Font size
S
M
L
XL
WorksheetsKiểm tra TTNT
Total questions: 100
Worksheet time: 50mins
Name
Class
Date
1.
AI được hiểu đúng nhất là gì?
a)
Cơ sở dữ liệu
b)
Thiết bị phần cứng
c)
Hệ thống thực hiện tác vụ cần trí thông minh
d)
Hệ điều hành
2.
Mục tiêu cốt lõi của AI trong thực tiễn là gì?
a)
Tăng dung lượng ổ cứng
b)
Thay CPU
c)
Chỉ làm đẹp báo cáo
d)
Tự động hóa và hỗ trợ ra quyết định
3.
Machine Learning là gì?
a)
Lập trình luật if-else cố định
b)
Mô hình học từ dữ liệu để dự đoán/quyết định
c)
Lưu trữ dữ liệu
d)
Tăng tốc mạng
4.
Deep Learning khác ML truyền thống ở điểm nào?
a)
Luôn đúng tuyệt đối
b)
Chỉ dùng cho ảnh
c)
Dùng mạng nơ-ron nhiều tầng học biểu diễn
d)
Không cần dữ liệu
5.
ANI là gì?
a)
AI vượt người ở mọi mặt
b)
AI chuyên cho một nhiệm vụ hẹp
c)
AI tổng quát như người
d)
AI có ý thức
6.
AGI là gì?
a)
AI không cần dữ liệu
b)
AI luôn đúng 100%
c)
AI có năng lực tổng quát như con người
d)
AI chỉ làm 1 việc
7.
ASI là gì?
a)
AI chỉ tối ưu bảng tính
b)
AI chỉ là robot cơ khí
c)
AI không học được
d)
AI vượt xa con người ở hầu hết lĩnh vực
8.
Yếu tố quyết định chất lượng mô hình ML nhiều nhất?
a)
Dung lượng RAM
b)
Dữ liệu huấn luyện đại diện và chất lượng
c)
Tốc độ gõ phím
d)
Màu giao diện
9.
Big Data thường được mô tả bởi đặc trưng nào?
a)
Chỉ dữ liệu văn bản
b)
Luôn sạch 100%
c)
Khối lượng lớn, đa dạng, tốc độ cao
d)
Chỉ từ mạng xã hội
10.
AI khác chương trình truyền thống chủ yếu ở đâu?
a)
Luôn chạy nhanh hơn
b)
Không cần đầu vào
c)
Không cần thuật toán
d)
Có khả năng học từ dữ liệu
11.
Học có giám sát cần gì?
a)
Chỉ cần văn bản
b)
Dữ liệu có nhãn (label)
c)
Không cần dữ liệu
d)
Chỉ cần biểu đồ
12.
Học không giám sát thường dùng để?
a)
Tăng tốc CPU
b)
Dự đoán có nhãn
c)
Dịch văn bản
d)
Gom cụm/khai phá cấu trúc dữ liệu
13.
Một nguy cơ khi mô hình quá khớp dữ liệu train là gì?
a)
Không cần test
b)
Giảm sai số mọi nơi
c)
Dự đoán kém trên dữ liệu mới
d)
Tăng tổng quát hóa
14.
Vai trò Human-in-the-loop là gì?
a)
Bỏ trách nhiệm
b)
Chỉ để trang trí
c)
Giám sát và kiểm chứng đầu ra AI
d)
Không cần kiểm tra
15.
AI phù hợp nhất khi nào?
a)
Không có dữ liệu
b)
Chỉ theo cảm tính
c)
Không có tiêu chí
d)
Có dữ liệu đủ và mục tiêu đo lường rõ
16.
Tiền xử lý dữ liệu thường bao gồm?
a)
Làm sạch, xử lý thiếu, chuẩn hóa
b)
Đổi font
c)
Tắt log
d)
Bỏ cột thời gian
17.
Dữ liệu 'bias' nghĩa là gì?
a)
Dữ liệu lệch, không đại diện
b)
Dữ liệu ở cloud
c)
Dữ liệu quá nhiều
d)
Dữ liệu mã hóa
18.
Đánh giá mô hình dự báo liên tục hay dùng chỉ số?
a)
Recall
b)
MAE/RMSE
c)
Accuracy
d)
Precision
19.
Tại sao AI có thể cho kết quả sai?
a)
Màu biểu đồ
b)
Dữ liệu sai/thiếu hoặc giả định không đúng
c)
Mạng chậm
d)
CPU yếu
20.
Một ví dụ ứng dụng AI trong kinh tế?
a)
Tăng RAM
b)
Nén file
c)
Đổi theme
d)
Dự báo doanh thu/nhu cầu
21.
AI và Big Data liên quan thế nào?
a)
Big Data cung cấp dữ liệu cho AI học
b)
AI tạo Big Data
c)
Không liên quan
d)
Dữ liệu không quan trọng
22.
Một hạn chế phổ biến của AI hiện nay?
a)
Không xử lý số
b)
Khó giải thích và có thể bịa thông tin
c)
Không học được
d)
Không xử lý chữ
23.
Tại sao cần quản trị dữ liệu?
a)
Để tránh lưu trữ
b)
Để tăng màu sắc
c)
Để bỏ quy định
d)
Đảm bảo chất lượng, tuân thủ, truy vết
24.
Chuỗi thời gian cần lưu ý gì khi chia train/test?
a)
Bỏ thời gian
b)
Tách theo thời gian để tránh rò rỉ
c)
Không cần test
d)
Shuffle ngẫu nhiên
25.
Trong doanh nghiệp, AI thường tối ưu gì?
a)
Màu nền
b)
Chi phí, tồn kho, rủi ro hoặc doanh thu
c)
Số trang báo cáo
d)
Tốc độ gõ
26.
Minh bạch trong AI nghĩa là gì?
a)
Chỉ công khai mã nguồn
b)
Không cần giải thích
c)
Ẩn toàn bộ dữ liệu
d)
Có thể giải thích cơ sở ra quyết định
27.
Accountability trong AI là gì?
a)
Có chủ thể chịu trách nhiệm về hệ quả
b)
AI tự chịu trách nhiệm
c)
Chỉ phần cứng chịu trách nhiệm
d)
Không ai chịu trách nhiệm
28.
Bias thường xuất phát từ đâu?
a)
Dữ liệu huấn luyện không đại diện
b)
RAM thấp
c)
Mạng yếu
d)
Giao diện xấu
29.
Vì sao cần giám sát AI?
a)
Để tăng tốc CPU
b)
Vì AI luôn sai
c)
Không cần thiết
d)
Hạn chế sai lệch và lạm dụng
30.
Quyền riêng tư quan trọng vì?
a)
Dữ liệu luôn công khai
b)
AI xử lý dữ liệu cá nhân, cần tránh lộ lọt
c)
AI không dùng dữ liệu
d)
Riêng tư không quan trọng
31.
Một ví dụ lạm dụng AI là?
a)
Vẽ biểu đồ
b)
Dịch thuật
c)
Tóm tắt tài liệu
d)
Tạo tin giả/thao túng thông tin
32.
Data minimization là gì?
a)
Chỉ thu thập dữ liệu cần thiết
b)
Chỉ thu dữ liệu nhạy cảm
c)
Thu càng nhiều càng tốt
d)
Không thu gì
33.
Purpose limitation là gì?
a)
Không cần mục đích
b)
Dùng cho mọi mục đích
c)
Chỉ dùng dữ liệu đúng mục đích đã công bố
d)
Bán dữ liệu tự do
34.
Thiếu giải thích gây rủi ro gì?
a)
Tăng tin cậy
b)
Luôn đúng
c)
Khó kiểm chứng và dễ bất công
d)
Giảm rủi ro
35.
Vì sao không nên phụ thuộc hoàn toàn vào AI?
a)
AI không biết viết
b)
AI không biết tính
c)
AI có thể sai và thiếu bối cảnh
d)
AI không học
36.
Biện pháp giảm bias hiệu quả?
a)
Đổi font
b)
Tăng độ sáng
c)
Kiểm toán dữ liệu/mô hình và cân bằng dữ liệu
d)
Tắt log
37.
Dữ liệu nhạy cảm là gì?
a)
Dữ liệu gây hại nếu lộ (định danh, tài chính...)
b)
Quảng cáo chung
c)
Thời tiết
d)
Dữ liệu đã ẩn danh
38.
Trách nhiệm người dùng AI là gì?
a)
Không cần đọc lại
b)
Tin 100%
c)
Chỉ copy-paste
d)
Kiểm chứng đầu ra trước khi dùng
39.
Vì sao cần kiểm thử AI?
a)
Đảm bảo độ tin cậy trước triển khai
b)
Để giảm minh bạch
c)
Không cần
d)
Để tăng sai lệch
40.
Model drift là gì?
a)
Hiệu năng giảm khi dữ liệu/điều kiện thay đổi
b)
Không bao giờ xảy ra
c)
Chỉ do RAM
d)
Tăng chính xác theo thời gian
41.
Fairness trong AI là gì?
a)
Đối xử công bằng giữa các nhóm
b)
Che giấu sai sót
c)
Tối đa lợi nhuận
d)
Bỏ kiểm thử
42.
AI có thể gây bất công khi nào?
a)
Khi giải thích được
b)
Khi kiểm toán
c)
Khi học từ dữ liệu lịch sử mang định kiến
d)
Khi dữ liệu cân bằng
43.
Một rủi ro xã hội của AI phổ biến?
a)
Không ảnh hưởng
b)
Tự minh bạch
c)
Lan truyền thông tin sai nhanh
d)
Xóa mọi sai sót
44.
Trách nhiệm nhà phát triển AI?
a)
Ẩn mọi thứ
b)
Không tuân thủ
c)
Thiết kế an toàn, giảm bias, có tài liệu
d)
Bỏ kiểm thử
45.
Khi AI sai, bước phù hợp là?
a)
Rà soát dữ liệu, mô hình và quy trình
b)
Chỉ tăng phần cứng
c)
Chỉ đổi giao diện
d)
Bỏ qua
46.
Privacy by design là gì?
a)
Không cần bảo vệ
b)
Chỉ nghĩ sau triển khai
c)
Chỉ bảo vệ UI
d)
Thiết kế hệ thống ưu tiên bảo vệ dữ liệu từ đầu
47.
An toàn AI (AI safety) bao gồm?
a)
Giảm rủi ro, an ninh, giám sát, giới hạn lạm dụng
b)
Chỉ bảo vệ phần cứng
c)
Không cần
d)
Chỉ bảo vệ font chữ
48.
Explainability dùng để?
a)
Ẩn dữ liệu
b)
Giúp hiểu/giải thích quyết định mô hình
c)
Giảm trách nhiệm
d)
Tăng dung lượng
49.
Một nguyên tắc xử lý dữ liệu đúng?
a)
Tuân thủ luật, có đồng ý, có lưu vết
b)
Thu thập bí mật
c)
Không xin phép
d)
Không kiểm soát
50.
Trong AI, consent là gì?
a)
Sự đồng ý của chủ thể dữ liệu
b)
Không cần hỏi
c)
Tự động cho phép
d)
Chỉ hỏi sau khi dùng
51.
LLM tạo văn bản bằng cơ chế nào?
a)
Sinh ngẫu nhiên
b)
Chép nguyên văn
c)
Tra cứu từ điển
d)
Dự đoán token tiếp theo theo xác suất
52.
GIGO trong prompt nghĩa là gì?
a)
Đầu vào kém vẫn tốt
b)
Prompt không quan trọng
c)
AI tự hiểu hết
d)
Đầu vào kém → đầu ra kém
53.
Prompt Canvas dùng để?
a)
Tăng dung lượng file
b)
Chuẩn hóa cấu trúc prompt
c)
Bỏ kiểm chứng
d)
Tăng tốc CPU
54.
Role trong prompt dùng để?
a)
Bỏ ngữ cảnh
b)
Giảm tiêu chí
c)
Tăng số trang
d)
Xác định vai trò/giọng điệu của AI
55.
Goal trong prompt là gì?
a)
Danh sách từ cấm
b)
Màu chữ
c)
Tốc độ mạng
d)
Kết quả mong muốn cần đạt
56.
Context trong prompt là gì?
a)
Không cần
b)
Chỉ đáp án
c)
Chỉ tiêu đề
d)
Thông tin nền giúp trả lời đúng tình huống
57.
Format trong prompt giúp gì?
a)
Làm dài vô hạn
b)
Công khai mã nguồn
c)
Không ảnh hưởng
d)
Yêu cầu cấu trúc đầu ra rõ
58.
Criteria trong prompt dùng để?
a)
Đặt tiêu chí chất lượng đầu ra
b)
Giảm ngữ cảnh
c)
Tăng RAM
d)
Đổi font
59.
Verify quan trọng vì?
a)
Giúp kiểm chứng số liệu/logic
b)
Không cần
c)
Bỏ nguồn
d)
Chỉ cần văn hay
60.
Few-shot prompting là gì?
a)
Không đưa ví dụ
b)
Chỉ đưa hình
c)
Đưa vài ví dụ mẫu để AI học cách trả lời
d)
Không cần ngữ cảnh
61.
Chain-of-thought phù hợp khi?
a)
Cần lập luận nhiều bước
b)
Chỉ dịch 1 từ
c)
Chỉ cần Yes/No
d)
Không cần giải thích
62.
Hallucination là gì?
a)
AI nén file
b)
AI bịa thông tin nghe hợp lý
c)
AI mã hóa dữ liệu
d)
AI tăng RAM
63.
Prompt mơ hồ thường dẫn đến?
a)
Không trả lời
b)
Luôn rất dài
c)
Trả lời chung chung/sai trọng tâm
d)
Luôn đúng
64.
Thiếu Role dễ gây?
a)
Không thể trả lời
b)
Sai tông giọng/không đúng đối tượng
c)
AI tự chọn đúng
d)
Không ảnh hưởng
65.
Thiếu Format thường gây?
a)
Giảm lỗi
b)
Tăng chính xác
c)
Không ảnh hưởng
d)
Bố cục lộn xộn
66.
Thiếu Verify rủi ro?
a)
Giảm sai
b)
Lỗi số liệu/logic không phát hiện
c)
Tăng tin cậy
d)
Luôn đúng
67.
Chatbot hỗ trợ soạn thảo tốt nhất khi?
a)
Không cung cấp gì
b)
Có brief rõ mục tiêu, độc giả, giọng điệu
c)
Không cần kiểm tra
d)
Yêu cầu mơ hồ
68.
Cách giảm hallucination hiệu quả?
a)
Yêu cầu trích nguồn/giả định, giới hạn phạm vi
b)
Yêu cầu thật dài
c)
Bỏ kiểm chứng
d)
Không đưa ngữ cảnh
69.
LLM không thay thế tư duy vì?
a)
Không xử lý số
b)
Không có ý thức và không chịu trách nhiệm
c)
Không học
d)
Không biết viết
70.
Prompt tốt cần?
a)
Càng mơ hồ càng hay
b)
Cụ thể, có ngữ cảnh, có ràng buộc
c)
Chỉ 1 từ
d)
Không cần mục tiêu
71.
Few-shot với ví dụ sai sẽ?
a)
Không ảnh hưởng
b)
AI từ chối
c)
AI bắt chước sai theo ví dụ
d)
AI tự sửa
72.
Trong công việc, rủi ro khi dùng chatbot là?
a)
Không có rủi ro
b)
Tự xóa lịch sử toàn cầu
c)
Lộ thông tin nhạy cảm nếu đưa dữ liệu nội bộ
d)
Tự mã hóa mọi dữ liệu
73.
Trong soạn thảo, Brief-6 nhằm?
a)
Tăng số trang
b)
Làm rõ mục tiêu, đối tượng, bối cảnh, yêu cầu
c)
Bỏ ngữ cảnh
d)
Giảm tiêu chí
74.
Dấu hiệu output kém là?
a)
Nêu giả định
b)
Có nguồn
c)
Có cấu trúc rõ
d)
Lặp ý, bịa số liệu, sai trọng tâm
75.
Khi cần so sánh, nên yêu cầu AI?
a)
Không cấu trúc
b)
Trả lời thơ
c)
Trả lời dạng bảng
d)
Chỉ 1 câu
76.
AI hỗ trợ phân tích tài chính bằng cách?
a)
Phát hiện mẫu, bất thường và dự báo
b)
Chỉ đổi màu báo cáo
c)
Không xử lý số
d)
Chỉ tạo văn bản
77.
Dữ liệu tài chính thường có đặc điểm?
a)
Luôn ổn định
b)
Không theo thời gian
c)
Biến động và có nhiễu theo thời gian
d)
Không ngoại lệ
78.
Dự báo tài chính là?
a)
Tạo số ngẫu nhiên
b)
Chỉ mô tả quá khứ
c)
Chỉ vẽ biểu đồ
d)
Ước lượng giá trị tương lai bằng mô hình
79.
Excel dự báo nhanh bằng?
a)
PivotTable
b)
Forecast Sheet
c)
Format Painter
d)
VLOOKUP
80.
RapidMiner dùng để?
a)
Soạn văn bản
b)
Xây pipeline ML: tiền xử lý–huấn luyện–đánh giá
c)
Thiết kế slide
d)
Quản lý email
81.
LSTM phù hợp cho?
a)
Chuỗi thời gian
b)
Ảnh tĩnh
c)
Dữ liệu danh mục
d)
Văn bản ngắn
82.
Overfitting là?
a)
Quá đơn giản
b)
Lỗi nhập liệu
c)
Không huấn luyện
d)
Khớp quá mức train, kém tổng quát
83.
Underfitting là?
a)
Khớp quá mức
b)
Mô hình quá đơn giản, học không đủ
c)
Luôn đúng
d)
Không cần dữ liệu
84.
Anomaly detection trong tài chính để?
a)
Nén file
b)
Dịch báo cáo
c)
Phát hiện giao dịch/dòng tiền bất thường
d)
Tạo slide
85.
Tách train/test chuỗi thời gian để?
a)
Không cần tách
b)
Tăng ngẫu nhiên
c)
Tránh rò rỉ tương lai
d)
Giảm độ chính xác
86.
Dữ liệu mùa vụ quan trọng vì?
a)
Chỉ ảnh hưởng màu
b)
Chỉ tiêu có chu kỳ theo tháng/quý/năm
c)
Không tồn tại
d)
Chỉ có trong game
87.
Dự báo kịch bản dùng khi?
a)
Không có dữ liệu
b)
Không biến động
c)
Cần nhiều tình huống tốt/xấu/cơ sở
d)
Mọi thứ chắc chắn
88.
NLP trong tài chính thường dùng để?
a)
Sửa lỗi Excel
b)
Tăng tốc CPU
c)
Tạo ảnh
d)
Phân tích tin tức/báo cáo và sentiment
89.
Rủi ro dữ liệu nhiều nguồn không đồng nhất?
a)
Sai lệch do khác chuẩn đo lường
b)
Tự khớp hoàn hảo
c)
Không ảnh hưởng
d)
Luôn chính xác hơn
90.
Bước quan trọng trước dự báo là?
a)
Bỏ kiểm thử
b)
Không chuẩn hóa
c)
Làm sạch dữ liệu và xử lý ngoại lệ
d)
Bỏ cột thời gian
91.
AI hỗ trợ quản trị rủi ro bằng?
a)
Loại bỏ rủi ro hoàn toàn
b)
Không cần dữ liệu
c)
Chỉ viết báo cáo
d)
Cảnh báo sớm dựa trên mô hình
92.
Không kiểm chứng mô hình dẫn đến?
a)
Tự sửa
b)
Quyết định sai do mô hình không tin cậy
c)
Không ảnh hưởng
d)
Luôn đúng
93.
Chỉ số đánh giá dự báo liên tục là?
a)
Precision
b)
Recall
c)
MAE/RMSE
d)
Accuracy
94.
Phát hiện gian lận thẻ dùng?
a)
Chọn màu
b)
Phân loại gian lận hoặc anomaly detection
c)
Chọn font
d)
Cảm tính
95.
Concept drift là?
a)
Quan hệ dữ liệu thay đổi theo thời gian
b)
Tăng chính xác mãi
c)
Không xảy ra
d)
Chỉ do RAM
96.
Vì sao không tin tuyệt đối dự báo AI?
a)
AI không dùng dữ liệu
b)
AI luôn bịa
c)
Dự báo có sai số và phụ thuộc giả định
d)
AI không biết tính
97.
Biến ngoại sinh (exogenous) dùng để?
a)
Bổ sung thông tin như lãi suất/CPI/tỷ giá
b)
Thay thế thời gian
c)
Làm dữ liệu nhỏ
d)
Bỏ mô hình
98.
Rủi ro dùng sentiment mạng xã hội?
a)
Luôn đúng
b)
Nhiễu, thao túng, mẫu lệch
c)
Không spam
d)
Luôn đại diện
99.
Dữ liệu ít mà mô hình quá phức tạp dễ?
a)
Chuẩn hóa tốt hơn
b)
Không rủi ro
c)
Underfitting
d)
Overfitting
100.
Điều kiện cần dự báo tốt là?
a)
Chỉ cần phần cứng
b)
Chỉ cần biểu đồ đẹp
c)
Không cần kiểm thử
d)
Dữ liệu phù hợp + mô hình phù hợp + đánh giá nghiêm
Reset
