Free Printable Nhóm 1: Chọn câu (35 câu) - CDR 1.1

Worksheets

Nhóm 1: Chọn câu (35 câu) - CDR 1.1 - DE

Total questions: 103

Worksheet time: 52mins

Name

Class

Date

AI gây ra tác động gì đối với thị trường lao động?

Mất việc làm

Gia tăng lao động thủ công

Sự suy giảm năng suất

Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ

Thành phần nào là yếu tố quan trọng giúp nhận diện giọng nói trong loa thông minh?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Mã hóa dữ liệu

Đơn vị xử lý đồ họa (GPU)

Công nghệ Blockchain

Trong cuộc họp dự án dữ liệu, đâu là nguyên tắc giao tiếp hiệu quả nhất để đảm bảo sự rõ ràng?

Lắng nghe chủ động

Nói nhanh

Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật

Thuyết trình độc thoại

Chiến lược nào sau đây là hiệu quả nhất để khởi xướng các dự án AI trong một công ty?

Bắt đầu với một dự án thử nghiệm để chứng minh khả năng của AI

Thiết lập một nhóm công tác AI để giám sát sáng kiến

Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm

Chỉ dựa vào chuyên gia tư vấn AI bên ngoài cho tất cả các dự án AI

Học máy là gì?

Một nhánh của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để cho phép máy tính học và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu

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

Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin

Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để làm cho nó phù hợp với phân tích

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?

Quản lý sản phẩm

Nhà khoa học dữ liệu

Kỹ sư phần mềm

Nhà thiết kế UX

Vai trò nào trong nhóm AI chịu trách nhiệm duy trì tính toàn vẹn của các bộ dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu?

Kỹ sư dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu

Quản lý sản phẩm

Khi sử dụng 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?

Xác định và ưu tiên các cơ hội sử dụng AI trong công ty

Chỉ tập trung vào việc tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội của công ty

Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới

Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí

Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?

Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác

Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng

Loại bỏ thất nghiệp

Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe

10.

Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?

Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa được biết tới

Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao

Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến

Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện

11.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ lỗi do độ thiên lệch xảy ra khi mô hình quá đơn giản, chẳng hạn sử dụng mô hình tuyến tính cho dữ liệu phức tạp?

Chưa khớp (underfitting)

Quá khớp (overfitting)

Độ lệch cao

Sự tiêu biến của Gradient

12.

Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?

Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án

Thu thập và phân tích dữ liệu

Triển khai mô hình cuối cùng

Đánh giá hiệu suất của mô hình

13.

Trong quy trình PACE, thuật ngữ nào dùng để chỉ giai đoạn tập trung vào việc thu thập thông tin và hiểu biết về dữ liệu?

Phân tích

Cào dữ liệu

Xử lý

Tiền xử lý

14.

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?

Sự rõ ràng

Hỗn loạn

Sự im lặng

Sự nhầm lẫn

15.

Giao tiếp hiệu quả góp phần thúc đẩy quy trình PACE là gì?

Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng

Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm

Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp

Loại bỏ sự trùng lặp công việc

16.

Thuật ngữ nào được dùng để mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu?

Nguyên tắc không gây tổn hại (nonmaleficence)

Sự cẩu thả

Sự khai thác

Sự thiên vị

17.

Kỹ năng kỹ thuật nào phổ biến nhất khi nhắc đến phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau?

Trực quan hóa dữ liệu

Quản lý dự án

Nói trước công chúng

Quản lý thời gian

18.

Thuật ngữ nào mô tả khả năng chiến lược của một người trong việc ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực dữ liệu?

Thuyết phục

Lập trình

Lưu trữ

Phân tích

19.

Điều gì dưới đây là thiết yếu để hợp tác hiệu quả với các nhóm AI liên quan đến cách họ tiếp cận dữ liệu?

Hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu của AI

Biết cách lập trình các thuật toán AI

Làm chủ cấu hình phần cứng của AI

Chuyên môn hóa trong triển khai mô hình AI

20.

Trong học có giám sát, thuật ngữ nào dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình?

Huấn luyện

Kiểm thử

Điều chỉnh

Chuẩn bị

21.

Nguồn tài nguyên nào dưới đây là quan trọng nhất để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn xin việc?

Nghiên cứu công ty

Tập thể thao

Xem phim

Đọc tiểu thuyết

22.

Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?

Các cuộc tấn công đối kháng thay đổi dữ liệu đầu vào để lừa dối các mô hình AI

Các cuộc tấn công đối kháng được thiết kế để nâng cao độ chính xác của mô hình AI

Các cuộc tấn công đối kháng liên quan đến việc thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI

Các cuộc tấn công đối kháng luôn yêu cầu can thiệp của con người để thành công

23.

Khi trình bày các phát hiện chính với khán giả, yếu tố nào dưới đây là quan trọng nhất?

Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện

Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có bối cảnh

24.

Yếu tố quan trọng nào là cần thiết để giao tiếp hiệu quả về chuyển đổi AI trong một công ty?

Hiểu rõ các khái niệm về AI

Bỏ qua mối quan tâm của các bên liên quan

Chỉ tập trung vào chi tiết kỹ thuật

Tránh hợp tác với các đối tác bên ngoài

25.

Mục đích của quy trình PACE trong một dự án khoa học dữ liệu là gì?

Để cung cấp một phương pháp có cấu trúc để giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu

Để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong tất cả các dự án khoa học dữ liệu

Để tự động hóa tất cả các bước trong quy trình khoa học dữ liệu

Để phát triển các ngôn ngữ lập trình mới cho phân tích dữ liệu

26.

Quy trình PACE bắt đầu bằng chữ cái nào?

27.

Loại mạng nơ-ron nào được sử dụng phổ biến nhất cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks)

Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks)

K-điểm gần nhất (K-Nearest Neighbors)

Cây quyết định (Decision Trees)

28.

Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu mỏ trong bối cảnh các hệ thống AI?

Dữ liệu là dầu mỏ mới

Dữ liệu luôn đáng tin cậy

Dữ liệu không quan trọng trong AI

Quản lý dữ liệu là đơn giản

29.

Một yếu tố đạo đức quan trọng khi phát triển các hệ thống AI cho các ứng dụng thực tế là gì?

Đảm bảo tính minh bạch trong quy trình ra quyết định của AI

Tối đa hóa khả năng kiếm lợi nhuận của AI

Chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của AI

Ưu tiên tốc độ của AI thay vì độ chính xác

30.

Ứng dụng thực tế nào dưới đây là của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?

Tạo các bản dịch tự động cho sách

Thực hiện các phép toán toán học phức tạp một cách nhanh chóng

Thiết kế các thành phần phần cứng máy tính

Tạo ra các môi trường thực tế ảo

31.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ các công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người?

Chatbots

Cơ sở dữ liệu

Cảm biến

Nhận dạng ảnh

32.

Trách nhiệm chính nào dưới đây của một chuyên gia dữ liệu?

Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu

Thực hiện phẫu thuật tim

Phát triển chiến lược marketing

Dạy các khóa học ngôn ngữ

33.

Yếu tố đạo đức nào dưới đây là quan trọng khi triển khai hệ thống AI?

Đảm bảo các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm

Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá

Cho phép AI tự ra quyết định mà không cần giám sát của con người

Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI

34.

Trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?

Một loại AI tập trung vào việc thực hiện một hoặc một số nhiệm vụ cụ thể

Một hình thức AI có khả năng hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện

Một hệ thống AI hoạt động mà không cần can thiệp của con người

Một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người

35.

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trách nhiệm cốt lõi của người quản lý dữ liệu là gì?

Xác định các quy định về quyền riêng tư dữ liệu áp dụng cho phân tích dữ liệu

Giảm thiểu các mối quan tâm đạo đức để nâng cao việc thu thập dữ liệu

Ưu tiên kiếm tiền từ dữ liệu hơn các cân nhắc đạo đức

Bỏ qua sự đồng ý của người dùng nếu dữ liệu đã được ẩn danh

36.

Yếu tố chính nào tạo ra giá trị cho doanh nghiệp, có thể được cải thiện nhờ tự động hóa bằng AI?

Cải thiện độ chính xác trong phân tích dữ liệu

Tăng thời gian cho nghiên cứu thị trường

Giảm tương tác khách hàng thông qua chatbot

Loại bỏ hoàn toàn lực lượng lao động con người

37.

Mục tiêu chính mà các doanh nghiệp hướng đến khi tự động hóa các nhiệm vụ là gì?

Đối tác

Năng suất

Lưu động

Khách hàng

38.

Những giải pháp nào được đề xuất để chống lại việc mất việc làm do AI gây ra?

Không cần làm gì cả

Chương trình học suốt đời

Tăng thuế đối với các công ty AI

Không cần quan tâm đến AI

39.

Chọn các quy trình liên quan đến việc phát triển các sản phẩm AI như loa thông minh.

Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Phát triển phần mềm

Thiết kế giao diện người dùng (UI Design)

Phân tích yêu cầu (Requirement analysis)

40.

Trong một từ, hạn chế chính của AI liên quan đến khả năng ra quyết định của nó là gì?

Thiên lệch

Dữ liệu

Mô hình

Phần mềm

41.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ cách tiếp cận hệ thống mà các công ty AI sử dụng để cải thiện quy trình và kết quả của họ?

Tối ưu hóa

Đánh giá

Tối thiểu hóa

Tối đa hóa

42.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ các video tạo ra bởi AI khiến người ta có vẻ như đang nói hoặc làm những việc mà họ chưa từng làm?

Deepfakes

Hoạt hình

Ảnh ba chiều

43.

Chọn tất cả các tác động tiêu cực tiềm tàng của deepfakes đối với xã hội.

Tăng niềm tin của công chúng vào truyền thông

Tạo điều kiện cho các hoạt động tội phạm thông qua việc giả mạo cá nhân

Tạo nền cuộc họp ảo

Cải thiện hệ thống nhận dạng giọng nói

44.

Những ứng dụng nào dưới đây là phổ biến trong học sâu (deep learning)?

Nhận dạng hình ảnh

Phát triển phần mềm

Thuật toán phân loại

Dự báo thời tiết

45.

Thuật ngữ cho một lớp mạng nơ-ron dùng để giảm kích thước dữ liệu nhằm giảm tải tính toán và số tham số là gì?

Gộp (Pooling)

Lấy mẫu (Sampling)

Kích hoạt (Activation)

Tích chập (Convolution)

46.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu thô để phân tích?

Tiền xử lý (Preprocessing)

Cào dữ liệu (Crawling)

Trực quan hóa (Visualization)

Mô hình hóa (Modeling)

47.

Thuật ngữ nào chỉ khả năng của hệ thống AI ra quyết định mà không cần con người can thiệp?

Tự chủ (Autonomy)

Quản lý (Governance)

Phụ thuộc (Dependence)

48.

Thuật ngữ nào chỉ quá trình rút ra hiểu biết có ý nghĩa từ lượng lớn dữ liệu thô?

Analysis (Phân tích)

Remove (Xóa)

Storage (Lưu trữ)

Encryption (Mã hóa)

49.

Thuật ngữ nào chỉ nguyên tắc đạo đức yêu cầu AI không được gây hại cho con người?

Nonmaleficence (không gây hại)

Productivity (Năng suất)

Efficiency (hiệu quả)

Profitability (lợi nhuận)

50.

Thuật ngữ nào chỉ việc đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy cho mục đích sử dụng?

Data Lake (Kho dữ liệu)

Data Integrity (Toàn vẹn dữ liệu)

Data Volume (Khối lượng dữ liệu)

Data Security (Bảo mật dữ liệu)

51.

Chọn công việc phản ánh các ưu tiên quản lý dữ liệu trong phân tích.

Implementing encryption techniques to protect data. (Áp dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ dữ liệu.)

Regularly deleting data access logs. (Định kỳ xóa các nhật ký truy cập dữ liệu.)

Sorting Algorithms (Thuật toán phân loại)

Assuming data from trusted sources needs no validation. (Giả định rằng dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy không cần xác thực.)

52.

Trong bối cảnh các dự án AI và học máy, thuật ngữ nào chỉ việc điều chỉnh tham số mô hình để cải thiện hiệu suất?

Tuning (Điều chỉnh)

Evaluation (Đánh giá)

Initialization (Khởi tạo)

Validation (Xác thực)

53.

Thành phần AI chính được sử dụng trong xe tự lái để nhận diện môi trường và các vật thể là gì? (Chọn 2)

Mirror (Lidar)

radar (Radar)

Sonar (sóng siêu âm)

GPS (định vị GPS)

54.

Trong bối cảnh giao tiếp của dự án dữ liệu, đâu là những yếu tố dùng để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan? (Chọn 2)

Chart (biểu đồ)

Graph (đồ thị)

Table (bảng)

Report (báo cáo)

55.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ một dự án quy mô nhỏ được sử dụng để thử nghiệm và chứng minh tiềm năng của AI trong một công ty?

Pilot (dự án thử nghiệm)

Prototype (nguyên mẫu)

Demo (bản thử nghiệm)

Mockup (mô hình giả lập)

56.

Chọn tất cả các chiến lược hiệu quả để phát triển các dự án AI trong công ty. (Chọn 2)

Forming AI learning groups to share knowledge (Hình thành các nhóm học AI để chia sẻ kiến thức)

Starting with complex projects to challenge the team (Bắt đầu với các dự án phức tạp để thử thách nhóm)

Encouraging cross-departmental collaboration on AI initiatives (Khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban để đưa ra các sáng kiến AI)

Investing heavily in AI technology before having a clear application plan (Đầu tư mạnh vào công nghệ AI trước khi có kế hoạch ứng dụng rõ ràng)

57.

Thuật ngữ nào được dùng để chỉ hệ thống máy tính mô phỏng bộ não con người, bao gồm các lớp nút liên kết với nhau? (Chọn 2)

Neural Network (mạng nơ-ron)

Artificial Neural Network (mạng nơ-ron nhân tạo)

Decisiontree (cây quyết định)

Expert system (hệ chuyên gia)

58.

Thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả một dự án AI quy mô nhỏ được dùng để thử nghiệm tính khả thi và tác động của giải pháp AI trước khi triển khai trên diện rộng? (Chọn 2)

Pilot (dự án thử nghiệm)

Prototype (nguyên mẫu)

Simulation (mô phỏng)

Draft (bản nháp)

59.

Một từ đơn nào mô tả phong cách lãnh đạo đóng vai trò then chốt trong việc tích hợp AI vào các nền kinh tế đang phát triển? (Chọn 2)

Visionary (tầm nhìn)

Innovative (sáng tạo)

Collaborative (hợp tác)

Authoritative (độc đoán)

60.

Tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp là gì? (Chọn 2)

Automation of repetitive tasks (Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại)

Enhance Productivity (Tăng năng suất làm việc)

Creation of biased algorithms (Tạo ra các thuật toán thiên lệch)

Increased dependence on manual labor (Tăng sự phụ thuộc vào lao động thủ công)

61.

Một bước quan trọng trong quy trình của các dự án AI, học máy và khoa học dữ liệu là gì – gợi ý là quá trình sử dụng dữ liệu để đào tạo mô hình?

Data Visualization (Trực quan hóa dữ liệu)

Model Training (Huấn luyện mô hình)

Data Backup (Sao lưu dữ liệu)

Resource Allocation (Phân bổ tài nguyên)

62.

Yếu tố nào cần thiết khi đánh giá một dự án AI để quyết định nên xây dựng nội bộ hay mua giải pháp có sẵn?

Cost of development versus purchase price (Chi phí phát triển so với giá mua)

Number of employees in the company (Số lượng nhân viên trong công ty)

Popularity of the technology in the media (Sự phổ biến của công nghệ trong truyền thông)

Color of the company's branding (Màu sắc thương hiệu của công ty)

63.

Thuật ngữ nào dùng để chỉ việc đánh giá các tác động tiềm tàng của AI đối với các chuẩn mực đạo đức và xã hội?

Ethics (Đạo đức)

Effective (Hiệu quả)

Efficiency (Hiệu quả)

Performance (Hiệu suất)

64.

Đâu là ngành công nghiệp chủ yếu tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu cho phân tích và quản lý dữ liệu?

Technology (công nghệ)

F&B (Đồ ăn & nước uống)

Agriculture (nông nghiệp)

Entertainment (giải trí)

65.

Loại tổ chức nào dưới đây thường tuyển dụng chuyên gia dữ liệu?

Technology companies (Các công ty công nghệ)

Grocery stores (Cửa hàng tạp hóa)

Cafes (Quán cà phê)

Construction firms (Công ty xây dựng)

66.

Nêu tên một thư viện học máy bắt đầu bằng chữ 's'.

Scikit-learn (Scikit-learn)

Pytorch (Pytorch)

Pandas (pandas)

Tensorflow (tensorflow)

67.

Thư viện mã nguồn mở nào sau đây được sử dụng phổ biến trong các dự án deep learning?

PyTorch (PyTorch)

Excel (Excel)

Photoshop (Photoshop)

WordPress (WordPress)

68.

Yếu tố thường gặp nào trong các dự án AI có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tiến độ và ngân sách?

Inadequate data quality (Chất lượng dữ liệu không đảm bảo)

Overestimating algorithm complexity (Đánh giá quá cao độ phức tạp của thuật toán)

Using open-source tools (Sử dụng công cụ mã nguồn mở)

Hiring a diverse team (Thuê một nhóm đa dạng)

69.

Thuật ngữ nào mô tả thách thức trong việc xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu quá lớn trong một dự án AI?

Overload (Quá tải)

Data insufficient (Không đủ)

Underfitting (Chưa khớp)

Encryption (Mã hóa)

70.

Từ viết tắt của lĩnh vực nghiên cứu nhằm giúp máy tính hiểu văn bản và lời nói giống như con người là gì?

NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

ML (Học máy)

AI (Trí tuệ nhân tạo)

CNN (Mạng nơ-ron tích chập)

71.

Kỹ thuật AI nào chủ yếu được sử dụng trong thị giác máy tính cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?

Convolutional Neural Networks (Mạng nơ-ron tích chập)

Recurrent Neural Networks (Mạng nơ-ron hồi tiếp)

Decision Trees (Cây quyết định)

K-Means Clustering (Phân cụm K-Means)

72.

Khoa học dữ liệu và học máy ảnh hưởng đến các chức năng công việc như thế nào?

Khoa học dữ liệu xác định các mẫu trong dữ liệu để cải thiện ra quyết định.

Chúng làm tăng khối lượng công việc lặp đi lặp lại mà không mang lại hiểu biết mới.

Chúng khiến dữ liệu khó phân tích hơn và che giấu các mẫu quan trọng.

Chúng loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về phán đoán của con người trong mọi quyết định.

73.

Thuật ngữ một từ nào mô tả quá trình sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu, học từ đó và đưa ra quyết định hoặc dự đoán?

Mô hình hóa

Làm sạch

Lưu trữ

Trực quan hóa

74.

Nguồn gốc phổ biến của thiên lệch trong các hệ thống AI là gì?

Dữ liệu huấn luyện thiếu sự đa dạng

Sử dụng quá nhiều điểm dữ liệu

Triển khai các thuật toán phức tạp

Sức mạnh tính toán cao

75.

Thuật ngữ nào dùng để mô tả sự đối xử không công bằng giữa các cá nhân dựa trên việc họ thuộc một nhóm nhất định trong hệ thống AI?

Phân biệt đối xử

Độ chính xác

Hiệu quả

Minh bạch

76.

Mục tiêu chính trong giai đoạn lập kế hoạch của một dự án khoa học dữ liệu là gì?

Xác định phạm vi và mục tiêu của dự án

Phát triển các sản phẩm đầu cuối

Triển khai quá trình thu thập dữ liệu

Thực hiện đánh giá và xem xét cuối cùng

77.

Thuật ngữ nào thường dùng để chỉ việc tìm ra những thông tin giá trị ẩn trong một lượng dữ liệu lớn?

Khai phá dữ liệu

Lưu trữ dữ liệu

Làm sạch dữ liệu

Nén dữ liệu

78.

Một trong những vai trò chính của Nhà phân tích dữ liệu trong tổ chức là gì?

Phân tích xu hướng và mẫu dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định

Chủ yếu xử lý việc cài đặt hệ thống phần cứng và phần mềm

Chịu trách nhiệm duy trì cơ sở hạ tầng máy chủ

Thiết kế chiến lược tiếp thị cho doanh nghiệp

79.

Mục tiêu chủ đạo của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?

Thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa các mô hình AI

Thiết kế để nâng cao độ chính xác của mô hình AI

Thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI

Luôn yêu cầu sự can thiệp của con người để thành công

80.

Thách thức chính khi làm việc với dữ liệu không cấu trúc trong các dự án AI là gì?

Thiếu dữ liệu gắn nhãn

Chi phí lưu trữ cao

Khó khăn trong phân tích dữ liệu

Độ phức tạp trong xử lý dữ liệu trước khi phân tích

81.

Mục tiêu chính của việc sử dụng kỹ thuật học sâu trong AI là gì?

Cải thiện độ chính xác bằng cách sử dụng các mạng nơ-ron lớn

Xử lý dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực

Giảm chi phí phần cứng cho phép toán AI

Đơn giản hóa cấu trúc mô hình AI

82.

Nhiệm vụ nào sau đây thường được thực hiện trong giai đoạn đánh giá mô hình của một dự án AI?

Kiểm tra mô hình trên dữ liệu xác thực

Chọn mô hình phù hợp để triển khai

Điều chỉnh siêu tham số

Thu thập dữ liệu huấn luyện bổ sung

83.

Loại mô hình học máy nào mô tả khả năng của mạng nơ-ron cải thiện hiệu suất khi được cung cấp nhiều dữ liệu huấn luyện hơn?

Học có giám sát

Học tăng cường

Học sâu

Học không giám sát

84.

Sự khác biệt chính giữa học có giám sát và học không giám sát trong học máy là gì?

Học có giám sát sử dụng dữ liệu gắn nhãn, trong khi học không giám sát sử dụng dữ liệu chưa gắn nhãn

Học có giám sát không yêu cầu xử lý dữ liệu trước, trong khi học không giám sát có

Học không giám sát chính xác hơn học có giám sát

Học có giám sát nhanh hơn học không giám sát

85.

Lợi ích chính của việc sử dụng phương pháp tổng hợp (ensemble) trong học máy là gì?

Giảm độ phức tạp của mô hình

Cải thiện hiệu suất mô hình

Giảm thời gian huấn luyện

Ngăn ngừa quá khớp

86.

Phương pháp nào dưới đây thường được sử dụng để giảm chiều trong học máy?

Phân tích thành phần chính (PCA)

Phân rã giá trị đặc biệt (SVD)

Phân cụm K-means

Máy vector hỗ trợ (SVM)

87.

Ứng dụng nào là tiêu biểu của học tăng cường?

Chơi game

Robot học

Phân loại hình ảnh

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

88.

Đâu là định nghĩa đúng nhất về "AI Tạo sinh"?

AI có thể tạo ra nội dung chất lượng cao như văn bản, hình ảnh và âm thanh

Bất kỳ ứng dụng dựa trên web nào tạo ra văn bản

Một dạng tìm kiếm trên web

Các hệ thống AI có thể ánh xạ từ đầu vào A đến đầu ra B

89.

Đâu là mô tả chính xác nhất về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)?

Tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán từ tiếp theo

Tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán các từ theo thứ tự ngẫu nhiên

Tạo ra văn bản bằng cách tìm một đối tác viết lách để làm việc cùng bạn

Tạo ra văn bản bằng cách sử dụng học có giám sát để thực hiện tìm kiếm web

90.

Tại sao chúng ta gọi AI là một công nghệ đa năng?

Bởi vì nó có thể trò chuyện

Bởi vì nó hữu ích cho nhiều tác vụ khác nhau

Bởi vì nó bao gồm cả học có giám sát và AI tạo sinh

Bởi vì nó có thể được truy cập thông qua web nói chung

91.

Token là gì trong ngữ cảnh của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)?

Một từ hoặc một phần của từ trong lời nhắc đầu vào hoặc đầu ra của LLM

Một thiết bị vật lý hoặc mã kỹ thuật số để xác thực danh tính người dùng

Phần đầu ra của LLM chủ yếu mang giá trị tượng trưng hơn là thực chất

Một đơn vị tiền điện tử dùng để thanh toán cho dịch vụ LLM

92.

Một người bạn viết lời nhắc cho một LLM dựa trên web: "Hãy viết mô tả về sản phẩm thức ăn cho chó mới của chúng tôi." Đâu là những gợi ý hợp lý để cải thiện lời nhắc này?

Cung cấp cho LLM thêm ngữ cảnh về điều thú vị hoặc độc đáo của sản phẩm để giúp tạo mô tả tốt hơn

Hướng dẫn về mục đích của mô tả để giúp nó sử dụng giọng điệu phù hợp

Chỉ định độ dài mong muốn của mô tả

Tất cả các câu trả lời khác

93.

Bạn đang xây dựng một chatbot chăm sóc khách hàng. Tại sao quan trọng phải giám sát hiệu năng của hệ thống sau khi triển khai?

Để phát hiện vấn đề và cải thiện độ chính xác theo thời gian

Để giảm chi phí phát triển ban đầu

Để ngăn người dùng gửi phản hồi

Để tránh thu thập dữ liệu sử dụng

94.

Bạn đang xây dựng một chatbot dịch vụ khách hàng. Vì sao cần giám sát hiệu suất hệ thống sau khi triển khai? Chọn tất cả phương án đúng.

Trong trường hợp khách hàng nói điều gì khiến chatbot phản hồi theo cách không mong muốn, việc giám sát cho phép phát hiện vấn đề và khắc phục.

Mọi sản phẩm đều nên được giám sát để theo dõi sự hài lòng của khách hàng.

Do LLM có giới hạn kiến thức, cần liên tục giám sát giới hạn này và cập nhật kiến thức thường xuyên.

Miễn là việc đánh giá nội bộ đã được thực hiện tốt thì không cần giám sát thêm.

95.

Bạn muốn xây dựng một ứng dụng để trả lời các câu hỏi dựa trên thông tin tìm thấy trong email của bạn. Kỹ thuật nào sau đây là phù hợp nhất?

RAG, trong đó LLM được cung cấp ngữ cảnh bổ sung dựa trên việc truy xuất các email liên quan đến câu hỏi của bạn.

Tinh chỉnh một mô hình LLM trên email của bạn rồi tiếp tục đào tạo thêm trên email của bạn.

Nhắc lệnh (không có RAG), trong đó chúng ta tinh chỉnh lặp đi lặp lại lời nhắc cho đến khi LLM đưa ra câu trả lời đúng.

Đào tạo trước một LLM trên email của bạn.

96.

Bạn đang chuẩn bị một bài thuyết trình về công nghệ và nhờ LLM giúp tìm một câu trích dẫn truyền cảm hứng. LLM đưa ra câu: "Và đó là lý nghĩa của máy tính đối với tôi. Máy tính đối với tôi là công cụ đáng chú ý nhất mà chúng ta từng phát minh ra, và nó tương đương với một chiếc xe đạp cho trí óc của chúng ta. -Steve Jobs" Bạn nên tiến hành thế nào?

Vì LLM có thể tạo ra thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn này bằng cách nhắc LLM hỏi xem nó có thực sự chắc chắn Steve Jobs đã nói điều này không.

Vì LLM có thể tạo ra thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn này bằng cách tìm kiếm các nguồn đáng tin cậy (chẳng hạn như web) để xác minh xem Steve Jobs có thực sự nói điều này không.

Không sử dụng câu trích dẫn này vì LLM có thể tạo ra kết quả độc hại.

Do LLM đã học từ văn bản trên internet; vì vậy bạn có thể tin tưởng an toàn rằng câu trích dẫn này được tìm thấy trên nhiều trang web và sử dụng nó trong bài thuyết trình.

97.

Trong ví dụ của Coursera, chúng tôi đã mô tả việc sử dụng học có giám sát hoặc quy trình phát triển dựa trên lời nhắc để xây dựng một trình phân loại cảm xúc đánh giá nhà hàng. Phát biểu nào sau đây về phát triển dựa trên lời nhắc là đúng?

Phát triển dựa trên lời nhắc nói chung nhanh hơn nhiều so với học có giám sát.

Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ được gán nhãn.

Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ không được gán nhãn.

Nếu bạn muốn phân loại các bài đánh giá là tích cực, trung tính hoặc tiêu cực (3 kết quả), thì không có cách nào để viết lời nhắc để làm như vậy: Một LLM chỉ có thể tạo ra 2 kết quả.

98.

Bạn đang làm việc với việc sử dụng LLM để tóm tắt các báo cáo nghiên cứu. Giả sử một báo cáo trung bình chứa khoảng $6000$ từ. LLM sẽ cần khoảng bao nhiêu token để xử lý $6000$ từ đầu vào? Giả sử $1$ token $=$ $\frac{3}{4}$ từ, hay tương đương $1$ từ $\approx 1.333$ token.

8,000 token (khoảng $6000 \times 1.333$ )

4,500 token ( $6000 \times \frac{3}{4}$ )

6,000 token

14,000 token (khoảng $6000 \times 1.333$ + 6,000 từ ban đầu)

99.

Ý tưởng sử dụng LLM như một công cụ suy luận đề cập đến điều gì?

Đề cập đến ý tưởng sử dụng LLM không phải như nguồn thông tin, mà để xử lý thông tin (trong đó chúng ta cung cấp cho nó ngữ cảnh cần thiết, thông qua các kỹ thuật như RAG).

Ý tưởng sử dụng LLM để chơi các trò chơi đòi hỏi suy luận phức tạp, nhưng có đầu ra là các nước đi trong trò chơi.

"Reasoning engine" là một thuật ngữ khác của RAG.

Đề cập đến việc đào tạo trước một LLM trên rất nhiều văn bản để có được khả năng suy luận chung.

100.

Bằng cách cung cấp các nguồn thông tin đáng tin cậy cho LLM thông qua RAG, chúng ta có thể giảm nguy cơ tạo ra thông tin sai lệch không?

Đúng, bởi vì RAG cho phép LLM suy luận thông qua thông tin chính xác được truy xuất từ một nguồn đáng tin cậy để đi đến câu trả lời đúng.

Đúng, bởi vì LLM hiện bị giới hạn trong việc xuất ra các đoạn văn bản chính xác như được viết trong tài liệu được cung cấp mà chúng tôi tin cậy.

Sai, bởi vì việc cung cấp thêm thông tin cho LLM chỉ khiến LLM bối rối hơn và khiến nó có nhiều khả năng tạo ra thông tin sai lệch hơn.

Sai, bởi vì LLM đã học từ rất nhiều văn bản trên internet (có thể >100 tỷ từ) để tạo ra thông tin sai lệch, vì vậy việc thêm một đoạn văn bản ngắn nữa vào lời nhắc như trong RAG sẽ không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa nào.

101.

Một công ty thương mại điện tử đang xây dựng một ứng dụng phần mềm để chuyển email đến đúng bộ phận (May mặc, Điện tử, Thiết bị gia dụng, v.v.). Họ muốn thực hiện điều này với một mô hình nhỏ, 1 tỷ tham số và cần độ chính xác cao. Kỹ thuật nào sau đây là phù hợp?

Tinh chỉnh một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1,000 ví dụ về email và bộ phận thích hợp.

Đào tạo trước một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ ví dụ về email và bộ phận thích hợp.

Đào tạo trước một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1,000 ví dụ về email và bộ phận thích hợp.

Tinh chỉnh một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ ví dụ về email và bộ phận thích hợp.

102.

Mối quan hệ giữa AI, tác vụ và công việc là gì?

Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa các tác vụ chứ không phải công việc.

Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa tác vụ, không phải công việc.

Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa công việc, không phải tác vụ.

Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa công việc, không phải tác vụ.

103.

Một người nhắc LLM như sau: "Vui lòng tóm tắt 10 bài báo hàng đầu sáng nay, mỗi tin $100$ từ, theo cách phù hợp cho một bản tin." Lý do chính khiến điều này không có khả năng hoạt động là gì?

Do giới hạn kiến thức, LLM sẽ không có quyền truy cập vào các tin tức mới nhất.

Lời nhắc cần cung cấp thêm ngữ cảnh về loại bản tin (công nghệ, tin tức chung, v.v.).

Độ dài đầu ra bị giới hạn và 10 câu chuyện là quá nhiều.

Yêu cầu một danh sách 10 mục có nghĩa là chúng ta đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, điều mà LLM xử lý kém.

Reset

Nhóm 1: Chọn câu (35 câu) - CDR 1.1 - DE

Total questions: 103

Worksheet time: 52mins

Similar Resources on Wayground