Đáp án trắc nghiệm tập huấn AI trong giáo dục

Gợi ý đáp án trắc nghiệm tập huấn AI trong giáo dục bao gồm 20 câu hỏi trắc nghiệm, sẽ giúp giáo viên hoàn thành các bài tập cuối khóa tập huấn AI trong giáo dục trên KAV một cách tốt nhất. Sau đây là nội dung chi tiết.

Câu 1: Đặc điểm chính của các mô hình học máy là gì?

(Chọn 1 đáp án)

Các mô hình học máy nhận diện quy luật, đặc điểm của dữ liệu và đưa ra quyết định mà không cần lập trình từng bước.

Các mô hình học máy được lập trình từng bước để thực hiện các nhiệm vụ.

Các mô hình học máy chỉ xử lý được dữ liệu số.

Mô hình học máy là một loại trí tuệ nhân tạo tổng hợp.

Câu 2: Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT được đào tạo như thế nào để tạo ra văn bản?

(Chọn 1 đáp án)

Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên một tập dữ liệu nhỏ được chọn lọc về các chủ đề cụ thể.

Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo dựa trên dữ liệu và các tác phẩm văn học.

Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo tin trên dữ liệu âm thanh từ podcast và chương trình phát thanh.

Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ từ internet, bao gồm văn biến từ nhiều nguồn khác nhau.

Câu 3. Chức năng chính của mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

(Chọn 1 đáp án)

Để ghi nhớ và đọc lại toàn bộ văn bản từ dữ liệu đào tạo của nó.

Dịch văn bản từ ngôn ngữ hay sang ngôn ngữ khác mà không có lỗi.

Dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó.

Tạo hình ảnh dựa trên mô tả bằng văn bản.

Câu 4: Mô hình ngôn ngữ lớn có thể có hạn chế gì?

(Chọn 1 đáp án)

Chúng có thể hiểu và mô phỏng 100% cảm xúc của con người.

Chúng có thể tạo ra văn bản có độ chính xác về mặt ngữ pháp 100%.

Chúng có thể tạo ra nội dung mang tính thiên kiến hoặc không lành mạnh nếu không được gần sát và điều chỉnh đúng cách.

Chúng có thể hoạt động độc lập mà không cần sự giám sát của con người.

Câu 5. Chức năng chính của nơ-ron trong mạng nơ-ron nhân tạo là gì?

(Chọn 1 đáp án)

Nơ-ron nhân tạo là mô hình phức tạo mô phỏng lại chính xác cấu trúc của nơ-ron sinh học.

Nơron nhân tạo là mô hình đơn giản mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu đầu vào và tạo ra một tín hiệu đầu ra duy hất của nơ-ron sinh học.

Nơron nhân tạo được sử dụng để mô phỏng toàn bộ não người.

Nơron nhân tạo chỉ được sử dụng cho nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh.

Câu 6: Ngoài việc được ứng dụng trong hệ thống gợi ý phim ảnh, mạng nơ ron nhân tạo còn có thể được ứng dụng trong những trường hợp nào?

(Chọn 1 đáp án)

Mạng nơ-ron nhân tạo chỉ được sử dụng cho mục đích giải trí, ví dụ như gợi ý phim ảnh.

Mạng nơ-ron nhân tạo chủ yếu được sử dụng để dự báo tài chính và giao dịch chứng khoán.

Mạng nơ-ron nhân tạo chỉ được sử dụng cho mục đích điều hướng xe tự hành.

Mạng nơ-ron nhân tạo có thể được sử dụng cho các ứng dụng như dự đoán thiên tai, phát hiện bệnh tật.

Mạng nơ-ron nhân tạo chỉ được áp dụng trong nghiên cứu học thuật.

Câu 7: Máy tính học cách nhận dạng hình ảnh trong thị giác máy tính như thế nào?

(Chọn 1 đáp án)

Bằng cách lập trình thủ công các quy tắc cụ thể cho từng hình ảnh

Bằng cách so sánh hình ảnh với hình ảnh trên internet.

Bằng cách đoán ngẫu nhiên cho đến khi nhận diện được hình ảnh đúng

Bằng cách sử dụng các mô hình học máy để nhận dạng các đặc điểm trong hình ảnh.

Câu 8. Hệ thống thị giác máy tính xử lý hình ảnh như thế nào để hiểu nội dung của hình ảnh?

(Chọn 1 đáp án)

Bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý dữ liệu pixel và xác định các đặc điểm của ảnh.

Bằng cách sử dụng các phép tính số học đơn giản trên các giá trị pixel.

Bằng cách dán nhãn thủ công từng pixel trong hình ảnh.

Bằng cách lưu trữ mọi hình ảnh có thể có trong cơ sở dữ liệu để so sánh/

Câu 9: Chức năng chính của Ai tạo sinh là gì?

(Chọn 1 đáp án)

Trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ được sử dụng để phân tích dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ dành cho nhận dạng hình ảnh.

Trí tuệ nhân tạo (AI) không thể tạo ra văn bản

Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra nội dung mới từ các mẫu hiện có.

Câu 10. Đặc điểm của quy trình đào tạo mô hình AI là gì?

(Chọn 1 đáp án đúng)

Các mô hình AI được đào tạo trên các tập dữ liệu nhỏ và theo các chủ đề cụ thể.

Các mô hình AI được đào tạo trên các tập liệu lớn.

Mô hình AI không yêu cầu dữ liệu đào tạo.

Các mô hình AI chỉ được đào tạo trên đặt lên số.

............

>> Xem tiếp trong file tải về.