Font size
WorksheetsAI PITIT – Trắc nghiệm tổng hợp
Total questions: 150
Worksheet time: 1hrs 15mins
(1 đáp án) Trí tuệ nhân tạo AI được định nghĩa chính xác nhất là
Bất kỳ hệ thống nào tự động hóa công việc con người
Lĩnh vực khoa học máy tính nghiên cứu và phát triển hệ thống có khả năng thực hiện nhiệm vụ thông minh
Chỉ các robot vật lý có khả năng di chuyển
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Điểm khác biệt cốt lõi giữa Machine Learning và lập trình truyền thống là
ML không yêu cầu viết rõ ràng mọi quy tắc mà học quy tắc từ dữ liệu; lập trình truyền thống dựa trên quy tắc
ML chỉ chạy trên siêu máy tính còn lập trình truyền thống chạy trên PC
ML không cần dữ liệu đầu vào
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Generative AI thực chất hoạt động dựa trên nguyên lý
Chỉ sao chép dữ liệu cũ và tái sử dụng
Phân loại dữ liệu thành các nhóm cố định
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Học phân phối xác suất của dữ liệu huấn luyện để sinh ra mẫu mới có đặc trưng tương tự
(1 đáp án) Mô hình ngôn ngữ lớn LLM như GPT thuộc loại AI nào
AI phản ứng chỉ phản hồi theo mẫu cố định
Generative AI dự đoán token tiếp theo dựa trên ngữ cảnh để tạo văn bản mạch lạc
AI lý thuyết giới hạn chỉ lưu một phiên làm việc
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Mục tiêu chính của quá trình huấn luyện mô hình học máy là gì
Giảm sai số giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực tế
Tăng kích thước của tập dữ liệu đầu vào
Loại bỏ hoàn toàn dữ liệu nhiễu
Tăng tốc độ xử lý phần cứng
(1 đáp án) Trong hệ thống AI/ML bước tiền xử lý dữ liệu có vai trò
Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu đầu vào để cải thiện chất lượng huấn luyện
Giảm kích thước mô hình để tiết kiệm bộ nhớ
Tạo ra dữ liệu giả lập
Hiển thị kết quả dự đoán ra giao diện người dùng
(1 đáp án) Tập dữ liệu được dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi huấn luyện gọi là
Testing data
Validation data
Training data
Output data
(1 đáp án) Trong mạng nơ ron nhân tạo hàm kích hoạt (activation function) có nhiệm vụ
Tạo phi tuyến tính giúp mô hình học được các quan hệ phức tạp
Xác định tốc độ học của mô hình
Chuẩn hóa đầu vào về giá trị trung bình 0
Loại bỏ các trọng số nhỏ để giảm độ phức tạp
(1 đáp án) Trong học tăng cường (Reinforcement Learning) tác nhân học thông qua
Thử sai và phần thưởng/phạt từ môi trường
Quan sát dữ liệu có nhãn sẵn
Giải hệ phương trình tuyến tính
Lưu trữ dữ liệu để huấn luyện lại mô hình
(1 đáp án) Điểm khác biệt chính giữa AI và Machine Learning là
AI bao quát nhiều lĩnh vực giúp máy mô phỏng trí tuệ con người, còn ML là phương pháp giúp máy học từ dữ liệu
ML thông minh hơn AI
AI chỉ hoạt động trên dữ liệu số còn ML hoạt động trên dữ liệu văn bản
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) So với Machine Learning truyền thống Deep Learning có ưu điểm nổi bật là
Có thể tự trích xuất đặc trưng từ dữ liệu mà không cần lập trình thủ công
Không cần dữ liệu để huấn luyện
Chạy nhanh hơn trên mọi thiết bị kể cả CPU yếu
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Một ứng dụng phổ biến của Generative AI trong thực tế là
Tạo hình ảnh, âm nhạc, văn bản hoặc video mới dựa trên dữ liệu đã học
Tính toán số học đơn giản
Lọc email rác dựa trên từ khóa
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) ChatGPT là ví dụ của mô hình Generative AI vì
Nó có khả năng sinh ra nội dung ngôn ngữ mới dựa trên dữ liệu huấn luyện
Nó chỉ lưu trữ dữ liệu người dùng
Nó chỉ thực hiện việc phân loại văn bản có sẵn
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Trong lĩnh vực giao thông AI được ứng dụng để
Phát hiện và cảnh báo va chạm trong xe tự lái
Tăng giá nhiên liệu tự động
Kiểm soát tốc độ bằng tay
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính giúp
Phát hiện gian lận giao dịch và đề xuất đầu tư thông minh
In tiền nhanh hơn
Ghi chép sổ sách thủ công
Tất cả đều đúng
(1 đáp án) Trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng AI thường được dùng để
Vận hành chatbot tự động trả lời và hỗ trợ 24/7
Thay thế hoàn toàn đội ngũ nhân viên
Tăng giá sản phẩm cho người mua
Tất cả đều sai
(1 đáp án) AI giúp nâng cao trải nghiệm học tập cá nhân hóa bằng cách
Phân tích tiến độ học và điều chỉnh nội dung theo năng lực người học
Buộc tất cả sinh viên học theo cùng một lộ trình
Ngăn truy cập vào các nền tảng học trực tuyến
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) ChatGPT nổi bật với khả năng in-context learning nghĩa là
Chỉ lưu trữ một câu hỏi mỗi lần
Tự động hiểu và trả lời dựa trên toàn bộ đoạn hội thoại trước đó mà không cần huấn luyện lại
Chỉ hoạt động khi kết nối internet
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Canva AI Magic Studio có tính năng đặc biệt nào sau đây giúp người dùng không chuyên
Tự động xóa nền ảnh, tạo video từ ảnh tĩnh và sinh nội dung thiết kế từ văn bản mô tả
Chỉ thay đổi kích thước ảnh
Lập trình plugin cho phần mềm khác
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
(1 đáp án) Microsoft Copilot trong Excel có thể
Chỉ tô màu ô
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Phân tích dữ liệu, tạo biểu đồ tự động và viết công thức phức tạp từ lệnh tiếng Việt
Chỉ in bảng tính
(1 đáp án) Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo Agent thông minh là gì
Chương trình chỉ chạy một tác vụ cố định
Thiết bị phần cứng dùng để lưu trữ dữ liệu
Bộ điều khiển xử lý lệnh logic đơn giản
Thực thể có khả năng quan sát môi trường và đưa ra hành động phù hợp để đạt mục tiêu
(1 đáp án) Điểm khác biệt cơ bản nhất giữa AI và lập trình truyền thống là gì
AI không cần thuật toán
Lập trình truyền thống chạy nhanh hơn AI trong mọi trường hợp
AI chỉ dùng cho robot
AI dựa trên dữ liệu để học hành vi còn lập trình truyền thống dựa trên quy tắc do con người viết
(1 đáp án) Mục tiêu chính của Machine Learning là
Chỉ để tạo hình ảnh và âm thanh
Biến mọi tác vụ thành trò chơi
Huấn luyện mô hình để dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu
Thay thế hoàn toàn Internet
(1 đáp án) Trong Generative AI mô hình học phân phối dữ liệu nghĩa là
Mô hình chỉ đoán kết quả đúng sai
Mô hình hiểu cách dữ liệu thật được tạo ra và từ đó sinh ra dữ liệu mới có tính hợp lý
Mô hình chỉ lặp lại các mẫu dữ liệu cũ
Mô hình không cần quan tâm đến cấu trúc dữ liệu
(1 đáp án) Khi xây dựng pipeline AI bước Data Cleaning có vai trò
Nén dữ liệu để tiết kiệm dung lượng
Tự động sinh dữ liệu mới cho mô hình
Thay thế toàn bộ dữ liệu bằng số ngẫu nhiên
Loại bỏ dữ liệu sai, thiếu hoặc nhiễu để tăng chất lượng đầu vào cho mô hình
(1 đáp án) Nếu mô hình có độ chính xác cao trên tập huấn luyện nhưng thấp trên tập kiểm thử điều này thể hiện
Mô hình chạy quá nhanh
Dữ liệu kiểm thử luôn sai
Mô hình bị underfitting
Mô hình bị overfitting học quá kỹ dữ liệu huấn luyện và không tổng quát hóa tốt
(1 đáp án) Khi huấn luyện mô hình Learning Rate quá lớn thường gây ra điều gì
Mô hình tự động dừng sớm
Không ảnh hưởng gì
Mô hình học nhanh và chính xác hơn
Mô hình nhảy qua điểm tối ưu dẫn đến không hội tụ
(1 đáp án) ML được xem là một phần của AI vì
Nó chỉ dùng cho robot
Nó hoàn toàn không cần dữ liệu
Nó luôn phức tạp hơn AI
Nó cung cấp khả năng học từ dữ liệu thay vì viết quy tắc thủ công
(1 đáp án) Deep Learning phù hợp nhất trong trường hợp nào sau đây
Khi dữ liệu rất ít 10–20 mẫu
Khi bài toán chỉ có một đặc trưng
Khi chỉ cần tính toán số học đơn giản
Khi dữ liệu lớn và có cấu trúc phức tạp như ảnh tiếng nói video
(1 đáp án) Generative AI thường được sử dụng để
Chỉ để tính toán ma trận
Nhân bản dữ liệu gốc mà không thay đổi
Tăng tốc độ mạng Internet
Sinh dữ liệu mới như văn bản hình ảnh âm thanh hoặc video
(1 đáp án) Mô hình phân loại classification model thuộc loại
Generative AI
AI vật lý học
Tự động hóa phần cứng
Predictive AI dự đoán nhãn hoặc kết quả tương lai
(1 đáp án) Trong lĩnh vực y tế AI được ứng dụng để hỗ trợ bác sĩ bằng cách
Tự động kê thuốc cho mọi bệnh
Tự điều khiển máy phẫu thuật mà không cần con người
Xóa dữ liệu bệnh nhân để tiết kiệm bộ nhớ
Phân tích hình ảnh MRI X quang để phát hiện dấu hiệu bất thường
(1 đáp án) Trong thương mại điện tử AI giúp cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách
Ẩn toàn bộ lịch sử mua hàng
Tăng giá sản phẩm theo giờ
Chỉ hiển thị sản phẩm ngẫu nhiên
Gợi ý sản phẩm dựa trên thói quen mua sắm và hành vi truy cập
(1 đáp án) Trong công nghiệp sản xuất AI có thể giúp doanh nghiệp
Tự động dừng toàn bộ nhà máy
Loại bỏ lao động con người ngay lập tức
Giảm chất lượng sản phẩm để dễ làm hơn
Dự đoán thời điểm máy móc có khả năng hỏng để bảo trì kịp thời
(1 đáp án) Trong giao thông đô thị AI thường được áp dụng để
Giảm tốc độ tất cả phương tiện
Đóng hết các tuyến đường
Tự động xóa biển báo giao thông
Điều khiển đèn giao thông thông minh dựa trên lưu lượng xe
(1 đáp án) ChatGPT Claude Gemini được gọi là LLM vì
Chúng chỉ là phần mềm gõ văn bản
Không thể tương tác với người dùng
Không dùng mô hình học sâu
Chúng được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản rất lớn và có thể hiểu sinh ngôn ngữ tự nhiên
(1 đáp án) Công cụ DALL·E hoặc Midjourney có thể
Biên dịch tiếng Anh sang tiếng Việt
Tự động sửa lỗi chính tả
Chỉ tìm kiếm ảnh từ Internet
Tạo hình ảnh từ mô tả văn bản đầu vào Text to Image
(1 đáp án) GitHub Copilot hỗ trợ lập trình viên bằng việc
Xóa tất cả file không dùng
Tự upload code lên server
Tự động chạy project mà không cần build
Gợi ý đoạn mã dựa trên cú pháp và bình luận người dùng nhập vào
(1 đáp án) Hugging Face được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng vì
Chỉ để tải video
Là phần mềm chơi nhạc
Là nơi lưu ảnh cá nhân
Cung cấp kho mô hình AI ML dataset và pipeline để triển khai nhanh
(1 đáp án) Strong AI là khái niệm mô tả hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng gì
Chỉ chơi được cờ vua giỏi hơn con người
Nhận diện hình ảnh nhanh hơn con người
Có ý thức và khả năng tư duy tổng quát ngang bằng hoặc vượt trội con người
Tự động tắt máy khi quá nhiệt
(1 đáp án) Yếu tố Bias trong dữ liệu huấn luyện sẽ dẫn đến hậu quả gì cho mô hình AI
Mô hình hoạt động nhanh hơn
Kết quả đầu ra thiên lệch công bằng hoặc sai lệch theo định kiến có sẵn
Mô hình tiêu tốn ít điện năng hơn
Tăng cường tính bảo mật của hệ thống
(1 đáp án) AI Winter là thuật ngữ dùng để chỉ giai đoạn nào trong lịch sử phát triển AI
Giai đoạn bị cắt giảm tài trợ và sự quan tâm suy giảm
Giai đoạn AI phát triển bùng nổ nhất
Giai đoạn AI được ứng dụng vào tủ lạnh thông minh
Giai đoạn máy tính bị đóng băng do virus
(1 đáp án) Đạo đức AI hiện nay quan tâm nhiều nhất đến vấn đề nào dưới đây
Giá thành phần cứng máy tính
Tốc độ đường truyền Internet
Độ phân giải màn hình hiển thị
Quyền riêng tư bản quyền và tính minh bạch
(1 đáp án) Reinforcement Learning hoạt động dựa trên cơ chế nào chủ yếu
Gán nhãn dữ liệu thủ công
Học qua thử và sai dựa trên hệ thống thưởng phạt
Phân cụm dữ liệu không nhãn
Sao chép hành vi của người khác
(1 đáp án) Tokenization là bước xử lý quan trọng trong lĩnh vực nào của AI
Natural Language Processing
Computer Vision
Robotics
Predictive Analytics
(1 đáp án) Trong mạng nơ ron nhân tạo layer ẩn đóng vai trò gì
Nhận dữ liệu thô ban đầu
Xuất kết quả cuối cùng
Trích xuất đặc trưng và xử lý tính toán trung gian
Lưu trữ giao diện người dùng
(1 đáp án) Unsupervised Learning thường được sử dụng cho bài toán nào
Phân cụm khách hàng theo hành vi
Dự đoán giá nhà dựa trên lịch sử
Phân loại rác và không phải rác
Nhận diện biển báo giao thông
(1 đáp án) Tại sao Deep Learning thường được gọi là Black Box
Vì máy chủ chứa nó có màu đen
Vì khó giải thích tường minh quá trình ra quyết định bên trong mạng nơ ron
Vì nó chỉ hoạt động trong bóng tối
Vì nó là công nghệ bất hợp pháp
(1 đáp án) Sự khác biệt về dữ liệu giữa Machine Learning truyền thống và Deep Learning là gì
ML cần nhiều dữ liệu hơn DL
Cả hai cần lượng dữ liệu như nhau
DL thường yêu cầu lượng dữ liệu lớn để đạt hiệu quả cao
DL không cần dữ liệu
(1 đáp án) Transfer Learning là kỹ thuật dùng để
Tái sử dụng tri thức từ mô hình đã huấn luyện trước đó để áp dụng sang bài toán mới
Chuyển dữ liệu từ ổ cứng này sang ổ cứng khác
Chuyển đổi ngôn ngữ lập trình
Chuyển đổi định dạng ảnh
(1 đáp án) Large Language Model như GPT 4 thuộc nhóm công nghệ nào
Machine Learning cổ điển
Expert Systems
Symbolic AI
Generative AI và Deep Learning
(1 đáp án) Ứng dụng FaceID trên điện thoại sử dụng công nghệ cốt lõi nào
NLP
Computer Vision và nhận diện sinh trắc học
Generative AI
Reinforcement Learning
(1 đáp án) AI hỗ trợ phát hiện gian lận trong ngân hàng bằng cách nào
Phân tích mẫu giao dịch bất thường trong thời gian thực
Hỏi trực tiếp khách hàng
Kiểm tra sổ dự tài khoản thủ công
Quay video người rút tiền
(1 đáp án) Tính năng Autopilot trên xe Tesla là ví dụ về cấp độ nào của xe tự lái
Cấp độ 0 (Không tự động)
Cấp độ 5 (Tự động hoàn toàn mọi nơi)
Cấp độ 2–3 (Hỗ trợ lái nâng cao)
Xe đồ chơi điều khiển từ xa
GitHub Copilot hỗ trợ chủ yếu cho đối tượng người dùng nào
Nhạc sĩ
Lập trình viên
Bác sĩ
Kiến trúc sư
Sora của OpenAI nổi bật với khả năng tạo ra nội dung gì
Mã nguồn website
Giọng nói nhân tạo
Video chất lượng cao từ văn bản
Bảng tính Excel
Kỹ thuật Few-shot Prompting có nghĩa là gì khi làm việc với LLM
Cung cấp một vài ví dụ mẫu trong câu lệnh để AI hiểu rõ cách trả lời
Chỉ được hỏi AI tối đa vài câu
Yêu cầu AI trả lời ngắn gọn
Bắt AI đoán ý người dùng
Claude 3 là mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi công ty nào
OpenAI
Microsoft
Anthropic
Thuật ngữ “Data Mining” (Khai phá dữ liệu) có nghĩa là gì
Hành động đào mỏ kỹ thuật số
Việc xóa dữ liệu cũ
Quá trình khám phá các mẫu và tri thức tiềm ẩn từ lượng dữ liệu lớn
Việc mã hóa mật khẩu
Khái niệm “Internet of Things” (IoT) liên quan mật thiết với AI như thế nào
IoT cung cấp dữ liệu cảm biến thời gian thực để AI phân tích và ra quyết định
IoT là tên gọi khác của AI
IoT chỉ dùng để chơi game
IoT ngăn chặn AI hoạt động
“Structured Data” (Dữ liệu có cấu trúc) khác “Unstructured Data” (Dữ liệu phi cấu trúc) ở điểm nào
Dữ liệu có cấu trúc luôn có dung lượng lớn hơn
Dữ liệu có cấu trúc được tổ chức dạng bảng, còn dữ liệu phi cấu trúc thì không
Dữ liệu phi cấu trúc dễ tìm kiếm hơn
Cả hai đều giống hệt nhau
Vấn đề “Data Privacy” (Quyền riêng tư dữ liệu) trở nên cấp thiết vì lý do gì
Máy tính chạy quá chậm
Giá thành ổ cứng tăng cao
Thiếu điện năng
Nguy cơ dữ liệu cá nhân bị thu thập và sử dụng trái phép bởi các hệ thống AI
Thuật toán Random Forest hoạt động dựa trên nguyên tắc nào
Kết hợp kết quả từ nhiều cây quyết định để đưa ra dự đoán chính xác hơn
Chỉ sử dụng một cây quyết định duy nhất
Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo
Phân cụm dữ liệu ngẫu nhiên
Trong Neural Networks, thuật ngữ “Bias” (trọng số tự do) đóng vai trò gì
Làm lệch kết quả theo hướng xấu
Giúp mô hình dịch chuyển hàm kích hoạt để khớp dữ liệu tốt hơn
Xóa các nơ-ron không cần thiết
Tăng tốc độ quạt làm mát
Quá trình “Inference” (Suy diễn) diễn ra trên loại phần cứng nào hiệu quả nhất cho các thiết bị di động
CPU máy chủ cỡ lớn
Ổ đĩa mềm
NPU (Neural Processing Unit)
Màn hình cảm ứng
Kỹ thuật “Normalization” (Chuẩn hóa) dữ liệu đầu vào có tác dụng gì
Làm dữ liệu trở nên lộn xộn
Tăng kích thước tệp tin
Đổi màu sắc hình ảnh
Đưa các tính năng về cùng một phạm vi giá trị để thuật toán hội tụ nhanh hơn
Hệ thống “Rule-based AI” (AI dựa trên luật) gặp khó khăn nhất ở đâu
Khó mở rộng và xử lý các tình huống mơ hồ, phức tạp không có trong luật định sẵn
Không thể thực hiện phép cộng trừ
Chạy quá nhanh
Dễ bị nhiễm virus
Thuật ngữ “Weak AI” (AI yếu) dùng để chỉ khái niệm nào
General AI
Narrow AI
Super AI
Strong AI
Sự khác biệt chính giữa “Object Detection” và “Image Classification” là gì
Object Detection chỉ xử lý video
Image Classification xử lý ảnh đen trắng
Object Detection vừa phân loại vừa xác định vị trí vật thể, còn Image Classification chỉ phân loại
Không có sự khác biệt
“Ensemble Learning” là phương pháp tiếp cận như thế nào
Chỉ dùng một mô hình đơn giản nhất
Loại bỏ tất cả mô hình cũ
Học vẹt
Kết hợp nhiều mô hình lại với nhau để cải thiện độ chính xác tổng thể
Ứng dụng “Text-to-Speech” (Chuyển văn bản thành giọng nói) giúp ích gì cho người khiếm thị
Giúp họ nghe được nội dung sách báo và màn hình điện thoại
Giúp họ nhìn thấy hình ảnh
Giúp họ viết chữ đẹp hơn
Giúp họ lái xe an toàn
Trong thương mại điện tử, “Dynamic Pricing” (Định giá động) dùng AI để làm gì
Giữ giá cố định mãi mãi
Tự động điều chỉnh giá bán theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, tồn kho và đối thủ cạnh tranh
Tăng hàng miễn phí
In tem giá thủ công
Hệ thống “Fraud Detection” (Phát hiện gian lận) trong bảo hiểm hoạt động ra sao
Từ chối tất cả hồ sơ bồi thường
Tăng phí bảo hiểm ngẫu nhiên
Phân tích dữ liệu hồ sơ để tìm ra các mẫu bất thường nhằm cảnh báo lừa đảo
Yêu cầu khách hàng khám sức khỏe hàng ngày
Robot hút bụi thông minh sử dụng thuật toán SLAM để làm gì
Để hút bụi mạnh hơn
Để phát nhạc
Để sạc pin nhanh hơn
Để định vị bản thân và xây dựng bản đồ căn phòng đồng thời
Công cụ Runway Gen-2 nổi tiếng với khả năng nào
Tạo và chỉnh sửa video bằng văn bản hoặc hình ảnh
Soạn thảo văn bản Word
Lập trình Java
Quản lý email
Google Gemini (trước đây là Bard) có khả năng xử lý đa phương thức nghĩa là gì
Chỉ hiểu văn bản tiếng Anh
Chỉ tìm kiếm hình ảnh
Có thể hiểu và xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh, âm thanh và video
Chỉ hoạt động trên Android
Khi sử dụng ChatGPT để phân tích một đoạn văn dài, thao tác nào giúp đảm bảo thông tin chính xác hơn
Yêu cầu tạo thêm nhiều ví dụ không liên quan
Chỉ nhập đoạn văn mà không nêu mục tiêu
Dùng lệnh “Giải thích chi tiết từng câu”
Đưa kèm yêu cầu “Hãy tóm tắt theo cấu trúc 3 ý chính và chỉ dùng thông tin từ văn bản”
Trong Midjourney, khi muốn tạo ảnh đúng bố cục và phong cách đã định sẵn, thao tác nào sau đây là hiệu quả nhất
Dùng mô tả ngắn chỉ gồm một từ khóa
Kết hợp mô tả chi tiết + từ khóa phong cách + tham số như --ar và --stylize
Chỉ thay đổi độ phân giải sau khi tạo ảnh
Không sử dụng bất kỳ tham số nào
Theo định nghĩa hệ thống AI, mục tiêu chính giúp máy móc thực hiện điều gì
Nhận thức, suy luận, học hỏi và ra quyết định
Thay thế hoàn toàn con người trong mọi việc
Tự lắp ráp phần cứng máy tính
Tăng tốc độ đường truyền Internet
Yếu tố chính thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của AI tạo sinh gần đây là gì
Sự ra đời của Internet và điện thoại
Nguồn dữ liệu khổng lồ và sức mạnh phần cứng
Giá thành máy tính rẻ và điện năng thấp
Nhu cầu chơi game của giới trẻ
Dữ liệu đóng vai trò gì trong hệ thống AI
Là kết quả cuối cùng của mô hình
Là phần cứng lưu trữ thông tin
Là nguyên liệu đầu vào giúp hệ thống “học hỏi”
Là nguyên liệu đầu vào giúp hệ thống “học hỏi”
AI tạo sinh được định nghĩa là công nghệ gì
Chỉ phân loại dữ liệu có sẵn
Tối ưu hóa hệ thống mạng
Tìm kiếm thông tin cũ
Tạo ra dữ liệu hoặc nội dung mới dựa trên tri thức đã học
Hệ thống AI hoàn chỉnh bao gồm bao nhiêu thành phần chính
3 thành phần
7 thành phần
5 thành phần
10 thành phần
Bước “Làm sạch dữ liệu” trong xử lý dữ liệu nhằm mục đích gì
Xóa lỗi, giá trị trống, trùng lặp
Chuyển đổi ảnh thành ma trận pixel
Chia dữ liệu thành tập train/test
Đưa mô hình lên đám mây
Trong quá trình huấn luyện, sai số được dùng để làm gì
Xóa bỏ dữ liệu sai
Dừng hoạt động của AI
Điều chỉnh tham số để tối ưu mô hình
Báo cáo cho người dùng cuối
Các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall, F1-score được sử dụng ở giai đoạn nào
Thu thập dữ liệu
Đánh giá và hiệu chỉnh
Triển khai ứng dụng
Xử lý dữ liệu thô
Sự khác biệt cơ bản nhất giữa AI truyền thống và AI tạo sinh là gì
AI truyền thống phân tích/dự đoán, AI tạo sinh tạo nội dung mới
AI truyền thống tạo ảnh, AI tạo sinh phân loại tin nhắn
AI tạo sinh ra đời trước AI truyền thống
Không có sự khác biệt nào
Deep Learning mô phỏng cấu trúc của
Hệ tuần hoàn máu
Mạng lưới thần kinh của não người
Cấu trúc gen DNA
Hệ thống tập tin máy tính
Nguyên lý hoạt động cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn là gì
Ghi nhớ toàn bộ văn bản trên Internet
Sao chép và dán câu trả lời có sẵn
Dự đoán từ tiếp theo trong câu dựa trên xác suất thống kê
Tư duy như con người có ý thức
Trong sơ đồ phân cấp, mối quan hệ nào sau đây là đúng
DL chứa ML chứa AI
ML chứa AI chứa DL
AI = ML = DL
AI chứa ML, ML chứa DL
Theo bảng đánh giá năng lực LLM, lĩnh vực nào LLM xử lý “Rất mạnh”
Viết nội dung sáng tạo và lập trình
Y khoa
Pháp luật
Tư vấn tâm lý cá nhân
Tại sao cần cẩn trọng khi dùng LLM cho lĩnh vực y khoa và pháp luật
Vì LLM chạy quá chậm
Vì LLM có thể bịa đặt thông tin gây nguy hiểm
Vì LLM không hiểu tiếng Anh
Vì tốn nhiều chi phí điện năng
Theo nghiên cứu, việc lạm dụng AI để viết bài luận có thể dẫn đến hậu quả gì cho não bộ
Tăng khả năng ghi nhớ
Giúp não hoạt động mạnh hơn
Hoạt động não suy giảm, lười suy nghĩ và thiếu sáng tạo
Không ảnh hưởng gì
Đâu là cách sử dụng AI hiệu quả và có trách nhiệm
Phó mặc toàn bộ công việc cho AI
Dùng AI để gian lận thi cử
Sao chép nguyên kết quả AI không cần kiểm chứng
Dùng AI làm công cụ hỗ trợ, kết hợp tư duy chủ động và kiểm chứng
Công cụ AI “Gamma” được giới thiệu trong bài giảng có khả năng chính là gì
Tìm kiếm dữ liệu thời gian thực
Lập trình Python
Tạo slide, tài liệu và website nhanh chóng với thiết kế đẹp
Tạo video từ văn bản
Điểm đặc biệt của mô hình “Gemini” (Google) so với các đối thủ là gì
Chỉ hoạt động offline
Gắn kết chặt chẽ với hệ sinh thái Google (YouTube, Workspace, Search)
Chỉ chuyên về lập trình
Do Elon Musk phát triển
“Prompt Engineering” là kỹ năng giúp
Tối ưu hóa câu lệnh đầu vào để hướng dẫn AI tạo kết quả mong muốn
Sửa chữa phần cứng máy tính
Viết code lập trình phần mềm
Tăng tốc độ mạng Internet
Công cụ Perplexity được đánh giá cao ở khả năng nào
Tìm kiếm có trích dẫn nguồn và trả lời chính xác sâu
Tạo video hoạt hình
Chỉnh sửa ảnh nghệ thuật
Tự động gửi email spam
Khái niệm “Trí tuệ nhân tạo” (AI) nhấn mạnh điều gì nhất
Khả năng mô phỏng hành vi thông minh của con người trong nhiều lĩnh vực
Chỉ thực hiện các tác vụ được lập trình cứng mà không thay đổi
Tập trung vào việc tối ưu hóa tốc độ xử lý của phần cứng
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Điểm cốt lõi của Machine Learning (ML) nằm ở đâu
Cho phép hệ thống tự cải thiện hiệu suất thông qua kinh nghiệm từ dữ liệu
Thiết kế các quy tắc cố định xử lý mọi tình huống
Tạo ra các mô hình 3D để hiển thị trên màn hình
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Generative AI nổi bật nhờ khả năng nào sau đây
Chỉ phân loại hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu có sẵn
Yêu cầu người dùng cung cấp từng bước hướng dẫn cụ thể
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Tạo ra dữ liệu mới chưa từng tồn tại như văn bản, hình ảnh, âm thanh
Một mô hình như DALL·E thuộc loại AI nào
AI nhận diện khuôn mặt trong ảnh tĩnh
AI điều khiển xe tự hành trên đường
Generative AI chuyên sinh hình ảnh từ mô tả văn bản
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Giai đoạn nào trong quy trình ML giúp kiểm tra hiệu suất mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy
Huấn luyện (Training)
Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing)
Đánh giá (Evaluation) trên tập kiểm tra (test set)
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Trong mạng nơ-ron, hàm kích hoạt (activation function) có vai trò gì
Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào
Giới thiệu tính phi tuyến tính để mô hình học được các quan hệ phức tạp
Lưu trữ trọng số sau mỗi lần huấn luyện
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
“Overfitting” trong Machine Learning xảy ra khi
Mô hình quá đơn giản, không học được gì từ dữ liệu
Mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến kém hiệu quả trên dữ liệu mới
Dữ liệu huấn luyện bị thiếu nhãn
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Thành phần nào trong hệ thống AI/ML đảm bảo dữ liệu được làm sạch, đồng nhất và phù hợp để huấn luyện. Thứ tự bao hàm đúng nhất giữa các khái niệm là
Generative AI ⊠ Deep Learning ⊠ ML ⊠ AI
AI ⊠ ML ⊠ Deep Learning ⊠ (một phần) Generative AI
Deep Learning ⊠ AI ⊠ ML
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Deep Learning khác ML truyền thống ở điểm nào nổi bật
Không cần dữ liệu huấn luyện
Tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu thô mà không cần thiết kế tay
Chỉ dùng bảng tính để huấn luyện
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Generative AI khác với Discriminative AI ở chỗ
Tạo ra dữ liệu mới thay vì chỉ phân loại hoặc dự đoán nhãn
Luôn cần con người giám sát từng bước
Chỉ hoạt động với dữ liệu số nguyên
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Mô hình nào dưới đây không thuộc Generative AI
Mô hình dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí
Stable Diffusion tạo ảnh từ văn bản
Suno AI tạo nhạc từ thể loại và tâm trạng
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
AI hỗ trợ giao thông thông minh qua việc
Dự đoán tắc đường và đề xuất lộ trình tối ưu
Tự động lái xe cho tất cả phương tiện
Thay thế hoàn toàn hệ thống tín hiệu giao thông
Tăng giá vé phương tiện công cộng
Trong học tập, công cụ AI như Grammarly giúp (1 đáp án)
Viết hộ toàn bộ bài luận
Phát hiện lỗi chính tả, ngữ pháp và đề xuất cải thiện phong cách viết
Chỉ đọc to văn bản
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Ứng dụng AI trong thương mại điện tử bao gồm (1 đáp án)
Chỉ hiển thị sản phẩm ngẫu nhiên
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi người dùng
In hóa đơn giấy
AI trong nông nghiệp hiện đại được dùng để (1 đáp án)
Phát hiện sâu bệnh trên cây trồng qua ảnh chụp từ drone
Tưới nước thủ công
Đếm hạt giống bằng tay
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Google Gemini hỗ trợ người dùng chủ yếu bằng cách (1 đáp án)
Chỉ tạo ảnh động GIF
Trả lời câu hỏi, soạn thảo văn bản, phân tích dữ liệu và hỗ trợ lập trình
Quản lý kho hàng vật lý
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Công cụ Midjourney chuyên dùng để (1 đáp án)
Tạo hình ảnh nghệ thuật từ mô tả văn bản qua Discord
Tính toán bảng lương nhân viên
Chỉnh sửa video 4K
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Perplexity AI nổi bật với khả năng (1 đáp án)
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Chỉ phát âm thanh
Tìm kiếm thông tin thời gian thực và trả lời câu hỏi kèm nguồn trích dẫn
Vẽ sơ đồ tay
Trí tuệ nhân tạo (AI) được định nghĩa chính xác nhất là (1 đáp án)
Bất kỳ hệ thống nào tự động hóa công việc con người
Lĩnh vực khoa học máy tính nghiên cứu và phát triển hệ thống có khả năng thực hiện nhiệm vụ cần trí tuệ
Chỉ các robot vật lý có khả năng di chuyển
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Điểm khác biệt cốt lõi giữa Machine Learning (ML) và lập trình truyền thống là (1 đáp án)
ML không yêu cầu viết rõ mọi quy tắc mà học quy tắc từ dữ liệu
ML chỉ chạy trên siêu máy tính
ML không cần dữ liệu đầu vào
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Generative AI thực chất hoạt động dựa trên nguyên lý (1 đáp án)
Chỉ sao chép dữ liệu cũ và tái sử dụng
Phân loại dữ liệu thành các nhóm cố định
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Học phân phối xác suất của dữ liệu huấn luyện để sinh ra mẫu mới có đặc trưng tương tự
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT thuộc loại AI nào và có đặc điểm nổi bật gì (1 đáp án)
AI phản ứng – chỉ phản hồi theo mẫu cố định
Generative AI – dự đoán token tiếp theo dựa trên ngữ cảnh để tạo văn bản mạch lạc
AI trí tuệ giới hạn – chỉ lưu một phiên làm việc
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Mục tiêu chính của quá trình huấn luyện mô hình học máy là gì (1 đáp án)
Giảm sai số giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực
Tăng kích thước của tập dữ liệu đầu vào
Loại bỏ hoàn toàn dữ liệu nhiễu
Tăng tốc độ xử lý phần cứng
Trong hệ thống AI/ML, bước “tiền xử lý dữ liệu” (Data Preprocessing) có vai trò (1 đáp án)
Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu đầu vào để cải thiện chất lượng huấn luyện
Giảm kích thước mô hình để tiết kiệm bộ nhớ
Tạo ra dữ liệu giả lập
Hiển thị kết quả dự đoán ra giao diện người dùng
Tập dữ liệu được dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi huấn luyện gọi là (1 đáp án)
Testing data
Validation data
Training data
Output data
Trong mạng nơ-ron nhân tạo, “hàm kích hoạt” (activation function) có nhiệm vụ (1 đáp án)
Tạo tính phi tuyến tính giúp mô hình học được các quan hệ phức tạp
Xác định tốc độ học của mô hình
Chuẩn hóa đầu vào về giá trị trung bình 0
Loại bỏ các trọng số nhỏ để giảm độ phức tạp
Trong học tăng cường (Reinforcement Learning), tác nhân (agent) học thông qua (1 đáp án)
Thử – sai và phần thưởng/phạt từ môi trường
Quan sát dữ liệu có nhãn sẵn
Giải hệ phương trình tuyến tính
Lưu trữ dữ liệu để huấn luyện lại mô hình
Điểm khác biệt chính giữa AI và Machine Learning là (1 đáp án)
AI bao quát nhiều lĩnh vực giúp máy mô phỏng trí tuệ con người, còn ML là phương pháp giúp máy học từ dữ liệu
ML thông minh hơn AI
AI chỉ hoạt động trên dữ liệu số, còn ML hoạt động trên dữ liệu văn bản
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
So với Machine Learning truyền thống, Deep Learning có ưu điểm nổi bật là (1 đáp án)
Có thể tự trích xuất đặc trưng (features) từ dữ liệu mà không cần lập trình thủ công
Không cần dữ liệu để huấn luyện
Chạy nhanh hơn trên mọi thiết bị, kể cả CPU yếu
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Một ứng dụng phổ biến của Generative AI trong thực tế là (1 đáp án)
Tạo hình ảnh, âm nhạc, văn bản hoặc video mới dựa trên dữ liệu đã học
Tính toán số học đơn giản
Lọc email rác dựa trên từ khóa
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
ChatGPT là ví dụ của mô hình Generative AI vì (1 đáp án)
Nó có khả năng sinh ra nội dung ngôn ngữ mới dựa trên dữ liệu huấn luyện
Nó chỉ lưu trữ dữ liệu người dùng
Nó chỉ thực hiện việc phân loại văn bản có sẵn
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Trong lĩnh vực giao thông, AI được ứng dụng để (1 đáp án)
Phát hiện và cảnh báo va chạm trong xe tự lái
Tăng giá nhiên liệu tự động
Kiểm soát tốc độ bằng tay
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính giúp (1 đáp án)
Phát hiện gian lận giao dịch và đề xuất đầu tư thông minh
In tiền nhanh hơn
Ghi chép sổ sách thủ công
Tất cả đều đúng
Trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, AI thường được dùng để (1 đáp án)
Vận hành chatbot tự động trả lời và hỗ trợ 24/7
Thay thế hoàn toàn đội ngũ nhân viên
Tăng giá sản phẩm cho người mua
Tất cả đều sai
AI giúp nâng cao trải nghiệm học tập cá nhân hóa bằng cách (1 đáp án)
Phân tích tiến độ học và điều chỉnh nội dung theo năng lực người học
Buộc tất cả sinh viên học theo cùng một lộ trình
Ngăn truy cập vào các nền tảng học trực tuyến
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Canva AI (Magic Studio) có tính năng độc đáo nào sau đây giúp người dùng không chuyên (1 đáp án)
Tự động xóa nền ảnh, tạo video từ ảnh tĩnh và sinh nội dung thiết kế từ văn bản mô tả
Chỉ thay đổi kích thước ảnh
Lập trình plugin cho phần mềm khác
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Microsoft Copilot trong Excel có thể (1 đáp án)
Chỉ tô màu ô
Không có lựa chọn nào trong số các lựa chọn còn lại là đúng
Phân tích dữ liệu, tạo biểu đồ tự động, viết công thức phức tạp từ lệnh tiếng Việt
Chỉ in bảng tính
Thuật ngữ Hallucination trong các mô hình ngôn ngữ lớn ám chỉ hiện tượng gì (1 đáp án)
AI chạy quá chậm
AI từ chối trả lời câu hỏi
AI tự tin đưa ra thông tin sai lệch hoặc bịa đặt
AI bị nhiễm mã độc
Deep Learning mô phỏng cấu trúc sinh học nào của con người để xử lý thông tin (1 đáp án)
Mạng lưới thần kinh (Neural Networks)
Hệ thống tuần hoàn
Cấu trúc gen DNA
Hệ xương khớp
(1 đáp án) Loại dữ liệu nào KHÔNG phải là đầu vào phổ biến cho các mô hình đa phương thức
Văn bản
Hình ảnh
Âm thanh
Suy nghĩ trong đầu
(1 đáp án) Generative AI khác biệt cơ bản nhất so với AI truyền thống ở khả năng nào
Phân loại dữ liệu có sẵn
Tính toán số học
Tạo ra nội dung mới từ dữ liệu đã học
Tìm kiếm từ khóa chính xác
(1 đáp án) Trong hệ thống AI, thành phần nào được ví như “nguyên liệu” quyết định độ chính xác của mô hình
Dữ liệu huấn luyện
Mã nguồn chương trình
Giao diện người dùng
Tốc độ mạng Internet
(1 đáp án) Giai đoạn “Tiền xử lý dữ liệu” bao gồm các công việc nào
Viết code giao diện
Làm sạch, xử lý giá trị thiếu và chuẩn hóa dữ liệu
Quảng bá ứng dụng
Nâng cấp phần cứng
(1 đáp án) Mục đích chính của việc gán nhãn dữ liệu trong học có giám sát là gì
Giúp AI hiểu dữ liệu thuộc phân loại nào
Tăng dung lượng lưu trữ
Mã hóa dữ liệu để bảo mật
Giúp máy tính chạy nhanh hơn
(1 đáp án) Các chỉ số như Precision, Recall, F1-score thường được dùng ở bước nào
Thu thập dữ liệu
Đánh giá hiệu năng mô hình
Triển khai sản phẩm
Bảo trì hệ thống
(1 đáp án) Mối quan hệ bao hàm đúng giữa AI, Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) là gì
DL là tập con của ML, ML là tập con của AI
AI là tập con của ML
Ba khái niệm này hoàn toàn độc lập
DL và ML không liên quan đến AI
(1 đáp án) Fine-tuning khác với việc huấn luyện mô hình từ đầu (Pre-training) ở điểm nào
Phải xóa toàn bộ kiến thức cũ
Chỉ điều chỉnh tham số trên dữ liệu chuyên biệt để tối ưu tác vụ
Tốn nhiều tài nguyên hơn
Không cần dữ liệu đầu vào
(1 đáp án) Đâu là ví dụ điển hình của Generative AI thay vì AI phân loại truyền thống
Hệ thống nhận diện biển số xe
Bộ lọc thư rác
Hệ thống chấm công khuôn mặt
Công cụ viết email và vẽ tranh tự động
(1 đáp án) AI truyền thống mạnh về phân tích và dự đoán, còn Generative AI mạnh về
Sáng tạo nội dung
Lưu trữ dữ liệu lớn
Bảo mật mạng lưới
Tính toán thống kê cơ bản
(1 đáp án) Trong học tập, sinh viên nên sử dụng AI để hỗ trợ giai đoạn nào là hợp lý nhất
Nhờ AI viết toàn bộ tiểu luận
Sao chép đáp án thi trắc nghiệm
Tạo dữ liệu giả để báo cáo
Gợi ý ý tưởng, tóm tắt tài liệu và sửa lỗi ngữ pháp
(1 đáp án) Rủi ro lớn nhất khi người dùng phụ thuộc hoàn toàn vào AI để tìm kiếm thông tin y tế là gì
Tốn pin điện thoại
AI có thể đưa ra lời khuyên sai lệch gây nguy hiểm sức khỏe
Mạng bị chậm
Bác sĩ sẽ thất nghiệp
(1 đáp án) Hệ thống gợi ý sản phẩm trên Shopee hay Netflix là ứng dụng của kỹ thuật nào
Recommendation System
Generative AI
Robotics
Blockchain
