NEW
Font size
Worksheets1. Giới thiệu trí tuệ nhân tạo
Total questions: 67
Worksheet time: 34mins
Khái niệm nào mô tả đúng nhất về Trí tuệ Nhân tạo (AI)?
Khả năng máy tính thực hiện nhiệm vụ cần trí thông minh
Phần cứng mạnh để xử lý mọi tác vụ thông thường
Tập hợp dữ liệu lớn được lưu trên đám mây
Hệ điều hành giúp tự động cài đặt phần mềm
Đặc điểm “học hỏi từ dữ liệu” của AI nghĩa là gì?
AI thay thế hoàn toàn dữ liệu đầu vào ban đầu
AI chỉ chạy đúng khi có hướng dẫn chi tiết
AI hoạt động tốt nhất khi không có dữ liệu
AI tự cải thiện mà không cần lập trình từng bước
Tính thích ứng của AI đề cập đến khả năng nào sau đây?
Ngừng hoạt động khi dữ liệu nhiễu
Chỉ hoạt động trong môi trường tĩnh
Chạy lặp lại các bước cố định
Xử lý tình huống mới chưa từng gặp
“Ra quyết định độc lập” trong AI hàm ý điều gì?
AI chỉ so sánh số liệu rồi dừng lại
AI từ chối quyết định nếu thiếu dữ liệu
AI có thể quyết định khi thông tin chưa rõ
AI luôn cần con người xác nhận mọi bước
Nhận định nào sau đây đúng về thành tựu AlphaGo năm 2016?
Vô địch cờ vua máy tính thế giới đầu tiên
Đánh bại cao thủ cờ vây Lee Sedol và Ke Jie
Hệ thống taxi tự hành đầu tiên tại Trung Quốc
Mô hình phát hiện protein mới Halicin
Thành tựu của AlphaGo cho thấy điều gì về khả năng của AI trong trò chơi?
Chủ yếu tăng tốc phần cứng để thắng lợi
Chỉ dựa vào tìm kiếm vét cạn không học
Học hỏi, thích nghi và tư duy chiến lược vượt trội
Phụ thuộc hoàn toàn vào luật viết tay
Ví dụ về AI trong giao thông được nêu là gì?
Cảm biến nhiệt độ trong kho lạnh
Hệ thống đặt vé máy bay trực tuyến
Taxi tự hành chạy trên đường phố lớn
Ứng dụng chia sẻ bản đồ du lịch
Tác động của AI tới giao thông theo ví dụ đã nêu là gì?
Loại bỏ hoàn toàn phương tiện công cộng
Giảm nhu cầu dữ liệu bản đồ số hóa
Chỉ cải thiện tính năng giải trí trên xe
Thay đổi cách di chuyển, hướng tới tự động
Trong lĩnh vực y tế, IBM Watson được mô tả có khả năng nào?
Điều khiển robot phẫu thuật thay bác sĩ
Thay thế hoàn toàn bác sĩ chăm sóc bệnh nhân
Tự sản xuất thuốc không cần thử nghiệm
Chẩn đoán ung thư rất nhanh trong vài giây
Halicin được nêu như một ví dụ về điều gì trong y tế?
Phác đồ dinh dưỡng cá nhân hóa
Kháng sinh mới chống vi khuẩn kháng thuốc
Vắc-xin phòng bệnh cúm theo mùa
Thiết bị đeo tay theo dõi nhịp tim
Lợi thế phân tích dữ liệu của AI trong y khoa được mô tả thế nào?
Không thể hoạt động với dữ liệu hình ảnh
Chỉ xử lý vài hồ sơ bệnh án thủ công
Chỉ dự đoán bệnh chung chung, thiếu căn cứ
Phân tích hàng tỷ dữ liệu, hỗ trợ cứu sống
Kết luận tổng quát về vai trò của AI trong các lĩnh vực là gì?
Chỉ phù hợp nghiên cứu, không ứng dụng
Tạm thời hữu ích rồi sớm bị thay thế
Chỉ là công cụ phụ thuộc hoàn toàn con người
Trở thành đối tác, tư vấn, đôi khi dẫn đầu
Khái niệm nào mô tả đúng về Học máy (Machine Learning)?
Máy tính chủ yếu lưu trữ dữ liệu mà không phân tích
Máy tính mô phỏng cảm xúc con người trong thời gian thực
Máy tính học từ dữ liệu không cần lập trình chi tiết
Máy tính chỉ chạy theo các lệnh viết sẵn cố định
Bước nào KHÔNG thuộc nguyên lý cơ bản của Học máy được mô tả?
Máy tính nhận dữ liệu đầu vào đa dạng
Phân tích để tìm quy luật và tạo mô hình
Mã hóa tay mọi quy tắc cho từng nhiệm vụ
Học hỏi liên tục qua các vòng lặp cải thiện
Ví dụ về dữ liệu đầu vào trong Học máy theo tài liệu là gì?
Bản đồ địa hình chi tiết toàn quốc
Tốc độ gió ở mọi tầng khí quyển
Tần số tim và huyết áp theo thời gian
Điểm số học sinh hoặc lịch sử xem phim
Phát biểu nào đúng về Học sâu (Deep Learning)?
Là công cụ thay thế hoàn toàn dữ liệu đầu vào
Là nhánh của Học máy dùng mạng nơ-ron nhiều lớp
Là phương pháp viết luật tay càng chi tiết càng tốt
Là kỹ thuật nén dữ liệu không tổn hao tất cả
Trong Học sâu, lớp đầu vào có vai trò gì trong chuỗi xử lý?
Tối ưu siêu tham số của toàn bộ mô hình
Tự sinh nhãn cho dữ liệu huấn luyện tự động
Đánh giá độ chính xác của mô hình sau huấn luyện
Nhận dữ liệu như ảnh con mèo để bắt đầu
Các lớp ẩn trong mạng nơ-ron thực hiện nhiệm vụ nào?
Tìm chi tiết nhỏ như mắt mũi râu của đối tượng
Tạo nhãn thủ công cho từng mẫu dữ liệu
Chỉ quyết định cuối cùng có phải mèo hay không
Lưu trữ tĩnh toàn bộ ảnh gốc không biến đổi
Lớp đầu ra trong Học sâu làm gì theo mô tả?
Xóa bỏ các đặc trưng không cần thiết
Khởi tạo trọng số ngẫu nhiên trước khi học
Kết hợp các chi tiết để đưa ra câu trả lời
Tạo thêm dữ liệu mới để huấn luyện
Quá trình học của mô hình Học sâu được mô tả tốt nhất bởi lựa chọn nào?
Tăng số lớp vô hạn để đạt độ chính xác
Giảm dữ liệu đầu vào để tránh quá khớp
Huấn luyện một lần duy nhất rồi cố định mã
Luyện tập nhiều lần và tự điều chỉnh khi sai
Trong sơ đồ, điểm khác biệt chính giữa Học máy và Học sâu về bước xử lý đặc trưng là gì?
Học máy và Học sâu đều yêu cầu người gắn nhãn theo thời gian thực
Học máy bỏ qua đặc trưng, Học sâu chỉ phân loại thủ công
Học máy và Học sâu đều trích xuất đặc trưng tự động
Học máy trích xuất đặc trưng thủ công, Học sâu tự động tích hợp
Theo sơ đồ, chuỗi xử lý của Học máy bao gồm các bước nào theo đúng thứ tự?
Đầu vào → Đầu ra → Phân loại → Trích xuất đặc trưng
Đầu vào → Trích xuất đặc trưng → Phân loại → Đầu ra
Đầu vào → Phân loại → Trích xuất đặc trưng → Đầu ra
Đầu vào → Trích xuất đặc trưng + Phân loại → Đầu ra
Một nhóm muốn giảm công sức thiết kế thủ công các đặc trưng từ ảnh xe. Dựa trên sơ đồ, phương án nào phù hợp nhất?
Dùng Học máy và bỏ qua bước phân loại cuối
Dùng Học sâu để học đặc trưng và phân loại tự động
Dùng Học máy với nhiều đặc trưng do chuyên gia tạo
Dùng Học sâu nhưng tách riêng bộ trích đặc trưng thủ công
Khái niệm nào mô tả đúng nhất về Big Data?
Kho dữ liệu chỉ lưu trữ, không cần phân tích
Bộ dữ liệu tĩnh chỉ gồm văn bản định dạng chuẩn
Tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp vượt công cụ cũ
Tập hợp dữ liệu nhỏ dễ quản lý truyền thống
Trong 5V của Big Data, đặc trưng Volume đề cập đến điều gì?
Tốc độ tạo và xử lý dữ liệu nhanh chóng
Lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau
Độ đa dạng về định dạng như văn bản hình ảnh
Mức độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu
Đặc trưng nào của Big Data nói về dữ liệu đến từ nhiều định dạng khác nhau?
Velocity nhấn mạnh băng thông xử lý dòng dữ liệu
Veracity chú trọng độ chính xác và nhất quán
Variety chỉ sự đa dạng định dạng như video
Value nói về lợi ích tiền tệ của phân tích
Phát biểu nào mô tả chính xác Veracity trong Big Data?
Độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu thu thập
Khả năng mở rộng lưu trữ không giới hạn thời gian
Giá trị kinh doanh có thể thu được từ phân tích
Tính linh hoạt khi tích hợp dữ liệu không cấu trúc
Giá trị (Value) trong bối cảnh Big Data có ý nghĩa gì?
Lợi ích tiềm năng khi dữ liệu được phân tích
Chi phí phần cứng cần thiết để lưu trữ dữ liệu
Độ phức tạp của các thuật toán học máy sử dụng
Tốc độ phản hồi của các hệ thống xử lý dòng
Trong giáo dục, Big Data giúp nhà quản lý làm gì hiệu quả hơn?
Thay thế hoàn toàn vai trò giảng viên trên lớp
Loại bỏ nhu cầu khảo sát sinh viên định kỳ
Tăng số lượng môn học mà không cần đánh giá
Ra quyết định chính xác dựa trên phân tích dữ liệu
Ứng dụng nào sau đây thể hiện lợi ích cải thiện chất lượng giảng dạy nhờ Big Data?
Giảm tương tác vì dữ liệu đã phản ánh đầy đủ
Dạy cùng một giáo án cho mọi lớp học
Điều chỉnh phương pháp dạy theo tiến độ sinh viên
Chỉ dựa vào cảm tính để đánh giá kết quả
Hệ thống cảnh báo sớm trong giáo dục dùng Big Data chủ yếu nhằm mục tiêu nào?
Nhận diện sinh viên có nguy cơ gặp khó khăn sớm
Tự động hóa chấm điểm bài luận sáng tạo hoàn toàn
Thay thế cố vấn học tập bằng chatbot cố định
Tuyển sinh nhiều hơn mà không cần tiêu chí đánh giá
Khái niệm nào mô tả đúng nhất về AI tạo sinh?
Hệ thống chỉ phân tích và dự đoán xu hướng
Hệ thống chỉ suy luận ngữ nghĩa câu hỏi
Hệ thống thu thập dữ liệu mà không học mẫu
Hệ thống dùng dữ liệu để tạo nội dung mới
Điểm khác biệt chính giữa Generative AI và Analytical AI là gì?
Lưu trữ dữ liệu lớn so với tối ưu hoá
Tạo nội dung mới so với phân tích dự đoán
Học giám sát so với không giám sát
Giao tiếp giọng nói so với văn bản dài
Ví dụ nào phù hợp nhất với Cognitive AI theo phân loại trong bài?
Công cụ tạo ảnh như Midjourney
Trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa
Nền tảng phân tích như IBM Watson
Hệ thống tạo nhạc như Suno
Tình huống nào sau đây yêu cầu dùng Generative AI thay vì Analytical AI?
Tính toán thống kê mô tả cho bảng dữ liệu
Phân loại email thành thư rác hay hợp lệ
Dự đoán doanh thu dựa trên dữ liệu lịch sử
Tạo poster hình ảnh từ mô tả văn bản
LLM là gì theo mô tả cơ bản nhất?
Mô hình AI tạo sinh học ngôn ngữ tự nhiên
Hệ điều hành tối ưu hoá phần cứng đồ hoạ
Cơ sở dữ liệu phân tán cho lưu trữ tệp lớn
Bộ công cụ biên dịch mã nguồn cho nhiều ngôn ngữ
Nguyên lý cốt lõi của LLM khi tạo văn bản là gì?
Nén chuỗi bằng thuật toán mã hoá Huffman
Dự đoán từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh
Ánh xạ âm vị sang ký tự theo luật
Tìm kiếm theo từ khoá trong tập dữ liệu
Trong ví dụ câu 'Hôm nay trời rất...', LLM sẽ làm gì?
Phân loại chủ đề thời tiết theo nhãn cố định
Truy xuất câu trả lời từ cơ sở tri thức tĩnh
Dịch câu sang ngôn ngữ khác ngay lập tức
Ước lượng từ có khả năng xuất hiện tiếp theo
Yếu tố nào giúp LLM tạo ra đoạn văn mạch lạc và giống người viết?
Ghép ngẫu nhiên các cụm từ rời rạc
Áp dụng mẫu câu theo khuôn bất biến
Sử dụng từ điển đồng nghĩa cố định
Lặp lại dự đoán từng từ liên tục
Nhận định nào đúng về khả năng hiểu của LLM?
Luôn suy luận logic biểu tượng chính xác
Chỉ xử lý câu đơn không có ngữ cảnh
Chỉ nhớ thứ tự từ theo tần suất xuất hiện
Hiểu ngữ cảnh để chọn từ phù hợp nhất
Đâu là ví dụ về LLM phổ biến theo danh sách đã nêu?
Siri tại địa chỉ https://siri.ai
Cortana tại địa chỉ https://cortana.ai
Claude tại địa chỉ https://claude.ai
BERT tại địa chỉ https://bert.com
Phát biểu nào mô tả đúng nhất quá trình hoạt động tổng quát của LLM?
Dự đoán từ kế tiếp, lặp lại để tạo câu hoàn chỉnh
Tạo toàn bộ câu một lần bằng luật ngữ pháp
Sao chép nguyên văn từ dữ liệu đã huấn luyện
Chọn ngẫu nhiên từ cho mỗi vị trí trong câu
Nguyên nhân nào giải thích vì sao LLM cần được 'đọc' hàng tỷ tài liệu?
Để tăng tốc phần cứng xử lý đồ hoạ cho mô hình
Để tránh cần tối ưu hoá thuật toán suy luận
Để lưu trữ mọi câu cho việc tra cứu trực tiếp
Để học mẫu ngôn ngữ phong phú và đa dạng
RLM được giới thiệu như một bước tiến so với loại mô hình nào?
Mạng nơ-ron thị giác
Cơ sở dữ liệu quan hệ
LLM truyền thống phổ biến
Thuật toán sắp xếp cổ điển
Khác biệt cốt lõi trong cách RLM hoạt động là gì?
Được trang bị bộ não suy luận
Dùng băng thông thấp hơn
Dự đoán token nhanh hơn
Học từ dữ liệu ít hơn
Trong ví dụ minh họa, khi gặp bài toán khó, RLM sẽ làm gì?
Chỉ đưa ra đáp án ngắn gọn
Nghĩ và trình bày từng bước giải
Sinh văn bản ngẫu nhiên
Từ chối vì ngoài phạm vi
Phát biểu nào mô tả đúng khả năng tổng quát của RLM?
Thay thế hoàn toàn dữ liệu huấn luyện
Giảm độ dài lời giải mọi lúc
Chỉ sao chép câu trả lời mẫu
Phân tích vấn đề chủ động hơn
RLM có thể làm tốt điều nào hơn LLM thông thường?
Mã hóa tín hiệu vô tuyến
Hiển thị đồ họa ba chiều
Thu thập dữ liệu cảm biến
Giải thích lý do cho câu trả lời
Năng lực nào sau đây cho thấy chiều sâu suy luận của RLM?
Đưa ra suy luận có sắc thái hơn
Gõ phím với tốc độ cao hơn
Nén tệp hình ảnh tốt hơn
Tính checksum nhanh hơn
Trong giải quyết vấn đề, RLM chủ yếu vượt trội ở đâu?
Bài toán yêu cầu đồ họa
Bài toán phức tạp đòi hỏi logic
Bài toán chỉ cần tra cứu
Bài toán phụ thuộc cảm biến
Vì sao RLM thay vì chỉ đoán từ tiếp theo có thể tạo lời giải tốt hơn?
Nó giảm số lớp mạng xuống
Nó tắt hoàn toàn hàm nhớ dài
Nó tăng kích thước phông chữ
Nó dùng cơ chế suy luận có cấu trúc
Lợi ích nào sau đây phù hợp nhất với giáo viên khi dùng AI trong lớp học?
Tạo tài liệu học tập nhanh, cá nhân hóa giáo án
Tăng số tiết dạy bắt buộc mỗi tuần
Thay thế hoàn toàn vai trò giáo viên trên lớp
Giảm nhu cầu phản hồi cho mọi bài nộp
Đâu là lợi ích trực tiếp cho học sinh khi ứng dụng AI?
Tăng điểm số bất kể năng lực thực tế
Tóm tắt tài liệu nhanh, gợi ý chỉnh sửa viết
Tự động chấm điểm mọi bài kiểm tra
Bỏ qua việc đọc sách giáo khoa
Trong bối cảnh đạo đức, rủi ro nào liên quan đến việc dùng AI cho bài tập?
Gian lận trong bài tập, giảm giá trị học thuật
Tăng thời gian tự học có hướng dẫn
Cải thiện kỹ năng trích dẫn nguồn tin
Khuyến khích tư duy phản biện sâu hơn
Nhận định nào mô tả đúng thách thức về tính công bằng của AI trong giáo dục?
AI đảm bảo mọi học sinh nhận được hỗ trợ như nhau
AI có thể tạo khoảng cách giữa người có điều kiện và không
AI luôn miễn phí và tiếp cận công bằng cho mọi người
AI làm giảm nhu cầu đầu tư hạ tầng công nghệ ở trường
Tình huống nào thể hiện ứng dụng kỹ năng: Chọn cách dùng AI giúp giáo viên tiết kiệm thời gian hợp lý nhất.
Dùng AI chấm điểm tự luận mà không đọc bài nộp
Dùng AI thay thế giờ tư vấn trực tiếp cho học sinh
Dùng AI viết hộ toàn bộ nhận xét hạnh kiểm cuối năm
Dùng AI gợi ý câu hỏi trắc nghiệm từ chủ đề bài học
Học sinh muốn cải thiện kỹ năng viết bằng AI. Cách nào phù hợp nhất?
Nhận gợi ý chỉnh sửa rồi tự sửa bản thảo
Sao chép văn bản AI tạo mà không ghi nguồn
Để AI viết toàn bộ bài và nộp nguyên trạng
Chỉ dùng AI dịch máy rồi nộp bản dịch thô
Một lớp học có chênh lệch thiết bị giữa học sinh. Giáo viên nên ưu tiên giải pháp nào để giảm bất công khi triển khai AI?
Cung cấp lựa chọn không cần thiết bị mạnh và truy cập chung
Yêu cầu tất cả mua máy mới để dùng AI hiệu quả
Chỉ cho phép học sinh khá dùng công cụ AI nâng cao
Bỏ hoàn toàn AI để tránh tổ chức phức tạp
Nguyên tắc nào cần cân nhắc khi áp dụng AI trong nhà trường để đảm bảo trách nhiệm?
Giao toàn quyền quyết định cho hệ thống AI
Minh bạch về cách dùng và giới hạn của công cụ
Giữ bí mật thuật toán với toàn bộ học sinh
Chỉ thông báo kết quả mà không giải thích quy trình
Google AI Studio chủ yếu được mô tả là gì?
Hệ điều hành máy tính để bàn chuyên dụng
Kho dữ liệu mở cho các dự án nghiên cứu
Thiết bị phần cứng cho học máy tại nhà
Nền tảng trực tuyến cho phát triển AI
Mục đích chính của Google AI Studio là gì đối với người dùng?
Lưu trữ trang web tĩnh với băng thông cao
Khám phá, thử nghiệm và phát triển ứng dụng AI nhanh chóng
Quản lý mạng doanh nghiệp và bảo mật hệ thống
Tối ưu hóa đồ họa 3D cho trò chơi điện tử
Đối tượng người dùng nào được nền tảng Google AI Studio hướng đến?
Cả người mới bắt đầu và các chuyên gia
Chỉ nhà nghiên cứu học thuật cấp cao
Chỉ quản trị viên cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
Chỉ lập trình viên hệ thống nhúng
Một nhóm sinh viên muốn tạo nhanh mẫu chatbot để trình diễn lớp học. Lựa chọn nào phù hợp nhất để bắt đầu?
Dùng Google AI Studio để thử nghiệm và xây ứng dụng
Mua máy chủ vật lý để huấn luyện mô hình
Viết kernel mới cho hệ điều hành để hỗ trợ AI
Thu thập dữ liệu thủ công trước khi có công cụ
Trong ngữ cảnh AI, “model” được hiểu chính xác nhất là gì?
Một chương trình giao diện người dùng để nhập lệnh
Một bộ quy tắc cố định do con người viết thủ công
Một hệ thống toán học hoặc thuật toán được huấn luyện
Một cơ sở dữ liệu lưu trữ ví dụ văn bản và hình ảnh
Trong AI tạo sinh, model được thiết kế chủ yếu để thực hiện nhiệm vụ nào?
Hiểu, xử lý và tạo ra nội dung mới
Chuyển đổi định dạng tệp giữa các hệ thống
Chỉ lưu trữ dữ liệu cho truy vấn nhanh
Giám sát người dùng và cấp quyền truy cập
Tình huống nào minh họa đúng vai trò của model như "bộ não" trong hệ thống AI?
Bạn nén ảnh, tệp giảm kích thước đáng kể
Bạn tăng dung lượng RAM, máy chạy nhanh hơn
Bạn mở ứng dụng, giao diện thay đổi màu nền
Bạn nhập prompt, model suy luận và sinh văn bản
Một nhóm muốn dùng model tạo sinh để biến một prompt mô tả thành video ngắn. Để đạt mục tiêu, nhóm cần trông chờ điều gì từ model?
Tự động cập nhật cơ sở dữ liệu khách hàng
Thay thế hệ điều hành bằng phiên bản nhẹ
Tối ưu hóa phần cứng để tiết kiệm năng lượng
Chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành nội dung mới
