Câu 1 Theo Điều 4 Luật Giao dịch điện tử (2005) được trích trong bài giảng, “dữ liệu” là thông tin phản ánh sự vật, hiện tượng, hành động dưới các dạng nào? According to Article 4 of the 2005 Law on E-Transactions cited in the lecture, “data” is information about objects, phenomena and actions expressed in which forms?

Câu 2 Quy trình làm khoa học dữ liệu trong bài giảng gồm 5 bước theo thứ tự nào? The data-science workflow in the lecture consists of which five steps, in order?

Câu 3 Thông tin “Tên: Thông tin các sân bay của Mỹ; Người tạo: Nguyễn Văn A; Ngày tạo: 20/1/2012” đi kèm một tệp dữ liệu được gọi là gì? The information “Title: US airports; Creator: Nguyen Van A; Created: 20/1/2012” attached to a data file is called what?

Câu 4 Trong bảng dữ liệu khách hàng có các cột Name, CCCD, DoB, City, Gender, thì một DÒNG của bảng tương ứng với khái niệm nào? In a customer table with columns Name, CCCD, DoB, City, Gender, one ROW corresponds to which concept?

Câu 5 Vì sao bước tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing) được nhấn mạnh là rất quan trọng? Why is the data-preprocessing step emphasised as critical?

Câu 6 Việc gộp hai bảng — bảng (Name, CCCD, DoB, City, Gender) và bảng (Name, CCCD, University, City) thành một bảng duy nhất thuộc bước con nào của tiền xử lý? Merging two tables into a single table belongs to which preprocessing sub-step?

Câu 7 Chuẩn hóa cột ngày phát hành từ {“12/2020”, “2020”, để trống} về cùng một định dạng tháng/năm thuộc bước con nào? Normalising a release-date column into one month/year format belongs to which sub-step?

Câu 8 Nội dung nào KHÔNG thuộc nhóm “vấn đề đạo đức trong thu thập dữ liệu” mà bài giảng nêu? Which item is NOT among the “data-collection ethics” issues raised in the lecture?

Câu 9 Đâu là đặc điểm phân biệt cách tiếp cận data-driven với knowledge-driven? What distinguishes the data-driven approach from the knowledge-driven one?

Câu 10 Trong ví dụ xe tự lái của bài giảng, “Trợ lý thông minh phát hiện đèn đỏ tại nút giao” và “áp dụng luật giao thông để xe dừng lại” tương ứng với cách tiếp cận nào? In the self-driving-car example, “Trợ lý thông minh detects the red light” and “apply traffic rules so the car stops” correspond to which approaches?

Câu 11 Loại Trợ lý thông minh nào có đặc điểm “không có trí nhớ, không dùng thông tin quá khứ, một đầu vào cố định luôn cho một đầu ra cố định”? Which Trợ lý thông minh type is characterised by “no memory, does not use past information, a fixed input always yields a fixed output”?

Câu 12 Một hệ thống gợi ý mua hàng ghi nhận lịch sử mua và tương tác của khách trên website rồi tự học lại để cải thiện gợi ý. Hệ thống này thuộc loại Trợ lý thông minh nào? A recommender system records purchase history and interactions, then relearns to improve suggestions. Which Trợ lý thông minh type is it?

Câu 13 Phát biểu nào ĐÚNG về Narrow Trợ lý thông minh (Trợ lý thông minh hẹp) và General Trợ lý thông minh (Trợ lý thông minh rộng)? Which statement about Narrow Trợ lý thông minh and General Trợ lý thông minh is CORRECT?

Câu 14 “Text classification, sentiment analysis, dịch máy, chatbot” là các bài toán thuộc lĩnh vực nào của Trợ lý thông minh? “Text classification, sentiment analysis, machine translation, chatbots” belong to which Trợ lý thông minh field?

Câu 15 Trong ví dụ nhận diện cảm xúc câu nói, vì sao quy tắc “nếu câu chứa từ ‘buồn’ thì gán nhãn Sad” chưa được coi là một mô hình Trợ lý thông minh học từ dữ liệu? Why is the rule “if the sentence contains ‘buồn’ then label Sad” not considered an Trợ lý thông minh model learned from data?

Câu 16 Trong Exploratory Data Analysis (EDA), nhóm “measures of central tendency” (các đại lượng đo xu hướng trung tâm) gồm những đại lượng nào? In Exploratory Data Analysis (EDA), which quantities form the “measures of central tendency”?

Câu 17 Biểu đồ nào phù hợp nhất để thể hiện TỈ LỆ PHẦN TRĂM của các thành phần trong một tổng thể? Which chart best shows the PERCENTAGE SHARE of components within a whole?

Câu 18 Biểu đồ nào KẾT HỢP box plot với đường cong mật độ (kernel density) để thể hiện phân bố dữ liệu? Which chart COMBINES a box plot with a kernel-density curve to display a distribution?

Câu 19 Mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu (data visualization) là gì? What is the main purpose of data visualisation?

Câu 20 Phân biệt Population (quần thể) và Sample (mẫu) trong thống kê: Distinguish Population from Sample in statistics:

Câu 21 Đại lượng thống kê nào NHẠY CẢM NHẤT với giá trị ngoại lệ (outlier)? Which statistic is MOST sensitive to outliers?

Câu 22 Hệ số tương quan (correlation coefficient) nhận giá trị trong khoảng nào và đo điều gì? What range does the correlation coefficient take, and what does it measure?

Câu 23 Hai biến $x$ và $y$ có $\text{corr}(x, y) \approx 0$. Kết luận nào là ĐÚNG? Two variables x and y have $\text{corr}(x,y) \approx 0$. Which conclusion is CORRECT?

Câu 24 Trong ma trận hiệp phương sai (covariance matrix) của hai biến $x$ và $y$, các phần tử trên ĐƯỜNG CHÉO CHÍNH mang ý nghĩa gì? In the covariance matrix of two variables x and y, what do the MAIN-DIAGONAL entries represent?

Câu 25 Khi nào nên báo cáo TRUNG VỊ (median) thay vì TRUNG BÌNH (mean) để mô tả xu thế trung tâm? When should the MEDIAN be reported instead of the MEAN to describe central tendency?

Câu 26 Mục đích của thống kê trong quy trình nghiên cứu 5 bước của bài giảng là gì? What is the purpose of statistics in the lecture's five-step research workflow?

Câu 27 Phát biểu nào về quan hệ giữa phương sai và độ lệch chuẩn là ĐÚNG? Which statement about variance and standard deviation is CORRECT?

Câu 28 Quan hệ giữa Trí tuệ nhân tạo (Trợ lý thông minh) và Học máy (Machine Learning) là gì? What is the relationship between Artificial Intelligence (Trợ lý thông minh) and Machine Learning (ML)?

Câu 29 Học máy được phân thành bốn nhóm chính nào? Machine learning is divided into which four main groups?

Câu 30 Đặc điểm cốt lõi của học có giám sát (supervised learning) là gì? What is the core characteristic of supervised learning?

Câu 31 Bài toán “dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng ngủ và vị trí địa lý” thuộc loại nào? The task “predict house price from area, number of bedrooms and location” is of which type?

Câu 32 Bài toán “xác định loại hoa dựa trên màu sắc, hình dáng, kích thước” thuộc loại nào? The task “identify the flower species from colour, shape and size” is of which type?

Câu 33 Bài toán “phân nhóm các sản phẩm trên trang thương mại điện tử dựa trên giá, nhãn hiệu, đánh giá của khách hàng, không có nhãn nhóm cho trước” thuộc loại nào? The task “group products on an e-commerce site with no predefined group labels” is of which type?

Câu 34 Bài toán “dự đoán lượng mưa trong một ngày dựa trên nhiệt độ, độ ẩm và áp suất không khí” thuộc loại nào? The task “predict the day's rainfall from temperature, humidity and air pressure” is of which type?

Câu 35 Bài toán “phân loại người dùng thành thường / VIP / premium dựa trên hành vi mua sắm, với dữ liệu đã gán sẵn ba loại này” thuộc loại nào? The task “classify users as regular/VIP/premium from purchase behaviour, using data already labelled with these three classes” is of which type?

Câu 36 Trong bài toán học có giám sát, “nhãn” (label) là gì? In a supervised-learning task, what is a “label”?

Câu 37 Học tăng cường (reinforcement learning) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào? On what principle does reinforcement learning operate?

Câu 38 Bài toán “tìm luật dạng: khách mua bỉm thì thường mua thêm bia” thuộc nhóm nào của học không giám sát? The task “find rules such as: customers who buy nappies often also buy beer” belongs to which unsupervised group?

Câu 39 Điểm GIỐNG nhau giữa học có giám sát và học không giám sát là gì? What do supervised and unsupervised learning have in COMMON?

Câu 40 Thứ tự đúng của quy trình xây dựng và triển khai một mô hình phân loại theo bài giảng là gì? What is the correct order of building and deploying a classification model according to the lecture?

Câu 41 Phát biểu nào mô tả ĐÚNG bản chất của học máy so với lập trình truyền thống? Which statement correctly captures how machine learning differs from traditional programming?

Câu 42 Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn $Y = mX + b$, hai tham số $m$ và $b$ có ý nghĩa gì? In the simple linear model $Y=mX+b$, what do the parameters m and b mean?

Câu 43 Giả định nào KHÔNG phải là giả định của hồi quy tuyến tính theo bài giảng? Which is NOT an assumption of linear regression according to the lecture?

Câu 44 Bài giảng nêu những phương pháp nào để giải bài toán hồi quy tuyến tính? Which methods does the lecture give for solving linear regression?

Câu 45 Bài toán Least squares regression (hồi quy bình phương tối thiểu) đặt mục tiêu tối ưu là gì? What objective does least-squares regression optimise?

Câu 46 Điểm yếu nào KHÔNG phải của hồi quy tuyến tính theo bài giảng? Which is NOT a weakness of linear regression according to the lecture?

Câu 47 Overfitting (quá khớp) là hiện tượng gì? What is overfitting?

Câu 48 Underfitting (dưới khớp) xảy ra khi nào? When does underfitting occur?

Câu 49 Một mô hình đạt $\text{MSE} = 0,05$ trên tập train nhưng $\text{MSE} = 8,20$ trên tập test. Chẩn đoán nào ĐÚNG? A model achieves $\text{MSE} = 0.05$ on train but $\text{MSE} = 8.20$ on test. What is the correct diagnosis?

Câu 50 Regularization L1 (Lasso) và L2 (Ridge) có tác dụng gì trong hồi quy tuyến tính? What do L1 (Lasso) and L2 (Ridge) regularisation do in linear regression?

Câu 51 Cross validation được dùng để làm gì? What is cross-validation used for?

Câu 52 Trong bối cảnh học máy, “gradient” của một hàm số là gì? In machine learning, what is the “gradient” of a function?

Câu 53 Công thức cập nhật của Gradient Descent là $x_{t+1} = x_t - \eta \cdot \nabla f(x_t)$. Vì sao dùng dấu TRỪ? The Gradient Descent update is $x_{t+1} = x_t - \eta \cdot \nabla f(x_t)$. Why the MINUS sign?

Câu 54 Ảnh hưởng của learning rate $\eta$ đến quá trình huấn luyện là gì? How does the learning rate $\eta$ affect training?

Câu 55 Điều kiện dừng của thuật toán Gradient Descent theo bài giảng là gì? What are Gradient Descent's stopping conditions according to the lecture?

Câu 56 Hàm Sigmoid $\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$ có vai trò gì trong hồi quy logistic, và miền giá trị của nó là gì? What role does the sigmoid function play in logistic regression, and what is its range?

Câu 57 Trong 1.000 mẫu xét nghiệm ung thư chỉ có 10 mẫu dương tính. Một mô hình dự đoán TẤT CẢ đều âm tính. Accuracy và Recall của mô hình này lần lượt bằng bao nhiêu, và điều đó nói lên điều gì? Of 1,000 cancer samples only 10 are positive. A model predicts ALL negative. What are its accuracy and recall, and what does that show?

Câu 58 Về mặt toán học, học không giám sát được đặc trưng bởi điều gì? Mathematically, what characterises unsupervised learning?

Câu 59 Định nghĩa của một cụm (cluster) là gì? How is a cluster defined?

Câu 60 Ba nhóm thuật toán phân cụm chính theo bài giảng là gì? What are the three main families of clustering algorithms in the lecture?

Câu 61 Phân biệt hai phương pháp agglomerative và divisive trong hierarchical clustering: Distinguish agglomerative from divisive hierarchical clustering:

Câu 62 Ưu điểm nổi bật của DBSCAN (density clustering) so với k-means là gì? What is DBSCAN's key advantage over k-means?

Câu 63 Thứ tự đúng các bước của thuật toán k-means là gì? What is the correct order of the k-means steps?

Câu 64 Hai phương pháp nào được bài giảng nêu để chọn số cụm $k$ trong partition clustering? Which two methods does the lecture give for choosing the number of clusters k in partitional clustering?

Câu 65 Hạn chế quan trọng nào của thuật toán k-means được bài giảng cảnh báo? Which important limitation of k-means does the lecture warn about?