Tin học - Đề thi thử vòng thi trắc nghiệm VOAI 2026
Chú ý: Bạn phải tiến hành đăng nhập để làm đề thi này.
Tạo đề thi, làm bài thi, theo dõi kết quả ngay trên điện thoại — mọi lúc mọi nơi!
Tải trên Google Play Tải trên App StoreNội dung đề thi: Tin học - Đề thi thử vòng thi trắc nghiệm VOAI 2026
Xem trước 25/50 câu hỏi trong đề. Bấm Vào thi để làm bài trực tuyến, được chấm điểm và xem đáp án chi tiết.
Câu 1. Cho ma trận A kích thước n × n. Nếu A là ma trận trực giao (orthogonal matrix), phát biểu nào sau đây là ĐÚNG?
- A. \( A^T = A^{-1} \)
- B. Định thức của A luôn bằng 0.
- C. A là ma trận suy biến.
- D. Các hàng của A phụ thuộc tuyến tính.
Câu 2. Trong tối ưu hóa, nếu ma trận Hessian của hàm số tại một điểm cực trị là xác định dương (positive definite), điểm đó là:
- A. Điểm cực đại địa phương.
- B. Điểm cực tiểu địa phương.
- C. Điểm yên ngựa.
- D. Điểm không xác định.
Câu 3. (Khó) Tính đạo hàm của hàm số \( f(x) = \ln(1 + e^{-x}) \). Kết quả nào sau đây đúng?
- A. \( f'(x) = \sigma(x) - 1 \) (với σ là hàm sigmoid)
- B. \( f'(x) = \sigma(x) \)
- C. \( f'(x) = 1 + \sigma(x) \)
- D. \( f'(x) = e^{-x} \)
Câu 4. Đại lượng nào đo lường mức độ "bất ngờ" hoặc thông tin trung bình của một phân phối xác suất?
- A. Phương sai.
- B. Entropy.
- C. Độ lệch chuẩn.
- D. Kỳ vọng.
Câu 5. Trong thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN), khi giá trị k quá nhỏ, mô hình có xu hướng:
- A. Bị Underfitting.
- B. Bị Overfitting và nhạy cảm với nhiễu.
- C. Có độ chệch (Bias) cao.
- D. Luôn cho kết quả chính xác nhất.
Câu 6. Thuật toán nào sau đây KHÔNG thuộc nhóm học có giám sát (Supervised Learning)?
- A. Support Vector Machine.
- B. Random Forest.
- C. Principal Component Analysis (PCA).
- D. Logistic Regression.
Câu 7. Mục tiêu chính của kỹ thuật "Pruning" (tỉa cành) trong cây quyết định là gì?
- A. Tăng độ sâu của cây.
- B. Giảm hiện tượng Overfitting.
- C. Tăng số lượng nút lá.
- D. Làm cho cây phức tạp hơn.
Câu 8. Thuật toán Random Forest kết hợp nhiều cây quyết định bằng phương pháp:
- A. Boosting.
- B. Bagging.
- C. Stacking.
- D. Cascading.
Câu 9. Chỉ số F1-Score là trung bình điều hòa của hai đại lượng nào?
- A. Accuracy và Recall.
- B. Precision và Accuracy.
- C. Precision và Recall.
- D. Specificity và Sensitivity.
Câu 10. Trong Linear Regression, nếu các biến độc lập có tương quan rất mạnh với nhau, hiện tượng này gọi là:
- A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).
- B. Tự tương quan.
- C. Phương sai thay đổi.
- D. Nhiễu trắng.
Câu 11. Hàm loss nào thường được dùng cho bài toán Logistic Regression?
- A. Mean Squared Error.
- B. Binary Cross-Entropy (Log Loss).
- C. Hinge Loss.
- D. Huber Loss.
Câu 12. (Khó) Cho ma trận nhầm lẫn: TP=80, FP=10, FN=20, TN=90. Precision của mô hình là:
- A. 0.8
- B. 0.88
- C. 0.75
- D. 0.9
Câu 13. Tại sao hàm kích hoạt phi tuyến là cần thiết trong mạng nơ-ron?
- A. Để làm mạng chạy nhanh hơn.
- B. Để mạng có thể học được các ranh giới quyết định phức tạp (phi tuyến).
- C. Để giới hạn giá trị trọng số.
- D. Để thay thế lớp Dropout.
Câu 14. (Khó) Một lớp Convolution có filter 5 × 5, input channels là 3, số lượng filter là 16. Tổng số tham số (không tính bias) là:
- A. 1200
- B. 400
- C. 240
- D. 384
Câu 15. Trong LSTM, cổng (gate) nào quyết định thông tin nào từ trạng thái ô (cell state) cũ sẽ bị loại bỏ?
- A. Input Gate.
- B. Forget Gate.
- C. Output Gate.
- D. Update Gate.
Câu 16. (Khó) Cho đầu vào W × H, filter K × K, padding P, stride S. Công thức tính kích thước đầu ra \( W_{out} \) là:
- A. \( (W - K + 2P)/S + 1 \)
- B. \( (W + K - P)/S \)
- C. \( W/S + P \)
- D. \( (W - K + P)/S \)
Câu 17. Hàm kích hoạt nào thường được dùng ở lớp cuối của bài toán phân loại đa lớp (Multi-class Classification)?
- A. Sigmoid.
- B. Softmax.
- C. Tanh.
- D. ReLU.
Câu 18. Trong thuật toán tối ưu Adam, tham số \( \beta_1 \) và \( \beta_2 \) thường được dùng để:
- A. Tính toán trung bình động của gradient và bình phương gradient.
- B. Thay đổi kích thước batch.
- C. Khởi tạo trọng số.
- D. Cắt (clip) gradient.
Câu 19. Mạng Generative Adversarial Networks (GAN) bao gồm hai thành phần chính nào?
- A. Encoder và Decoder.
- B. Generator và Discriminator.
- C. Actor và Critic.
- D. Input và Output.
Câu 20. Một nơ-ron có 3 đầu vào (1, 2, 3), trọng số tương ứng là (0.5, -1, 2) và bias là 0.5. Nếu dùng hàm ReLU, đầu ra là:
- A. 5
- B. 0
- C. -4.5
- D. 4.5
Câu 21. Phương pháp "Bag of Words" (BoW) có nhược điểm lớn nhất là gì?
- A. Mất hoàn toàn thông tin về thứ tự và ngữ cảnh của từ.
- B. Tính toán quá chậm.
- C. Không thể đếm được tần suất từ.
- D. Chỉ dùng được cho tiếng Anh.
Câu 22. "BERT" là mô hình dựa trên thành phần nào của Transformer?
- A. Encoder.
- B. Decoder.
- C. Cả hai.
- D. Không thành phần nào.
Câu 23. Hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) giúp mô hình LLM:
- A. Giảm hiện tượng "ảo giác" (hallucination) bằng cách tham chiếu dữ liệu bên ngoài.
- B. Chạy nhanh hơn 10 lần.
- C. Không cần huấn luyện lại.
- D. Cả A và C đều đúng.
Câu 24. Phép toán "Max Pooling" có tác dụng:
- A. Giảm kích thước không gian và giữ lại đặc trưng nổi bật nhất.
- B. Tăng số lượng kênh.
- C. Thay đổi màu sắc ảnh.
- D. Tăng độ phân giải.
Câu 25. Thuật toán "YOLO" thuộc nhóm phát hiện đối tượng:
- A. Single-stage detector.
- B. Two-stage detector.
- C. Unsupervised detector.
- D. Phân đoạn cá thể (Instance Segmentation).
… và còn 25 câu nữa. Bấm Vào thi phía trên để làm toàn bộ 50 câu và xem đáp án.
