Trí tuệ nhân tạo

Bộ đề môn học

244 câu hỏi

~2 giờ học

4.8/5 đánh giá

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Đưa trí thông minh của con người vào máy tính

Một chương trình được sử dụng nhằm kiểm tra một chương trình máy tính có thể được coi là thông minh hay không có tên là

Phép thử Turing

Vào tháng 11 năm 2022, OpenAI đã phát hành sản phẩm nào cung cấp giao diện chat dựa trên GPT-3.5?

ChatGPT

Cơ sở lý luận kết hợp với cơ sở thực tiễn tạo thành lĩnh vực nào?

Trí tuệ nhân tạo

Ngành nào nghiên cứu về hành vi con người và đóng góp vào cơ sở lý luận của trí tuệ nhân tạo?

Tâm lý học

Triết học có thể sử dụng điều gì để đưa ra các kết luận có giá trị?

Các luật hợp thức

Ngôn ngữ học trả lời câu hỏi nào về mối quan hệ giữa ngôn ngữ và tư duy?

Ngôn ngữ liên quan như thế nào tới ý nghĩ?

Yếu tố nào quyết định sức mạnh xử lý của máy tính?

Số lượng lõi và tốc độ xung nhịp của bộ vi xử lý

Nguồn dữ liệu phổ biến nào được sử dụng trong nghiên cứu và phân tích?

Cơ sở dữ liệu trực tuyến

Thuật toán học máy có thể được ứng dụng như thế nào?

Trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và thương mại điện tử

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence) là gì?

Lập trình để thực hiện một hoặc một số lượng giới hạn các công việc

Trí tuệ nhân tạo chung (Artificial General Intelligence) có đặc điểm gì?

Có ý thức tự nhận thức và giải quyết vấn đề, học hỏi và lập kế hoạch cho tương lai

Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Super Intelligence) có thể làm gì?

Các khái niệm về trí tuệ nhân tạo có thể được phân chia vào các nhóm:

Suy nghĩ hợp lý, hành động hợp lý, suy nghĩ như người, hành động như người

Trí tuệ nhân tạo có thể được chia làm mấy loại:

AI yếu, AI mạnh, AI cực mạnh

Một số lĩnh vực nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo là:

Robot, Hệ chuyên gia, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Phát biểu nào dưới đây là một đặc điểm của trí tuệ nhân tạo mạnh?

Có thể thực hiện các thao tác một cách độc lập

Phát biểu nào dưới đây KHÔNG phải là một ứng dụng AI?

Chuẩn đoán chính xác người bệnh và lên phương án điều trị độc lập

Phát biểu nào dưới đây KHÔNG đúng về robot hợp tác?

Các vật dụng trong nhà như máy giặt, bếp nấu

Ở sân bay, một máy quét X-Ray thường được sử dụng để quét qua hành lý khách hàng. Qua đó phát hiện các vật lạ như súng, dao, và các loại vũ khí có hình dạng đặc biệt cất trong hành lý. Ứng dụng AI nào có thể đã được sử dụng?

Thị giác máy tính

Lĩnh vực nào dưới đây KHÔNG phải là cách AI được áp dụng?

Trong tội phạm, AI được dùng để xác định tội phạm trước khi họ thực hiện các hành vi phạm tội

Khẳng định nào dưới đây KHÔNG đúng về phép thử Turing?

Dùng để đánh giá mức độ chính xác của một hệ thống AI

Sự khác nhau giữa AI yếu và AI mạnh là gì?

AI mạnh có thể làm được các công việc như người, AI yếu chỉ có thể làm được các vấn đề-hành động đơn lẻ, cụ thể

Alan Turing thực hiện phép thử nối tiếng Turing vào năm nào?

1950

Một chương trình máy tính được xem là thông minh khi:

Vượt qua phép thử Turing

Năm nào được xem là năm chính thức ra đời của khái niệm Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)?

1956

Mục tiêu của ngành trí tuệ nhân tạo là gi?

Giúp máy tính suy nghĩ và hành động giống như con người

Trí tuệ nhân tạo nhân tạo được nghiên cứu từ khi nào?

Thập niên 1950

Siri là trợ lý ảo do ai thiết kế?

Apple

Công nghệ nào dưới đây giúp máy tính tự động tương tác với người dùng ?

Chatbot

AI tác động về mặt chi phí của doanh nghiệp như thế nào?

Giảm chi phí do giúp tinh giản quy mô doanh nghiệp.

Tìm phát biểu biểu sai trong các câu sau ?

Python chỉ được các nhà khoa học dữ liệu có nhiều năm kinh nghiệm sử dụng

Các thành phần cốt lõi của một hệ thống AI là gì?

Dữ liệu, Con người, Phần cứng, Phần mềm, Quy trình

Cha đẻ của AI là

John McCarthy

Các lĩnh vực nghiên cứu của AI

Học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và thị giác máy tính

Hàm heuristic là gì

Ước lượng về khả năng dẫn đến lời giải

Chúng ta đang ở giai đoạn nào của trí tuệ nhân tạo

AI yếu

Câu phát biểu nào sai về mối liên hệ giữa AI - Học máy - Học sâu

Học máy là một bộ các kỹ thuật nằm trong học sâu

Công nghệ nào sau đây là một ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên?

Hệ thống Siri trong iOS

Đâu không phải là đặc trưng cơ bản của hệ chuyên gia?

Không sử dụng thông tin Heuristics

Không gian trạng thái là gì?

Là tập tất cả các trạng thái của bài toán

Lời giải của bài toán tìm kiếm là gì?

Là chuỗi các trạng thái theo thứ tự tìm kiếm từ trạng thái bắt đầu đến trạng thái đích

Cây tìm kiếm được xây dựng bằng cách nào?

Mở rộng các nút biên

Để đánh giá một thuật toán tìm kiếm, có thể dùng những tiêu chí nào?

Tính đầy đủ, tính tối ưu, tính hiệu quả

Lời giải tối ưu trong bài toán tìm kiếm thường tối ưu:

Tốc độ tìm kiếm và giá thành tìm kiếm

Các phương pháp tìm kiếm có thể được chia làm mấy loại?

Tìm kiếm lối ra khỏi rừng là tìm kiếm mù hay có thông tin và có thể dùng phương pháp nào?

Tìm kiếm có thông tin, dùng A* hoặc tìm kiếm tham lam

Sự khác nhau cơ bản giữa phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng và tìm kiếm theo chiều sâu là gì?

Phương pháp tìm kiếm theo chiều sâu tìm theo bề dọc của cây tìm kiếm, trong khi phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng tìm theo bề ngang của cây tìm kiếm

Tác dụng của hàm heuristic là gì?

Định hướng quá trình tìm kiếm

Phát biểu nào dưới đây là đúng nhất?

Phương pháp tìm kiếm tham lam nhanh hơn A* nếu xét cùng bài toán và hàm heuristic

Trong các thuật toán dưới đây, thuật toán nào nào là đầy đủ, tối ưu, và hiệu quả nhất?

Tìm kiếm A*

Phát biểu nào dưới đây về hàm heuristic là KHÔNG đúng?

Hàm heuristic h(n) ước lượng giá trị từ điểm n tới điểm đích, h(n) phải có giá trị lớn hơn giá trị thực tế từ n tới đích

Mệnh đề nào dưới đây là SAI?

Mặc dù các bài toán thực tế có không gian tìm kiếm lớn, tìm kiếm mù vẫn là một phương pháp được sử dụng do có độ phức tạp tính toán và yêu cầu bộ nhớ thấp

Để xây dựng mô hình tìm kiếm đường đi tương tự như trên google map, phương pháp nào thường được sử dụng?

Tìm kiếm có thông tin

Quá trình tìm kiếm kết thúc khi:

Gặp trạng thái đích đã được định nghĩa trước đó

Thuật toán tìm kiếm sử dụng đầu vào là X và cho ra kết quả là Y. X, Y lần lượt là:

Các tham số, chuỗi các hành động để đạt trạng thái đích

Depth – First Search là phương pháp tìm kiếm

Chiều sâu

Hill-climbing là phương pháp tìm kiếm :

Leo đồi

Phương pháp tìm kiếm leo đồi thuộc trường hợp đặc biệt của loại tìm kiếm

DFS

Phương pháp tìm kiếm tốt nhất đầu tiên thuộc phương pháp tìm kiếm:

Heuristic

Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng bắt đầu duyệt từ?

Nút gốc.

Đáp án nào đúng với giải thuật tìm kiếm theo chiều sâu?

Sử dụng ngăn xếp.

Giải thuật heuristic thường thể hiện?

Khá tự nhiên, gần gũi với cách suy nghĩ và hành động của con người.

Tìm kiếm chiều rộng được viết tắt là ?

BFS

Bản chất của tìm kiếm leo đồi?

Leo đồi sẽ duyệt tất cả các hướng đi có thể và chọn đi theo trạng thái tốt nhất trong số các trạng thái kế tiếp của nó

Tìm đường đi theo phương pháp tìm kiếm leo đồi bắt đầu đỉnh A, đỉnh kết thúc là đỉnh G? HÌNH_4

A-> B-> E-> G

Tìm đường đi theo phương pháp tìm kiếm tốt nhất đầu tiên bắt đầu đỉnh A, đỉnh kết thúc là đỉnh G? HÌNH_5

A-> B-> E-> G

Tìm đường đi theo phương pháp tìm kiếm leo đồi bắt đầu đỉnh A, đỉnh kết thúc là đỉnh K? HÌNH_6

A-> C-> D-> F->G->H->K

Tìm đường đi theo phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng bắt đầu đỉnh A, đỉnh kết thúc là đỉnh G? HÌNH_7

A, B, C, D, E, G

Tìm đường đi theo phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng bắt đầu đỉnh A, đỉnh kết thúc là đỉnh K? HÌNH_8

A, B, C, D, E, F, G, H, K

Quá trình thăm các đỉnh của đồ thị sau bằng phương pháp tìm kiếm theo chiều sâu? HÌNH_9

A, B, D, F, E, C, G

Phương pháp tìm kiếm nào là phương pháp tìm kiếm có thế quay lui?

Tìm kiếm theo chiều sâu

Trong giải thuật A* để chọn trạng thái kế tiếp dựa vào giá trị nào?

Giá trị f=g+h

Nếu số đỉnh là hữu hạn thì giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng có tìm ra kết quả không?

Có (A)

Đáp án nào đúng với giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng?

Duyệt tất cả các đỉnh.

Giải thuật nào dựa vào giải thuật tìm kiếm tốt nhất đầu tiên?

Giải thuật A*.

Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng bắt đầu duyệt từ

Nút gốc

Không gian trạng thái trong một bài toán tìm kiếm cơ bản là gì

Không gian trạng thái là tập tất cả các trạng thái có thể có của bài toán

Quá trình thăm đỉnh của đồ thị sau bằng phương pháp BFS, điểm bắt đầu là A HÌNH_10

A, B, C, D, E, G

Quá trình thăm đỉnh của đồ thị sau bằng phương pháp DFS, điểm băt đầu là S HÌNH_11

S, A, D, C, B

Trong cây tìm kiếm, trạng thái xuất phát tương ứng với:

Gốc của cây

Giải thuật tham lam (gready algorithm)

Nhanh chóng tìm ra kết quả

Lưu lượng bộ nhớ sử dụng để lưu trữ các trạng thái của phương pháp tìm kiếm BFS

Phải lưu toàn bộ các trạng thái

Lưu lượng bộ nhớ sử dụng để lưu trữ các trạng thái của phương pháp tìm kiếm DFS

Chỉ lưu lại các trạng thái chưa xét đến

Hình ảnh của tìm kiếm theo chiều rộng

Vết dầu loang

Trường hợp xấu nhất của tìm kiếm theo chiều sâu và chiều rộng

Vét toàn bộ (vét cạn)

Thế nào là cây quyết định?

Là một cấu trúc phân cấp của các nút và các nhánh

Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng có bao nhiều tính chất?

2 tính chất

Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng có tính chất vét cạn vậy có nên áp dụng vào đồ thị có số đỉnh lớn không?

Không nên

Tìm kiếm theo chiều sâu có giới hạn là gì?

Là một thuật toán phát triển các nút chưa xét các theo chiều sâu nhưng có giới hạn mức.

Thuật toán nào đưa ra để khắc phục điểm yếu của thuật toán tìm kiếm giới hạn độ sâu DLS?

Tìm kiếm sâu dần.

Hạn chế chính của giải thuật tìm kiếm sâu dần là gì?

Lặp lại tất cả các công việc của giai đoạn trước.

DFS là thuật toán dựa trên?

Cạnh

Nhân tố nào là nhân tố chính ảnh hưởng đến thời gian tính của một giải thuật trong bài toán tìm kiếm?

Kích thước của dữ liệu đầu vào của thuật toán

Tìm kiếm mù là gì?

Là phương pháp duyệt không gian trạng thái chỉ sử dụng các thông tin theo phát biểu của bài toán tìm kiếm tổng quát trong quá trình tìm kiếm.

Giải thuật A* được công bố đầu tiên vào năm nào?

1968

Chọn phương án đúng, lựa chọn của giải thuật tham lam ?

Có thể phụ thuộc vào lựa chọn trước đó.

Phương pháp cho phép máy móc học từ dữ liệu để cải thiện tri thức không dựa trên các lập trình cụ thể là:

Học máy

Học máy bao gồm các loại nào?

Học củng cố, học có giám sát, học không có giám sát

100

Phương pháp nào dưới đây sử dụng mô hình học có giám sát?

Phân loại

101

Tại sao cần dữ liệu thẩm định khi xây dựng mô hình học máy?

Để xác định độ tin cậy của mô hình

102

Yếu tố nào dưới đây có thể là biến dự báo của mô hình học máy dự báo thị trường chứng khoán?

Giá dầu mỏ

103

Vai trò của thuật toán trong mô hình học máy là?

Để xác định mối liên hệ giữa các đặc trưng trong dữ liệu

104

Phát biểu nào dưới đây là đúng?

Dữ liệu dán nhãn có thể được dùng cho cả học có giám sát và không có giám sát

105

Để nhận dạng xe hơi theo thương hiệu, đặc trưng nào có thể được dùng như một biến dự báo?

Logo

106

Các bài toán nào dưới đây có thể giải sử dụng phương pháp học máy?

Dự đoán kết quả bóng đá

107

Ví dụ nào dưới đây là phương pháp học không giám sát?

Giải pháp tính thời lượng kiểm soát bóng của mỗi đội bóng trong một trận đấu

108

Điều nào dưới đây KHÔNG đúng về học máy?

Mô hình học máy có thể được học liên tục

109

Khẳng định nào sau đây KHÔNG đúng về dữ liệu sử dụng trong học máy?

Dữ liệu học dùng để điều chỉnh các tham số của thuật toán và đánh giá mức độ tin cậy của mô hình

110

Loại hình nào dưới đây KHÔNG là một phương pháp học trong AI?

Học chủ động

111

Khi phát triển một mô hình học máy, để tránh tạo ra các kết quả có chủ đích, lập trình viên nên:

Sử dụng dữ liệu đa dạng và phong phú cho quá trình học

112

Sản phẩm của quá trình học trong học máy là gì?

Mô hình học máy

113

Overfitting là gì?

Là một vấn đề thường gặp trong học máy và có ảnh hưởng nhiều tới độ chính xác của các kỹ thuật học máy.

114

Phương pháp nào dưới đây là học không có có giám sát?

Phân cụm

115

Học máy gồm có mấy loại?

116

Học có giám sát gồm những loại bài toán nào?

Phân lớp và Hồi quy

117

Tiếp thị mục tiêu, Hệ thống được đề xuất và Phân khúc khách hàng là những ứng dụng trong bài toán ?

Phân nhóm

118

Các quyết định trong thời gian thực, Game AI, Công việc học tập và dẫn đường cho Robot là những ứng dụng trong bài toán ?

Học tăng cường

119

Để phân tích các thuật toán ML, chúng ta cần học ?

Cả A và B

120

Cách học sử dụng lượng lớn dữ liệu được gọi là?

Học máy

121

Phương pháp học tập trong đó dữ liệu huấn luyện chứa một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn và một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn được gọi là ?

Học không có giám sát

122

Hệ thống đề xuất phim là một ví dụ về ?

Phân cụm và Học tăng cường.

123

Tập dữ liệu dùng để cho máy tính học được gọi là gì?

Tập dữ liệu huấn luyện

124

Học máy là quá trình cải thiện hiệu suất của một hệ thống trong một công việc thông qua

Kinh nghiệm

125

Học tăng cường là phương pháp học

Bằng cách thử và sai

126

Trong bài toán nhận dạng chữ viết tay, tập các ảnh chữ viết tay, trong đó mỗi ảnh được gắn với một định danh của một từ được gọi là gì?

Một tập kinh nghiệm

127

Sự khác nhau giữa học có giám sát và học không giám sát?

Tập dữ liệu đầu vào của học có giám sát có gán nhãn trong khi tập dữ liệu đầu vào của học không có giám sát sẽ không được gán nhãn

128

Thành phần cốt lõi của học tăng cường

Tác nhân và môi trường

129

Giá của một căn hộ chung cư có thể được dự báo dựa trên các thông số dữ liệu giá bán tương ứng với diện tích sàn, số phòng ngủ, phòng vệ sinh,… Phương pháp học máy nào dưới đây có thể được sử dụng?

Hồi quy tuyến tính

130

Câu nào dưới đây mô tả chính xác nhất về hàm lỗi?

Là độ lệch trung bình giữa kết quả dự báo và giá trị quan sát trên tập dữ liệu huấn luyện

131

Tại sao mô hình hồi quy logistic sử dụng hàm logit (logistic function)?

Vì hàm logit cho kết quả xấp xỉ tốt hơn hàm tuyến tính cho loại dữ liệu phân lớp

132

Phát biểu nào dưới đây là đúng về phương pháp K-NN?

K-NN dùng để nhận dạng, phân loại mẫu dựa trên đặc điểm của K mẫu giống mẫu đang xét nhất

133

Ứng dụng học máy nào dưới đây có thể được xây dựng dựa trên thuật toán K-NN?

Xác định nhiễu trong một tập dữ liệu

134

Khoảng cách sử dụng trong phương pháp K-NN có đặc điểm gì?

Mô tả sự giống nhau giữa hai quan sát trong dữ liệu

135

Những điều nào dưới đây là KHÔNG đúng về phương pháp học không giám sát?

Sử dụng dữ liệu và các quy luật làm dữ liệu đầu vào để phát triển thuật toán cho ra câu trả lời.

136

Khẳng định nào dưới đây là một đặc trưng của phương pháp học có giám sát?

Dựa trên các dự liệu thuật toán học máy có dán nhãn. Càng nhiều dữ liệu, thuật toán càng chính xác khi phân loại dữ liệu mới

137

Sau khi một mô hình học máy hoàn thành quá trình học. Để kiểm tra độ chính xác của mô hình, chúng ta thường:

Đánh giá mô hình bằng dữ liệu thẩm định

138

Một mô hình học máy dùng để xác định chữ viết tay, hình ảnh, âm thanh, hoặc video cụ thể nào đó thuộc lớp bài toán nào trong học máy?

Bài toán nhận dạng

139

Phương pháp học máy nào dưới đây phù hợp để phát triển mô hình đèn giao thông thông minh?

Q-learning

140

Phương pháp hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic khác nhau ở điểm nào?

Hồi quy tuyến tính dùng trong dự báo, hồi quy logistic dùng trong phân lớp

141

Phương pháp nào dưới đây KHÔNG phải là phương pháp học có giám sát?

PCA

142

Phát biểu nào dưới đây đúng khi nói về giải thuật k-NN?

Được sử dụng trong cả bài toán hồi quy và bài toán phân lớp

143

Thuật toán cây quyết định thuộc lớp bài toán nào dưới đây?

Thuật toán học có giám sát

144

Thuật toán ID3 sử dụng độ đo nào để lựa chọn thuộc tính phân lớp?

Information Gain

145

Thuật toán CART sử dụng độ đo nào để lựa chọn thuộc tính phân lớp?

Gini index

146

Điều nào đúng khi nói về phân cụm với K-Means? 1. K-means rất nhạy cảm khi khởi tạo tâm các cụm ban đầu 2. Khởi tạo không tốt có thể ảnh hưởng đến tốc độ hội tụ 3. Khởi tạo không tốt có thể dẫn đến phân cụm tổng thể không tốt

1, 2 và 3

147

Phân chia 7 quan sát vào 3 cụm sử dụng thuật toán K-Means. Sau vòng lặp đầu tiên, 3 cụm C1, C2, C3 gồm những quan sát sau: C1: {(2,2), (4,4), (6,6)} C2: {(0,4), (4,0)} C3: {(5,5), (9,9)} Đâu là tâm của các cụm khi thực hiện vòng lặp thứ 2?

C1: (4,4), C2: (2,2), C3: (7,7)

148

Phân chia 7 quan sát vào 3 cụm sử dụng thuật toán K-Means. Sau vòng lặp đầu tiên, 3 cụm C1, C2, C3 gồm những quan sát sau: C1: {(2,2), (4,4), (6,6)} C2: {(0,4), (4,0)} C3: {(5,5), (9,9)} Sử dụng khoảng cách Mahattan, khoảng cách từ quan sát (9,9) từ tâm cụm C1 trong vòng lặp thứ 2 là?

149

Kỹ thuật máy học dùng trong cây quyết định được gọi là gì?

Học theo cây quyết định

150

Có những loại nút nào trên cây quyết định?

Nút gốc, nút nội bộ( mang tên thuộc tính của CSDL), và nút lá( mang giá trị có thể của thuộc tính)

151

Trong cây quyết định thì mỗi nút lá đại diện cho:

Giá trị dự đoán của biến mục tiêu cho trước các giá trị của các biến được biểu diễn bởi đường đi từ gốc tới nút lá đó

152

Cây quyết định được sử dụng trong phân lớp bằng cách:

Duyệt từ nút gốc của cây cho đến khi đụng đến nút lá, từ đó rút ra lớp của đối tượng cần xét

153

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để tìm tối ưu số cụm k trong thuật toán K-Mean?

Phương pháp Elbow

154

k đề cập đến điều gì trong thuật toán phân cụm k-means ?

Số cụm

155

Phương pháp hồi quy logistic dùng cho trường hợp nào sau đây

Một ví dụ đầu vào, dự đoán đầu ra là kiểu rời rạc

156

KNN hoạt động tốt đối với các bài toán phân loại gồm nhiều lớp vì sao?

Không cần phải học n bộ phân loại cho n lớp

157

Phương pháp hồi quy tuyến tính dùng cho trường hợp nào sau đây?

Một ví dụ đầu vào, dự đoán đầu ra là kiểu số thực

158

Thuộc tính nên được chọn là thuộc tính kiểm tra trong học cây quyết định là:

Thuộc tính có giá trị Information gain cao nhất

159

Trong phương pháp KNN, đối với bài toán phân lớp có 2 lớp, k thường được chọn là:

160

Để cập nhật vector trọng số trong học hồi quy tuyến tính, chúng ta có thể:

Cả 2 phương án trên

161

Bài toán nào thì có thể sử dụng phương pháp học dựa trên KNN

Bài toán phân lớp và bài toán dự đoán/ hồi quy

162

Trong KNN, hàm khoảng cách Hamming là gì?

Một hàm tính khoảng cách hình học

163

Phương pháp học hồi quy tuyến tính là học vector trọng số để

Tối thiểu hóa hàm đánh giá lỗi của hệ thống trong giai đoạn huấn luyện

164

Trong học cây quyết định, để đánh giá khả năng của một thuộc tính theo nhãn lớp, chúng ta cần tính :

Mức độ giảm về độ hỗn tạp Entropy của một tập

165

Tập không gian đầu vào của phương pháp SVM là

Một tập các số thực

166

SVM được biết đến là một phương pháp phân lớp tốt nhất đối với loại bài toán nào

Bài toán phân lớp văn bản

167

Phương pháp K-means là

Phương pháp học không giám sát

168

Quá trình phân cụm trong giải thuật k-Means sẽ kết thúc nếu

Tối thiểu một trong ba điều kiện trên thỏa mãn

169

Lựa chọn câu phát biểu đúng về phương pháp máy vector hỗ trợ SVM

SVM là một phương pháp phân lớp tuyến tính dùng để phân tách 2 lớp của dữ liệu

170

Trong phương pháp SVM, một mặt siêu phẳng phân tách tối thiểu hóa giới hạn lỗi (phân lớp) mắc phải gọi là

Mặt siêu phẳng có lề cực đại

171

Giải thuật k-Means có phù hợp và có thể đưa ra lời giải chính xác cho bài toán phân 2 cụm trong hình vẽ dưới đây không? HÌNH_12

KHÔNG

172

Tập đầu vào của một bài toán phân cụm là:

Tập dữ liệu không có nhãn

173

Trong phương pháp SVM, có thể tồn tại bao nhiêu mặt siêu phẳng phân tách

Vô số

174

Trong giải thuật phân cụm k-Means, tập dữ liệu được phân loại thành bao nhiêu cụm

k cụm

175

Học sâu là gì?

Phương thức trong trí tuệ nhân tạo để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách lấy cảm hứng từ bộ não con người

176

Tại sao mô hình học sâu quan trọng trong AI?

Vì nó giúp tự động hóa các tác vụ đòi hỏi trí tuệ con người

177

Mô hình học sâu thường được sử dụng để làm gì?

Phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán trong nhiều ứng dụng khác nhau

178

Convolutional Neural Networks (CNNs) thường được sử dụng cho loại dữ liệu nào?

Xử lý hình ảnh

179

Kiến trúc mạng nào phù hợp nhất để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản và âm thanh?

Recurrent Neural Networks (RNNs)

180

Transformer là một mở rộng của RNN, nổi bật nhờ khả năng gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả hơn

181

Generative Adversarial Networks (GANs) thường được sử dụng để làm gì?

Tạo ra dữ liệu mới như hình ảnh và âm thanh

182

Học sâu được sử dụng trong nhận dạng hình ảnh để làm gì?

Xác định các vật thể, khuôn mặt, cảnh vật trong hình ảnh

183

Ứng dụng của học sâu trong nhận dạng giọng nói là gì?

Chuyển đổi âm thanh thành văn bản

184

Hệ thống khuyến nghị dựa trên học sâu giúp gì cho người dùng?

Đề xuất sản phẩm hoặc nội dung dựa trên sở thích người dùng

185

Học sâu có thể được sử dụng trong phân tích hình ảnh y tế để làm gì?

Phát hiện bệnh trong hình ảnh y tế

186

Tại sao cần học sâu?

Học máy không thể xử lí các bài toán phức tạp

187

Mạng neuron nhân tạo là gì?

Là cấu trúc giả lập cách thức hoạt động của neuron trong não bộ con người

188

Khẳng định nào dưới đây là đúng?

Một neuron có thể có nhiều input và có nhiều output

189

Một mạng neuron có ít nhất bao nhiêu lớp?

190

Điều nào dưới đây là KHÔNG đúng?

Chỉ có thể làm việc với một input và một output

191

Phương pháp nào phù hợp nhất để xây dựng mô hình nhận dạng các loại tiền tệ trên thế giới?

Học sâu

192

Giá sử mối quan hệ giữa Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML), Học sâu (DL) được biểu diễn dưới dạng tập hợp. Phát biểu nào dưới đây là đúng?

AI chứa ML và ML chứa DL

193

Phương pháp học máy nào dưới đây phù hợp để xây dựng mô hình dùng để nhận dạng chữ viết tay, hình ảnh, âm thanh, hoặc một đoạn video cụ thể?

Học sâu

194

Có bao nhiêu lớp ẩn (hidden layer) trong mạng neuron dưới đây? HÌNH_1

195

Có bao nhiêu lớp đầu vào (input layer) trong mạng neuron dưới đây? HÌNH_2

196

Có bao nhiêu lớp đầu ra (output layer) trong mạng neuron dưới đây? HÌNH_3

197

Sự khác nhau giữa học máy và học sâu là gì?

Các đặc trưng của dữ liệu cần được định nghĩa trong học máy, trong khi học sâu có thể tự xác định các đặc trưng của dữ liệu

198

Phát biểu nào dưới đây là đúng?

Học sâu là một bộ phận của học máy dùng nhiều mạng neuron để mô phỏng khả năng suy diễn và ra quyết định của con người

199

Mệnh đề nào dưới đây là đúng khi nói về phương pháp học sâu

Học sâu là lớp con của trí tuệ nhân tạo

200

Mối liên hệ giữa học máy và học sâu là gì?

Học máy là một lớp con của học sâu

201

Chức năng của lớp convolution trong CNN là gì?

Trích xuất các đặc trưng của dữ liệu

202

Chức năng của lớp Pooling trong CNN là gì?

Giảm kích thước dữ liệu

203

Thuật toán học sâu có tính ứng dụng cao nhất là ?

Convolution Neural Network và Recurrent Neural Network

204

Một tập hợp con của học máy liên quan đến các hệ thống suy nghĩ và học hỏi giống như con người bằng cách sử dụng mạng thần kinh nhân tạo được gọi là?

Học sâu

205

Phát biểu nào không đúng về nguyên lý của học sâu

Đòi hỏi trích xuất đặc trưng một cách thủ công

206

Mạng nơ-ron là gì?

Mô phỏng cấu trúc kết nối của não người

207

Hàm kích hoạt nào là lựa chọn mặc định tốt nhất cho nhiều bài toán trong học sâu

ReLU

208

Nên sử dụng mạng nơ ron một lớp ẩn hay mạng nơ ron nhiều lớp ẩn

Mạng nơ ron nhiều lớp ẩn

209

Phương pháp khai thác dữ liệu thủ công lần đầu xuất hiện vào thời gian nào?

Giữa những năm 1980

210

Ai là người đã nhận ra thách thức trong việc khai thác thông tin phi cấu trúc và công bố điều này trên tạp chí IBM?

H.P. Luhn

211

Trong những năm 80 và 90, lĩnh vực BI tập trung chủ yếu vào loại dữ liệu nào?

Dữ liệu số trong cơ sở dữ liệu quan hệ

212

Lĩnh vực khai thác văn bản phát triển nhờ yếu tố nào trong thập kỷ qua?

Tiến bộ công nghệ

213

Lĩnh vực nào đã xuất hiện trong những năm 80 và 90 như một hạng mục phần mềm tập trung vào khai thác dữ liệu số?

Business Intelligence (BI)

214

Ứng dụng an ninh trong khai thác văn bản được sử dụng để làm gì?

Giám sát các nguồn văn bản trực tuyến

215

Ứng dụng y sinh trong khai thác văn bản chủ yếu phục vụ mục đích nào?

Công cụ tìm kiếm dựa trên tri thức cho các văn bản y sinh học

216

Trong lĩnh vực marketing, khai thác văn bản giúp cải thiện yếu tố nào?

Các mô hình phân tích dự đoán

217

Phân tích cảm xúc trong khai thác văn bản có mục đích gì?

Dự đoán các kết quả mong muốn

218

Các công ty lớn sử dụng khai thác văn bản trong ứng dụng phần mềm nhằm mục đích gì?

Tự động hóa việc phân tích dữ liệu

219

Tìm kiếm trong các văn bản hoặc tài liệu phi cấu trúc được gọi là gì?

Truy xuất thông tin (Information Retrieval)

220

Khi không có mục tiêu cụ thể ban đầu nhưng khám phá từ dữ liệu có cấu trúc, quá trình này gọi là gì?

Khai thác dữ liệu (Data Mining)

221

Khai thác văn bản (Text Mining) được sử dụng để làm gì?

Phát hiện các thông tin hữu ích hoặc xu hướng tiềm ẩn từ văn bản phi cấu trúc

222

Quá trình nào tập trung vào việc tìm kiếm một thông tin cụ thể đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có cấu trúc?

Truy xuất dữ liệu (Data Retrieval)

223

Truy xuất dữ liệu (Data Retrieval) thường áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

Cơ sở dữ liệu có cấu trúc

224

Truy xuất dữ liệu tập trung vào chế độ tìm kiếm nào?

Hướng đến mục tiêu

225

Một ví dụ về nhu cầu thông tin trong Truy xuất dữ liệu là gì?

Tìm một nhà hàng phục vụ đồ ăn chay

226

Truy xuất thông tin (Information Retrieval) áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

Phi cấu trúc

227

Khai thác dữ liệu (Data Mining) thường áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

Có cấu trúc

228

Chế độ tìm kiếm trong Khai thác dữ liệu là gì?

Theo cơ hội

229

Ví dụ về nhu cầu thông tin trong Khai thác dữ liệu là gì?

Tìm xu hướng về số lượt ghé thăm một nhà hàng chay

230

Khai thác văn bản (Text Mining) thường áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

Không có cấu trúc

231

Một ví dụ về nhu cầu thông tin trong Khai thác văn bản là gì?

Tìm các loại ngộ độc thực phẩm thường liên quan đến đồ ăn nhanh

232

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của lĩnh vực nào?

Trí tuệ nhân tạo

233

Phân tích ngữ nghĩa trong NLP có mục tiêu gì?

Hiểu ý nghĩa của một câu, một đoạn văn

234

Tóm tắt văn bản trong NLP có nghĩa là gì?

Tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn từ một văn bản dài

235

Dịch máy trong NLP có chức năng gì?

Dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác

236

Nhận dạng giọng nói trong NLP có mục tiêu gì?

Chuyển đổi âm thanh thành văn bản

237

Một trong những lý do để nghiên cứu Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (XLNNTN) là gì?

Nghiên cứu cách con người xác định từ

238

Nghiên cứu XLNNTN giúp hiểu về cách con người làm gì?

Phân tích câu

239

Một lý do khác để nghiên cứu XLNNTN là gì?

Nghiên cứu cách con người học một ngôn ngữ

240

Mức phân tích nào trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (XLNNTN) liên quan đến việc hiểu cấu trúc ngữ pháp giữa các từ?

Syntax (Cú pháp)

241

Bài toán con nào trong XLNNTN liên quan đến việc xác định nghĩa chính xác của một từ trong ngữ cảnh?

Phân giải nhập nhằng từ

242

Phương pháp nào trong XLNNTN dựa trên việc sử dụng các tập dữ liệu lớn để học và giải quyết các bài toán ngôn ngữ?

Dựa trên tập ngữ liệu

243

Ứng dụng nào trong XLNNTN giúp máy tính trả lời các câu hỏi từ người dùng?

Hỏi đáp

244

Mức phân tích nào trong XLNNTN tập trung vào mục đích sử dụng ngôn ngữ trong giao tiếp thực tế?

Pragmatic (Thực chứng)