NEW
Font size
S
M
L
XL
WorksheetsBÀI 2: AI VÀ DỮ LIỆU
Total questions: 50
Worksheet time: 17mins
Name
Class
Date
1.
Yếu tố nào được coi là "nền tảng" hay "nguồn năng lượng" để AI có thể học và trở nên thông minh?
a)
Phần cứng máy tính
b)
Dữ liệu (Data)
c)
Tốc độ Internet
d)
Giao diện người dùng
2.
Câu nói "Data is the new oil" có ý nghĩa gì?
a)
Dữ liệu rất đắt đỏ
b)
Dữ liệu là nguồn tài nguyên quý giá tạo giá trị cho AI
c)
Dữ liệu gây ô nhiễm môi trường
d)
Dữ liệu chỉ quan trọng với ngành năng lượng
3.
Để huấn luyện AI dự báo thời tiết chính xác cần dữ liệu nào?
a)
Dữ liệu giá vàng
b)
Dữ liệu khí tượng nhiều năm (nhiệt độ, độ ẩm, áp suất)
c)
Dữ liệu bóng đá
d)
Dữ liệu dân số
4.
“Volume” trong Big Data là gì?
a)
Âm lượng dữ liệu âm thanh
b)
Quy mô khổng lồ của dữ liệu
c)
Giá trị dữ liệu
d)
Tốc độ dữ liệu sinh ra
5.
“Variety” trong Big Data là gì?
a)
Dữ liệu nhiều màu sắc
b)
Dữ liệu ở nhiều định dạng: văn bản, ảnh, video…
c)
Dữ liệu chỉ gồm số liệu
d)
Dữ liệu từ nhiều quốc gia
6.
Camera giao thông gửi dữ liệu liên tục thể hiện đặc điểm nào của Big Data?
a)
Volume
b)
Veracity
c)
Velocity
d)
Value
7.
“Veracity” trong dữ liệu nghĩa là gì?
a)
Đẹp mắt
b)
Có giá trị cao
c)
Chính xác, ít nhiễu, đáng tin
d)
Khối lượng lớn
8.
Biến số liệu thành biểu đồ, dashboard minh họa cho đặc trưng nào?
a)
Variability
b)
Vulnerability
c)
Visualization
d)
Velocity
9.
Rủi ro bảo mật và quyền riêng tư liên quan đến đặc trưng nào?
a)
Value
b)
Vulnerability
c)
Volume
d)
Variety
10.
Để AI nhận diện chính xác quả táo trong nhiều điều kiện, dữ liệu cần:
a)
Một ảnh đẹp
b)
Chỉ nhiều ảnh cùng màu
c)
Nhiều ảnh phong phú, đa dạng
d)
Chỉ ảnh táo đỏ
11.
“Hallucination” của AI như ChatGPT là gì?
a)
Nhìn thấy ảnh ảo
b)
Bịa thông tin nghe hợp lý nhưng sai
c)
Dịch sai từ
d)
Từ chối trả lời
12.
Tại sao ChatGPT đôi khi trả lời lỗi thời?
a)
Không thích cập nhật
b)
Dữ liệu huấn luyện bị giới hạn, không thời gian thực
c)
Internet ngắt kết nối
d)
Người dùng hỏi sai
13.
“Data Bias” (thiên kiến dữ liệu) là gì?
a)
Dữ liệu sắp xếp sai thứ tự
b)
Dữ liệu phản ánh định kiến xã hội → AI học theo
c)
Dữ liệu nhiều màu sắc
d)
Dữ liệu bị mã hóa
14.
Một bệnh viện muốn AI chẩn đoán bệnh chính xác, cần dữ liệu như thế nào?
a)
Một vài ca bệnh tiêu biểu
b)
Dữ liệu phong phú, nhiều ca, nhiều độ tuổi/giới tính
c)
Chỉ dữ liệu bệnh nhân nam
d)
Chỉ dữ liệu từ một bệnh viện
15.
Trong lĩnh vực kinh tế, muốn AI phân tích chi tiêu khách hàng chính xác cần gì?
a)
Dữ liệu khảo sát một tháng
b)
Dữ liệu dài hạn, đa dạng loại khách hàng
c)
Chỉ dữ liệu từ khách VIP
d)
Dữ liệu một sản phẩm
16.
Học có giám sát cần dữ liệu gì?
a)
Rất lớn
b)
Không nhãn
c)
Có nhãn (có đáp án đúng)
d)
Chỉ hình ảnh
17.
Phân loại email Spam/Not Spam là ví dụ của?
a)
Học không giám sát
b)
Học tăng cường
c)
Học có giám sát
d)
Học sâu
18.
Học không giám sát nghĩa là:
a)
Học thuộc lòng
b)
Tự nhóm, tìm mẫu ẩn trong dữ liệu
c)
Dịch dữ liệu
d)
Vẽ biểu đồ
19.
Siêu thị muốn phân nhóm khách hàng → nên dùng?
a)
Supervised Learning
b)
Unsupervised Learning
c)
Reinforcement Learning
d)
Sai
20.
Quy trình AI học từ dữ liệu có mấy bước?
a)
2
b)
3
c)
4
d)
5
21.
Tỷ lệ phổ biến giữa train/test?
a)
50–50
b)
90–10
c)
70–30 hoặc 80–20
d)
D. 10–90
22.
Nguồn dữ liệu mở phổ biến nhất?
a)
Facebook
b)
Drive cá nhân
c)
Kaggle
d)
YouTube
23.
Xóa dữ liệu trùng là bước nào?
a)
Huấn luyện
b)
Đánh giá
c)
Thu thập
d)
Tiền xử lý
24.
Mô hình (Model) trong học máy là gì?
a)
Dữ liệu đầu vào
b)
Kết quả tri thức AI học được
c)
Phần cứng
d)
Phần mềm vẽ
25.
Trong huấn luyện, AI tự chỉnh yếu tố nào?
a)
Tham số
b)
Siêu tham số
c)
Dữ liệu
d)
Tên mô hình
26.
Yếu tố do con người đặt trước?
a)
Tham số
b)
Siêu tham số
c)
Dữ liệu đầu ra
d)
Kết quả dự đoán
27.
Overfitting xảy ra khi?
a)
Tốt cả train & test
b)
Rất tốt train nhưng tệ test (học vẹt)
c)
Tệ cả hai
d)
Học chậm
28.
Đánh giá chất lượng mô hình nên dùng dữ liệu nào?
a)
Train set
b)
Test set
c)
Toàn bộ dữ liệu
d)
Dữ liệu khác ngành
29.
Cải thiện mô hình AI cần?
a)
Huấn luyện 1 lần là đủ
b)
Vòng lặp: Học – Kiểm tra – Cải thiện
c)
Chỉ thêm dữ liệu
d)
Chỉ đổi thuật toán
30.
Trong ngành kỹ thuật, để AI dự đoán hỏng hóc máy móc cần dữ liệu gì?
a)
Thông tin lý thuyết
b)
Dữ liệu cảm biến thực tế nhiều năm
c)
Hình ảnh sản phẩm đẹp
d)
Chỉ vài bản báo cáo
31.
Công cụ phổ biến cho SV không chuyên khi xử lý dữ liệu bảng?
a)
Photoshop
b)
Google Sheets/Excel
c)
PowerPoint
d)
TikTok
32.
Mục đích chính của Data Visualization?
a)
Làm phức tạp hơn
b)
Biến số liệu thành biểu đồ để nhận xu hướng
c)
Mã hóa bảo mật
d)
Nén dữ liệu
33.
So sánh doanh thu các sản phẩm → dùng biểu đồ gì?
a)
Line chart
b)
Pie chart
c)
Bar chart
d)
Scatter chart
34.
Theo dõi giá cổ phiếu theo thời gian → dùng?
a)
Line chart
b)
Bar chart
c)
Pie chart
d)
Histogram
35.
Biểu diễn % thanh toán (tiền mặt/thẻ/ví) → dùng?
a)
Line chart
b)
Pie chart
c)
Bar chart
d)
Scatter
36.
Thể hiện mối quan hệ chiều cao – cân nặng → dùng?
a)
Pie chart
b)
Bar chart
c)
Line chart
d)
Scatter chart
37.
Thống kê mô tả dùng để?
a)
Dự đoán
b)
Tóm tắt đặc điểm cơ bản (trung bình, max, min)
c)
Tìm nguyên nhân
d)
Ra quyết định
38.
Bước cuối cùng sau phân tích dữ liệu?
a)
Xóa dữ liệu
b)
Diễn giải kết quả & đưa khuyến nghị
c)
Gửi mail không giải thích
d)
In ra giấy
39.
Hàm tính trung bình trong Google Sheets?
a)
=SUM( )
b)
=MAX( )
c)
=AVERAGE( )
d)
=COUNT( )
40.
Pivot Table dùng để?
a)
Chỉnh màu
b)
Tóm tắt, phân tích nhanh dữ liệu lớn
c)
Chèn ảnh
d)
Soạn văn bản
41.
Dùng ChatGPT hỗ trợ phân tích dữ liệu, bạn nên?
a)
Bảo nó tự tìm dữ liệu trong máy bạn
b)
Cung cấp bảng tóm tắt & xin insight
c)
Yêu cầu hack hệ thống
d)
Yêu cầu mua hàng
42.
Dữ liệu phi cấu trúc là?
a)
Dữ liệu bảng
b)
Văn bản, ảnh, video không theo khuôn mẫu
c)
Dữ liệu đã làm sạch
d)
Dữ liệu mã hóa
43.
Gán nhãn dữ liệu (chó/mèo) là bước nào?
a)
Đánh giá mô hình
b)
Chuẩn bị dữ liệu học có giám sát
c)
Trực quan hóa dữ liệu
d)
D. Huấn luyện
44.
“Outlier” trong dữ liệu là gì?
a)
Giá trị phổ biến nhất
b)
Điểm dữ liệu bất thường khác biệt
c)
Giá trị trung bình
d)
Cột đầu tiên
45.
Phân tích doanh thu theo loại sản phẩm để làm gì?
a)
Xác định sản phẩm bán chạy/chậm
b)
Đếm tổng sản phẩm trong kho
c)
Biết địa chỉ khách
d)
Biết tên nhân viên
46.
Tại sao phải làm sạch dữ liệu?
a)
File nhẹ hơn
b)
Dữ liệu sạch giúp AI chính xác
c)
Do giảng viên yêu cầu
d)
Bảng đẹp hơn
47.
Công cụ Google tìm bộ dữ liệu công khai?
a)
Google Images
b)
Google Scholar
c)
Google Dataset Search
d)
Google Maps
48.
Mối quan hệ giữa AI và Dữ liệu là?
a)
Không liên quan
b)
AI tạo ra dữ liệu
c)
Dữ liệu là nguyên liệu, AI khai phá giá trị từ dữ liệu
d)
Dữ liệu chỉ quan trọng cho công ty lớn
49.
Đáp án nào không phải là thuật toán phổ biến?
a)
Cây quyết định
b)
Hồi quy Logistic
c)
Phân cụm K-means
d)
Artificial Intelligence
50.
Dựa vào đặc tính kỹ thuật, dữ liệu được chia thành mấy loại?
a)
1
b)
2
c)
3
d)
4
Reset
