Alan Turing là ai trong lịch sử AI?

Người sáng tạo ra khái niệm AI

Người phát minh ra máy tính hiện đại

Người phát minh ra điện toán lượng tử

Người phát minh ra phần mềm học máy

AI có thể áp dụng vào lĩnh vực nào sau đây?

Tất cả các đáp án trên

Khái niệm "Machine Learning" liên quan đến AI như thế nào?

Một hệ thống mạng máy tính

Một loại phần mềm điều khiển robot

Một dạng hệ điều hành

Machine Learning là gì?

Khả năng của máy móc để học và cải thiện hiệu suất thông qua dữ liệu

Khả năng của máy móc để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động mà không cần sự can thiệp của con người

Một hệ thống tìm kiếm thông tin

Trong Machine Learning, học có giám sát (Supervised Learning) là gì?

Máy học từ các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra đã được gán nhãn

Máy học từ các dữ liệu không gán nhãn

Máy tự điều chỉnh hành vi dựa trên phần thưởng và hình phạt

Máy học dựa trên tương tác thực tế

Học không giám sát (Unsupervised Learning) là gì?

Máy học từ dữ liệu không có nhãn

Máy học từ các cặp dữ liệu đầu vào - đầu ra

Máy tự chơi với nó để tìm ra giải pháp tối ưu

Máy học từ các dữ liệu không liên quan

Phương pháp nào thuộc học không giám sát (Unsupervised Learning)?

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) là gì?

Máy học từ dữ liệu phần lớn không có nhãn, chỉ một phần có nhãn

Máy học từ dữ liệu không có nhãn hoàn toàn

Máy học từ dữ liệu hoàn toàn có nhãn

Máy học mà không cần tương tác với con người

Ví dụ nào sau đây là ứng dụng của Supervised Learning?

Phân loại email thành thư rác và không phải thư rác

Phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm

Nhận diện các đối tượng trong hình ảnh mà không có nhãn

Tự động điều chỉnh chiến lược trong trò chơi

Bài toán hồi quy (Regression) trong học có giám sát nhằm dự đoán điều gì?

Dự đoán giá trị liên tục

Dự đoán phân loại rời rạc

Dự đoán dữ liệu không có nhãn

Dự đoán phần thưởng trong trò chơi

Bài toán phân loại (Classification) trong học có giám sát nhằm dự đoán điều gì?

Dự đoán phân loại rời rạc

Dự đoán giá trị liên tục

Dự đoán hành vi tương tác của người dùng

Dự đoán kết quả trò chơi

Giám sát nhằm dự đoán điều gì?

Dự đoán hành vi tương tác của người dùng

Dự đoán phân loại rời rạc

Dự đoán giá trị liên tục

Dự đoán kết quả trò chơi

Reinforcement Learning là gì?

Máy tự học từ các phần thưởng và hình phạt khi tương tác với môi trường

Học từ các cặp dữ liệu đã được gán nhãn

Phân loại dữ liệu dựa trên các đặc trưng

Phân tích và phân cụm các đối tượng trong dữ liệu không có nhãn

Ví dụ nào là ứng dụng của Reinforcement Learning?

AlphaGo thắng nhà vô địch cờ vây

Phân loại ảnh thành ảnh chó và mèo

Dự đoán giá nhà dựa trên diện tích

Phân nhóm khách hàng theo hành vi

Đặc trưng (feature) trong Machine Learning là gì?

Các biến đầu vào mà máy học từ dữ liệu

Các nhãn đầu ra của bài toán

Các thuật toán được sử dụng để học

Các thông tin không liên quan đến bài toán

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) nhằm mục đích gì trong Machine Learning?

Dự đoán một giá trị liên tục từ dữ liệu

Phân loại dữ liệu thành các nhóm

Phân cụm dữ liệu không có nhãn

Tìm kiếm giải pháp tối ưu trong trò chơi

Ví dụ nào là một bài toán phân loại trong Machine Learning?

Phân loại thư điện tử thành thư rác và thư chính

Dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai

Phân nhóm khách hàng dựa trên dữ liệu mua sắm

Xác định cụm khách hàng

Ví dụ nào sau đây thuộc bài toán hồi quy?

Dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí

Phân loại các loại hoa dựa trên màu sắc và kích thước

Phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng

Xác định chiến lược tối ưu trong trò chơi

Trong học bán giám sát (Semi-supervised Learning), dữ liệu được sử dụng là loại nào?

Một phần có nhãn và phần còn lại không có nhãn

Tất cả dữ liệu đều có nhãn

Tất cả dữ liệu đều không có nhãn

Không sử dụng dữ liệu nào

Linear Regression là gì?

Một phương pháp phân tích thống kê xác định mối quan hệ giữa hai biến số

Một phương pháp phân loại dữ liệu

Một thuật toán không giám sát

Một kỹ thuật học tăng cường

Giả định nào sau đây là đúng trong Linear Regression?

Các biến độc lập phải có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc

Các biến độc lập phải có mối quan hệ phi tuyến tính với biến phụ thuộc

Dữ liệu không cần phải có mối quan hệ

Slope (độ dốc) trong hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?

A) Mức độ thay đổi của biến phụ thuộc theo biến độc lập

B) Mức độ thay đổi của biến độc lập theo biến phụ thuộc

C) Điểm giao của đường hồi quy và trục tung

D) Giá trị dự đoán của mô hình

Trong bài toán hồi quy tuyến tính, điểm giao của đường hồi quy và trục tung được gọi là gì?

B) Tung độ gốc (intercept)

Mục tiêu của Least Squares Regression là gì?

A) Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực

B) Tối đa hóa sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực

C) Tìm giá trị lớn nhất của biến độc lập

D) Giảm sai số ngẫu nhiên trong dữ liệu

Overfitting xảy ra khi nào trong Linear Regression?

A) Mô hình hoạt động tốt trên tập huấn luyện nhưng kém trên tập kiểm tra

B) Mô hình hoạt động tốt trên cả tập huấn luyện và kiểm tra

C) Mô hình quá đơn giản để dự đoán kết quả

D) Mô hình không thể học từ dữ liệu

Underfitting xảy ra khi nào?

A) Mô hình quá đơn giản để nắm bắt sự phức tạp của dữ liệu

B) Mô hình ghi nhớ quá nhiều thông tin từ tập huấn luyện

C) Mô hình dự đoán giá trị quá chính xác

D) Mô hình không tương thích với tập dữ liệu

Gradient Descent trong hồi quy tuyến tính là phương pháp gì?

A) Một thuật toán tối ưu hóa để giảm thiểu hàm mất mát

B) Một kỹ thuật phân loại

C) Một phương pháp kiểm tra sai số

D) Một phương pháp để phân cụm dữ liệu

Learning rate (tốc độ học) trong Gradient Descent có ý nghĩa gì?

Xác định kích thước của bước di chuyển trong quá trình tối ưu

Xác định số vòng lặp tối đa

Xác định dữ liệu huấn luyện

Xác định mô hình nào sẽ được sử dụng

Trong Cross-validation, mục tiêu chính là gì?

Đánh giá độ tổng quát hóa của mô hình

Phân loại dữ liệu không nhãn

Tìm kiếm giá trị của hệ số hồi quy

Mean Squared Error (MSE) là gì?

Đo lường sai số bình phương trung bình giữa giá trị dự đoán và giá trị thực

Đo lường sai số tuyệt đối giữa giá trị dự đoán và giá trị thực

Tính tổng số sai số của mô hình

Tìm sai số nhỏ nhất trong mô hình

R-squared (R²) là gì trong hồi quy tuyến tính?

Đo lường mức độ giải thích của mô hình đối với biến phụ thuộc

Đo lường giá trị lớn nhất của biến độc lập

Đo lường khoảng cách giữa các giá trị thực tế và dự đoán

Đo lường mức độ phù hợp của biến độc lập

Multiple Linear Regression được sử dụng khi:

Có nhiều hơn một biến độc lập

Có một biến độc lập và một biến phụ thuộc

Không có mối quan hệ giữa các biến

Mối quan hệ giữa các biến là phi tuyến tính

Một ví dụ thực tế của hồi quy tuyến tính là gì?

Dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí

Phân loại email thành thư rác và không phải thư rác

Tìm kiếm các cụm trong dữ liệu không nhãn

Phân tích hình ảnh và video

Ôn giữa kì Nhập môn AI

Authored by Dương Hải

Engineering

University

Used 8+ times

AI Actions

Add similar questions

Adjust reading levels

Convert to real-world scenario

Translate activity

More...

Content View

Student View

52 questions

Show all answers

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Lập trình trò chơi

Khả năng học tập và ra quyết định của máy móc

Mạng lưới máy tính

Công nghệ truyền thông

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

AI ra đời vào năm nào?

1950

1956

1969

1973

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Người đã đưa ra khái niệm về AI là ai?

Alan Turing

John McCarthy

Marvin Minsky

Claude Shannon

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Máy nào đã đánh bại Garry Kasparov trong cờ vua vào năm 1997?

Watson

AlphaGo

Deep Blue

Siri

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

"Turing Test" được sử dụng để làm gì?

Kiểm tra khả năng học của máy tính

Kiểm tra xem máy có thể suy nghĩ như con người không

Kiểm tra tốc độ xử lý của máy

Kiểm tra khả năng giải quyết bài toán

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

AI yếu (Narrow AI) là gì?

AI chỉ có thể làm một nhiệm vụ cụ thể

AI có thể thay thế con người trong mọi công việc

AI có ý thức

AI có thể tự học

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

AI mạnh (General AI) là gì?

AI có thể học mọi thứ như con người

AI chỉ giải quyết được một nhiệm vụ

AI không thể tự học

AI chỉ dành cho trò chơi điện tử

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Continue with Google

Continue with Email

Continue with Classlink

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Apple

Others

Already have an account?

Similar Resources on Wayground

55 questions

OKR124

Quiz

•

University

49 questions

Câu hỏi về Hệ Thống Đánh Lửa

Quiz

•

University

Popular Resources on Wayground

8 questions

Spartan Way - Classroom Responsible

Quiz

•

9th - 12th Grade

15 questions

Fractions on a Number Line

Quiz

•

3rd Grade

14 questions

Boundaries & Healthy Relationships

Lesson

•

6th - 8th Grade

20 questions

Equivalent Fractions

Quiz

•

3rd Grade

3 questions

Integrity and Your Health

Lesson

•

6th - 8th Grade

25 questions

Multiplication Facts

Quiz

•

5th Grade

9 questions

FOREST Perception

Lesson

•

20 questions

Main Idea and Details

Quiz

•

5th Grade

Discover more resources for Engineering

20 questions

Disney Trivia

Quiz

•

University

7 questions

Fragments, Run-ons, and Complete Sentences

Interactive video

•

4th Grade - University

7 questions

Renewable and Nonrenewable Resources

Interactive video

•

4th Grade - University

10 questions

DNA Structure and Replication: Crash Course Biology

Interactive video

•

11th Grade - University

7 questions

Force and Motion

Interactive video

•

4th Grade - University

20 questions

Implicit vs. Explicit

Quiz

•

6th Grade - University

14 questions

Ch.3_TEACHER-led

Quiz

•

University

7 questions

Comparing Fractions

Interactive video

•

1st Grade - University