Test Phân Biệt AI, Machine Learning Và Deep Learning | Đào Tạo AI.Com
Test Phân Biệt AI, Machine Learning Và Deep Learning
Bạn có thực sự hiểu sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning? Kiểm tra ngay với 22 câu hỏi từ cơ bản đến nâng cao — dành cho người mới bắt đầu hành trình AI 2025.
22 câu hỏi Cơ bản Đạt từ 60%
Câu 1. AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì?
Câu 2. Machine Learning (Học máy) là gì?
Câu 3. Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning là gì?
Câu 4. Deep Learning khác Machine Learning ở điểm cơ bản nào?
Câu 5. Đâu là ví dụ về ứng dụng Machine Learning KHÔNG thuộc Deep Learning?
Câu 6. ChatGPT thuộc loại AI nào?
Câu 7. Thuật ngữ nào MÔ TẢ ĐÚNG về Generative AI (AI tạo sinh)?
Câu 8. Điều gì ĐÚNG khi nói về dữ liệu huấn luyện trong Machine Learning?
Câu 9. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network) được lấy cảm hứng từ đâu?
Câu 10. Học có giám sát (Supervised Learning) khác học không giám sát (Unsupervised Learning) như thế nào?
Câu 11. Khi ứng dụng AI nhận dạng chữ viết tay trên điện thoại, đó là ví dụ của loại AI nào?
Câu 12. Điều gì KHÔNG PHẢI là đặc điểm của Deep Learning?
Câu 13. LLM (Large Language Model) như GPT-4, Gemini thuộc nhánh nào của AI?
Câu 14. Hệ thống gợi ý phim của Netflix dựa trên lịch sử xem của bạn là ứng dụng của:
Câu 15. Điều gì xảy ra khi mô hình Machine Learning bị 'overfitting'?
Câu 16. Đâu là điểm KHÁC BIỆT quan trọng giữa AI truyền thống (Rule-based AI) và Machine Learning?
Câu 17. Khi bạn dùng Google Dịch để dịch văn bản từ tiếng Việt sang tiếng Anh, công nghệ nào chủ yếu được dùng?
Câu 18. Thuật ngữ 'huấn luyện mô hình' (model training) trong Machine Learning có nghĩa là gì?
Câu 19. Bộ lọc spam email phân loại email là 'rác' hay 'không rác' là ví dụ của:
Câu 20. Đâu là ví dụ về AI KHÔNG sử dụng Machine Learning hay Deep Learning?
Câu 21. GPU (Graphics Processing Unit) quan trọng với Deep Learning vì lý do gì?
Câu 22. Khi nói 'mô hình AI bị thiên kiến (bias)', điều đó có nghĩa là gì?
