NEW
Font size
WorksheetsHuấn luyện AI nhận diện
Total questions: 15
Worksheet time: 8mins
Ứng dụng mở khóa điện thoại bằng khuôn mặt hoạt động dựa trên nguyên lý nào?
Điện thoại tự động biết khuôn mặt của chủ nhân ngay khi mua về.
So sánh ảnh khuôn mặt hiện tại với dữ liệu khuôn mặt đã được lưu và huấn luyện trước đó.
Sử dụng cảm biến nhiệt độ để nhận diện người dùng.
Gửi hình ảnh về máy chủ Google để phân tích thủ công.
Vì sao điện thoại có thể phản hồi đúng lúc khi người dùng nói "Hey Siri" hoặc "OK Google"?
Vì điện thoại luôn ghi âm tất cả mọi thứ xung quanh.
Vì AI đã được huấn luyện để nhận diện mẫu âm thanh cụ thể của câu lệnh đó.
Vì nhà sản xuất đã lập trình sẵn giọng nói của tất cả người dùng trên thế giới.
Vì điện thoại có khả năng đọc suy nghĩ của người dùng.
Bước đầu tiên trong quy trình huấn luyện AI nhận diện hình ảnh, âm thanh là gì?
Kiểm tra mô hình (Testing).
Thu thập dữ liệu đầu vào.
Dán nhãn dữ liệu (Labeling).
Huấn luyện mô hình (Training).
Hành động "Gán tên chính xác cho từng loại dữ liệu" (ví dụ: đây là ảnh mèo, kia là ảnh chó) thuộc bước nào?
Thu thập dữ liệu.
Dán nhãn dữ liệu (Labeling).
Huấn luyện mô hình.
Kiểm tra mô hình.
Vai trò của bước "Kiểm tra mô hình (Testing)" là gì?
Dùng dữ liệu mới để thử xem AI có đoán đúng không.
Tạo ra dữ liệu hình ảnh mới.
Gán tên cho dữ liệu.
Sửa lỗi phần cứng điện thoại.
Theo tài liệu, dữ liệu huấn luyện cần đảm bảo yếu tố "Đúng" để làm gì?
Giúp AI học chắc, không nhầm lẫn.
Giúp AI học chính xác (VD: ảnh "mèo" phải đúng là mèo).
Giúp AI nhận diện trong nhiều tình huống khác nhau.
Giúp AI hoạt động nhanh hơn.
Tại sao cần dữ liệu huấn luyện phải "Đa dạng"?
Để AI nhận diện được trong nhiều tình huống khác nhau (ánh sáng, góc nhìn, giọng nói...).
Để tiết kiệm dung lượng bộ nhớ.
Để AI không cần phải dán nhãn.
Để người dùng không cần thu âm nhiều lần.
Nếu dữ liệu huấn luyện quá ít (thiếu số lượng), điều gì sẽ xảy ra?
AI sẽ hoạt động hoàn hảo ngay lập tức.
AI sẽ dễ nhận nhầm hoặc phản hồi sai.
AI sẽ tự động tìm kiếm thêm dữ liệu trên internet.
AI sẽ từ chối hoạt động.
Để AI phân biệt được "mèo" và "chó", con người cần làm gì?
Chỉ cần cho xem 1 bức ảnh mèo và 1 bức ảnh chó.
Cho AI xem nhiều bức ảnh khác nhau và gắn đúng tên (nhãn) cho chúng.
Để AI tự đoán tên các con vật.
Viết mô tả bằng văn bản cho AI đọc.
Một trong những nguyên nhân khiến AI nhận diện sai âm thanh là gì?
Dữ liệu âm thanh quá rõ ràng.
Dữ liệu thu thập kém chất lượng (nhiễu, âm thanh nhỏ).
AI được huấn luyện quá nhiều lần.
Người dùng nói quá chuẩn.
Làm thế nào để cải thiện độ chính xác của mô hình AI khi bị nhiễu nền?
Thêm lớp "background noise" (tiếng ồn nền) để AI học cách phân biệt.
Xóa bỏ hoàn toàn AI và cài đặt lại.
Giảm bớt số lượng mẫu dữ liệu.
Chỉ thu âm vào ban đêm.
Kết luận nào sau đây là ĐÚNG về trí tuệ nhân tạo (AI)?
AI tự thông minh và biết hết mọi thứ ngay khi được tạo ra.
AI không cần dữ liệu, nó hoạt động dựa vào cảm tính.
AI cần được con người huấn luyện bằng dữ liệu để nhận diện hình ảnh, âm thanh.
AI chỉ có thể nhận diện hình ảnh, không thể nhận diện âm thanh.
Vì sao cần ghi âm nhiều lần cho mỗi âm thanh khi huấn luyện AI?
Để làm đầy bộ nhớ điện thoại.
Vì AI thích nghe nhạc.
Để có dữ liệu đa dạng (giọng nói khác nhau, cách phát âm khác nhau).
Để AI học thuộc lòng một đoạn ghi âm duy nhất.
Nếu mẫu âm thanh của các lớp dữ liệu quá giống nhau, điều gì có thể xảy ra?
AI sẽ nhận diện chính xác 100%.
Có thể dẫn đến sự lẫn lộn giữa các lớp âm thanh.
AI sẽ tự động đổi tên các lớp dữ liệu.
Không ảnh hưởng gì đến kết quả.
Ba yếu tố quan trọng của dữ liệu huấn luyện để AI hoạt động tốt là gì?
Dữ liệu đẹp, dữ liệu đắt tiền, dữ liệu nước ngoài.
Dữ liệu đúng - Dữ liệu đa dạng - Dữ liệu đủ số lượng.
Dữ liệu văn bản, dữ liệu số, dữ liệu ký tự.
Dữ liệu ngắn, dữ liệu dài, dữ liệu trung bình.
