NEW
Font size
WorksheetsCẤP ĐỘ 1: GHI NHỚ
Total questions: 31
Worksheet time: 16mins
Trong các hệ thống AI, “dữ liệu” được hiểu là gì?
Những thông tin thô mà AI thu thập để học và xử lý
Kết quả cuối cùng mà AI đưa ra cho người dùng
Phần mềm dùng để điều khiển máy tính
Quyết định do con người lựa chọn
Để học cách nhận diện hình ảnh (ví dụ: mèo, xe…), AI chủ yếu học từ nguồn nào?
Sự suy đoán ngẫu nhiên
Chỉ một hình ảnh duy nhất
Nhiều hình ảnh mẫu đã được thu thập và gán nhãn đúng
Cảm xúc của con người
Hãy xác định phát biểu sau là Đúng hay Sai: AI có thể học và đưa ra kết luận chính xác chỉ dựa trên một mẫu dữ liệu duy nhất.
Đúng
Sai
Không chắc
Tùy hệ điều hành
Để AI nhận diện hình ảnh chính xác hơn, dữ liệu dùng để huấn luyện cần có đặc điểm gì?
Đa dạng và đủ nhiều
Chỉ dữ liệu văn bản
Chỉ dữ liệu âm thanh
Ít nhưng hình ảnh đẹp
Vì sao dữ liệu bị sai lệch có thể làm AI dự đoán sai?
Vì dữ liệu sai làm AI mạnh hơn
Vì AI không bao giờ dùng dữ liệu
Vì AI luôn bỏ qua dữ liệu lỗi nên dự đoán lệch
Vì AI học theo mẫu dữ liệu nên lệch thì học lệch
Nguồn học của AI cho bài toán nhận dạng tiếng nói thường là gì?
Tập lệnh điều khiển robot
Bản đồ số địa hình
Bản ghi âm có gán nhãn nội dung
Ảnh chụp độ phân giải cao
Khi dữ liệu huấn luyện chỉ có ảnh mèo màu trắng, điều gì có thể xảy ra khi AI gặp mèo màu đen?
AI luôn nhận đúng vì học rất kỹ
AI dễ nhận sai vì thiếu đa dạng dữ liệu
AI tự tạo thêm dữ liệu đúng màu
AI bỏ qua hình ảnh có màu tối
Để kiểm tra giới hạn dữ liệu, bước nào sau đây là phù hợp?
Chỉ huấn luyện trên 10 mẫu đầu tiên
Chỉ dùng dữ liệu đã dự đoán đúng
Xóa toàn bộ dữ liệu cũ trước khi học
Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra
Quy trình mô tả cách AI học và hỗ trợ ra quyết định từ dữ liệu là gì?
Thu thập dữ liệu → xử lý → tạo thông tin → đưa ra quyết định
Dự đoán trước → bỏ qua dữ liệu
Thu thập dữ liệu → quyết định ngay
Quyết định trước → thu thập dữ liệu sau
Vì sao AI có thể nhận diện sai khi gặp một hình ảnh mới mà trước đó chưa từng thấy?
Vì AI không hoạt động khi gặp dữ liệu mới
Vì AI chỉ học dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện trước
Vì AI luôn dự đoán ngẫu nhiên
Vì AI không cần dữ liệu để học
Những yếu tố nào sau đây có thể khiến AI nhận diện hình ảnh kém chính xác? (Chọn 2 đáp án)
Dữ liệu bị nhiễu hoặc gán nhãn sai
Máy tính có màn hình nhỏ
Dữ liệu huấn luyện ít và không đa dạng
AI chạy quá nhanh
AI không “hiểu” thế giới như con người, mà học bằng cách phân tích các ______ trong dữ liệu.
mẫu và đặc điểm
cảm xúc bên trong
ý kiến cá nhân
suy nghĩ riêng
Nếu AI nhận diện nhầm mèo thành chó, cách cải thiện hợp lý nhất là gì?
Không cần làm gì vì lỗi nhỏ
Bổ sung thêm ảnh mèo và chó gán nhãn đúng để học lại
Chỉ đổi tên kết quả hiển thị
Xóa toàn bộ dữ liệu cũ rồi dừng học
Khi YouTube hoặc TikTok gợi ý video cho người dùng, AI KHÔNG dựa vào loại dữ liệu nào sau đây?
Lịch sử xem và hành vi bấm chọn
Suy nghĩ trong đầu người dùng
Thời gian xem video gần đây
Sở thích thể hiện qua tương tác
Trong quy trình học của AI, bước nào đến ngay sau thu thập dữ liệu?
Quyết định tức thì
Xử lý để tạo thông tin
Dự đoán cảm xúc
Bỏ qua dữ liệu thừa
Điều gì xảy ra nếu dữ liệu gán nhãn sai được dùng để huấn luyện AI?
AI chỉ tăng tốc độ xử lý
AI không học thêm gì nữa
AI sẽ tự sửa nhãn đúng ngay
AI học sai và dự đoán thiếu chính xác
Vì sao dữ liệu đa dạng lại quan trọng cho AI nhận diện hình ảnh?
Giúp loại bỏ mọi lỗi phần cứng
Giúp máy nhẹ hơn khi chạy
Giúp AI gặp nhiều trường hợp khác nhau
Giúp AI đoán ngẫu nhiên tốt hơn
Khi cải thiện mô hình nhận diện, cách nào thể hiện việc dùng bằng chứng để ra quyết định?
Đoán kết quả theo trực giác
Tăng âm lượng loa khi chạy
Thay đổi tên mô hình cho mới mẻ
Phân tích lỗi, thêm dữ liệu đúng, thử nghiệm lại
Trong hệ thống gợi ý nội dung, loại dữ liệu nào thường được dùng để cá nhân hóa?
Tốc độ mạng của nhà
Màu áo người dùng thích
Lịch sử xem và thao tác bấm
Kích thước màn hình điện thoại
Khi AI gặp dữ liệu chưa từng thấy, cách nào giúp giảm sai sót lâu dài?
Chỉ tăng độ phân giải ảnh vào
Cập nhật tập huấn luyện với ví dụ mới và nhãn đúng
Giữ nguyên mô hình và bỏ qua lỗi
Tắt hệ thống để tránh dự đoán
Nếu dữ liệu người dùng bị thiếu hoặc không chính xác, điều gì có thể xảy ra?
AI đưa ra quyết định hoặc gợi ý không phù hợp
AI vẫn luôn quyết định đúng
AI tự động hiểu ý người dùng
Không ảnh hưởng gì
Khi người dùng bỏ qua video được gợi ý vì không thích, AI có thể làm gì để cải thiện trong tương lai?
Xóa tài khoản người dùng
Ngừng hoạt động
Tiếp tục gợi ý video giống hệt
Ghi nhận phản hồi và điều chỉnh gợi ý sau này
Quy trình nào mô tả đúng cách AI hỗ trợ ra quyết định trong hệ thống gợi ý video?
Gợi ý video → thu thập dữ liệu → phân tích
Dữ liệu hành vi → phân tích → dự đoán sở thích → gợi ý video
Gợi ý hoàn toàn ngẫu nhiên
Quyết định trước → tìm dữ liệu sau
Hãy xác định phát biểu sau là Đúng hay Sai: Nếu dữ liệu đầu vào bị sai lệch, quyết định mà AI đưa ra cũng có thể bị sai lệch theo.
Không xác định
Sai
Đúng
Phụ thuộc tốc độ máy
Yếu tố nào quan trọng nhất giúp AI hỗ trợ ra quyết định chính xác?
Màu sắc phần mềm
Dữ liệu đầy đủ, đa dạng và được xử lý tốt
Máy tính chạy nhanh
Giao diện đẹp
Yếu tố nào có thể làm giảm độ chính xác của AI trong việc phân tích dữ liệu?
Thời gian xử lý nhanh
Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác
Giao diện người dùng thân thiện
Máy tính có cấu hình cao
Trong quy trình học của AI, bước nào là quan trọng nhất để cải thiện khả năng nhận diện?
Chỉ học từ một loại dữ liệu duy nhất
Giảm số lượng dữ liệu huấn luyện
Thêm dữ liệu mới và gán nhãn chính xác
Chỉ sử dụng dữ liệu cũ
AI có thể cải thiện khả năng gợi ý nội dung bằng cách nào?
Chỉ gợi ý những nội dung đã được xem trước đó
Phân tích phản hồi của người dùng và điều chỉnh gợi ý
Chỉ dựa vào dữ liệu cũ
Không cần thay đổi gì cả
Tại sao việc gán nhãn chính xác cho dữ liệu lại quan trọng trong quá trình huấn luyện AI?
Để AI có thể học từ dữ liệu một cách hiệu quả
Để giảm thời gian xử lý của AI
Để AI không cần phải học thêm
Để tăng tốc độ chạy của phần mềm
Trong việc phát triển AI, điều gì có thể giúp cải thiện khả năng nhận diện hình ảnh?
Không cần gán nhãn cho dữ liệu
Chỉ sử dụng dữ liệu cũ
Thêm nhiều loại dữ liệu khác nhau
Giảm số lượng dữ liệu huấn luyện
AI có thể học từ đâu để cải thiện khả năng nhận diện giọng nói?
Từ các văn bản viết tay
Từ các bản ghi âm có gán nhãn và đa dạng
Chỉ từ một mẫu âm thanh duy nhất
Từ các video không có âm thanh
