Câu hỏi 1: Trí tuệ Nhân tạo (AI) được định nghĩa là gì?

• A. Trí tuệ Nhân tạo (AI) là khả năng của máy tính hoặc hệ thống để thực hiện các nhiệm vụ thông minh.

• B. Trí tuệ Nhân tạo (AI) là một loại robot tự động.

• C. Trí tuệ Nhân tạo (AI) chỉ là phần mềm giải trí.

• D. Trí tuệ Nhân tạo (AI) là khả năng của con người trong việc học hỏi.

Câu hỏi 2: Sự kiện nào đánh dấu sự khởi đầu của lịch sử Trí tuệ Nhân tạo?

• A. Hội thảo tại MIT vào năm 1960.

• B. Hội thảo tại Stanford vào năm 1955.

• C. Hội thảo Dartmouth năm 1956.

• D. Sự phát triển của hệ thống MYCIN vào những năm 1970.

Câu hỏi 3: Một thuật toán học máy có giám sát điển hình là

Câu hỏi 4: Thuật toán học máy nào sau đây thuộc loại học có giám sát?

• A. K-means clustering.

• B. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).

• C. Phân tích thành phần chính (PCA).

• D. Thuật toán Apriori.

Câu hỏi 5: Trong học máy, 'overfitting' đề cập đến vấn đề gì?

• • A. Mô hình quá đơn giản, không học được đặc trưng dữ liệu.

• • B. Mô hình quá phức tạp, học cả nhiễu trong dữ liệu huấn luyện.

• • C. Thiếu dữ liệu huấn luyện.

• • D. Dữ liệu huấn luyện và kiểm tra giống hệt nhau.

Câu hỏi 6: Kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để giảm thiểu hiện tượng 'overfitting' trong học máy?

• D. Tăng số lượng đặc trưng (Features).

• C. Giảm kích thước dữ liệu huấn luyện.

• B. Sử dụng mô hình phức tạp hơn.

• A. Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation).

Câu hỏi 7: Mô hình nào sau đây không phải là một thuật toán học có giám sát?

• B. Cây quyết định (Decision Tree).

• D. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).

• A. Hồi quy logistic (Logistic Regression).

• C. K-means clustering.

Câu hỏi 8: Trong học máy, 'cross-validation' được sử dụng để làm gì?

• C. Để giảm thiểu kích thước dữ liệu huấn luyện.

• A. Để tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

• B. Để đánh giá độ chính xác của mô hình trên dữ liệu chưa thấy.

• D. Để tìm kiếm các tham số tối ưu cho mô hình.

Câu hỏi 9: Mô hình nào sau đây thường được sử dụng trong học sâu (Deep Learning)?

• A. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network).

• B. Hồi quy logistic (Logistic Regression).

• C. Cây quyết định (Decision Tree).

• D. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).

Câu hỏi 10: Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình học máy?

• A. Regularization.

• B. Tăng kích thước dữ liệu huấn luyện.

• C. Sử dụng mô hình đơn giản hơn.

• D. Giảm số lượng đặc trưng (Features).