khả năng hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện

c)

Một hệ thống AI hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người

d)

Một chương trình máy tính được thiết kế mô phỏng cuộc trò chuyện của con người

39.

Yếu tố chính nào sau đây tạo ra giá trị cho doanh nghiệp, có thể được cải thiện nhờ tự động hóa?

a)

Cải thiện độ chính xác trong phân tích dữ liệu

b)

Tăng thời gian cho nghiên cứu thị trường

c)

Giảm tương tác khách hàng thông qua chatbot

d)

Loại bỏ hoàn toàn lực lượng lao động con người

40.

Mục tiêu chính mà các doanh nghiệp hướng đến khi tự động hóa các nhiệm vụ là gì?

a)

Đối tác

b)

Năng suất

c)

Lưu động

d)

Khách hàng

41.

Những giải pháp nào được đề xuất để chống lại việc mất việc làm do AI gây ra?

a)

Không làm gì cả

b)

Chương trình học suốt đời

c)

Tăng thuế đối với các công ty AI

d)

Không cần quan tâm đến AI

42.

Quy trình nào liên quan đến việc phát triển các sản phẩm AI như loa thông minh?

a)

Thu thập dữ liệu

b)

Phát triển phần mềm

c)

Thiết kế giao diện người dùng

d)

Phân tích yêu cầu

43.

Hạn chế chính của AI liên quan đến khả năng ra quyết định của nó là gì?

a)

Thiên lệch

b)

Dữ liệu

c)

Mô hình

d)

Phần mềm

44.

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)

Tối ưu hóa

b)

Đánh giá

c)

Tối thiểu hóa

d)

Tối đa hóa

45.

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

b)

3D

c)

Hoạt hình

d)

Ảnh ba chiều

46.

Tác động tiêu cực tiềm tàng nào của deepfakes đối với xã hội?

a)

Tạo điều kiện cho các hoạt động tội phạm thông qua việc giả mạo cá nhân

b)

Tăng niềm tin của công chúng và truyền thông

c)

Cải thiện hệ thống nhận dạng giọng nói

d)

Tạo nền cuộc họp ảo

47.

Ứng dụng nào dưới đây là phổ biến trong học sâu?

a)

Nhận dạng hình ảnh

b)

Phát triển phần mềm

c)

Thuật toán phân loại

d)

Dự báo thời tiết

48.

Thuật ngữ nào chỉ việc đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy cho mục đích sử dụng?

a)

Data Lake (Kho dữ liệu)

b)

Data Integrity (Toàn vẹn dữ liệu)

c)

Data Volume (Khối lượng dữ liệu)

d)

Data Security (Bảo mật dữ liệu)

49.

Thuật ngữ nào chỉ việc đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy cho mục đích sử dụng?

a)

Data Lake (Kho dữ liệu)

b)

Data Integrity (Toàn vẹn dữ liệu)

c)

Data Volume (Khối lượng dữ liệu)

d)

Data Security (Bảo mật dữ liệu)

50.

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?

a)

Điều chỉnh (Tuning)

b)

Đánh giá (Evaluation)

c)

Khởi tạo (Initialization)

d)

Xác thực (Validation)

51.

Thành phần AI chính được sử dụng trong xe tự lái để nhận diện môi trường và các vật thể là gì?

a)

Lidar (Mirror)

b)

Radar (Radar)

c)

Sóng siêu âm (Sonar)

d)

Định vị GPS (GPS)

52.

Trong bối cảnh giao tiếp của dự án dữ liệu, đâu là những yếu tố dùng để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan?

a)

Biểu đồ (Chart)

b)

Đồ thị (Graph)

c)

Bảng (Table)

d)

Báo cáo (Report)

53.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ một dự án quy mô nhỏ được sử dụng để thử nghiệm và chứng minh tiềm năng của AI trong một công ty?

a)

Dự án thử nghiệm (Pilot)

b)

Nguyên mẫu (Prototype)

c)

Bản thử nghiệm (Demo)

d)

Mô hình giả lập (Mockup)

54.

Chọn tất cả các chiến lược hiệu quả để phát triển các dự án AI trong công ty.

a)

Thành lập các nhóm học AI để chia sẻ kiến thức (Forming AI learning groups to share knowledge)

b)

Khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban để đưa ra các sáng kiến AI (Encouraging cross-departmental collaboration on AI initiatives)

c)

Đầu tư mạnh vào công nghệ AI trước khi có kế hoạch ứng dụng rõ ràng (Investing heavily in AI technology before having a clear application plan)

d)

Bắt đầu với các dự án phức tạp để thử thách nhóm (Starting with complex projects to challenge the team)

55.

Thuật ngữ nào được dùng để chỉ hệ thống máy tính mô phỏng bộ não con người, bao gồm các lớp nút liên kết với nhau?

a)

Mạng nơ-ron (Neural Network)

b)

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network)

c)

Cây quyết định (Decision Tree)

d)

Hệ chuyên gia (Expert system)

56.

Thuật ngữ nào mô tả một dự án AI quy mô nhỏ dùng để thử nghiệm tính khả thi và tác động của giải pháp AI trước khi triển khai trên diện rộng?

a)

Dự án thử nghiệm (Pilot)

b)

Nguyên mẫu (Prototype)

c)

Mô phỏng (Simulation)

d)

Bản nháp (Draft)

57.

Thuật ngữ nào mô tả phong cách lãnh đạo đóng vai trò then chốt trong việc tích hợp AI vào các nền kinh tế đang phát triển?

a)

Tầm nhìn (Visionary)

b)

Sáng tạo (Innovative)

c)

Hợp tác (Collaborative)

d)

Độc đoán (Authoritative)

58.

Tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp là gì?

a)

Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại (Automation of repetitive tasks)

b)

Tăng năng suất làm việc (Enhance Productivity)

c)

Tạo ra các thuật toán thiên lệch (Creation of biased algorithms)

d)

Tăng sự phụ thuộc vào lao động thủ công (Increased dependence on manual labor)

59.

Một bước quan trọng trong quy trình của các dự án AI, học máy và khoa học dữ liệu là gì - Gợi ý là quá trình sử dụng dữ liệu để đào tạo mô hình?

a)

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

b)

Huấn luyện mô hình (Model Training)

60.

Chọn tất cả các chiến lược hiệu quả để phát triển các dự án AI trong công ty.

a)

Thành lập các nhóm học AI để chia sẻ kiến thức

b)

Bắt đầu với các dự án phức tạp để thử thách nhóm

c)

Khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban để đưa ra các sáng kiến AI

d)

Đầu tư mạnh vào công nghệ AI trước khi có kế hoạch ứng dụng rõ ràng

61.

Thuật ngữ nào được dùng để chỉ hệ thống máy tính mô phỏng bộ não con người, bao gồm các lớp nút liên kết với nhau?

a)

Neural Network (mạng nơ-ron)

b)

Artificial Neural Network (mạng nơ-ron nhân tạo)

c)

Decision Tree (cây quyết định)

d)

Expert system (hệ chuyên gia)

62.

Thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả một dự án AI quy mô nhỏ được dùng để thử nghiệm tính khả thi và tác động của giải pháp AI trước khi triển khai trên diện rộng?

a)

Pilot (dự án thử nghiệm)

b)

Prototype (nguyên mẫu)

c)

Simulation (mô phỏng)

d)

Draft (bản nháp)

63.

Tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp là gì?

a)

Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại

b)

Tạo ra các thuật toán thiên lệch

c)

Tăng sự phụ thuộc vào lao động thủ công

d)

Tăng năng suất làm việc

64.

Yếu tố nào cần thiết khi đánh giá một dự án AI để quyết định nên xây dựng nội bộ hay mua giải pháp có sẵn?

a)

Chi phí phát triển so với giá mua

b)

Hiệu quả

c)

Hiệu suất

d)

Phân bổ tài nguyên

65.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ việc đánh giá các tác động tiềm tàng của AI đối với các chuẩn mực đạo đức và xã hội?

a)

Ethics (Đạo đức)

b)

Effective (Hiệu quả)

c)

Efficiency (Hiệu quả)

d)

Performance (Hiệu suất)

66.

Đâu là ngành công nghiệp chủ yếu tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu cho phân tích và quản lý dữ liệu?

a)

Technology (công nghệ)

b)

F&B (Đồ ăn & nước uống)

c)

Agriculture (nông nghiệp)

d)

Entertainment (giải trí)

67.

Loại tổ chức nào dưới đây thường tuyển dụng chuyên gia dữ liệu?

a)

Technology companies (Các công ty công nghệ)

b)

Grocery stores (Cửa hàng tạp hóa)

c)

Cafes (Quán cà phê)

d)

Construction firms (Công ty xây dựng)

68.

Nêu tên một thư viện học máy bắt đầu bằng chữ 's'.

a)

Scikit-learn (Scikit-learn)

b)

Pytorch (Pytorch)

c)

Pandas (pandas)

d)

Tensorflow (tensorflow)

69.

Thư viện mã nguồn mở nào sau đây được sử dụng phổ biến trong các dự án deep learning?

a)

PyTorch (PyTorch)

b)

Excel (Excel)

c)

Photoshop (Photoshop)

d)

WordPress (WordPress)

70.

Yếu tố thường gặp nào trong các dự án AI có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tiến độ và ngân sách?

a)

Chất lượng dữ liệu không đảm bảo

b)

Đánh giá quá cao độ phức tạp của thuật toán

c)

Sử dụng công cụ mã nguồn mở

d)

Thuê một nhóm đa dạng

71.

Thuật ngữ nào mô tả thách thức trong việc xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu quá lớn trong một dự án AI?

a)

Overload (Quá tải)

b)

Data insufficient (Không đủ)

c)

Underfitting (Chưa khớp)

d)

Encryption (Mã hóa)

72.

Từ viết tắt của lĩnh vực nghiên cứu nhằm giúp máy tính hiểu văn bản và lời nói giống như con người là gì?

a)

NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

b)

ML (Học máy)

c)

AI (Trí tuệ nhân tạo)

d)

CNN (Mạng nơ-ron tích chập)

73.

Kỹ thuật AI nào chủ yếu được sử dụng trong thị giác máy tính cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?

a)

Convolutional Neural Networks (Mạng nơ-ron tích chập)

b)

Recurrent Neural Networks (Mạng nơ-ron hồi tiếp)

c)

Decision Trees (Cây quyết định)

d)

K-Means Clustering (Phân cụm K-Means)

74.

Khoa học dữ liệu và học máy ảnh hưởng đến các chức năng công việc như thế nào?

a)

Khoa học dữ liệu xác định các mẫu trong dữ liệu để cải thiện ra quyết định.

b)

Học máy loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp của con người trong các quy trình.

c)

Khoa học dữ liệu khi đưa ra dự đoán dựa trên xu hướng lịch sử.

d)

Học máy thay thế tất cả các chức năng công việc truyền thống.

75.

Thuật ngữ nào mô tả quá trình sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu, học tư nó và đưa ra quyết định hoặc dự đoán?

a)

Modeling (Mô hình hóa)

b)

Cleaning (Làm sạch)

c)

Storing (Lưu trữ)

d)

Visualizing (Trực quan hóa)

76.

Nguồn gốc phổ biến của thiên lệch trong các hệ thống AI là gì?

a)

Chất lượng dữ liệu không đảm bảo

b)

Đánh giá quá cao độ phức tạp của thuật toán

c)

Sử dụng công cụ mã nguồn mở

d)

Thuê một nhóm đa dạng

77.

Thuật ngữ nào dùng để mô tả sự đối xử không bằng giữa các cá nhân dựa trên việc họ thuộc một nhóm nhất định trong hệ thống AI?

a)

phân biệt đối xử

b)

độ chính xác

c)

hiệu quả

d)

minh bạch

78.

Mục tiêu chính trong giai đoạn lập kế hoạch của một dự án khoa học dữ liệu là gì?

a)

Xác định phạm vi và mục tiêu của dự án

b)

Phát triển các sản phẩm đầu cuối

c)

Triển khai quá trình thu thập dữ liệu

d)

Thực hiện đánh giá và xem xét cuối cùng

79.

Thuật ngữ nào thường được sử dụng để chỉ việc tìm ra những thông tin giá trị ẩn bên trong một lượng dữ liệu lớn?

a)

khai phá dữ liệu

b)

lưu trữ dữ liệu

c)

làm sạch dữ liệu

d)

nén dữ liệu

80.

Một trong những vai trò chính của Nhà phân tích dữ liệu trong tổ chức là gì?

a)

Phân tích xu hướng và mẫu dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định

b)

Chủ yếu xử lý việc cài đặt hệ thống phần cứng và phần mềm

c)

Chịu trách nhiệm duy trì cơ sở hạ tầng máy chủ

d)

Thiết kế chiến lược tiếp thị cho doanh nghiệp

81.

Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?

a)

Thay đổi dữ liệu đầu vào để lừa dối các mô hình AI

b)

Nâng cao độ chính xác của mô hình AI

c)

Thay đổi trực tiếp mã nguồn của mô hình AI

d)

Luôn yêu cầu sự can thiệp của con người để thành công

82.

Thách thức chính khi làm việc với dữ liệu không cấu trúc trong các dự án AI là gì?

a)

Độ phức tạp trong xử lý dữ liệu trước khi phân tích

b)

Thiếu dữ liệu đã gán nhãn

c)

Chi phí lưu trữ cao

d)

Khó khăn trong phân tích dữ liệu

83.

Mục tiêu chính của việc sử dụng các kỹ thuật học sâu trong AI là gì?

a)

Cải thiện độ chính xác bằng cách sử dụng các mạng no-ron lớn

b)

Xử lý dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực

c)

Giảm chi phí phần cứng sử dụng cho các phép toán AI

d)

Đơn giản hóa cấu trúc mô hình AI

84.

Nhiệm vụ nào sau đây thường được thực hiện trong giai đoạn đánh giá mô hình của một dự án AI?

a)

Kiểm tra mô hình trên dữ liệu xác thực

b)

Chọn mô hình phù hợp để triển khai

c)

Điều chỉnh siêu tham số

d)

Thu thập dữ liệu huấn luyện bổ sung

85.

Loại mô hình học máy nào dưới đây mô tả khả năng của mạng no-ron trong việc cải thiện hiệu suất khi dữ liệu huấn luyện nhiều hơn?

a)

Học sâu

b)

Học có giám sát

c)

Học tăng cường

d)

Học không giám sát

86.

Sự khác biệt chính giữa học có giám sát và học không giám sát trong học máy là gì?

a)

Học có giám sát sử dụng dữ liệu đã gán nhãn, trong khi học không giám sát sử dụng dữ liệu chưa gán nhãn

b)

Học có giám sát không yêu cầu xử lý dữ liệu trước, trong khi học không giám sát có

c)

Học không giám sát chính xác hơn học có giám sát

d)

Học có giám sát nhanh hơn học không giám sát

87.

Lợi ích chính của việc sử dụng phương pháp tổng hợp trong học máy là gì?

a)

Cải thiện hiệu suất mô hình

b)

Giảm độ phức tạp của mô hình

c)

Giảm thời gian huấn luyện

d)

Ngăn ngừa overfitting

88.

Ứng dụng chính của học tăng cường là gì?

a)

Chơi game

b)

Robot học

c)

Phân loại hình ảnh

d)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

89.

Phương pháp nào thường được sử dụng để giảm chiều trong học máy?

a)

Phân tích thành phần chính (Principal component analysis)

b)

Phân rã giá trị đặc biệt (Singular value decomposition)

c)

Phân cụm K-means (K-means clustering)

d)

Máy vector hỗ trợ (Support vector machines)

90.

Ứng dụng nào sau đây là ứng dụng chính của học tăng cường?

a)

Chơi game (Game playing)

b)

Phân loại hình ảnh (Image classification)

c)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing)

d)

Robot học (Robotics)

91.

Đâu là định nghĩa đúng nhất về "AI Tạo sinh" (Generative AI)?

a)

AI có thể tạo ra nội dung chất lượng cao, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh.

b)

Bất kỳ ứng dụng dựa trên văn bản nào.

c)

Một dạng tìm kiếm trên web.

d)

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể ánh xạ từ đầu vào A đến đầu ra B.

92.

Mô tả nào sau đây là chính xác nhất về một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)?

a)

Nó tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán từ tiếp theo.

b)

Nó tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán các từ theo thứ tự ngẫu nhiên.

c)

Nó tạo ra văn bản bằng cách tìm một đối tác viết lách để làm việc cùng bạn.

d)

Nó tạo ra văn bản bằng cách sử dụng học có giám sát để thực hiện tìm kiếm trên web.

93.

Tại sao chúng ta gọi AI là một công nghệ đa năng?

a)

Bởi vì nó hữu ích cho nhiều tác vụ khác nhau.

b)

Bởi vì nó có thể trở chuyên sâu.

c)

Bởi vì nó bao gồm cả học có giám sát và AI tạo sinh.

d)

Bởi vì nó có thể được truy cập thông qua web nói chung.

94.

Token là gì trong ngữ cảnh của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)?

a)

Một từ hoặc một phần của từ trong lời nhắc đầu vào hoặc đầu ra của LLM.

b)

Một thiết bị vật lý hoặc mã kỹ thuật số để xác thực danh tính của người dùng.

c)

Phần đầu ra của LLM chủ yếu mang giá trị tượng trưng hơn là thực chất.

d)

Một đơn vị tiền điện tử (như bitcoin hoặc các "token điện tử" khác) mà bạn có thể sử dụng để thanh toán cho các dịch vụ LLM.

95.

Khi xây dựng một chatbot dịch vụ khách hàng, tại sao việc giám sát hiệu suất của hệ thống sau khi triển khai lại quan trọng?

a)

Trong trường hợp khách hàng nói điều gì đó khiến chatbot phản hồi theo cách không mong muốn, việc giám sát cho phép bạn phát hiện sự cố và khắc phục.

b)

Mọi sản phẩm đều nên được giám sát để theo dõi sự hài lòng của khách hàng.

c)

Chúng ta phải liên tục giám sát giới hạn kiến thức của LLM và cập nhật kiến thức của nó thường xuyên.

d)

Miễn là việc đánh giá nội bộ được thực hiện tốt thì không cần giám sát thêm.

96.

Kỹ thuật nào sau đây là phù hợp nhất để xây dựng một ứng dụng trả lời câu hỏi dựa trên thông tin tìm thấy trong email của bạn?

a)

RAG, trong đó LLM được cung cấp ngữ cảnh bổ sung dựa trên việc truy xuất các email liên quan đến câu hỏi của bạn.

b)

Fine-tuning một mô hình LLM trên email của bạn.

c)

Prompting (không có RAG), trong đó chúng tôi tinh chỉnh lặp đi lặp lại lời nhắc cho đến khi LLM đưa ra câu trả lời đúng.

d)

Pre Training một LLM trên email của bạn.

97.

Phát biểu nào sau đây về phát triển dựa trên lời nhắc là đúng?

a)

Phát triển dựa trên lời nhắc nói chung nhanh hơn nhiều so với học có giám sát.

b)

Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ được gán nhãn.

c)

Phát triển dựa trên lời nhắc là một loại học có giám sát.

d)

Phát triển dựa trên lời nhắc thường chậm hơn học có giám sát.

98.

Giả sử một báo cáo nghiên cứu trung bình chứa khoảng 6.000 từ. Một LLM sẽ cần khoảng bao nhiêu tokens để xử lý 6.000 từ đầu vào? (Giả sử 1 token = 3/4 từ, hoặc tương đương, 1 từ = 1.333 token).

a)

8.000 tokens (khoảng 6000 * 1.333)

b)

4.500 tokens (6000 * 3/4)

c)

6.000 tokens

d)

14.000 tokens (khoảng 6000 * 1.333 + 6000 từ ban đầu)

99.

Ý tưởng sử dụng LLM như một công cụ suy luận đề cập đến điều gì?

a)

LLM không phải là nguồn thông tin, mà để xử lý thông tin (trong đó chúng tôi cung cấp cho nó ngữ cảnh cần thiết, thông qua các kỹ thuật như RAG).

b)

LLM dùng để chơi cờ như chess, yêu cầu suy luận phức tạp.

c)

LLM là công cụ suy luận là một thuật ngữ khác của RAG.

d)

LLM được đào tạo trước trên nhiều văn bản để có khả năng suy luận chung.

100.

Bằng cách cung cấp các nguồn thông tin đáng tin cậy cho LLM qua RAG, chúng ta có thể giảm nguy cơ tạo ra thông tin sai lệch không?

a)

Đúng, bởi vì RAG cho phép LLM suy luận thông qua thông tin chính xác được truy xuất từ một nguồn đáng tin cậy để đi đến câu trả lời đúng.

b)

Đúng, bởi vì LLM hiện bị giới hạn trong việc xuất ra các đoạn văn bản chính xác như được viết trong tài liệu được cung cấp mà chúng tôi tin cậy.

c)

Sai, bởi vì việc cung cấp thêm thông tin cho LLM chỉ khiến LLM bị rối hơn và khả năng tạo ra thông tin sai lệch hơn.

d)

Sai, bởi vì LLM đã học từ rất nhiều văn bản trên internet (có thể >100 tỷ từ) để tạo ra thông tin sai lệch, vì vậy việc thêm một đoạn văn bản ngắn nữa vào lời nhắc như trong RAG sẽ không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa nào.

101.

Mối quan hệ giữa AI, tác vụ và công việc là gì?

a)

Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa các tác vụ chứ không phải công việc.

b)

Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa các tác vụ chứ không phải công việc.

c)

Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa công việc chứ không phải tác vụ.

d)

Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa công việc chứ không phải tác vụ.

102.

Một người nhắc một LLM như sau: "Vui lòng tóm tắt 10 tin bài hàng đầu sáng nay, mỗi tin 100 từ, theo cách phù hợp cho một bản tin." Lý do chính khiến điều này không có khả năng hoạt động là gì?

a)

Do giới hạn kiến thức, LLM sẽ không có quyền truy cập vào các tin tức mới nhất.

b)

Lời nhắc cần cung cấp thêm ngữ cảnh về loại bản tin (công nghệ, tin tức chung, v.v.).

c)

Độ dài đầu ra bị giới hạn và 10 câu chuyện là quá nhiều.

d)

Yêu cầu một danh sách 10 mục có nghĩa là chúng ta đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, điều mà LLM xử lý kém.