phép so sánh bằng trong python được thể hiện bằng ký hiệu nào

=!=

Trả lời:

Đáp án đúng: A

Trong Python, phép so sánh bằng được thực hiện bằng ký hiệu ==. Ký hiệu = là phép gán giá trị, != là phép so sánh khác, và =!= không phải là một toán tử hợp lệ trong Python.

Câu hỏi trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh có lời giải chi tiết

35 câu hỏi 45 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 16:

Khi thực hiện câu lệnh sau:X_train. X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X.Y, test_size =0.2). Anh (chị) hãy cho biết tập dữ liệu dùng để training chiếm bao nhiêm % tập mẫu ban đầu

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Câu lệnh `train_test_split(X, Y, test_size=0.2)` được sử dụng để chia tập dữ liệu `X` và `Y` thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set). Tham số `test_size=0.2` chỉ định rằng 20% dữ liệu sẽ được sử dụng cho tập kiểm tra. Do đó, phần còn lại, tức là 80%, sẽ được sử dụng cho tập huấn luyện.

Phương án A: 90% - Sai, vì tập test là 20% nên tập train phải là 80%.
Phương án B: 95% - Sai, vì tập test là 20% nên tập train phải là 80%.
Phương án C: 80% - Đúng, vì 100% - 20% = 80%.
Phương án D: 20% - Sai, đây là kích thước của tập test, không phải tập train.

Câu 17:

IBM Watson (2006) là sản phẩm trí tuệ nhân tạo sử dụng công nghệ nào dưới đây là chính?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

IBM Watson là một hệ thống trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi IBM, nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP). Nó sử dụng NLP để hiểu và trả lời các câu hỏi được đặt ra bằng ngôn ngữ con người, đồng thời khai thác thông tin từ một lượng lớn dữ liệu văn bản.

A. Ngôn ngữ tự nhiên: Đây là đáp án chính xác. Watson sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phản hồi các câu hỏi.

B. Văn bản (text): Văn bản là dữ liệu đầu vào, nhưng công nghệ cốt lõi mà Watson sử dụng để xử lý văn bản là ngôn ngữ tự nhiên.

C. Hình ảnh (Computer vision): Mặc dù Watson có thể được tích hợp với khả năng xử lý hình ảnh, nhưng đây không phải là công nghệ chính của nó.

D. Robotic: Robotic không liên quan trực tiếp đến công nghệ cốt lõi của Watson.

Câu 18:

Agent name được hiểu là gi?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Agent name, hay tên agent, trong ngữ cảnh chatbot, đặc biệt là các nền tảng như Dialogflow, dùng để chỉ tên của một tác nhân (agent) được tạo ra để xử lý các cuộc trò chuyện. Tác nhân này được huấn luyện để hiểu ý định của người dùng và đưa ra phản hồi phù hợp. Do đó, "Agent name" chính là tên cần đặt cho chatbot để dễ dàng quản lý và phân biệt với các chatbot khác.

Phương án A đúng vì nó trực tiếp và chính xác mô tả mục đích của Agent name.
Phương án B sai vì Agent name không liên quan đến việc chọn tên công nghệ xây dựng chatbot.
Phương án C sai vì Agent name không chỉ giới hạn trong một kết nối với website.
Phương án D sai vì Agent name là tên của chatbot, không phải tên của tác nhân tương tác với chatbot.

Câu 19:

Đối tượng nào dưới đây quy định chính xác cách trích xuất dữ liệu từ cuộc câu hội thoại của người dùng cuối?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Câu hỏi này liên quan đến các khái niệm cơ bản trong việc xây dựng các ứng dụng chatbot hoặc trợ lý ảo sử dụng các nền tảng như Dialogflow, Rasa, hoặc tương tự. Mục tiêu là hiểu cách hệ thống xác định và trích xuất thông tin quan trọng từ câu nói của người dùng.

Entities (A): Entities đại diện cho các đối tượng hoặc khái niệm cụ thể mà bạn muốn trích xuất từ đầu vào của người dùng. Ví dụ: nếu người dùng nói "Tôi muốn đặt vé máy bay đi Hà Nội vào ngày mai", "Hà Nội" là một entity (địa điểm), và "ngày mai" là một entity (thời gian). Entities giúp xác định các chi tiết quan trọng trong câu nói của người dùng.
Intents (B): Intents đại diện cho ý định hoặc mục đích của người dùng. Ví dụ: trong câu nói trên, intent có thể là "đặt vé máy bay". Intents giúp hệ thống hiểu người dùng muốn gì.
Integration (C): Integration đề cập đến việc kết nối chatbot với các dịch vụ hoặc nền tảng khác (ví dụ: kết nối với hệ thống đặt vé máy bay).
Training (D): Training là quá trình huấn luyện mô hình để nhận diện intents và entities chính xác hơn dựa trên dữ liệu mẫu.

Như vậy, entities là đối tượng quy định cách trích xuất dữ liệu (thông tin) từ cuộc hội thoại của người dùng cuối.

Câu 20:

Để tạo Intent cấp 2 theo thứ tự các bước thực hiện như sau:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Để tạo một Intent cấp 2 (follow-up intent) trong các nền tảng như Dialogflow, chúng ta thực hiện các bước sau:

1. Chọn Intent cấp 1: Xác định Intent gốc mà bạn muốn tạo Intent con dựa trên đó.
2. Add follow-up intent: Trong giao diện của Intent cấp 1, tìm và chọn tùy chọn để thêm follow-up intent. Tùy chọn này thường có tên như "Add follow-up intent" hoặc tương tự.
3. Chọn loại follow-up intent: Sau khi chọn "Add follow-up intent", bạn sẽ thấy một danh sách các loại follow-up intent có sẵn (ví dụ: yes, no, custom). Nếu không có loại nào phù hợp, bạn có thể chọn "custom" để tạo một intent hoàn toàn mới. Trong trường hợp này, create là lựa chọn hợp lý nhất để chỉ hành động tạo mới intent. Do đó, đáp án C là phù hợp nhất. Fallback intent là một loại intent đặc biệt được kích hoạt khi không có intent nào khác khớp với đầu vào của người dùng.

Các đáp án khác không chính xác vì:
* A. Fallback không phải là bước để tạo follow-up intent thông thường.
* B. Later không phải là một tùy chọn hay bước có nghĩa trong quá trình tạo follow-up intent.
* D. Custom có thể là một tùy chọn, nhưng "create" diễn tả đúng hành động cần thực hiện hơn.

Câu 21:

Để tạo tình huống khách có thể hỏi xoay quanh từ khóa ta chọn:

Lời giải: