Font size
WorksheetsBài kiểm tra kiến thức AI và quy trình PACE (lớp 13)
Total questions: 103
Worksheet time: 52mins
AI gây ra tác động gì đối với thị trường lao động?
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 loa thông minh?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Mã hóa dữ liệu
Đơn vị xử lý đồ họa
Công nghệ Blockchain
Trong cuộc họp dự án dữ liệu, đâu là nguyên tắc giao tiếp hiệu quả nhất để đảm bảo sự rõ ràng?
Lắng nghe chủ động
Nói nhanh
Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật
Thuyết trình độc thoại
Chiến lược nào sau đây là 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 thử nghiệm để chứng minh khả năng của AI
Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm
Chỉ dựa vào chuyên gia tư vấn 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 để cho phép máy tính học và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu
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
Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin
Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để làm cho nó 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
Nhà phân tích dữ liệu
Quản lý sản phẩm
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?
Xác định và ưu tiên các cơ hội sử dụng AI trong công ty
Chỉ tập trung vào việc tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội của công ty
Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới
Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí
Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?
Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác
Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng
Loại bỏ thất nghiệp
Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe
Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?
Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa được biết tới
Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao
Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến
Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện
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?
Chưa khớp
Quá khớp
Độ lệch cao
Sự tiêu biến của Gradient
Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?
Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án
Thu thập và phân tích dữ liệu
Triển khai mô hình cuối cùng
Đánh giá hiệu suất của mô hình
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?
Phân tích
Cào dữ liệu
Xử lý
Tiền xử lý
Trong một dự án, 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?
Sự rõ ràng
Hỗn loạn
Sự im lặng
Sự nhầm lẫn
Giao tiếp hiệu quả góp phần thúc đẩy quy trình PACE là gì?
Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng
Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm
Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp
Loại bỏ sự trùng lặp công việc
Thuật ngữ nào được dùng để mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu?
Nguyên tắc không gây tổn hại đến cá nhân, cộng đồng
Sự cấu tha
Sự khai thác
Sự thiên vị
Kỹ năng kỹ thuật nào phổ biến nhất khi nhắc đến phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau?
Trực quan hóa dữ liệu
Quản lý dự án
Nói trước công chúng
Quản lý thời gian
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)
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?
Hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu của AI
Biết cách lập trình các thuật toán AI
Làm chủ cấu hình phần cứng của AI
Chuyên môn hóa trong triển khai mô hình AI
Trong học có giám sát, thuật ngữ nào dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình?
Huấn luyện
Kiểm thử
Điều chỉnh
Chuẩn bị
Nguồn tài nguyên nào dưới đây là quan trọng nhất để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn xin việc?
Nghiên cứu công ty
Tập thể thao
Xem phim
Đọc tiểu thuyết
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?
Các cuộc tấn công đối kháng thay đổi dữ liệu đầu vào để lừa dối các mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối kháng được thiết kế để nâng cao độ chính xác của mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối kháng liên quan đến việc thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối kháng luôn yêu cầu sự can thiệp của con người để thành công.
Khi trình bày các phát hiện chính với khán giả, yếu tố nào dưới đây là quan trọng nhất?
Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện
Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có ngữ cảnh
Thông tin nền tảng của mọi người tham gia nghiên cứu
Giải thích dài dòng về phương pháp nghiên cứu
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 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
Mạng nơ-ron hồi tiếp
K-điểm gần nhất
Cây quyết định
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 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
Thực hiện phẫu thuật tim
Phát triển chiến lược marketing
Dạy các khóa học ngôn ngữ
Yếu tố đạo đức nào dưới đây là quan trọng khi triển khai hệ thống AI?
Đảm bảo các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm
Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá
Cho phép AI ra quyết định mà không cần giám sát của con người
Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI
Trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?
Một loại AI tập trung vào việc thực hiện một hoặc một số nhiệm vụ cụ thể.
Một hình thức AI có khả năng hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện.
Một hệ thống AI hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người.
Một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người.
Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trách nhiệm cốt lõi của người quản lý dữ liệu là gì?
Xác định các quy định về quyền riêng tư dữ liệu áp dụng cho phân tích dữ liệu.
Giảm thiểu các mối quan tâm tâm đạo đức để nâng cao việc thu thập dữ liệu.
Ưu tiên kiếm tiền từ dữ liệu hơn là các yếu tố đạo đức.
Bỏ qua sự đồng ý của người dùng nếu dữ liệu đã được ẩn danh.
Yếu tố chính nào sau đây tạo ra giá trị cho doanh nghiệp, có thể được cải thiện nhờ tự động hóa bằng AI?
Cải thiện độ chính xác trong phân tích dữ liệu
Tăng thời gian cho nghiên cứu thị trường
Giảm tương tác khách hàng thông qua chatbot
Loại bỏ hoàn toàn lực lượng lao động con người
Mục tiêu chính mà các doanh nghiệp hướng đến khi tự động hóa các nhiệm vụ là gì?
Đối tác
Năng suất
Lưu động
Khách hàng
Những giải pháp nào được đề xuất để chống lại việc mất việc làm do AI gây ra?
Không làm gì cả
Chương trình học suốt đời
Tăng thuế đối với các công ty AI
Không cần quan tâm đến AI
Chọn các quy trình liên quan đến việc phát triển các sản phẩm AI như loa thông minh.
Thu thập dữ liệu
Phát triển phần mềm
Thiết kế giao diện người dùng
Phân tích yêu cầu
Hạn chế chính của AI liên quan đến khả năng ra quyết định của nó là gì?
Thiên lệch
Dữ liệu
Mô hình
Phần mềm
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?
Tối ưu hóa
Đánh giá
Tối thiểu hoá
Tối đa hoá
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
3D
Animation
Hologram
Chọn tất cả các tác động tiêu cực tiềm tàng của deepfakes đối với xã hội.
Tăng niềm tin của công chúng vào truyền thông
Tạo điều kiện cho các hoạt động tội phạm thông qua việc giả mạo cá nhân
Tạo nên cuộc họp ảo
Cải thiện hệ thống nhận dạng giọng nói
Những ứng dụng nào dưới đây là phổ biến trong học sâu?
Nhận dạng hình ảnh
Phát triển phần mềm
Thuật toán phân loại
Dự báo thời tiết
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
Lấy mẫu
Kích hoạt
Tích chập
Thuật ngữ nào dùng để chỉ quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu thô để phân tích?
Tiền xử lý
Cào dữ liệu
Trực quan hóa
Mô hình hóa
Thuật ngữ nào chỉ khả năng của hệ thống AI ra quyết định mà không cần con người can thiệp?
Tự chủ
Quản lý
Phụ thuộc
Giám sát
Thuật ngữ nào chỉ quá trình rút ra hiểu biết có ý nghĩa từ lượng dữ liệu lớn thô?
Phân tích
Xoá
Lưu trữ
Mã hóa
Thuật ngữ nào chỉ nguyên tắc đạo đức yêu cầu AI không được gây hại cho con người?
Không gây hại
Năng suất
Hiệu quả
Lợi nhuận
Thuật ngữ nào chỉ việc đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy cho mục đích sử dụng?
Kho dữ liệu
Toàn vẹn dữ liệu
Khối lượng dữ liệu
Bảo mật dữ liệu
Chọn công việc phản ánh các ưu tiên quản lý dữ liệu trong phân tích.
Áp dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ dữ liệu
Định kỳ xoá các nhật ký truy cập dữ liệu
Thuật toán phân loại
Giả định rằng dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy không cần xác thực
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?
Điều chỉnh
Đánh giá
Khởi tạo
Xác thực
Thành phần AI chính được sử dụng trong xe tự lái để nhận diện môi trường và các vật thể là gì?
Lidar
Radar
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?
Biểu đồ
Đồ thị
Bảng
Báo cáo
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?
Dự án thử nghiệm
Nguyên mẫu
Bản thử nghiệm
Mô hình giả lập
Chọn tất cả các chiến lược hiệu quả để phát triển các dự án AI trong công ty.
Hình thành các nhóm học AI để chia sẻ kiến thức
Bắt đầu với các dự án phức tạp để thử thách nhóm
Khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban để đưa ra các sáng kiến AI
Đầu tư mạnh vào công nghệ AI trước khi có kế hoạch ứng dụng rõ ràng
Thuật ngữ nào được sử dụng để chỉ sử dụng một dự án quy mô nhỏ để thử nghiệm và chứng minh tiềm năng của AI trong một công ty? (Chọn 2)
Pilot (dự án thử nghiệm)
Nguyên mẫu (nguyên mẫu)
Demo (bản thử nghiệm)
Mockup (mô hình giả lập)
Thuật ngữ nào được sử dụng để chỉ hệ thống máy tính mô phỏng bộ não con người, bao gồm các lớp nút liên kết với nhau? (Chọn 2)
Mạng nơ-ron (mạng nơ-ron)
Mạng nơ-ron nhân tạo (mạng nơ-ron nhân tạo)
Cây quyết định (cây quyết định)
Hệ thống chuyên gia (hệ chuyên gia)
Ngôn ngữ nào được sử dụng để mô tả một dự án AI quy mô nhỏ nhằm thử nghiệm khả năng tính toán và hoạt động của giải pháp AI trước khi triển khai rộng? (Chọn 2)
Thí điểm (dự án thử nghiệm)
Nguyên mẫu (nguyên mẫu)
Mô phỏng (mô phỏng)
Bản nháp (bản phác thảo)
Thuật ngữ nào mô tả phong cách lãnh đạo đóng vai trò chốt trong công việc tích hợp AI vào nền kinh tế đang phát triển? (Chọn 2)
Có tầm nhìn (tầm nhìn)
Sáng tạo (sáng tạo)
Hợp tác (hợp tác)
Uy tín (độc đoán)
Tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp là gì? (Chọn 2)
Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại
Tạo ra các thuật toán thiên lệch
Tăng năng suất (tăng năng suất làm việc)
Tăng sự phụ thuộc vào lao động thủ công
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?
Trực quan hóa dữ liệu
(huấn luyện mô hình)
Sao lưu dữ liệu
Phân bổ tài nguyên
Yếu tố nào cần thiết khi đánh giá một dự án AI để quyết định nên xây dựng nội bộ hay mua sẵn giải pháp?
Chi phí phát triển so với giá mua
Số lượng nhân viên trong công ty
Mức độ phổ biến của công nghệ trên các phương tiện truyền thông
Màu sắc thương hiệu của công ty
Thuật ngữ nào dùng để đánh giá các tác phẩm bảo tàng AI đối với các chuẩn mực đạo đức và xã hội?
Đạo đức (đạo đức)
Hiệu quả (hiệu quả)
Hiệu quả (hiệu quả)
Hiệu suất (hiệu suất)
Đâu là ngành công nghiệp chủ yếu tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu cho phân tích và quản lý dữ liệu?
Công nghệ (công nghệ)
F&B (đồ ăn & nước uống)
Nông nghiệp (nông nghiệp)
Giải trí (giải trí)
Các loại tổ chức dưới đây thường tuyển dụng dữ liệu chuyên nghiệp?
Công ty công nghệ (các công ty công nghệ)
Cửa hàng tạp hóa
Quán cà phê
Công ty xây dựng
Đặt tên cho một thư viện học máy bắt đầu bằng chữ 's'.
Scikit-learn
Pytorch
Pandas
Tensorflow
Mã nguồn mở thư viện nào sau đây được sử dụng phổ biến trong các dự án deep learning?
PyTorch
Excel
Photoshop
WordPress
Yếu tố nào thường gặp trong các dự án AI có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tiến độ và ngân sách?
Chất lượng dữ liệu không đủ
Đánh giá quá cao độ phức tạp của thuật toán
Sử dụng các công cụ mã nguồn mở
Thuê một nhóm đa dạng
Thuật ngữ nào mô tả quy tắc xử lý khối lượng dữ liệu hiệu quả quá lớn trong một dự án AI?
Quá tải (quá tải)
Dữ liệu không đủ
Thiếu khớp
Mã hóa
Từ viết tắt của lĩnh vực nghiên cứu nhằm giúp máy tính hiểu văn bản và lời nói tương tự như con người là gì?
NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
ML (học máy)
AI (trí tuệ nhân tạo)
CNN (mạng nơ-ron tích chập)
Kỹ thuật AI nào chủ yếu được sử dụng trong thị giác máy tính cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?
Mạng thần kinh chuyển đổi (mạng nơ-ron tích chập)
Mạng thần kinh tái phát (mạng nơ-ron hồi tiếp)
Cây quyết định
Phân cụm K-Means
Khoa học dữ liệu và máy ảnh hưởng đến các công việc chức năng như thế nào?
Khoa học dữ liệu xác định các mẫu dữ liệu giúp cải thiện việc ra quyết định
Học máy loại bỏ nhu cầu can thiệp của con người vào các quy trình
Khoa học dữ liệu chỉ đưa ra dự đoán dựa trên xu hướng lịch sử
Học máy thay thế tất cả các chức năng công việc truyền thống
Thuật ngữ nào được mô tả quá trình sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu, học từ đó và đưa ra quyết định hoặc dự đoán?
Làm mẫu (mô hình hóa)
Làm sạch
Lưu trữ
Trực quan hóa
Nguồn gốc phổ biến của thiên lệch nảy sinh trong hệ thống AI là gì?
Dữ liệu đào tạo thiếu đa dạng
Sử dụng quá nhiều điểm dữ liệu
Triển khai các thuật toán phức tạp
Sức mạnh tính toán cao
Thuật ngữ nào dùng để mô tả quá trình xử lý không công bằng giữa các cá nhân dựa trên việc họ thuộc một nhóm nhất định trong hệ thống AI?
Phân biệt đối xử
Độ chính xác
Hiệu quả
Minh bạch
Mục tiêu chính trong giai đoạn thiết lập kế hoạch của một dự án khoa học dữ liệu là gì?
Xác định phạm vi và mục tiêu của dự án.
Phát triển các sản phẩm cuối cùng.
Thực hiện quy trình thu thập dữ liệu.
Tiến hành rà soát, đánh giá lần cuối.
Thuật ngữ nào thường được sử dụng để chỉ tìm kiếm những giá trị ẩn thông tin trong lượng dữ liệu lớn?
khai thác dữ liệu (khai phá dữ liệu)
lưu trữ dữ liệu
làm sạch dữ liệu
nén dữ liệu
Một trong những vai trò chính của Nhà phân tích dữ liệu trong tổ chức là gì?
Nhà phân tích dữ liệu diễn giải các xu hướng và mẫu trong dữ liệu để hỗ trợ các quyết định kinh doanh.
Nhà phân tích dữ liệu chủ yếu xử lý việc cài đặt hệ thống phần cứng và phần mềm.
Nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm duy trì cơ sở hạ tầng máy chủ.
Nhà phân tích thiết kế chiến lược tiếp thị cho doanh nghiệp.
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công phản kháng vào hệ thống AI là gì?
Các cuộc tấn công bất lợi thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa các mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối nghịch được thiết kế để nâng cao độ chính xác của mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối nghịch liên quan đến việc thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI.
Các cuộc tấn công của đối thủ luôn cần sự can thiệp của con người để thành công.
Thử thách chính thực khi làm việc với dữ liệu không có cấu trúc trong AI dự án là gì?
Thiếu dữ liệu được gắn nhãn
Chi phí lưu trữ cao
Khó khăn trong phân tích dữ liệu
Mục tiêu chính của công việc sử dụng các kỹ thuật học sâu trong AI là gì?
Để cải thiện độ chính xác bằng cách sử dụng các mạng thần kinh lớn
Để thực hiện xử lý dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực
Để giảm chi phí phần cứng được sử dụng cho tính toán AI
Để đơn giản hóa cấu trúc mô hình AI
Những nhiệm vụ nào sau đây thường được thực hiện trong giai đoạn đánh giá mô hình hóa của một dự án AI?
Kiểm tra mô hình trên dữ liệu xác thực
Chọn mô hình phù hợp để triển khai
Điều chỉnh siêu tham số
Thu thập dữ liệu huấn luyện bổ sung
Dưới đây là loại mô hình học nào mô tả khả năng của mạng nơ-ron trong việc cải thiện hiệu suất khi huấn luyện với nhiều dữ liệu hơn?
Học có giám sát
Học tăng cường
Học sâu
Học không giám sát
Khác biệt chính giữa học có giám sát và học không giám sát trong máy học là gì?
Học có giám sát sử dụng dữ liệu được gắn nhãn, trong khi học không giám sát sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn.
Học có giám sát không yêu cầu xử lý trước dữ liệu, trong khi học không giám sát thì có.
Học không giám sát chính xác hơn học có giám sát.
Học có giám sát đào tạo nhanh hơn học không giám sát.
Lợi ích chính của việc sử dụng phương pháp tổng hợp trong máy học là gì?
Giảm độ phức tạp của mô hình
Cải thiện hiệu suất mô hình
Giảm thời gian đào tạo
Ngăn chặn overfitting
Phương pháp nào dưới đây thường được sử dụng để giảm kích thước trong máy học?
Phân tích thành phần chính
Phân tách giá trị số ít
Phân cụm K-means
Máy vectơ hỗ trợ
Những ứng dụng chính của học tăng cường là gì?
Chơi game
Robotics
Phân loại hình ảnh
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Đâu là định nghĩa chính xác nhất về "AI Tạo sinh"?
AI có thể tạo ra nội dung chất lượng cao, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Bất kỳ ứng dụng dựa trên web nào tạo ra văn bản.
Một dạng tìm kiếm trên web.
Hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể ánh xạ từ đầu vào A đến đầu ra B.
Đâu là mô tả chính xác nhất về một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)?
Nó tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán từ tiếp theo.
Nó tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán các từ theo thứ tự ngẫu nhiên.
Nó tạo ra văn bản bằng cách tìm một đối tác viết để làm việc với bạn.
Nó tạo ra văn bản bằng cách sử dụng phương pháp học có giám sát để thực hiện tìm kiếm trên web.
Tại sao chúng ta gọi AI là một công nghệ đa năng?
Vì nó có thể trò chuyện.
Bởi vì nó hữu ích cho nhiều công việc khác nhau.
Bởi vì nó bao gồm cả việc học có giám sát và AI tạo sinh.
Bởi vì nó có thể được truy cập thông qua trang web chung.
Token là gì trong bối cảnh của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)?
Một từ hoặc một phần của từ trong đầu vào hoặc đầu ra của LLM.
Một thiết bị vật lý hoặc mã kỹ thuật số để xác thực danh tính của người dùng.
Phần đầu ra LLM chủ yếu có giá trị mang tính biểu tượng chứ không phải giá trị thực chất.
Một đơn vị tiền điện tử dùng để thanh toán cho các dịch vụ của LLM.
Một người bạn viết lời nhắc sau khi chọn một cơ sở LLM trên web: "Hãy viết mô tả về sản phẩm ưa thích của tôi cho mỗi của chúng tôi." Đâu là những mẹo hợp lý để cải thiện lời nhắc này?
Cung cấp cho LLM thêm ngữ cảnh về mục đích, đối tượng đọc hoặc mô tả sản phẩm để giúp nó tạo ra mô tả tốt hơn.
Hướng dẫn về mục tiêu của mô tả để giúp nó sử dụng giọng điệu phù hợp.
Chỉ định độ dài mong muốn của mô tả.
Tất cả các câu trả lời khác.
Bạn đang xây dựng một chatbot dịch vụ khách hàng. Tại sao việc làm giám sát hiệu suất của hệ thống sau khi phát triển lại quan trọng?
Trong trường hợp khách hàng nói điều gì đó khiến chatbot phản hồi theo cách không mong muốn, việc giám sát sẽ giúp bạn phát hiện vấn đề và khắc phục chúng.
Mọi sản phẩm đều nên được giám sát để theo dõi sự hài lòng của khách hàng.
Vì hạn chế kiến thức của LLM nên phải liên tục theo dõi và cập nhật kiến thức.
Bạn muốn xây dựng một ứng dụng để trả lời các câu hỏi dựa trên thông tin tìm thấy trong email của mình. Kỹ thuật nào sau đây là phù hợp nhất?
RAG, nơi LLM được cung cấp dựa trên bối cảnh bổ sung dựa trên việc xuất các email có liên quan đến câu hỏi của bạn. (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.)
Tinh chỉnh LLM trên email của bạn, theo đó chúng tôi thực hiện LLM được đào tạo trước và đào tạo bổ sung về email của bạn. (Tinh chỉnh một mô hình LLM trên email của bạn, do đó chúng tôi lấy một mô hình LLM đã được đào tạo trước và đào tạo bổ sung qua email của bạn.)
nhắc nhớ (không có RAG), trong đó chúng tôi tinh chỉnh lặp đi lặp lại lời nhắc cho đến khi LLM nhận được câu trả lời đúng. (Nhắc lệnh (không có RAG), trong đó chúng tôi chỉnh sửa vòng lặp đi lặp lại lời nhắc cho đến khi LLM đưa ra câu trả lời đúng.)
Huấn luyện trước LLM qua email của bạn. (Đào tạo trước LLM trên email của bạn.)
Bạn đang chuẩn bị một bài thuyết trình về công nghệ và một mô hình LLM giúp bạn tìm được câu trích dẫn truyền cảm hứng. Nó nghĩ ra điều này: "Và đó là ý nghĩa của máy tính đối với tôi. Máy tính đối với tôi là công cụ công bằng duy nhất mà chúng tôi từng nghĩ ra, và nó tương đương với một chiếc xe đạp đối với trí óc của chúng ta." Steve Jobs" Bạn nên tiếp tục như thế nào?
(Bởi vì LLM có thể ra thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn bằng cách cân nhắc hỏi LLM hỏi xem nó có thực sự chắc chắn Steve Jobs đã nói điều này không.)
(Bởi vì LLM tạo ra thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn này bằng cách kiểm tra các nguồn khác (chẳng hạn như web) để xác minh xem Steve Jobs có thực sự nói điều này không.)
(Không sử dụng câu trích dẫn này vì LLM có thể tạo ra kết quả độc hại.)
(LLM đã học từ văn bản trên internet; vì bạn có thể tin tưởng một cách an toàn rằng câu trích dẫn này đang được tìm thấy trên nhiều trang web và sử dụng nó trong bài thuyết trình của bạn.)
(Trong ví dụ của Coursera, chúng tôi đã mô tả việc sử dụng học có giám sát hoặc quy trình phát triển dựa trên lời nhắc để xây dựng một trình phân loại cảm xúc đánh giá nhà hàng. Phát biểu nào sau đây về phát triển dựa trên lời nhắc là đúng?)
(Phát triển dựa trên lời nhắc nói chung nhanh hơn nhiều so với học có giám sát.)
(Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng vì dụ được gắn nhãn.)
. (Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng vì dụ không được gắn nhãn (nghĩa là các bài đánh giá khách hàng không có nhãn B để cho biết đó là cảm xúc cực hay tiêu cực).)
(Nếu bạn muốn phân loại các bài đánh giá là tích cực, trung tính hoặc tiêu cực (3 kết quả đầu ra có thể) thì không có cách nào để viết lời nhắc để làm như vậy: Một LLM chỉ có thể tạo ra 2 kết quả đầu ra.)
Bạn đang nghiên cứu việc sử dụng LLM để tóm tắt các báo cáo nghiên cứu. Giả sử một báo cáo trung bình chứa khoảng 6.000 từ. Bao nhiêu thông báo mã hóa cần có LLM để xử lý 6.000 từ đầu vào? (Giả sử 1 token = 3/4 từ hoặc tương đương 1 từ = 1.333 token)
8.000 token (khoảng 6000 * 1.333)
4.500 token (6000 * 3/4)
6.000 token (6.000)
14.000 token (khoảng 6000 * 1.333 + gốc 6000 từ)
Sử dụng LLM làm công cụ lý tưởng thảo luận về điều gì?
Điều này đề cập đến ý tưởng sử dụng LLM không phải là một nguồn thông tin để xử lý thông tin (trong đó chúng tôi cung cấp cho nó bối cảnh mà nó cần, thông qua các kỹ thuật như RAG). (Điều này đề cập đến ý tưởng sử dụng LLM không phải là một 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).)
Ý tưởng sử dụng LLM để chơi các trò chơi (như cờ vua) đòi hỏi suy luận phức tạp nhưng không có chuyển động đầu ra trong trò chơi. (Ý tưởng sử dụng LLM để chơi các trò chơi (như cờ vua) Yêu cầu suy luận phức tạp, nhưng kết quả đầu ra của nó là các nước đi trong trò chơi.)
Công cụ suy luận là một ngôn ngữ kỹ thuật khác của RAG. (Công cụ suy luận là một ngôn ngữ thuật khác của RAG.)
Điều này đề cập đến việc đào tạo trước một LLM trên rất nhiều văn bản để nó có khả năng suy luận chung. (Điều này đề cập đến việc đào tạo trước một LLM trên rất nhiều văn bản để nó có khả năng suy luận chung.)
Bằng cách cung cấp các nguồn thông tin đáng tin cậy cho LLM thông qua RAG, chúng có thể giảm nguy cơ giác giác?
(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.)
(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 tưởng.)
(Sai, vì công việc cung cấp thêm thông tin cho LLM chỉ tạo ra LLM rối loạn hơn và tạo ra nhiều khả năng tạo ra thông tin sai lệch hơn.)
(Sai, vì LLM đã học từ rất nhiều văn bản trên internet (có thể là 100 tỷ từ); để tạo ra thông tin sai lệch, vì vậy thêm một đoạn văn bản ngắn nữa vào lời nhắc như trong RAG sẽ không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa nào đó.)
Một công ty thương mại điện tử đang xây dựng một ứng dụng phần mềm đề định tuyến email đến bộ phận chính xác (Quản áo, Điện tử, Thiết bị gia dụng, vv) Họ muốn làm như vậy với một mô hình tham số nhỏ, 1 tỷ tỉ lệ tham số và cần dữ chính xác cao. Kỹ thuật nào sau đây là phù hợp?
Tinh chỉnh mô hình tham số 1 tỷ lệ trên khoảng 1.000 email mẫu vào bộ phận email và bộ phản thích hợp. (Tinh chỉnh mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1.000 email mẫu vào bộ phận thích hợp.)
Huấn luyện trước mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ mẫu email và bộ phận thích hợp. (Đào tạo trước một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ email và bộ phận thích hợp.)
Đào tạo trước mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1.000 ví dụ về email và bộ phận thích hợp. (Đào tạo trước một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1.000 ví dụ về email và bộ phận thích hợp.)
Tinh chỉnh mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ mẫu email và bộ phận thích hợp. (Tinh chỉnh một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ mẫu email và bộ phận thích hợp.)
Mối quan hệ giữa AI, tác vụ và công việc là gì?
Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa các tác vụ chứ không phải công việc.)
Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa các tác vụ chứ không phải công việc
Công
việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa công việc chứ không phải tác vụ.
Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa công việc chứ không phải tác vụ.
Có người nhắc LLM như sau: "Hãy làm tóm tắt từng tin trong 10 tin hoặc sáng nhất hiện nay bằng 100 từ mỗi tin, theo cách phù hợp với một bản tin." Lý do chính tạo ra công việc này khó có thể thực hiện được là gì?
Vì hạn chế về kiến thức nên LLM sẽ không thể tiếp cận những tin tức mới nhất. (Do giới hạn kiến thức, LLM sẽ không có quyền truy cập vào các tin tức mới nhất.)
Lời nhắc cần cung cấp thêm ngữ cảnh về loại bản tin (công nghệ, tin tức tổng hợp, vv). (Lời nhắc cần cung cấp thêm ngữ cảnh về loại bản tin (công nghệ, tin tức chung, vv).)
Đồ dài đầu ra có giới hạn và 10 tầng là quá nhiều. (Độ dài đầu ra bị giới hạn và 10 câu chuyện là quá nhiều.)
Yêu cầu danh sách 10 mục có nghĩa là chúng tôi đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, điều chỉnh LLM rất thân thiện. (Yêu cầu danh sách 10 mục có nghĩa là chúng tôi đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, điều khiến LLM xử lý thân thiện.)
