A. Để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực

B. Để giải quyết vấn đề nhân tạo

C. Để giải thích các loại trí thông minh

D. Trích xuất nguyên nhân khoa học

A. Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta không chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này được xác định bởi hàm đánh giá.

B. Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này được xác định bởi hàm đánh giá.

C. Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này không được xác định bởi hàm đánh giá.

D. Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta không chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này không được xác định bởi hàm đánh giá.

A. Quét qua toàn bộ nghiệm có thể có của bài toán

B. Chỉ quét qua một nửa nghiệm có thể có của bài toán

C. Không quét qua toàn bộ nghiệm có thể có của bài toán

D. Quét qua toàn bộ nghiệm có thể không có của bài toán

A. Không phát triển một đỉnh K tốt nhất

B. Phát triển nhiều đỉnh K tốt nhất

C. Chỉ phát triển một đỉnh K tốt nhất

D. Phát triển nhiều đỉnh K nhưng không tốt nhất

A. Duyệt tất cả các đỉnh

B. Duyệt một nửa số đỉnh

C. Chỉ duyệt đỉnh đầu của đồ thị

D. Chỉ duyệt đỉnh cuối của đồ thị

A. Khả năng làm tăng tính toán

B. Khả năng làm giảm tính toán

C. Khả năng tiêu thụ nhiều bộ nhớ

D. Khả năng làm tăng tính toán và tiêu thụ nhiều bộ nhớ

A. Nút kề

B. Nút gốc

C. Nút con

D. Nút cha

A. Véc cạn

B. Rà soát

C. Cả A và B đều đúng

D. Cả A và B đều sai

A. Một hàm để giải các bài toán

B. Hàm lấy tham số của chuỗi kiểu và trả về giá trị nguyên

C. Một hàm có kiểu trả về là không có gì

D. Một chức năng ánh xạ từ không gian trạng thái bài toán đến các giải thuật xử lý như mong muốn

A. BFS sẽ bị mắc kẹt trong khi tìm đường đi

B. Toàn bộ cây được tạo ra trong quá trình đã duyệt phải được lưu trữ trong BFS

C. BFS không được bảo đảm tìm lời giải nếu tồn tại lời giải

D. BFS không khác gì thuật toán tìm kiếm nhị phân

A. Giải thuật quay lui

B. Giải thuật leo đồi

C. Giải thuật tham lam

D. Tất cả các ý trên

A. Là một giải thuật đệ quy

B. Là một giải thuật không đệ quy

C. Là một giải thuật đệ quy và không đệ quy

D. Tất cả các đáp án đều sai

A. Chỉ hồi quy

B. Phân cụm

C. Phân loại và hồi quy

D. Chỉ phân loại

A. Giáo dục, đào tạo nhân lực, phát triển kỹ năng mềm

B. Quản lý dự án, phát triển phần mềm, thiết kế đồ họa

C. Nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu, quảng cáo trực tuyến

D. Bảo mật thông tin, truyền thông an toàn, xác thực danh tính, blockchain, tiền điện tử

A. Là phương pháp học máy sử dụng dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình

B. Là một loại học máy không cần huấn luyện

C. Chỉ áp dụng cho dữ liệu không có cấu trúc

D. Là phương pháp học không sử dụng dữ liệu có nhãn

A. Sử dụng số lượng mẫu huấn luyện để đánh giá

B. So sánh với các mô hình không giám sát

C. Chỉ dựa vào thời gian huấn luyện của mô hình

D. Sử dụng các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu, F1-score và ma trận nhầm lẫn

A. K-Nearest Neighbors Algorithm

B. K-Node Neighbors

C. K-Nearest Neighbors

D. K-Nearest Network

A. Sử dụng hồi quy tuyến tính

B. Tìm kiếm dữ liệu theo thứ tự thời gian

C. Phân tích hồi quy đa biến

D. Tìm k điểm gần nhất để phân loại hoặc hồi quy

A. Tăng số lượng tham số

B. Giảm kích thước tập dữ liệu

C. Sử dụng hàm kích hoạt phức tạp

D. Regularization, Dropout, Tăng kích thước tập dữ liệu, Cross-validation, Pruning, Early stopping

A. A* chỉ tìm kiếm theo chiều rộng

B. A* luôn tìm kiếm đường đi dài nhất

C. A* không sử dụng ước lượng trong quá trình tìm kiếm

D. A* tìm kiếm đường đi ngắn nhất hiệu quả hơn nhờ kết hợp chi phí thực tế và ước lượng

A. Gradient Descent, PCA, GANs

B. KNN, K-means, Cây quyết định, SVM

C. Genetic Algorithm, Monte Carlo, A*

D. DBMS, SQL, REST API

A. O(k)

B. O(d)

C. O(k^d)

D. O(d^k)

A. Backtracking

B. Branch and Bound

C. Dynamic Programming

D. Forward checking

A. ¬(p ∨ q) ≡ ¬p ∧ ¬q

B. ¬(p ∧ q) ≡ ¬p ∨ ¬q

C. ¬(p ∧ q) ≡ p ∨ q

D. ¬(p ∨ q) ≡ p ∧ q

A. Nghiên cứu cảm xúc con người

B. Xây dựng hệ thống thông minh giải quyết vấn đề thực tế

C. Chỉ tạo ra mô hình lý thuyết

D. Thay thế sự sáng tạo của con người

A. Cây quyết định

B. Thuật toán K-means

C. Mạng nơ-ron nhân tạo

D. SVM

A. Queue

B. Stack

C. Heap

D. Danh sách kề

A. p ∧ q → p ∨ q

B. p → q

C. p ∧ ¬p

D. p ∨ q → p

A. Kiểm tra mô hình sau khi huấn luyện xong

B. Tối ưu hóa các tham số mô hình

C. Đo hiệu suất cuối cùng

D. Tăng kích thước tập huấn luyện

A. Tập tất cả các trạng thái

B. Tập tất cả các thông tin liên quan đến bài toán

C. Tập các trạng thái đích

D. Tập toán tử

A. Chiêm tinh học

B. Lịch sử

C. Khoa học nhận thức

D. Thần thoại

A. Đưa về dạng chuẩn

B. Tách ∨ ở GT

C. Tách ∧ ở KL

D. Giả sử KL sai → mâu thuẫn

A. Học không giám sát

B. Học có giám sát

C. Học tăng cường

D. Học bán giám sát

A. p → (q ∨ r)

B. p ∧ (¬q ∨ r)

C. p ↔ q

D. p → q ∨ r