Worksheetsnhập môn KHDL và AI phần 2
Total questions: 65
Worksheet time: 33mins
Mục tiêu chính của Data Science là:
Tạo mô hình 3D
Thiết kế web
Khám phá khuôn mẫu và hỗ trợ quyết định
Phát triển ứng dụng
Quá trình Data Science gồm:
Thiết kế đồ họa
Quảng cáo
Thu thập, làm sạch, phân tích, trực quan hóa
Lập trình
Ứng dụng Data Science trong y tế:
Chẩn đoán bệnh, y học cá nhân hóa
Thiết kế kiến trúc
Phát triển game
Hiệu ứng phim
AI thực hiện nhiệm vụ cụ thể là:
Narrow AI
Super AI
Multitask AI
General AI
Supervised learning có đặc điểm:
Chỉ có output
Có input và output label
Chỉ có input
Tự học
Phương pháp học dễ thu thập dữ liệu nhất:
Supervised
Reinforcement
Unsupervised
Nhận diện khuôn mặt chuyển tiền thuộc loại AI nào?
Generative AI
Narrow AI
Super AI
Dữ liệu âm thanh là:
Phi cấu trúc
Bán cấu trúc
Có cấu trúc
Dữ liệu điểm danh lớp học là:
Có cấu trúc
Bán cấu trúc
Phi cấu trúc
Phần mềm ít dùng trong khoa học dữ liệu:
Python
Excel
Photoshop
C
Mục đích làm khoa học dữ liệu là:
Hỗ trợ nghiên cứu
Hỗ trợ quyết định kinh doanh
Tất cả các phương án
Gợi ý phát triển sản phẩm
Một mẫu trong cơ sở dữ liệu là:
Một ô
Một hàng
Một cột
Một bảng
Thuộc tính của mẫu dữ liệu là:
Hàng
Thông tin về cột
Ô giá trị
Bảng dữ liệu
CÂU 73. Thuộc tính của mẫu dữ liệu là:
Hàng
Thông tin về cột
Ô giá trị
Bảng dữ liệu
CÂU 74. Phát biểu đúng về hồi quy tuyến tính:
Mô hình hóa quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập
Chỉ một biến độc lập
Một biến độc lập và nhiều biến phụ thuộc
Nhiều biến phụ thuộc
CÂU 75. Logic mệnh đề là gì?
Công cụ logic toán học với các mệnh đề
Tập ký hiệu
Ngữ nghĩa công thức
Biểu diễn tri thức
CÂU 76. Câu KHÔNG phải mệnh đề:
An là sinh viên CNTT
An không học AI
X là sinh viên không học AI
An là sinh viên CNTT nhưng không học AI
CÂU 77. Có bao nhiêu phép kết nối logic?
2
3
4
5
CÂU 78. Người đề ra thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” là:
John McCarthy
Alan Turing
Elon Musk
Bill Gates
CÂU 79. Turing Test là:
Bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy
Kiểm tra thuật toán
Bộ câu hỏi AI
Bộ câu hỏi khoa học máy tính
CÂU 80. Mô hình suy nghĩ giống con người là:
Mạng nơ-ron
Hồi quy tuyến tính
Cây lý thuyết
Hồi quy logistic
CÂU 81. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo là:
Thị giác máy tính
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Học máy
Tất cả đáp án trên
CÂU 82. Hàm đánh giá dùng để:
Đánh giá mức độ tốt/xấu của trạng thái
Tính thời gian thuật toán
Tính độ lớn thuật toán
Tính sai lệch trạng thái
GỢI Ý: +_0,7( khít); +_0, 3 ( không khít)
d. -1.00
c. 1.00
b. -0,97
a. 0.00
A. -1.00
B. 1.00
C. -0.64
D. +0.64
A. Bar chart
B. Pie chart
C. Line plot
D. Scatter plot
A. Histogram
B. Bar plot
C. Line plot
D. Pie plot
0.00
-0.97
1.00
-1.00
0.58
1.00
-1.00
-0.58
BIỂU ĐỒ ĐƯỜNG - LINE PLOT
BIỂU ĐỒ ĐIỂM - SCATTER PLOT
BIỂU ĐỒ HỘP - BOX PLOT
BIỂU ĐỒ CỘT - BAR PLOT
TYPE 1
TYPE 2
HPDE
TYPE 3
0-70
0-50
10-50
50-70
Cho biểu đồ tần suất như dưới đây. Số lượng người nữ có độ tuổi 40 là bao nhiêu?
KHOẢNG 9 NGƯỜI
10
LỚN HƠN 20
40
-0.8
-0.3
0.8
-0.95
Hệ số tương quan của biểu đồ sau có thể là bao nhiêu?
A. 0.3
B. −0.9
C. 0.6
D. 0.95
Cho giá trị thực tế: [1, 3, 5, 7, 9] và giá trị dự đoán: [2, 3, 4, 8, 8].
Tính Mean Absolute Error (MAE).
0.8
0.9
4.5
1.0
Một cửa hàng ghi nhận dữ liệu bán hàng:
Nhiệt độ (°C): x=[15, 20, 25, 30, 35]
Doanh thu (triệu): y=[50, 65, 80, 95, 110]
a) Tìm phương trình hồi quy.
b) Dự đoán doanh thu khi nhiệt độ 28°C.
c) Tính R²
a. y=3x+5
b. 89 triệu
c. R2=1
a. y=3x-5
b. 89.5 triệu
c. R2=−1
a. y=3x-5
b. 89.5 triệu
c. R2=−0.9
a. y=3x+5
b. 90 triệu
c. R2=0.9
Để xác định độ phân tán của một tập dữ liệu người ta dùng đại lượng nào sau đây
Giá trị trung bình
Giá trị nhỏ nhất
Phương sai
Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất
PHƯƠNG SAI
HỆ SỐ XÁC ĐỊNH
HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
ĐỘ LỆCH CHUẨN
Biểu thức nào dưới đây là biểu thức đúng tính hệ số tương quan
Trung vị là gì?
Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu
Giá trị nằm ở giữa khi các phần tử trong tập dữ liệu được sắp xếp theo thứ tự tăng dần
Giá trị trung bình của tất cả các phần tử trong tập dữ liệu
Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong tập dữ liệu
Nếu tập dữ liệu có số lượng phần tử chẵn, trung vị được xác định như thế nào?
Lấy giá trị trung bình của hai phần tử nằm ở giữa
Chọn giá trị lớn nhất
Chọn phần tử ở vị trí giữa
Chọn giá trị nhỏ nhất
R2=r2
R2=r
R2=1+r
y = Y và x = ln X
y = ln Y và x = ln X
y = Y và x = X
y = ln Y và x = X
Tham số b của mô hình hồi quy tuyến tính ŷ = bx
Tham số a của mô hình hồi quy tuyến tính ŷ = a + bx
Tham số b của mô hình hồi quy tuyến tính ŷ = a + bx
Cho biểu đồ tần suất (histogram) điểm thi sinh viên lớp của một lớp học nhập môn khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo như hình vẽ. Kết luận nào dưới đây là đúng
Cột thứ 2 biểu diễn tổng số lượng sinh viên có điểm thi từ 1 điểm đến 2 điểm
Cột thứ 4 biểu diễn tổng số lượng sinh viên đạt 3 điểm
Cột thứ 6 biểu diễn số trung bình sinh viên đạt điểm 5
y = Y và x = X
y = ln Y và x = X
y = ln Y và x = ln X
y = Y và x = ln X
Độ lệch chuẩn
Phương sai
Hệ số xác định
Hệ số tương quan
y = ln Y và x = X
y = ln Y và x = ln X
y = Y và x = ln X
y = Y và x = X
Trung vị là gì?
Giá trị nằm ở giữa khi các phần tử trong tập dữ liệu được sắp xếp theo thứ tự tăng dần
Giá trị trung bình của tất cả các phần tử trong tập dữ liệu
Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong tập dữ liệu
Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu
Để xác định độ phân tán của một tập dữ liệu người ta dùng đại lượng nào sau đây
Phương sai
Giá trị trung bình
Giá trị nhỏ nhất
Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất
Nếu tập dữ liệu có số lượng phần tử chẵn, trung vị được xác định như thế nào?
Chọn giá trị lớn nhất
Chọn giá trị nhỏ nhấ
Chọn phần tử ở vị trí giữa
Lấy giá trị trung bình của hai phần tử nằm ở giữa
Câu 16. Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số R² (R-squared) thể hiện điều gì?
A. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình
B. Độ dốc của đường hồi quy
C. Sai số trung bình của mô hình
D. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Câu 17. Trong mô hình phân loại, accuracy được tính như thế nào?
A. Tổng đáp án đúng / tổng dự đoán
B. Tổng đáp án sai / tổng dự đoán
C. Bình phương của tổng đáp án đúng / tổng dự đoán
D. Bình phương của tổng đáp án sai / tổng dự đoán đúng
Câu 18. Điểm khác biệt chính về kiểu dữ liệu đầu ra giữa hồi quy tuyến tính và mô hình phân loại là gì?
A. Hồi quy cho đầu ra liên tục, phân loại cho đầu ra rời rạc
B. Hồi quy cho đầu ra rời rạc, phân loại cho đầu ra liên tục
C. Cả hai đều cho đầu ra liên tục
D. Cả hai đều cho đầu ra rời rạc
Câu 19. Khi nào bạn sẽ chọn hồi quy tuyến tính thay vì mô hình phân loại?
A. Khi muốn dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí
B. Khi muốn phân loại email spam hay không spam
C. Khi muốn nhận dạng chữ số viết tay
D. Khi muốn phân loại khách hàng tiềm năng
Câu 20. Phương pháp đánh giá nào KHÔNG phù hợp cho hồi quy tuyến tính nhưng quan trọng đối với mô hình phân loại?
A. Accuracy
B. Mean Absolute Error (MAE)
C. Root Mean Squared Error (RMSE)
D. R-squared
âu 21. Trong trường hợp nào sau đây, việc chuyển đổi từ bài toán hồi quy sang phân loại là hợp lý?
A. Dự đoán mức độ nhiệt độ (thấp/trung bình/cao) thay vì giá trị cụ thể
B. Dự đoán nhiệt độ chính xác trong ngày
C. Tính toán diện tích hình tròn từ bán kính
D . Ước lượng thời gian di chuyển giữa hai địa điểm
Câu 22. Nhược điểm chính của độ đo Accuracy khi đánh giá mô hình phân loại trên tập dữ liệu mất cân bằng (imbalanced dataset) là gì?
A. Accuracy có thể cho kết quả cao nhưng không phản ánh đúng hiệu suất mô hình
B. Accuracy không thể tính được trên dữ liệu mất cân bằng
C. Accuracy luôn cho kết quả thấp trên dữ liệu mất cân bằng
D. Accuracy tính toán quá phức tạp
Câu 23. So sánh giữa MAE (Mean Absolute Error) và MSE (Mean Squared Error), điều gì đúng về độ nhạy cảm với outliers?
A. MSE nhạy cảm hơn với outliers so với MAE
B. MAE nhạy cảm hơn với outliers so với MSE
C. Cả hai có độ nhạy cảm như nhau với outliers
D. Không có sự khác biệt về outliers giữa MAE và MSE
Câu 24. Tại sao Accuracy không phù hợp để đánh giá mô hình phát hiện bệnh hiếm (tỷ lệ mắc bệnh 1%)?
A. Vì mô hình có thể đạt 99% accuracy chỉ bằng cách dự đoán "không mắc bệnh" cho tất cả cases
B. Vì Accuracy không tính được trên dữ liệu y tế
C. Vì Accuracy quá phức tạp cho bài toán y tế
D. Vì Accuracy không phù hợp với dữ liệu số
