Bộ câu hỏi trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh có đáp án

Câu 1:

Yếu tố tạo nên trí thông minh là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trí thông minh không chỉ đơn thuần là khả năng ghi nhớ (A). Nó bao gồm khả năng hiểu (B) các khái niệm, thông tin và áp dụng (C) chúng vào các tình huống khác nhau để giải quyết vấn đề hoặc tạo ra những điều mới. Vì vậy, đáp án D, "Các phương án trên đều đúng", là đáp án chính xác nhất vì nó bao hàm tất cả các yếu tố quan trọng của trí thông minh.

Câu 2:

AI yếu (hẹp) là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

AI yếu (hay AI hẹp) là loại AI được thiết kế và đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Nó không có khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác ngoài phạm vi được lập trình. Trong khi đó, AI mạnh (hay AI tổng quát) có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng kiến thức vào nhiều lĩnh vực khác nhau, tương tự như con người. Vì vậy, đáp án chính xác là B: Là quan điểm về việc máy móc có thể mô phỏng được một số hành vi trí tuệ của con người.

Câu 3:

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

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Hệ thống AI (trí tuệ nhân tạo) bao gồm các thành phần cốt lõi sau:

* Dữ liệu (Data): Dữ liệu là nền tảng để huấn luyện và phát triển các mô hình AI. Chất lượng và số lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của hệ thống AI.
* Con người (People): Con người đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế, phát triển, triển khai và quản lý hệ thống AI. Các chuyên gia AI, kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và người dùng cuối đều là những thành phần không thể thiếu.
* Phần cứng (Hardware): Hệ thống AI đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ để xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phép tính phức tạp. Các loại phần cứng thường được sử dụng bao gồm CPU, GPU, và các thiết bị chuyên dụng khác.
* Phần mềm (Software): Phần mềm là các thuật toán, mô hình và công cụ được sử dụng để xây dựng và vận hành hệ thống AI. Các ngôn ngữ lập trình, thư viện và framework AI đóng vai trò quan trọng.
* Quy trình (Process): Quy trình là các bước và thủ tục cần thiết để đảm bảo hệ thống AI hoạt động hiệu quả và đáp ứng các yêu cầu đặt ra. Các quy trình bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá mô hình, triển khai mô hình và bảo trì hệ thống.

Như vậy, đáp án A (Dữ liệu, Con người, Phần cứng, Phần mềm, Quy trình) là đáp án đầy đủ và chính xác nhất.

Câu 4:

Hãy chọn phương án đúng nhất với khái niệm "Học máy":

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Phương án A là đáp án đúng nhất vì nó bao quát định nghĩa cốt lõi của Học máy (Machine Learning): một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép hệ thống máy tính tự động học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Các hệ thống này sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất của chúng trong một nhiệm vụ cụ thể nào đó.

Phương án B mô tả tự động hóa, một ứng dụng của máy tính nói chung, không đặc trưng cho học máy.

Phương án C đề cập đến phân tích dữ liệu, là một phần của quy trình học máy nhưng không phải là định nghĩa đầy đủ.

Phương án D nói về việc thay thế con người bằng máy móc, đây là một ứng dụng rộng hơn của tự động hóa và robot học, không chỉ riêng học máy.

Câu 5:

Tác dụng của tập Data Validation là:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Tập Data Validation (tập kiểm định) được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình trong quá trình huấn luyện và điều chỉnh các siêu tham số (hyperparameters). Mục tiêu là tìm ra cấu hình mô hình tốt nhất trước khi đánh giá cuối cùng trên tập kiểm tra (test set). Vì vậy, đáp án A là chính xác nhất vì nó bao gồm cả việc đánh giá độ chính xác và huấn luyện tham số để nâng cao độ chính xác của mô hình.

- Đáp án B chỉ đề cập đến việc đánh giá độ chính xác cuối cùng, không bao gồm vai trò quan trọng của tập validation trong quá trình điều chỉnh mô hình.
- Đáp án C chỉ đề cập đến việc tìm tham số và tạo mô hình, bỏ qua vai trò của tập validation trong việc đánh giá và cải thiện mô hình.
- Đáp án D bao gồm nhiều bước (tìm tham số, tạo mô hình, huấn luyện tham số) nhưng không chính xác bằng A vì vai trò chính của validation là đánh giá và lựa chọn mô hình tốt nhất dựa trên độ chính xác, chứ không phải để huấn luyện trực tiếp các tham số (quá trình huấn luyện tham số được thực hiện trên tập huấn luyện - training set).