Font size
WorksheetsGroup 1. Chon cau (36 cau) - CDR 1.1 - DE
Total questions: 123
Worksheet time: 1hrs 2mins
Which task is most suitable for automation in a business setting to enhance efficiency? (Nhiệm vụ nào phù hợp nhất để tự động hóa trong môi trường kinh doanh nhằm tăng hiệu quả?)
Data entry for customer information (Nhập dữ liệu thông tin khách hàng)
Creative content creation for marketing (Tạo nội dung sáng tạo cho marketing)
Strategic planning for market expansion (Lập kế hoạch chiến lược mở rộng thị trường)
Building customer relationships through networking (Xây dựng mối quan hệ khách hàng qua kết nối)
Which of the following is a potential effect of AI on job markets? (Tác động nào sau đây có thể xảy ra đối với thị trường lao động do AI gây ra?)
Job displacement (Mất việc làm)
Increased manual labor (Gia tăng lao động thủ công)
Decreased productivity (Sự suy giảm năng suất)
Reduction in technology reliance (Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ)
Which key component is essential for enabling voice recognition in smart speakers? (Thành phần nào là yếu tố quan trọng giúp nhận diện giọng nói trong các loa thông minh?)
Natural Language Processing (NLP) (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Data Encryption (Mã hóa dữ liệu)
Graphical Processing Unit (GPU) (Đơn vị xử lý đồ họa)
Blockchain Technology (Công nghệ Blockchain)
Which principle of communication is most effective in ensuring clarity during a data project meeting? (Nguyên tắc giao tiếp nào là hiệu quả nhất trong việc đảm bảo sự rõ ràng trong cuộc họp dự án dữ liệu?)
Active listening (Lắng nghe chủ động)
Rapid speaking (Nói nhanh)
Using technical jargon (Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật)
Monologue presentations (Thuyết trình độc thoại)
Which of the following strategies is most effective for initiating AI projects within a company? (Chiến lược nào sau đây là hiệu quả nhất để khởi xướng các dự án AI trong một công ty?)
Establishing an AI task force to oversee the initiative (Thiết lập một nhóm công tác AI để giám sát sáng kiến)
Starting with a pilot project to demonstrate AI capabilities (Bắt đầu với một dự án thử nghiệm để chứng minh khả năng của AI)
Immediately integrating AI into all processes without testing (Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm)
Relying solely on external AI consultants for all AI projects (Chỉ phụ thuộc vào các tư vấn viên AI bên ngoài cho tất cả các dự án AI)
What is machine learning? (Học máy là gì?)
A subset of AI that involves the use of algorithms to allow computers to learn from and make predictions based on data. (Một nhánh của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để cho phép máy tính học từ và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.)
A branch of AI focused on building machines capable of performing tasks that typically require human intelligence. (Một nhánh của AI tập trung vào xây dựng máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thường yêu cầu trí tuệ con người.)
The hardware components that enable AI systems to process information. (Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin.)
The process of cleaning and organizing data to make it suitable for analysis. (Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để làm cho nó phù hợp với phân tích.)
In an AI team, who is primarily responsible for translating business needs into technical requirements and ensuring that the AI solution aligns with business goals? (Trong một nhóm AI, ai là người chịu trách nhiệm chính trong việc chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành yêu cầu kỹ thuật và đảm bảo rằng giải pháp AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh?)
Product Manager (Quản lý sản phẩm)
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Software Engineer (Kỹ sư phần mềm)
UX Designer (Nhà thiết kế UX)
What role in an AI team is responsible for maintaining the integrity of datasets and ensuring data quality? (Vai trò nào trong nhóm AI chịu trách nhiệm duy trì tính toàn vẹn của bộ dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu?)
Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu)
Product Manager (Quản lý sản phẩm)
Which of the following is a key step in applying the AI Transformation Playbook to guide a company in becoming proficient in AI? (Khi Sách hướng dẫn Chuyển đổi AI để giúp một công ty trở nên thành thạo trong AI, bước quan trọng nào sau đây là cần thiết?)
Identifying and prioritizing AI opportunities within the company (Xác định và ưu tiên các cơ hội AI trong công ty)
Focusing solely on increasing the company’s social media presence (Tập trung chỉ vào việc tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội của công ty)
Developing a new line of consumer products (Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới)
Reducing the number of employees to cut costs (Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí)
What is one significant opportunity that AI presents for developing economies? (Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?)
Enhancing agricultural productivity through precision farming (Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác)
Reducing the need for energy resources (Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng)
Eliminating unemployment (Loại bỏ thất nghiệp)
Solving all healthcare issues (Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe)
Which of the following scenarios is considered a failure of machine learning due to overfitting? (Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?)
"A model performs well on training data but poorly on new, unseen data. (Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa thấy trước.)"
A model has low bias and high variance. (Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao.)
A model uses a simple linear regression for a non-linear problem. (Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến.)
A model predicts the test data with the same accuracy as the training data. (Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện.)
What is the term for the error due to the bias that occurs when a model is too simple, such as assuming linearity when the data is more complex? (Thuật ngữ nào dùng để chỉ lỗi do thiên lệch xảy ra khi mô hình quá đơn giản, chẳng hạn như giả định tính tuyến tính khi dữ liệu phức tạp hơn?)
underfitting (Chưa khớp)
overfitting (Quá khớp)
In the PACE workflow, what is the primary focus during the Planning stage? (Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?)
Defining the project scope and objectives (Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án)
Collecting and analyzing data (Thu thập và phân tích dữ liệu)
Deploying the final model (Triển khai mô hình cuối cùng)
Evaluating the performance of the model (Đánh giá hiệu suất của mô hình)
In the PACE workflow, what is the term for the stage focused on gathering information and insights from data? (Trong quy trình PACE, thuật ngữ nào dùng để chỉ giai đoạn tập trung vào việc thu thập thông tin và hiểu biết từ dữ liệu?)
Analysis (phân tích)
Crawling (Cào dữ liệu)
Processing (xử lý)
Pre-processing (tiền xử lý)
In one word, what is essential for ensuring that all team members are aligned and understand their roles in a project? (Trong một từ, điều gì là cần thiết để đảm bảo rằng tất cả các thành viên trong nhóm đều đồng thuận và hiểu rõ vai trò của mình trong dự án?)
Clarity (sự rõ ràng)
Chaos (hỗn loạn)
Silence (sự im lặng)
confusion (sự nhầm lẫn)
What is one key way that effective communication drives the PACE workflow? (Một cách quan trọng mà giao tiếp hiệu quả thúc đẩy quy trình PACE là gì?)
Establishes clear project goals (Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng)
Creates more work for team members (Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm)
Reduces the need for meetings (Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp)
Eliminates task redundancy (Loại bỏ sự trùng lặp công việc)
What is the term used to describe the principle of doing no harm when working with data? (Thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu)
nonmaleficence (không có ác ý)
negligence (sự cẩu thả)
exploitation (sự khai thác)
bias (thiên vị)
Which technical skill is most commonly associated with data analysis in various careers? (Kỹ năng kỹ thuật nào thường được liên hệ với phân tích dữ liệu trong các nghề nghiệp khác nhau?)
Data visualization (Trực quan hóa dữ liệu)
Project management (Quản lý dự án)
Public speaking (Nói trước công chúng)
Time management (Quản lý thời gian)
What one-word term describes the strategic ability to influence stakeholder decisions in the data career space? (Thuật ngữ nào mô tả khả năng chiến lược ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực nghề nghiệp dữ liệu?)
Persuasion (thuyết phục)
Coding (lập trình)
Storage (lưu trữ)
Analysis (phân tích)
Which of the following is essential for effective collaboration with AI teams concerning their approach to data? (Điều gì dưới đây là thiết yếu để hợp tác hiệu quả với các nhóm AI liên quan đến cách tiếp cận của họ đối với dữ liệu?)
Understanding AI data preprocessing techniques (Hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu của AI)
Knowing how to program AI algorithms (Biết cách lập trình các thuật toán AI)
Mastering AI hardware configuration (Làm chủ cấu hình phần cứng của AI)
Specializing in AI model deployment (Chuyên môn hóa trong triển khai mô hình AI)
In supervised learning, what term is used to describe the data that is used to train the model? (Trong học có giám sát, thuật ngữ nào dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình?)
Training (huấn luyện)
Testing (kiểm thử)
Tuning (điều chỉnh)
Preparing (chuẩn bị)
Which of the following resources is most essential to prepare for a job interview?
Researching the company
Practicing sports
Watching movies
Reading novels
What is the primary objective of adversarial attacks on AI systems?
Adversarial attacks manipulate input data to deceive AI models.
Adversarial attacks are designed to enhance AI model accuracy.
Adversarial attacks involve directly altering the AI model's code.
Adversarial attacks always require human intervention to succeed.
When presenting key findings to an audience, which of the following is the most important element to include?
Clear and concise summary of the findings
Detailed statistical data without context
Background of every research participant
Lengthy explanations of research methodology
Which key element is crucial for effective communication about AI transformation within a company?
Clear understanding of AI concepts
Ignoring stakeholder concerns
Focusing only on technical details
Avoiding collaboration with external partners
What is the purpose of the PACE workflow in a data science project?
To provide a structured approach to problem-solving using data analysis
To ensure data privacy and security in all data science projects
To automate all steps of the data science process
To develop new programming languages for data analysis
What letter does the PACE workflow begin with?
P
A
C
E
S
Which type of neural network is most commonly used for image recognition tasks?
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks
K-Nearest Neighbors
Decision Trees
Why is data often compared to oil in the context of AI systems?
Data is the new oil
Data is always reliable
Data is insignificant in AI
Data management is straightforward
What is a significant ethical consideration when developing AI systems for real-world applications?
Ensuring transparency in AI decision-making processes
Maximizing AI's profit-making abilities
Focusing solely on technical performance of AI
Prioritizing AI's speed over accuracy
Which of the following is a realistic application of natural language processing (NLP)?
Generating automated language translations for books
Performing complex mathematical operations quickly
Designing computer hardware components
Creating virtual reality environments
What is the one-word term for AI technologies that simulate human conversation?
chatbots
databases
sensors
image recognition
Which of the following is a key responsibility of a data professional?
Designing and maintaining databases
Performing heart surgeries
Developing marketing strategies
Teaching language courses
Which of the following is a key ethical consideration when implementing AI systems?
Ensuring AI systems are transparent and accountable
Maximizing AI's profitability at any cost
Allowing AI to make decisions without human oversight
Focusing solely on AI's technical capabilities
What is Artificial General Intelligence (AGI)?
A type of AI focused on performing specific tasks
A form of AI that has the ability to understand and learn any intellectual task that a human can
An AI system that operates without human intervention
A computer program designed to simulate human conversation
What is a primary responsibility for data stewardship in the context of data analytics professionals?
Identify data privacy regulations that apply to analytics
Minimize ethical concerns to enhance data collection
Prioritize data monetization over ethical considerations
Ignore user consent if the data is anonymized
Select the main drivers of business value that can be enhanced through AI automation.
Improve analysis accuracy, shorten research cycles, and scale customer interactions via AI assistants
Replace managers with algorithms, remove human oversight, and let systems self-set business goals
Guarantee cost savings in all scenarios, ensure profits regardless of market shifts, and eliminate project risks
What is the primary goal businesses aim to achieve by automating tasks? Choose the single best answer.
Increase efficiency, raise workforce productivity, and reduce operating costs through streamlined workflows.
Replace all strategic planning with automation, guarantee profits in any market, and eliminate compliance needs.
Prioritize mobility tools only, defer process redesign, and accept longer ramp-up times for the same outcomes.
Cost
Which solutions are proposed to counteract job displacement due to AI? Select all that apply.
Impose blanket punitive taxes on all AI uses, freeze automation investments, and expect displaced workers to self-retrain without public support.
Rely on short-term gig platforms, relax labor protections, and extend workweeks to offset lost roles.
Replace public upskilling budgets with mandatory unpaid internships, restrict adult-education access, and delay unemployment benefits.
Implement conditional basic income, expand lifelong learning and reskilling programs, and promote job-sharing initiatives to cushion transitions and redistribute work.
Select the core process that is uniquely required for the AI functionality in products like smart speakers.
Data Collection
Model Training
UI Design
System Integration
Select the single most important communication principle for successful data project execution.
Dominating the conversation
Interrupting others frequently
Using excessive technical jargon without explanation
Clear articulation
In one word, what is a major limitation of AI related to its decision-making capabilities?
Bias
Data
Model
Ethics
What term describes the intended skills or knowledge a learner should acquire by the end of an educational program?
outcome
objectives
result
income
What is the term for a brief document summarizing your skills, experience, and education? Select two.
resume
cv
Job Description
Proposal
What is the term for the systematic approach AI companies use to improve their processes and outcomes?
optimization
simulation
Minimization
Maximization
What is the term for AI-generated videos that make people appear to say or do things they never did?
deepfakes
virtualization
animation
hologram
Select all potential adverse impacts of deepfakes on society.
Undermining public trust in media
Enhancing video game graphics leading to attractiveness for children
Creating virtual meeting backgrounds
Improving speech recognition systems
What is the term for the method that modifies input data to exploit weaknesses in AI models?
perturbation
augmentation
encryption
normalization
What term describes the audience's essential takeaway from a presentation?
message
results
feedback
slideshow
Which of the following are common applications of deep learning? Select all that apply.
Image Recognition
Relational Database Management
Sorting Algorithms
Weather Forecasting
What is the term for a neural network layer that reduces the spatial size of the representation to decrease the computational load and the number of parameters? Select two.
pooling
subsampling
activation
convolution
What is the term for the process of cleaning and organizing raw data for analysis? Select two.
preprocessing
wrangling
visualization
modeling
What is the term for the ability of AI systems to make decisions without human intervention?
autonomy
automation
dependence
supervision
What is the term for extracting meaningful insights from large sets of raw data?
analysis
visualization
storage
encryption
What is the ethical principle that AI should not cause harm to humans?
nonmaleficence
beneficence
efficiency
profitability
What is the term for the practice of ensuring data is accurate, consistent, and reliable for its intended use?
dataquality
dataintegrity
datavolume
datasecurity
Select the practices that reflect data stewardship priorities in analytics. Select two.
Implementing encryption techniques to protect data
Regularly auditing data access logs for suspicious activity
Sorting Algorithms
Assuming data from trusted sources needs no validation
In the context of AI and machine learning projects, what is the term for adjusting model parameters to improve performance? Select two.
tuning
optimization
What is a one-word term for an income provided to individuals unconditionally to support their basic needs? Choose 2
ubi
universalbasicincome
allowance
salary
What is the key AI component used in self-driving cars to perceive the environment and objects? Choose 2
lidar
radar
sonar
GPS
In the context of data project communication, what is the term for a visual representation of data? Choose 2
chart
graph
table
report
What is the term for a small-scale project used to test and demonstrate the potential of AI within a company? Choose 2
pilot
prototype
demo
mockup
Select all strategies that are effective for developing AI projects within a company. Choose 2
Forming AI learning groups to share knowledge
Starting with complex projects to challenge the team
Encouraging cross-departmental collaboration on AI initiatives
Investing heavily in AI technology before having a clear application plan
What is the term used for a computer system modeled on the human brain, consisting of layers of interconnected nodes? Choose 2
neural network
neuralnetwork
decision tree
expert system
What is the term used to describe a small-scale AI project used to test the viability and impact of AI solutions before full-scale deployment? Choose 2
pilot
prototype
simulation
draft
What single word describes the type of leadership crucial for integrating AI in developing economies? Choose 2
visionary
innovative
collaborative
authoritative
Which of the following is a key ethical responsibility for data professionals when handling sensitive data? Choose 1
Ensuring data privacy and protection
Maximizing data availability over security concerns
Ignoring data breaches if they are small
Collecting as much data as possible without consent
What is one significant impact of AI on various industries? Choose 1
Automation of repetitive tasks
Elimination of all jobs
Creation of biased algorithms
Increased dependence on manual labor
What is the primary role of supervised learning in machine learning? Choose 1
To classify and make predictions based on labeled data
To discover hidden patterns in data without labels
To improve the efficiency of data processing systems
To generate new data from existing datasets
Which of the following is a key aspect to consider when describing the learning outcomes for the program? Choose 1
Clearly define learning outcomes
Include unrelated topics
Focus solely on theoretical knowledge
Avoid setting any educational goals
What is a common characteristic of successful AI companies when it comes to data management? Choose 1
They prioritize collecting large volumes of high-quality data
They focus solely on internal data for model training
They invest minimally in data cleaning processes
They do not prioritize data privacy and security
Which of the following is a potential adverse use of deep fakes? Choose 1
Manipulating videos to spread misinformation
Enhancing video quality for better user experience
Generating realistic avatars for video games
Improving photo editing software
Which of the following is a key step in the workflow of AI, machine learning, and data science projects?
Data Visualization
Model Training
Data Backup
Resource Allocation
When evaluating an AI project, which factor is essential to consider when deciding between building the solution in-house or buying an existing solution?
Cost of development versus purchase price
Number of employees in the company
Popularity of the technology in the media
Color of the company's branding
What is the term for assessing the potential impacts of AI on ethical and societal norms?
ethics
regulation
efficiency
performance
What is the primary term used to describe the expected learning outcomes of a course? Choose 2
objectives
goals
schedule
assignments
Which of the following is important to understand program plans and expectations?
Discussing course objectives and outcomes
Ignoring course policies
Memorizing all course content
Focusing solely on assessments
What is the primary industry that employs data professionals for data analysis and management? Choose 2
technology
finance
healthcare
retail
Which of the following types of organizations most commonly employ data professionals?
Technology companies
Grocery stores
Cafes
Construction firms
Name a machine learning library that starts with 's'. Choose 2.
scikit-learn
sklearn
pandas
tensorflow
Which of the following is a popular open-source library used for deep learning projects?
PyTorch
Excel
Photoshop
WordPress
What is a common pitfall in AI projects that can severely impact the timeline and budget?
Inadequate data quality
Overestimating algorithm complexity
Using open-source tools
Hiring a diverse team
What term is used to describe the challenge of having too much data to process effectively in AI projects? Choose 2.
overfitting
overload
underfitting
encryption
What is the acronym for the field of study focused on giving computers the ability to understand text and spoken words in a manner similar to humans?
nlp
ml
ai
cnn
Which AI technique is primarily used in computer vision for image recognition tasks?
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Decision Trees
K-Means Clustering
How do data science and machine learning impact various job functions?
Data science identifies patterns in data that improve decision-making.
Machine learning eliminates the need for human intervention in processes.
Data science makes predictions based on historical trends only.
Machine learning replaces all traditional job functions.
What one-word term describes the process of using algorithms to parse data, learn from it, and make a determination or prediction?
modeling
cleaning
storing
visualizing
What is a common source of bias in AI systems?
Training data that lacks diversity
Using too many data points
Implementing complex algorithms
High computational power
What is the term used to describe the unfair treatment of individuals based on their association with certain groups within AI systems?
discrimination
accuracy
efficiency
transparency
What is the primary goal during the planning stage of a data science project?
Define the scope and objectives of the project.
Develop the final deliverables.
Implement the data collection process.
Conduct the final review and assessment.
What is the term used to describe the question that a data science project aims to answer?
hypothesis
conclusion
dataset
algorithm
What is the term commonly used to describe the extraction of hidden insights from large volumes of data?
data mining
data storage
data cleaning
data compression
What is one of the primary roles of a Data Analyst within an organization?
Data Analysts interpret trends and patterns in data to support business decisions.
Data Analysts primarily handle the installation of hardware and software systems.
Data Analysts are responsible for maintaining server infrastructure.
Data Analysts design marketing strategies for enterprises.
What is the primary objective of adversarial attacks on AI systems?
Adversarial attacks manipulate input data to deceive AI models.
Adversarial attacks are designed to enhance AI model accuracy.
Adversarial attacks involve directly altering the AI model's code.
Adversarial attacks always require human intervention to succeed.
What is the primary challenge when working with unstructured data in AI projects?
Lack of labeled data
High cost of storage
Difficulty in data analysis
Complexity in data preprocessing
What is the primary goal of using deep learning techniques in AI?
To improve accuracy by using large neural networks
To perform real-time processing of structured data
To reduce the cost of hardware used for AI computations
To simplify the AI model structure
Which of the following tasks are typically performed during the model evaluation stage in an AI project?
Testing the model on validation data
Selecting the appropriate model for deployment
Adjusting hyperparameters
Collecting additional training data
Which of the following describes a neural network's ability to improve its performance as more data is provided during training?
Supervised learning
Reinforcement learning
Deep learning
Unsupervised learning
What is the key difference between supervised and unsupervised learning in machine learning?
Supervised learning uses labeled data, while unsupervised learning uses unlabeled data.
Supervised learning does not require data preprocessing, while unsupervised learning does.
Unsupervised learning is more accurate than supervised learning.
Supervised learning is faster to train than unsupervised learning.
Which of the following is a key benefit of using ensemble methods in machine learning?
Improving predictive performance by aggregating multiple models
Reducing model complexity
Eliminating the need for cross-validation
Guaranteeing zero overfitting
Which of the following methods is commonly used for dimensionality reduction in machine learning? Phương pháp nào dưới đây thường được sử dụng để giảm chiều trong học máy?
Principal component analysis (Phân tích thành phần chính)
Singular value decomposition (Phân rã giá trị đặc biệt)
K-means clustering (Phân cụm K-means)
Support vector machines (Máy vector hỗ trợ)
Which of the following are key applications of reinforcement learning? Những ứng dụng chính của học tăng cường là gì?
Game playing (Chơi game)
Robotics (Robot học)
Image classification (Phân loại hình ảnh)
Natural language processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Which of the following are key concepts in data science? Những khái niệm nào sau đây là những khái niệm chính trong khoa học dữ liệu? - Chọn 3
Data Mining (Khai thác dữ liệu)
Neural Networks (Mạng nơ-ron)
Quantum Computing (Máy tính lượng tử)
Machine Learning (Học máy)
Which roles in an AI team are typically involved in the model evaluation process? Các vai trò trong nhóm AI nào thường tham gia vào quá trình đánh giá mô hình? - Chọn 3
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
ML Engineer (Kỹ sư học máy)
AI Ethicist (Nhà đạo đức AI)
Product Manager (Quản lý sản phẩm)
Which of the following actions are essential components of building an AI strategy within a company? Những hành động nào sau đây là thành phần quan trọng trong việc xây dựng chiến lược AI trong công ty? - Chọn 2
Executing pilot projects to validate AI solutions (Thực hiện các dự án thử nghiệm để xác nhận giải pháp AI)
Ignoring all AI developments (Phớt lờ tất cả các phát triển về AI)
Hiring AI talent to build internal capabilities (Thuê nhân tài AI để xây dựng khả năng nội bộ)
Reducing the company's technology budget (Cắt giảm ngân sách công nghệ của công ty)
Which of the following are challenges that developing economies might face when integrating AI? Những thách thức nào mà các nền kinh tế đang phát triển có thể gặp phải khi tích hợp AI? - Chọn 2
Skill gap in the workforce (Khoảng cách kỹ năng trong lực lượng lao động)
High initial investment costs (Chi phí đầu tư ban đầu cao)
Instant improvement in economic growth (Cải thiện tức thì trong tăng trưởng kinh tế)
Reduced operational costs (Giảm chi phí vận hành)
Select all examples that demonstrate the limitations of machine learning models. Chọn tất cả các ví dụ thể hiện các hạn chế của mô hình học máy. - Chọn 3
A biased dataset leading to a discriminatory model output. (Một bộ dữ liệu bị thiên lệch dẫn đến kết quả mô hình bị thiên lệch về một số đáp án.)
A model predicting outcomes with 100% accuracy in a controlled simulation environment. (Một mô hình dự đoán kết quả với độ chính xác 100% trong môi trường mô phỏng kiểm soát.)
Difficulty in interpreting complex deep learning models. (Khó khăn trong việc giải thích các mô hình học sâu phức tạp.)
A model trained on insufficient data failing to generalize well. (Một mô hình huấn luyện trên dữ liệu không đủ và không thể tổng quát tốt.)
Which of the following tasks are typically categorized under the Construction stage in the PACE workflow? Những nhiệm vụ nào sau đây thường được phân loại vào giai đoạn Xây dựng trong quy trình PACE? - Chọn 3
Model development (Phát triển mô hình)
Data cleaning (Làm sạch dữ liệu)
Model evaluation (Đánh giá mô hình)
Data visualization (Trực quan hóa dữ liệu)
Select all the ways effective communication impacts the PACE workflow in a project. Chọn tất cả các cách mà giao tiếp hiệu quả tác động đến quy trình PACE trong một dự án. - Chọn 3
Facilitates collaboration (Tạo điều kiện cho sự hợp tác)
Improves decision-making (Cải thiện việc ra quyết định)
Increases project costs (Tăng chi phí dự án)
Enables better resource allocation (Giúp phân bổ tài nguyên tốt hơn)
Select the ethical considerations a data professional should keep in mind when sharing data with third parties. Chọn các yếu tố đạo đức mà một chuyên gia dữ liệu nên ghi nhớ khi chia sẻ dữ liệu với các bên thứ ba. - Chọn 3
Data anonymization (Ẩn danh dữ liệu)
Consent from data owners (Sự đồng ý từ chủ sở hữu dữ liệu)
Ignoring data ownership rights (Bỏ qua quyền sở hữu dữ liệu)
Ensuring third-party compliance with data protection laws (Đảm bảo bên thứ ba tuân thủ các luật bảo vệ dữ liệu)
Select all the strategic skills essential across various data-related careers. Chọn tất cả các kỹ năng chiến lược cần thiết trong các nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu. - Chọn 3
Leadership (Lãnh đạo)
Critical thinking (Tư duy phản biện)
Data entry (Nhập dữ liệu)
Negotiation (Đàm phán)
Select the benefits of AI in various industries. Chọn các lợi ích của AI trong các ngành công nghiệp khác nhau. - Chọn 3
Enhances productivity (Tăng cường năng suất)
Guarantees data privacy (Đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu)
Improves decision-making accuracy (Cải thiện độ chính xác trong ra quyết định)
Facilitates personalized experiences (Tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa)
Select all the tasks that are typically crucial for AI teams when handling data. Chọn tất cả các nhiệm vụ thường quan trọng đối với các nhóm AI khi xử lý dữ liệu. - Chọn 2
Data cleaning (Làm sạch dữ liệu)
Feature engineering (Kỹ thuật đặc trưng)
Understanding neural network internals (Hiểu cấu trúc bên trong của mạng nơ-ron)
Data visualization (Trực quan hóa dữ liệu)
Which of the following are common applications of supervised learning? Những ứng dụng nào dưới đây là phổ biến trong học có giám sát? - Chọn 2
Spam email detection (Phát hiện email spam)
Image recognition (Nhận dạng hình ảnh)
Discovering customer segments (Khám phá các phân khúc khách hàng)
Image Segmentation (Phân đoạn hình ảnh)
Select all statements that correctly describe key concepts to be shared in the program to enhance learning outcomes. Chọn tất cả các tuyến bố mô tả đúng các khái niệm cần chia sẻ trong chương trình để nâng cao kết quả học tập. - Chọn 2
Aligns with the program's objectives (Phù hợp với mục tiêu của chương trình)
Promotes critical thinking (Khuyến khích tư duy phản biện)
Excludes practical applications (Loại trừ ứng dụng thực tế)
Encourages work alone (Khuyến khích làm việc độc lập)
Which of the following are effective resources to prepare for a job search? Những nguồn tài nguyên nào dưới đây là hiệu quả để chuẩn bị cho việc tìm kiếm việc làm? - Chọn 3
Online job boards (Các bảng công việc trực tuyến)
Networking events (Các sự kiện kết nối)
Social media platforms (Các nền tảng mạng xã hội)
Video games (Trò chơi điện tử)
Which of the following are key strategies in AI transformation for companies? Những chiến lược nào dưới đây là những chiến lược chính trong chuyển đổi AI cho các công ty? - Chọn 2
Developing a clear AI strategy and roadmap (Phát triển chiến lược và lộ trình AI rõ ràng)
Invest only in people working in the field of Artificial Intelligence (Đầu tư toàn bộ vào con người làm việc trong lĩnh vực AI)
Relying only on existing IT infrastructure without upgrades (Chỉ dựa vào cơ sở hạ tầng CNTT hiện có mà không nâng cấp)
Implementing strong data governance practices (Thực hiện các quy trình quản trị dữ liệu mạnh mẽ)
Which of the following strategies can be used to defend against adversarial attacks on AI systems? Chiến lược nào dưới đây có thể được sử dụng để phòng thủ chống lại các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI? - Chọn 3
Adversarial training (Huấn luyện đối kháng)
Regularization techniques (Kỹ thuật điều chuẩn hóa)
Data augmentation (Tăng cường dữ liệu)
Ignoring adversarial threats (Bỏ qua các mối đe dọa đối kháng)
Which of the following should be considered when tailoring key findings for a specific audience? Điều nào dưới đây cần được xem xét khi điều chỉnh các phát hiện chính cho một đối tượng cụ thể? - Chọn 2
The room's temperature (Nhiệt độ của phòng)
Preferred communication style of the audience (Phong cách giao tiếp ưa thích của khán giả)
Age of the presenter (Độ tuổi của người thuyết trình)
Timing and length of the presentation (Thời gian và độ dài của bài thuyết trình)
Select the key benefits of public-private partnerships in AI transformation.
Access to diverse expertise
Higher cost without returns
Bureaucratic delays
Limited scalability
Which of the following are components of the PACE workflow in a data science project?
Plan
Act
Pausing
Deleting
Which of the following are challenges associated with data acquisition and management in AI systems?
Data bias
Data insights
Data redundancy
Data encryption
Which of the following practices promote diversity in AI development?
Including diverse datasets for training AI models
Prioritizing model speed over fairness
Focusing on a single demographic group in AI solutions
Using only data from a single geographic region
