wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Minigame Khóa tập huấn Giáo viên làm chủ AI - Buổi 1

Total questions: 20

Worksheet time: 4mins

Name
Class
Date
1.

AI tạo sinh (Generative AI) được hiểu đúng nhất là gì?

a)

Hệ thống AI chỉ tìm kiếm thông tin có sẵn

b)

Hệ thống AI tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu đã học

c)

Hệ thống AI dùng để phân loại dữ liệu

d)

Hệ thống AI chỉ dùng trong robot

2.

Điểm khác biệt quan trọng nhất giữa AI tạo sinh và công cụ tìm kiếm là gì?

a)

AI tạo sinh nhanh hơn

b)

AI tạo sinh luôn chính xác hơn

c)

AI tạo sinh tạo nội dung mới, công cụ tìm kiếm chỉ truy xuất nội dung có sẵn

d)

AI tạo sinh không cần Internet

3.

Loại AI nào sau đây không phải là AI tạo sinh?

a)

Chatbot sinh văn bản

b)

AI tạo hình ảnh

c)

AI phân loại email spam

d)

AI tạo nhạc

4.

Mục tiêu chính khi ôn tập bài thi Generative AI Foundation là gì?

a)

Ghi nhớ cú pháp lập trình

b)

Hiểu khái niệm, quy trình và cách ứng dụng AI tạo sinh

c)

Trở thành chuyên gia phát triển mô hình AI

d)

Học toán nâng cao

5.

Các mô hình AI tạo sinh được huấn luyện chủ yếu bằng cách nào?

a)

Học từ dữ liệu lớn thông qua thuật toán

b)

Lập trình thủ công từng câu trả lời

c)

Sao chép nội dung từ Internet

d)

Học từ một người dùng duy nhất

6.

LLMs (Large Language Models) nổi bật nhờ yếu tố nào?

a)

Chạy trên máy cá nhân

b)

Sử dụng lượng dữ liệu huấn luyện rất lớn

c)

Không cần dữ liệu huấn luyện

d)

Chỉ xử lý được hình ảnh

7.

Kết quả trực tiếp của quá trình huấn luyện LLM là gì?

a)

Mô hình biết mọi sự thật tuyệt đối

b)

Mô hình không bao giờ sai

c)

Mô hình học được các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu

d)

Mô hình chỉ ghi nhớ dữ liệu

8.

Mô hình tạo hình ảnh thường được huấn luyện bằng dữ liệu nào?

a)

Văn bản thuần túy

b)

Dữ liệu số liệu thống kê

c)

Dữ liệu âm thanh

d)

Cặp dữ liệu hình ảnh và mô tả

9.

Thuật toán (Algorithm) trong AI là gì?

a)

Dữ liệu huấn luyện

b)

Tập luật hoặc quy trình giúp mô hình học từ dữ liệu

c)

Kết quả đầu ra

d)

Phần cứng máy tính

10.

Siêu tham số (Hyperparameters) là gì?

a)

Các giá trị được thiết lập trước khi huấn luyện mô hình

b)

Dữ liệu đầu vào

c)

Kết quả huấn luyện

d)

Phản hồi của người dùng

11.

Tập dữ liệu (Dataset) dùng trong AI có vai trò gì?

a)

Lưu trữ kết quả đầu ra

b)

Cung cấp thông tin để mô hình học

c)

Chỉ dùng để kiểm tra

d)

Không ảnh hưởng đến mô hình

12.

Mô hình nào sau đây phù hợp nhất cho xử lý ngôn ngữ?

a)

Image Model

b)

Speech-only Model

c)

Large Language Model

d)

Sensor Model

13.

AI tạo sinh có thể nhận những loại đầu vào nào?

a)

Chỉ văn bản

b)

Văn bản, hình ảnh, âm thanh

c)

Chỉ số liệu

d)

Chỉ hình ảnh

14.

Một đầu ra có thể được tạo từ nhiều loại đầu vào nghĩa là gì?

a)

AI bị lỗi

b)

AI không kiểm soát được

c)

AI có khả năng đa phương thức

d)

AI chỉ dùng trong nghiên cứu

15.

Ứng dụng AI tạo sinh trong doanh nghiệp thường nhằm mục đích gì?

a)

Thay thế hoàn toàn con người

b)

Tự động hóa và hỗ trợ công việc

c)

Chỉ để thử nghiệm

d)

Chỉ dùng cho IT

16.

Ví dụ nào sau đây là ứng dụng thực hiện tác vụ cho người dùng?

a)

AI tự động soạn email

b)

AI phân tích log hệ thống

c)

AI lưu trữ dữ liệu

d)

AI quản lý phần cứng

17.

Yếu tố quan trọng nhất khi chọn công cụ AI là gì?

a)

Công cụ phổ biến nhất

b)

Công cụ mới nhất

c)

Công cụ đắt tiền nhất

d)

Phù hợp với nhiệm vụ cần thực hiện

18.

Khi cần tạo hình ảnh minh họa, nên ưu tiên công cụ nào?

a)

Công cụ tìm kiếm

b)

LLM chỉ xử lý văn bản

c)

Công cụ AI tạo hình ảnh

d)

Bảng tính

19.

Yếu tố nào cần cân nhắc khi sử dụng AI trong môi trường tổ chức?

a)

Tốc độ Internet

b)

Bảo mật và quyền riêng tư

c)

Màu giao diện

d)

Số lượng biểu tượng

20.

Phát biểu nào sau đây là đúng về việc sử dụng AI tạo sinh?

a)

Con người vẫn cần đánh giá và kiểm soát đầu ra

b)

AI luôn đúng

c)

AI không cần kiểm tra kết quả

d)

AI thay thế hoàn toàn chuyên gia