Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo

Total questions: 51

Worksheet time: 26mins

Name
Class
Date
1.

Có mấy cách tiếp cận AI?

a)

1

b)

2

c)

4

d)

6

2.

Turing Test do Alan Turing thiết kế theo cách tiếp cận nào?

a)

Hành động như con người

b)

Suy nghĩ như con người

c)

Suy nghĩ có lý trí

d)

Hành động có lý trí

3.

 Loại AI nào dưới đây thuộc phân loại Type-1?

a)

General AI

b)

Limited Memory

c)

Theory of mind

d)

Self Awarences

4.

Reactive Machines thuộc phân loại chính nào?

a)

Type-1

b)

Type-2

5.

Loại AI nào dưới đây thuộc phân loại Type-2?

a)

General AI

b)

Narrow AI

c)

Strong AI

d)

Self Awarences

6.

Hệ thống Deep Blue của IBM là ví dụ loại AI?

a)

Reactive Machines

b)

General AI

c)

Strong AI

d)

Self Awarences

7.

Apple Siri là một ví dụ loại AI nào dưới đây?

a)

General AI

b)

Narrow AI

c)

Strong AI

d)

Self Awarences

8.

Hệ thống AlphaGo của Google là ví dụ loại AI?

a)

Theory of mind

b)

Limited Memory

c)

Reactive Machines

d)

Self Awarences

9.

Công nghệ nào dưới đây giúp máy tính tự động tương tác với người dùng?

a)

Chatbot

b)

VoiceIP

c)

Nano

d)

Cả 3 đáp án còn lại

10.

 Đâu không phải là một ví dụ về AI?

a)

Trợ lý Siri

b)

Trợ lý Watson

c)

Robot Sophia

d)

Hợp đồng thông minh Etherium

11.

AI bắt đầu từ thập niên nào?

a)

1940

b)

1950

c)

1960

d)

1970

12.

 Lý thuyết được áp dụng nhiều nhất trong AI là?

a)

Lý thuyết nhận dạng và xử lý tiếng nói

b)

Lý thuyết biễu diễn tri thức và hệ chuyên gia

c)

Lý thuyết giải bài toán và suy diễn thông minh

d)

Lý thuyết tìm kiếm may rủi

13.

 Ai là người khai sinh ra Trí tuệ nhân tạo?

a)

M. Minsky

b)

Bill Gate

c)

Turing

d)

A. Newell

14.

Các nhà nghiên cứu AI đó phát triển vài ngôn ngữ đặc biệt cho nghiên cứu AI là LISP và?

a)

C++

b)

Prolog

c)

Pascal

d)

C#

15.

Bài toán tìm kiếm cơ bản có thể phát biểu thông qua các thành phần nào?

a)

Không gian trạng thái, tập các trạng thái xuất phát, tập các trạng thái đích, các toán tử và độ đo

b)

Không gian trạng thái, tập các trạng thái xuất phát, tập các trạng thái đích, các toán tử

c)

Không gian trạng thái, tập các trạng thái xuất phát, tập các trạng thái đích

d)

Tập các trạng thái xuất phát và tập các trạng thái đích

16.

Bài toán tìm kiếm cơ bản được phát biểu thông qua bao nhiêu thành phần?

a)

3 thành phần

b)

4 thành phần

c)

5 thành phần

d)

6 thành phần

17.

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bài toán tìm kiếm thường quan tâm đến trường hợp nào?

a)

Không gian tìm kiếm có kích thước lớn khiến cho những phương pháp truyền thống gặp khó khăn

b)

Không gian tìm kiếm có kích thước nhỏ

c)

Không gian tìm kiếm có kích thước vừa phải

d)

Những thuật toán khó

18.

Nguyên lý chung của thuật toán tìm kiếm tổng quát là gì?

a)

Bắt đầu từ trạng thái đích, sử dụng các hàm chuyển động để di chuyển trong không gian trạng thái cho tới khi đạt đến trạng thái mong muốn.

b)

Bắt đầu từ một trạng thái bất kỳ, sử dụng các hàm chuyển động để di chuyển trong không gian trạng thái cho tới khi đạt đến trạng thái mong muốn.

c)

Bắt đầu từ trạng thái tốt nhất, sử dụng các hàm chuyển động để di chuyển trong không gian trạng thái cho tới khi đạt đến trạng thái mong muốn.

d)

Bắt đầu từ trạng thái xuất phát, sử dụng các hàm chuyển động để di chuyển trong không gian trạng thái cho tới khi đạt đến trạng thái mong muốn.

19.

Cách biễu diễn đồ thị trên máy tính tốn ít bộ nhớ hơn? 

a)

Danh sách kề

b)

Danh sách cạnh 

c)

Ma trận kề

d)

Các cách biểu diễn tốn như nhau. 

20.

Thuật giải tham lam (Greedy) là? 

a)

Cho kết quả tối ưu nhất

b)

Cho kết quả tốt hơn kết quả tối ưu 

c)

Nhanh chóng tìm ra lời giải

d)

Tất cả đều sai 

21.

 Phát biểu nào SAI? 

a)

Thuật giải sắp xếp là thuật giải heuristics

b)

Thuật giải áp dụng nguyên lý Greedy là thuật giải heuristics

c)

Thuật giải áp dụng vét cạn thông minh là thuật giải heuristics

d)

Thuật giải áp dụng nguyên lý thứ tự là thuật giải heuristics

22.

Thuật giải tham lam (Greedy) không sử dụng nguyên lý nào? 

a)

Nguyên lý tham lam

b)

Nguyên lý hình ống

c)

Nguyên lý vét cạn thông minh

d)

Nguyên lý thứ tự

23.

Công thức dưới đây là luật nào?

a)

Modus Ponens

b)

Modus Tollens

c)

Nhập đề và

d)

Nhập đề hoặc

24.

Công thức dưới đây là luật nào?

a)

Modus Ponens

b)

Modus Tollens

c)

Nhập đề và

d)

Bắc cầu

25.

Công thức dưới đây là luật nào?

a)

Modus Ponens

b)

Modus Tollens

c)

Nhập đề và

d)

Nhập đề hoặc

26.

Thuật toán KNN thuộc phân loại?

a)

Học máy có giám sát

b)

Học máy không giám sát

c)

 Học tăng cường

d)

Học kết hợp

27.

Mô hình học máy nào dưới đây thuộc phương pháp học không có giám sát (Unsupervised Learning)?

a)

Phân lớp (Classification)

b)

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

c)

Hồi quy phi tuyến (Non-linear Regression)

d)

Phân cụm (Clustering)

28.

Mô hình luật kết hợp (Association Rule) thuộc loại học máy nào?

a)

Học có giám sát (Supervised Learning)

b)

 Học không có giám sát (Unsupervised Learning)

c)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

d)

Học liên kết (Federated Learning)

29.

Mô hình phân cụm (Clustering) thuộc loại học máy nào?

a)

Học có giám sát (Supervised Learning)

b)

Học không có giám sát (Unsupervised Learning)

c)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

d)

Học liên kết (Federated Learning)

30.

Phương pháp học máy trong đó “cho trước tập dữ liệu huấn luyện dưới dạng các ví dụ cùng với giá trị đầu ra hay giá trị đích. Dựa trên dữ liệu huấn luyện, thuật toán học cần xây dựng mô hình hay hàm đích để dự đoán giá trị đầu ra cho các trường hợp mới” được gọi là:

a)

Học có giám sát (Supervised Learning)

b)

Học không có giám sát (Unsupervised Learning)

c)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

d)

Học liên kết (Federated Learning)

31.

Mô hình hồi quy tuyến tính (Linear regression) thuộc loại học máy nào?

a)

Học có giám sát (Supervised Learning)

b)

Học không có giám sát (Unsupervised Learning)

c)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

d)

Học liên kết (Federated Learning)

32.

Mô hình học máy nào dưới đây không là thuộc phương pháp học có giám sát (Supervised Learning)?

a)

Phân lớp (Classification)

b)

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

c)

Hồi quy phi tuyến (Non-linear Regression)

d)

Luật kết hợp (Association Rule)

33.

Thuật toán K-Means thuộc phân loại?

a)

Học máy có giám sát

b)

Học máy không giám sát

c)

Học tăng cường

d)

Học kết hợp

34.

Thuật toán Bagging thuộc phân loại?

a)

Học máy có giám sát

b)

Học máy không giám sát

c)

Học tăng cường

d)

Học kết hợp

35.

Thuật toán SVM thuộc phân loại?

a)

Học máy có giám sát

b)

Học máy không giám sát

c)

Học tăng cường

d)

Học kết hợp

36.

Thuật toán Clustering thuộc phân loại?

a)

Học máy có giám sát

b)

Học máy không giám sát

c)

Học tăng cường

d)

Học kết hợp

37.

Thuật toán Naïve Bayes thuộc phân loại?

a)

 Học máy không giám sát

b)

Học máy có giám sát

c)

Học sâu

d)

 Học kết hợp

38.

Thuật toán Random Forest thuộc phân loại?

a)

Học máy không giám sát

b)

Học máy có giám sát

c)

Học sâu

d)

Học kết hợp

39.

Thuật toán Stacking thuộc phân loại?

a)

Học máy không giám sát

b)

Học máy có giám sát

c)

Học sâu

d)

Học kết hợp

40.

Thuật toán Decision Tree thuộc phân loại?

a)

Học máy không giám sát

b)

 Học máy có giám sát

c)

 Học sâu

d)

Học kết hợp

41.

Tỷ lệ dương tính giả (nhầm lẫn) được viết tắt là?

a)

ACC

b)

 FPR

c)

TPR

d)

 FNR

42.

Tỷ lệ âm tính giả (bỏ sót) được viết tắt là?

a)

ACC

b)

FPR

c)

 TPR

d)

 FNR

43.

Dạng học máy nào dưới đây trong đó cho trước tập dữ liệu huấn luyện dưới dạng các ví dụ cùng với giá trị đầu ra hay giá trị đích. Dựa trên dữ liệu huấn luyện, thuật toán học cần xây dựng mô hình hay hàm đích để dự đoán giá trị đầu ra (giá trị đích) cho các trường hợp mới?

a)

Học có giám sát

b)

Học không giám sát

c)

Học sâu

d)

Học tăng cường

44.

Đối với các bài toán phân loại nhị phân, ta thường sử dụng phương pháp học máy nào dưới đây?

a)

Học tăng cường

b)

Học không giám sát

c)

Học sâu

d)

Học có giám sát

45.

Đối với các bài toán phân cụm, ta thường sử dụng phương pháp học máy nào dưới đây?

a)

Học tăng cường

b)

Học không giám sát

c)

Học sâu

d)

Học có giám sát

46.

Công thức dưới đây để tính?

a)

ACC

b)

TPR

c)

TNR

d)

PPV

47.

Công thức dưới đây để tính?

a)

ACC

b)

TPR

c)

TNR

d)

PPV

48.

Công thức dưới đây để tính?

a)

ACC

b)

TPR

c)

 FPR

d)

PPV

49.

Công thức dưới đây để tính?

a)

 ACC

b)

TPR

c)

 FPR

d)

PPV

50.

Cho mạng Bayes như hình dưới, sử dụng phương pháp suy diễn nhân quả, tính P(D|B)?

a)

P(D|B) = 0.007

b)

P(D|B) = 0.003

c)

P(D|B) = 0.07

d)

P(D|B) = 0.03

51.

Cho mạng Bayes như ở hình bên, trong đó các biến ngẫu nhiên có ý nghĩa như sau:

L: Một người là lập trình viên G: Một người mê game

T: Một người sử dụng máy tính thường xuyên

C: Một người bị cận

Bằng phương pháp suy diễn nhân quả, tính P(T | L).

a)

0.755

b)

0.0425

c)

0.7125

d)

0.85

Similar Resources on Wayground

ÔN TÂP CSDLNC

54 questions

ÔN TÂP CSDLNC

quiz

Worksheet

•

University

Siêu trí tuệ lớp 4A

51 questions

Siêu trí tuệ lớp 4A

quiz

Worksheet

•

4th Grade - University

Grade 6_Review Unit 6

50 questions

Grade 6_Review Unit 6

quiz

Worksheet

•

6th Grade - University

văn bản quản lí nhà nước

50 questions

văn bản quản lí nhà nước

quiz

Worksheet

•

KG - University

Chủ nghĩa KH XH

48 questions

Chủ nghĩa KH XH

quiz

Worksheet

•

University

practice-exam-2

50 questions

practice-exam-2

quiz

Worksheet

•

University

ĐIỀU DƯỠNG - Đánh giá ngày 9

50 questions

ĐIỀU DƯỠNG - Đánh giá ngày 9

quiz

Worksheet

•

University

PDS - LÝ SINH CHƯƠNG 4

50 questions

PDS - LÝ SINH CHƯƠNG 4

quiz

Worksheet

•

University