Trí tuệ nhân tạo test

AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì?

• A. Hệ thống mô phỏng khả năng tư duy của con người

• B. Công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn

• C. Một loại phần mềm văn phòng

• D. Chỉ dùng trong robot

Data Science là lĩnh vực chuyên về:

• A. Thiết kế phần mềm

• B. Khai thác, phân tích và hiểu dữ liệu để rút ra giá trị

• C. Lập trình web

• D. Thiết kế vi mạch

Machine Learning là gì?

• A. Một kỹ thuật AI giúp máy tính học từ dữ liệu

• B. Công cụ lưu trữ dữ liệu lớn

• C. Một phần mềm tạo ảnh

• D. Giao diện thiết kế đồ họa

Sự khác biệt chính giữa AI và Machine Learning là:

• A. AI bao gồm Machine Learning

• B. ML điều khiển robot, AI thì không

• C. ML dùng trong game, AI dùng trong công nghiệp

• D. AI chỉ dùng cho xe tự lái

Mối quan hệ giữa Data Science và Machine Learning là:

• A. ML là công cụ hỗ trợ Data Science trong việc phân tích và dự đoán

• B. Không liên quan đến nhau

• C. Data Science là thuật toán con của ML

• D. Data Science chỉ thu thập dữ liệu, không xử lý

Học có giám sát (Supervised Learning) là gì?

• A. Mô hình học từ dữ liệu đã gán nhãn

• B. Mô hình tự học không cần nhãn

• C. Mô hình học từ ảnh động

• D. Mô hình học không cần dữ liệu

Mục tiêu chính của học có giám sát là gì?

• A. Phân cụm dữ liệu chưa gán nhãn

• B. Học từ dữ liệu có nhãn để dự đoán đầu ra mới

• C. Giảm chiều dữ liệu

• D. Phát hiện dữ liệu bất thường

Dữ liệu huấn luyện trong học có giám sát bao gồm những gì?

• A. Dữ liệu đầu vào và cấu trúc nhóm

• B. Chỉ dữ liệu đầu vào

• C. Dữ liệu đầu vào và nhãn tương ứng

• D. Dữ liệu không xác định

Học không giám sát (Unsupervised Learning) thường áp dụng cho:

• A. Phân cụm dữ liệu, giảm chiều dữ liệu

• B. Dự đoán giá trị đầu ra

• C. Nhận diện chữ viết

• D. Tạo báo cáo thống kê

Random Forest là một thuật toán thuộc loại nào?

• A. Học không giám sát

• B. Học có giám sát

• C. Giảm chiều dữ liệu

• D. Phân cụm