Kiểm tra kiến thức AI cơ bản

Câu 1. AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì?

Câu 2. Machine Learning (Học máy) là gì?

Câu 3. Deep Learning (Học sâu) khác với Machine Learning truyền thống ở điểm nào?

Câu 4. Neural Network (Mạng neural) được lấy cảm hứng từ đâu?

Câu 5. Supervised Learning (Học có giám sát) là gì?

Câu 6. Unsupervised Learning (Học không giám sát) được dùng để làm gì?

Câu 7. Reinforcement Learning (Học tăng cường) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

Câu 8. NLP (Natural Language Processing) là gì?

Câu 9. Computer Vision (Thị giác máy tính) có nhiệm vụ gì?

Câu 10. Overfitting trong Machine Learning là gì?

Câu 11. Dataset (Tập dữ liệu) trong AI dùng để làm gì?

Câu 12. Algorithm (Thuật toán) trong AI là gì?

Câu 13. Training (Huấn luyện) mô hình AI là quá trình nào?

Câu 14. Feature (Đặc trưng) trong Machine Learning là gì?

Câu 15. Accuracy (Độ chính xác) đo lường điều gì trong mô hình AI?

Câu 16. Chatbot AI hoạt động dựa trên công nghệ nào?

Câu 17. Big Data quan trọng với AI vì lý do gì?

Câu 18. Transfer Learning là gì?

Câu 19. Bias (Độ chệch) trong AI có ý nghĩa gì?

Câu 20. Turing Test được thiết kế để kiểm tra điều gì?

Câu 21. Convolutional Neural Network (CNN) thường được dùng cho ứng dụng nào?

Câu 22. Recurrent Neural Network (RNN) phù hợp với loại dữ liệu nào?

Câu 23. Generative AI (AI tạo sinh) có khả năng gì?

Câu 24. Epoch trong quá trình training là gì?

Câu 25. Activation Function (Hàm kích hoạt) trong neural network có vai trò gì?

Câu 26. Trong công việc văn phòng, bạn muốn sử dụng AI để tự động phân loại email theo mức độ ưu tiên. Đây là ứng dụng của lĩnh vực AI nào?

Câu 27. Một công ty bán lẻ muốn dự đoán sản phẩm nào khách hàng có thể mua tiếp theo dựa trên lịch sử mua hàng. Họ nên sử dụng loại AI nào?

Câu 28. Chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7 trên website thương mại điện tử chủ yếu sử dụng công nghệ AI nào?

Câu 29. Trong kiểm tra chất lượng sản phẩm, camera AI được sử dụng để phát hiện lỗi trên bề mặt sản phẩm. Đây là ứng dụng của?

Câu 30. Supervised Learning khác với Unsupervised Learning ở điểm nào trong thực tế công việc?

Câu 31. Một ngân hàng muốn phát hiện giao dịch gian lận tự động. Họ nên áp dụng kỹ thuật AI nào?

Câu 32. Trợ lý ảo như Siri, Google Assistant sử dụng kết hợp những công nghệ AI nào?

Câu 33. Trong bộ phận nhân sự, AI được dùng để sàng lọc CV ứng viên. Rủi ro chính cần lưu ý là gì?

Câu 34. Công ty logistics muốn tối ưu hóa tuyến đường giao hàng để tiết kiệm chi phí. Nên sử dụng AI dạng nào?

Câu 35. Deep Learning khác với Machine Learning truyền thống ở đặc điểm nào?

Câu 36. Trong phân tích dữ liệu khách hàng, bạn muốn nhóm khách hàng có hành vi tương tự nhau mà không biết trước có bao nhiêu nhóm. Nên dùng kỹ thuật nào?

Câu 37. Khi triển khai AI chatbot, việc nào sau đây là QUAN TRỌNG NHẤT để đảm bảo hiệu quả?

Câu 38. Một bệnh viện muốn dùng AI hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ ảnh X-quang. Yếu tố nào cần ưu tiên cao nhất?

Câu 39. Transfer Learning trong AI có lợi ích gì cho doanh nghiệp nhỏ với dữ liệu hạn chế?

Câu 40. Trong dự báo doanh số bán hàng theo thời gian, loại thuật toán AI nào phù hợp nhất?

Câu 41. Khi đánh giá hiệu suất mô hình AI phân loại, chỉ số nào quan trọng nếu chi phí bỏ sót (false negative) rất cao?

Câu 42. Overfitting trong Machine Learning ảnh hưởng đến công việc như thế nào?

Câu 43. Công ty muốn tự động tạo mô tả sản phẩm từ hình ảnh. Cần kết hợp công nghệ AI nào?

Câu 44. Trong triển khai AI, khái niệm 'Model Deployment' có nghĩa là gì?

Câu 45. AI có thể giúp phòng marketing trong công việc nào sau đây?

Câu 46. Reinforcement Learning phù hợp với loại bài toán nào trong doanh nghiệp?

Câu 47. Để đảm bảo AI tuân thủ quy định bảo mật dữ liệu (như GDPR), doanh nghiệp cần làm gì?

Câu 48. Trong phân tích cảm xúc khách hàng từ review sản phẩm, AI sử dụng kỹ thuật nào?

Câu 49. Feature Engineering trong Machine Learning là gì và tại sao quan trọng?

Câu 50. Khi nào nên cân nhắc KHÔNG sử dụng AI trong quy trình làm việc?