vudang449/AIO2025-Final-Exam-Dataset huggingface dataset:
Câu hỏi: Cho hàm f(x, y). Hai hình dưới lần lượt là đồ thị cho x và cho y. Kỹ thuật nào hợp lý nhất để cải thiện tình huống này?
A. Dùng momentum.
B. Cho learning rate lớn.
C. Cho learning rate nhỏ.
D. Mỗi biến có một lr riêng biệt.
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong đoạn code dưới đây: 1 TOP_K = 5 2 scores , samples = embeddings_dataset . get_nearest_examples ( 3 EMBEDDING_COLUMN , input_quest_embedding , k=TOP_K 4 ) Biến TOP_K còn được hiểu là? A. Số lượng cluster. B. Số lượng kết quả trả về. C. Số epochs. D. Số chiều trong không gian embedding?
A. Số lượng cluster.
B. Số lượng kết quả trả về.
C. Số epochs.
D. Số chiều trong không gian embedding.
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho ma trận và vector M, v. Kết quả của nhân matrix M và vector v là:
M =

2
1
3
0
2
1
1
0
2

, v =

1
2
1
A. 7 5 3 T.
B. 4 4 2 T.
C. 6 3 4 T.
D. 5 6 3 T.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho biểu thức sau. Hỏi có bao nhiêu tham số cần huấn luyện, biết rằng D và d được cho trước và không tính chúng là tham số học được?
A. Là 0.
B. Là d*d.
C. Là d.
D. Không xác định.
Đáp án: A
Câu hỏi: Pipeline dưới đây đang sử dụng kỹ thuật gì để xử lý vấn đề mất cân bằng dữ liệu? Luồng hoạt động này là đúng hay sai? A. Oversampling - Đúng B. Oversampling - Sai C. Undersampling - Đúng D. Undersampling - Sai Lời giải Trên ảnh đang sử dụng kỹ thuật oversampling vì nó đang tăng các dữ liệu về mèo lên (từ 3 lên 6). Luồng hoạt động này là sai nếu oversampling được thực hiện trước khi chia train / validation / test. Khi đó, các bản sao (hoặc mẫu rất giống nhau) của lớp thiểu số có thể xuất hiện ở cả tập train và tập validation/test, gây ra data leakage. Kết quả là điểm validation có thể cao giả tạo và không phản ánh đúng khả năng tổng quát hóa của mô hình. Cách làm đúng là: • Chia dữ liệu thành train / validation / test trước. • Chỉ áp dụng oversampling trên tập train. • Giữ nguyên validation/test để đánh giá công bằng. Kết luận: Đây là Oversampling - Sai?
A. (a) 70% / 30% 875.
B. (b) 80% / 20%.
C. (c) 90% / 10%.
D. (d) 95% / 5%
Đáp án: B
Câu hỏi: Tính trạng thái ẩn h2 tại thời điểm t = 2. sử dụng kết quảh1 từ câu 5?
A. h2 ≈[0.26, 0.53]T.
B. h2 ≈[-0.46, 0.46]T.
C. h2 ≈[0.15, 0.60]T.
D. h2 ≈[0.35, 0.12]T.
Đáp án: A
Câu hỏi: Skip Connection là cơ chế cốt lõi của kiến trúc U-Net, đóng vai trò ghép nối các đặc trưng từ nhánh Encoder sang nhánh Decoder. Tuy nhiên, việc không sử dụng kỹ thuật padding sẽ khiến kích thước feature map bị thu hẹp dần qua từng lớp, dẫn đến hiện tượng tensor ở nhánh Encoder luôn lớn hơn so với nhánh Decoder. Để khắc phục điều này, thao tác center crop cần được thực hiện chuẩn xác nhằm đảm bảo hai tensor hoàn toàn khớp nhau trước khi tiến hành phép nối. 140x140 3 conv 3x3, ReLU, padding = 0, stride = 1 copy and crop max pool 2x2, stride = 2 up-conv 2x2, stride = 2 output feature map Dựa trên sơ đồ kiến trúc được mô tả như trong hình, hãy xác định kích thước [C, H, W] của output feature map cuối cùng là bao nhiêu?
A. [128, 32, 32].
B. [128, 28, 28].
C. [128, 100, 100].
D. [128, 52, 52].
Đáp án: B
Câu hỏi: Xem đoạn chương trình dưới đây. Hỏi phần nào cần chỉnh lại code?
P1 P2 P3
A. Lỗi ở phần P1.
B. Lỗi ở phần P2.
C. Lỗi ở phần P3.
D. Chương trình không có lỗi.
Đáp án: D
Câu hỏi: Hãy cho biết sau khi đưa sample 1 vào model, . . . đưa vào softmax, vector dự đoán của mô hình sẽ là?
A. (a) [1, 1, 1, 1, 1]
B. (b) [3, 2, 1, 3, 1]
C. (c) [2, 2, 2, 2, 2]
D. (d) [3, 3, 3, 3, 3]
Đáp án: A
Câu hỏi: Bạn mong muốn xây dựng một hệ thống Face Recognition với pipeline bao gồm: Face Detection, Face Alignment, Feature Extraction, và Feature Matching như hình minh họa bên dưới.
Face Alignment → Face Detector → Face Embedding → Vector Database → Feature Matching: A match!
Similarity = 0.81
→ ArcFace Feature Extractor
Hiện tại, bạn đang tìm kiếm mô hình phù hợp cho bước Face Detector. Bạn mong muốn sử dụng các mô hình trên repository của insightface và dựa vào các kết quả thực nghiệm của họ để chọn mô hình (tại Github). Tiêu chí của bạn là Flops ≤ 10G và trong số những mô hình thỏa điều kiện, chọn mô hình có độ chính xác tốt nhất. Trong các mô hình dưới đây, đâu là mô hình phù hợp nhất?
A. SCRFD-34GF.
B. SCRFD-10GF.
C. SCRFD-2.5GF.
D. SCRFD-0.5GF.
Đáp án: B
Câu hỏi: Hãy xác định output shape của mô hình là bao nhiêu?
Giả thiết bài toán:
A. (N, 25).
B. (N, 15).
C. (N, 35).
D. (N, 45).
Đáp án: C
Câu hỏi: Khi bạn muốn thêm một cột mới bonus = salary * 0.1 vào DataFrame df.
Câu lệnh nào đúng?
A. df.addColumn("bonus", df.salary * 0.1)
B. df.newColumn("bonus", df.salary * 0.1)
C. df.withColumn("bonus", df.salary * 0.1)
D. df.select("bonus", df.salary * 0.1)
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho hình ảnh cuối của một Pivot Table và các bước như sau, hãy điền các bước vào vị trí [Blank] để có thể hoàn thành Pivot Table như trong ảnh. Các bước: Tạo Pivot Table Rows: Product_Category Rows: Sub_Category Values: Revenue Revenue: Number Format Currency [Blank] [Blank] [Blank] Sum of Revenue2: Rename . Lưu ý: Các bước ở đáp án sẽ được liệt kê theo thứ tự, được ngăn cách bởi dấu chấm phẩy?
A. Values: Revenue; Show Values As: % of Parent Total; Base Field: Product_Category.
B. Values: Revenue; Show Values As: % of Grand Total; Base Field: Sub_Category.
C. Values: Revenue; Show Values As: % of Column Total; Base Field: Product_Category.
D. Values: Revenue; Show Values As: % of Parent Total; Base Field: Sub_Category.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho hình ảnh cuối của một Pivot Table và các bước như sau, hãy điền các bước vào vị trí [Blank] để có thể hoàn thành Pivot Table như trong ảnh. Các bước: Tạo Pivot Table Rows: Customer_Age [Blank] Values: Revenue [Blank] Average of Revenue: Number Format Curren Values: Order_Quantity . Lưu ý: Các bước ở đáp án sẽ được liệt kê theo thứ tự, được ngăn cách bởi dấu chấm phẩy?
A. Calculated Field: IF(Customer_Age<=26, "17-26", ...)); Show Values As: Average.
B. Slicer; Show Values As: Average.
C. Group; Summarize Values By: Average.
D. Label Filters; Summarize Values By: Average.
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong PyTorch, khi sử dụng nn.RNN với batch_first=True như sau:
1 rnn = nn.RNN(input_size =1, hidden_size =32, batch_first=True)
2 output_rnn , hidden_rnn = rnn(x)
Giả sử đầu vào x có shape (B, L, 1) (với B là batch size và L là sequence length). Khi đó, shape đúng của output_rnn và hidden_rnn lần lượt là:
A. output_rnn: (B, 32), hidden_rnn: (B, L, 32)
B. output_rnn: (B, L, 32), hidden_rnn: (1, B, 32)
C. output_rnn: (L, B, 32), hidden_rnn: (B, 32)
D. output_rnn: (B, L, 1), hidden_rnn: (1, L, 32)
Đáp án: B
Câu hỏi: Hành động (action) nào sẽ kích hoạt (trigger) việc thực thi (execution) trong PySpark?
A. select()
B. count()
C. groupBy()
D. filter()
Đáp án: B
Câu hỏi: Phép toán nào dưới đây sẽ gây ra xáo trộn (shuffle) trong PySpark?
A. map()
B. filter()
C. groupByKey()
D. mapPartitions()
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong các thao tác sau đây, thao tác nào sẽ thêm đúng cột mới Avg_Item_Price để tính giá cho mỗi mặt hàng?
A. df.addColumn("Avg_Item_Price", "Total_Cost"/ "Total_Items").
B. df.withColumn("Avg_Item_Price", col("Total_Cost") / col("Total_Items")).
C. df.newColumn("Avg_Item_Price", divide("Total_Cost", "Total_Items")).
D. df.createColumn("Avg_Item_Price", col("Total_Cost").divide("Total_Items").)
Đáp án: B
Câu hỏi: Hãy xác định output shape của mô hình là bao nhiêu?
Giả thiết bài toán:
A. (N, 29).
B. (N, 32).
C. (N, 35).
D. (N, 40).
Đáp án: A
Câu hỏi: Đâu là giá trị output của Conv1d khi đưa sample 1 vào model?
A. [0.51, 0.60, 0.33, -0.51, 0.07, -0.34].
B. [-0.43, -0.18, -0.05, 0.43, 0.31, -0.09].
C. [0.4705, 0.2540].
D. [-0.0875, 0.3090].
Đáp án: A
Câu hỏi: Ưu điểm chính của Numpy so với list Python thông thường là?
A. Cú pháp đơn giản hơn.
B. Thực hiện phép toán vector hóa nhanh hơn.
C. Có thể chứa nhiều kiểu dữ liệu hơn.
D. Chiếm ít bộ nhớ hơn trong mọi trường hợp.
Đáp án: B
Câu hỏi: (Pivot Table): Cho hình ảnh cuối của một Pivot Table và các bước như sau, hãy điền các bước vào vị trí [Blank] để có thể hoàn thành Pivot Table như trong ảnh. Các bước: Tạo Pivot Table Rows: Product [Blank] Sum of Avg_Profit_per_Unit: = 'Profit' / 'Order_Quantity' [Blank] Top 5 items Sum of Avg_Profit_per_Unit: Number Format Currency . Lưu ý: Các bước ở đáp án sẽ được liệt kê theo thứ tự, được ngăn cách bởi dấu chấm phẩy?
A. Calculated Item; Label Filters.
B. Calculated Field; Value Filters.
C. Value Filters; Calculated Field.
D. Label Filters; Calculated Field.
Đáp án: B
Câu hỏi: Một công ty đang xây dựng một hệ thống để xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu cảm biến (IoT) từ các thiết bị thông minh. Dữ liệu này được tạo ra liên tục và có cấu trúc không đồng nhất. Vai trò nào sau đây sẽ đóng vai trò quan trọng nhất trong việc thiết kế và xây dựng cơ sở hạ tầng cho hệ thống này?
A. Data Analyst, vì họ cần phân tích dữ liệu để hiểu các mẫu từ cảm biến.
B. Data Scientist, vì họ cần xây dựng các mô hình học máy để dự đoán hành vi của thiết bị.
C. Data Engineer, vì họ chịu trách nhiệm thiết kế hệ thống xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn, đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích.
D. Cloud Architect, vì họ sẽ quyết định nền tảng đám mây nào để sử dụng.
Đáp án: C