Font size
WorksheetsĐề 1 — Trí tuệ nhân tạo (AI)
Total questions: 150
Worksheet time: 1hrs 15mins
Trí tuệ nhân tạo (AI) được hiểu là gì?
Khả năng máy tính thực hiện các tác vụ đòi hỏi trí tuệ con người
Quá trình máy tính tự sửa chữa phần cứng
Một hệ thống điều khiển cơ học đơn giản
Việc tự động hóa quy trình sản xuất bằng robot
Mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo là gì?
Thay thế hoàn toàn con người trong mọi hoạt động
Tạo ra các hệ thống có thể tư duy, học hỏi và ra quyết định như con người
Giảm chi phí phần cứng trong sản xuất
Tăng tốc độ xử lý dữ liệu mà không cần học máy
Một hệ thống được coi là "trí tuệ nhân tạo" khi nào?
Khi nó có thể thực hiện các thao tác toán học cơ bản
Khi nó có thể bắt chước hành vi trí tuệ của con người như học, suy luận, thích nghi
Khi nó chỉ hoạt động theo mã lệnh cố định
Khi nó vận hành mà không cần dữ liệu đầu vào
Trong nghiên cứu AI, "machine learning" đóng vai trò gì?
Cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất
Là quá trình lập trình thủ công các quy tắc xử lý
Là kỹ thuật mô phỏng phần cứng của bộ não
Là công cụ chỉ dùng để dịch ngôn ngữ tự nhiên
Lợi ích chính của AI trong đời sống và kinh tế là gì?
Tăng khả năng tự động hóa, hỗ trợ ra quyết định và tối ưu hóa quy trình
Thay thế toàn bộ lao động con người
Chỉ dùng trong lĩnh vực khoa học máy tính
Giảm chất lượng dịch vụ do phụ thuộc vào máy móc
Giai đoạn đầu tiên của AI (từ thập niên 1950–1970) chủ yếu tập trung vào điều gì?
Phát triển các hệ thống học sâu (Deep Learning)
Xây dựng chương trình mô phỏng tư duy logic và chơi cờ
Tạo ra robot tự hành trong công nghiệp
Phát triển mạng nơ-ron nhân tạo hiện đại
"Mùa đông AI" (AI Winter) dùng để chỉ điều gì trong lịch sử phát triển AI?
Giai đoạn AI đạt đỉnh cao trong ứng dụng thực tế
Giai đoạn thiếu hụt tài trợ, kỳ vọng giảm sút và nghiên cứu AI chững lại
Thời kỳ AI được đưa vào giáo dục phổ thông
Thời kỳ AI tập trung vào công nghiệp nặng
Sự phát triển của "machine learning" và "big data" đánh dấu giai đoạn nào trong lịch sử AI?
Giai đoạn AI truyền thống (symbolic AI)
Giai đoạn AI hiện đại (từ thập niên 2010 đến nay)
Giai đoạn mô phỏng cơ học cổ điển
Giai đoạn lập trình điều khiển tuyến tính
Giai đoạn "AI hiện đại" khác với các giai đoạn trước ở điểm nào?
Dựa nhiều vào dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán của phần cứng
Không còn sử dụng thuật toán học máy
Tập trung vào quy tắc cố định thay vì học từ dữ liệu
Không còn ứng dụng trong lĩnh vực kinh tế
Công nghệ nào được xem là bước ngoặt đưa AI phát triển mạnh từ năm 2012 đến nay?
Blockchain
Deep Learning (học sâu) với mạng nơ-ron tích chập (CNN)
Điện toán đám mây (Cloud Computing)
Công nghệ sinh học (Biotech)
AI hẹp (Narrow AI) là gì?
Hệ thống có khả năng tự nhận thức và suy luận như con người
Hệ thống chỉ thực hiện tốt một hoặc vài tác vụ cụ thể được lập trình trước
Hệ thống có thể tự cải thiện trí thông minh vượt con người
Hệ thống có thể hiểu và sáng tạo trong mọi lĩnh vực
Ví dụ nào dưới đây thể hiện rõ nhất về AI hẹp (Narrow AI)?
Siri, hệ thống gợi ý của Netflix
Robot có khả năng tự ý thức và sáng tạo như con người
Mạng nơ-ron có thể lập trình lại chính nó không cần dữ liệu
Hệ thống AI quản trị chính phủ toàn cầu
AI tổng quát (AGI – Artificial General Intelligence) được hiểu là gì?
Hệ thống có thể tự động hóa các quy trình lặp lại đơn giản
Hệ thống có khả năng học, suy nghĩ và thích ứng linh hoạt như con người
Hệ thống bị ràng buộc bởi một loại dữ liệu cụ thể
Hệ thống chỉ hoạt động khi có dữ liệu được gán nhãn
Điểm khác biệt lớn nhất giữa AGI và ASI là gì?
ASI có trí tuệ vượt xa con người, trong khi AGI tương đương con người
AGI chỉ là công nghệ phần cứng, còn ASI là phần mềm
AGI hoạt động không cần dữ liệu, ASI cần dữ liệu lớn
AGI không thể học, ASI có thể học
Theo dự đoán của các nhà nghiên cứu, AI siêu trí tuệ (ASI) có thể gây ra thách thức nào lớn nhất?
Giảm tốc độ phát triển công nghệ toàn cầu
Mất kiểm soát, đe dọa sự tồn tại của con người nếu không được quản lý tốt
Giảm hiệu suất lao động của con người trong ngắn hạn
Chỉ ảnh hưởng đến các lĩnh vực giải trí và truyền thông
Mối quan hệ giữa AI, ML và DL được mô tả đúng nhất là gì?
ML là một phần của AI, và DL là một phần nhỏ hơn của ML
AI là một phần của ML, và ML là một phần của DL
DL là khái niệm tách biệt hoàn toàn khỏi AI
AI, ML và DL là ba lĩnh vực không liên quan
Machine Learning (Học máy) đóng vai trò gì trong hệ thống AI?
Giúp máy học từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình trực tiếp
Là công cụ mô phỏng phần cứng của bộ não con người
Là quá trình viết mã cố định cho từng tình huống
Là lĩnh vực chỉ nghiên cứu robot tự hành
Deep Learning khác với Machine Learning ở điểm nào?
DL sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để tự trích xuất đặc trưng từ dữ liệu
DL chỉ dựa trên các quy tắc thủ công do con người viết
DL không cần dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán cao
DL là khái niệm tách biệt hoàn toàn với AI và ML
Trong mối quan hệ AI–ML–DL, thành phần nào bao trùm lớn nhất?
Deep Learning (DL)
Machine Learning (ML)
Artificial Intelligence (AI)
Data Mining
Ví dụ nào thể hiện đúng sự ứng dụng của Deep Learning trong AI?
Nhận dạng khuôn mặt và giọng nói bằng mạng nơ-ron tích chập (CNN)
Phân tích bảng Excel bằng công thức FORECAST
Lập trình tự động hóa văn phòng bằng VBA
Tra cứu thông tin trong cơ sở dữ liệu Access
ChatGPT được xây dựng dựa trên loại mô hình nào?
Mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN)
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
Mạng nơ-ron truyền thẳng (FNN)
Mục tiêu chính của ChatGPT trong học tập là gì?
Đánh giá trắc nghiệm tự động
Tạo sinh và hỗ trợ nội dung học tập
Tăng cường tốc độ xử lý phần cứng
Thay thế hoàn toàn người học
ChatGPT hoạt động dựa trên cơ chế nào để sinh văn bản?
Tra cứu cơ sở dữ liệu cố định
Tính toán logic mờ
Dự đoán từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh
Chọn ngẫu nhiên chuỗi ký tự
Trong học tập kinh tế, ChatGPT có thể hỗ trợ gì?
Tư duy trọn vẹn thay con người
Mô phỏng giao dịch chứng khoán
Phân tích dữ liệu thống kê
Tự động lập báo cáo tài chính
ChatGPT thuộc loại trí tuệ nhân tạo nào?
Trí tuệ nhân tạo mạnh (ASI)
Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI)
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)
Trí tuệ nhân tạo sinh học (BI)
Cơ chế học của ChatGPT là gì?
Học từ phản hồi con người (RLHF)
Học tăng cường
Học không giám sát
Học có giám sát
Ưu điểm nổi bật của ChatGPT trong viết báo cáo là gì?
Biên dịch ngôn ngữ chuyên ngành
Viết nhanh, có cấu trúc, ngữ pháp đúng
Tạo biểu đồ từ dữ liệu tài chính
Tự động trích xuất thông tin từ PDF
Hạn chế chính của ChatGPT là gì?
Thiếu tính sáng tạo
Có thể sinh thông tin sai lệch (hallucination)
Không thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Không có dữ liệu huấn luyện
Khi viết báo cáo bằng ChatGPT, yếu tố nào cần kiểm tra?
Độ dài của đoạn văn
Hình thức trình bày
Tính chính xác dữ liệu và dẫn chứng
Cấu trúc và ngữ pháp
ChatGPT có thể được so sánh với bản viết tay ở khía cạnh nào?
Mức độ nhân văn trong câu chữ
Tốc độ và tính sáng tạo
Khả năng phản biện
Độ chính xác và nhất quán
“Prompt” trong ChatGPT là gì?
Mẫu dữ liệu huấn luyện
Lệnh yêu cầu hoặc gợi ý người dùng nhập vào
Bộ nhớ tạm thời
Đoạn mã điều khiển phần cứng
“Prompt engineering” là gì?
Quy trình phân loại dữ liệu
Kỹ thuật tối ưu hóa đầu ra bằng cách thiết kế câu lệnh đầu vào
Kỹ thuật huấn luyện lại mô hình ngôn ngữ
Cách lập trình ChatGPT bằng Python
ChatGPT có thể hỗ trợ người dùng tạo ý tưởng nghiên cứu bằng cách nào?
Tự động viết báo cáo hoàn chỉnh
Sinh ngẫu nhiên các chủ đề
Phân tích các chủ đề và gợi ý hướng tiếp cận
Tự huấn luyện mô hình mới
Khi tóm tắt tài liệu, ChatGPT chủ yếu sử dụng kỹ thuật gì?
Dịch máy
Trích xuất (extractive) và sinh (abstractive)
Gắn nhãn dữ liệu
Gom cụm dữ liệu
Lợi ích của việc tóm tắt tài liệu bằng ChatGPT là gì?
Tăng tốc độ xử lý phần cứng
Giảm kích thước dữ liệu
Giảm chi phí lưu trữ
Khi yêu cầu ChatGPT sinh ý tưởng nghiên cứu, điều quan trọng là gì?
Dùng từ khóa ngắn và mơ hồ
Giữ nguyên prompt mặc định
Không cần ví dụ minh họa
Viết prompt cụ thể, rõ mục tiêu
Kỹ thuật nào giúp tăng độ sáng tạo trong ChatGPT?
Sử dụng tham số “temperature” cao hơn
Giảm số token đầu vào
Dùng prompt ngắn hơn
Tắt chế độ học sâu
ChatGPT có thể tóm tắt bài báo khoảng bao nhiêu từ theo yêu cầu nhóm?
≤200 từ
1000 từ
300–500 từ
50–100 từ
Đánh giá độ sáng tạo của ChatGPT có thể dựa trên yếu tố nào?
Tính mới và tính liên quan
Ngôn ngữ hiển thị
Thời gian phản hồi
Số lượng từ sinh ra
Khi so sánh giữa bản gốc và bản tóm tắt, điều gì quan trọng nhất?
Giữ nguyên ý chính và cấu trúc lập luận
Giữ nguyên độ dài
Giữ nguyên toàn bộ từ vựng
Dịch sang ngôn ngữ khác
Gemini là sản phẩm AI của hãng nào?
Microsoft
OpenAI
IBM
Copilot là sản phẩm AI tích hợp trong bộ công cụ nào?
Google Workspace
Oracle Cloud
Amazon AWS
Microsoft 365
Ứng dụng chính của Copilot trong kế toán là gì?
Thiết kế báo cáo marketing
Xử lý ảnh và video
Quản lý nhân sự
Tự động hóa nhập liệu và phân tích số liệu
Gemini có thể hỗ trợ kiểm toán bằng cách nào?
Kiểm tra sai sót trong báo cáo
Tạo ảnh minh họa
Dịch tài liệu hợp đồng
Dự báo tỷ giá hối đoái
Lợi ích chính của việc kết hợp Gemini và Copilot là gì?
Giảm chi phí phần cứng
Tăng tốc độ và độ chính xác của nghiệp vụ
Loại bỏ sổ dữ liệu
Thay thế hoàn toàn nhân viên kế toán
Trong bài giảng, Gemini được mô tả là công cụ mạnh ở khía cạnh nào?
Hiểu ngữ cảnh và xử lý đa phương thức
Biểu đồ hóa dữ liệu
Xử lý tệp Excel
Dự báo chuỗi thời gian
Copilot hỗ trợ tốt nhất trong ứng dụng nào?
Power BI
Excel và Word
Chrome và Gmail
Photoshop
Khi đánh giá Copilot, yếu tố nào không được xem là tiêu chí chính?
Độ chính xác
Giao diện
Sở thích cá nhân
Tốc độ
Một vụ kiểm toán có thể thực hiện bằng Gemini là gì?
Phát hiện bất thường trong giao dịch
Sinh văn bản quảng cáo
Gợi ý tiêu đề slide
Dịch hợp đồng mua bán
Khi so sánh Gemini và Copilot, điểm khác biệt chính là gì?
Ngôn ngữ lập trình
Cấu trúc phần cứng
Cách lưu trữ dữ liệu
Nền tảng tích hợp và phạm vi ứng dụng
Copilot trong Excel giúp người dùng làm gì?
Phân tích dữ liệu và dự báo tự động
Viết mã VBA
Gửi email hàng loạt
Tạo slide trình bày
Copilot có thể tự động sinh ra loại công thức nào?
CONCAT, LEN, MID
TRIM, PROPER, REPLACE
ALL
SUM, FORECAST, INSIGHTS
Biểu đồ AI trong Excel có thể dùng để?
Mô phỏng mạng nơ-ron
Thiết kế hình ảnh
Tạo logo doanh nghiệp
Biểu diễn xu hướng tài chính
Khi dùng Copilot để dự báo, cần ít nhất bao nhiêu hàm dự báo?
3
2
1
4
Trong ứng dụng tài chính, Copilot có thể giúp gì?
Tính toán dự báo dòng tiền
Thiết kế giao diện web
Tạo video quảng cáo
Dịch hợp đồng
Copilot có khả năng hiểu câu lệnh tự nhiên vì sử dụng công nghệ gì?
Thị giác máy tính
Nhận dạng hình ảnh
Xử lý âm thanh
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Lợi ích khi dùng Copilot trong Excel là gì?
Giảm thao tác thủ công và tăng tốc phân tích
Thay thế hoàn toàn chuyên gia tài chính
Tăng độ bảo mật dữ liệu
Giảm dung lượng file
Để tạo biểu đồ bằng Copilot, người dùng cần?
Lập trình VBA
Viết công thức phức tạp
Cung cấp dữ liệu và yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên
Cài thêm add-in
Khi giải thích kết quả dự báo, người dùng cần chú ý gì?
Hiểu mô hình và giả định được Copilot sử dụng
Sao chép kết quả trực tiếp
Không cần kiểm tra dữ liệu gốc
Chỉ nhìn vào biểu đồ
Copilot trong Word hỗ trợ người dùng làm gì?
Dịch hợp đồng tự động
Viết, tóm tắt, chỉnh sửa văn bản
Vẽ sơ đồ mạng
Chạy mã Python
Tính năng “Design Ideas” trong PowerPoint có mục tiêu gì?
Chuyển đổi định dạng file
Gửi slide qua email
Tự động gợi ý bố cục và hình ảnh
Tạo biểu đồ tài chính
Copilot có thể tạo báo cáo Word bằng cách nào?
Hiểu yêu cầu và sinh nội dung theo prompt
Dịch tài liệu
Nhập dữ liệu thủ công
Cài plug-in riêng
Khi dùng Copilot tạo slide, cần chuẩn bị gì trước?
Dàn ý hoặc nội dung chính của bài thuyết trình
Biểu đồ Excel
Video minh họa
File âm thanh
Ưu điểm chính của Copilot trong PowerPoint là gì?
Tăng tốc thiết kế và tự động hóa bố cục
Tạo video
Chuyển đổi PDF
Kiểm tra ngữ pháp
Khi so sánh hiệu suất làm việc giữa Copilot và con người, điểm nổi bật là gì?
Copilot chỉ làm việc ngoại tuyến
Con người cần ít thời gian hơn
Copilot xử lý nhanh và ổn định hơn
Con người luôn chính xác hơn
Trong Word, Copilot có thể tạo nội dung dựa trên yếu tố nào?
Âm thanh
Câu lệnh hoặc mô tả của người dùng
Tệp hình ảnh
Tệp Excel
Khi chỉnh sửa nội dung, Copilot có thể làm gì?
Dịch toàn văn bản
Tạo mã HTML
Gợi ý cách diễn đạt hoặc rút gọn đoạn văn
Chèn hình động
Hạn chế chính của Copilot trong Word là gì?
Không thể tạo văn bản
Chưa hiểu ngữ cảnh chuyên ngành sâu
Không dùng được offline
Chỉ hỗ trợ tiếng Anh
Khi so sánh Copilot với ChatGPT, điểm khác biệt chính là gì?
Copilot tích hợp trong Microsoft 365, ChatGPT hoạt động độc lập
Copilot do OpenAI phát triển
ChatGPT không hiểu tiếng Việt
Copilot chạy trên nền web riêng
Trí tuệ nhân tạo (AI) được John McCarthy định nghĩa lần đầu vào năm nào?
1943
1950
1956
Ai được coi là “cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo”?
Alan Turing
John McCarthy
Marvin Minsky
Herbert Simon
Định nghĩa của John McCarthy nhấn mạnh đặc điểm nào của AI?
Mô phỏng trí tuệ con người
Học hỏi và thích nghi của máy móc
Tự động hóa công nghiệp
Giao tiếp tự nhiên
Theo Rich và Knight (1991), AI là khoa học giúp máy tính:
Giải các bài toán toán học
Thực hiện công việc đòi hỏi trí thông minh của con người
Xử lý dữ liệu lớn
Học từ dữ liệu mà không cần lập trình
Theo Russell và Norvig (2010), AI nghiên cứu về:
Các mạng nơ-ron nhân tạo
Các tác nhân thông minh
Các hệ thống luật mờ
Các phần mềm trí học
“Tác nhân thông minh” trong AI là gì?
Công cụ sử dụng AI
Hệ thống có khả năng nhận thức môi trường và hành động để đạt mục tiêu
Chương trình xử lý ngôn ngữ
Cảm biến đo lường dữ liệu
Theo Oxford English Dictionary, AI là:
Ngành toán học nghiên cứu thống kê
Hệ thống có khả năng ra quyết định thay con người
Lý thuyết và sự phát triển của hệ thống máy tính có thể thực hiện nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh con người
Tập hợp các chương trình phần mềm
Định nghĩa của EU AI Act (2021) nhấn mạnh yếu tố nào?
Khía cạnh pháp lý và kỹ thuật
Yếu tố đạo đức
Tâm lý học nhận thức
Mạng lưới thần kinh
Điểm chung của các định nghĩa về AI là:
Nhấn mạnh đến robot vật lý
Xem AI là ngành khoa học và công nghệ phát triển hệ thống thông minh
Chỉ tập trung vào lập trình máy tính
Gắn liền với dữ liệu lớn
Định nghĩa hiện đại coi AI là công cụ:
Thay thế hoàn toàn con người
Tối ưu hóa hành động và hỗ trợ ra quyết định
Chỉ mô phỏng trí thông minh
Khái niệm AI trong giáo trình này được hiểu là:
Hệ thống có khả năng hành động ngẫu nhiên
Ngành khoa học giúp máy “suy nghĩ” và “hành động” mô phỏng trí tuệ con người
Ngành công nghiệp robot
Lĩnh vực thống kê dữ liệu
“Turing Test” do ai đề xuất?
Alan Turing
John McCarthy
Marvin Minsky
Norbert Wiener
Mục đích của Turing Test là:
Đánh giá tốc độ máy tính
Kiểm tra xem máy có thể thể hiện hành vi thông minh giống con người không
Kiểm tra bộ nhớ máy tính
Xác định thuật toán hiệu quả
Thuật ngữ “Artificial Intelligence” ra đời tại:
Hội nghị Dartmouth 1956
Hội nghị Stanford 1952
Hội nghị MIT 1960
Hội nghị AI Tokyo 1970
“Mùa đông AI” (AI Winter) ám chỉ điều gì?
Thời kỳ AI phát triển mạnh
Thời kỳ AI bị giảm hứng thú và đầu tư
Thời kỳ AI ứng dụng trong quân sự
Thời kỳ AI chuyển sang robot
Nguyên nhân chính dẫn đến “mùa đông AI” là:
Thiếu dữ liệu và sức mạnh tính toán
Quá nhiều nhà nghiên cứu AI
Lỗi trong hệ thống điều khiển
Thay đổi chính trị
AI bắt đầu phục hồi nhờ sự phát triển của:
Cơ khí chính xác
Học máy và mạng nơ-ron nhân tạo
Điện toán đám mây
Phần mềm thương mại
Thành tựu nổi bật giúp AI hiện đại bùng nổ là:
Deep Learning, Big Data và phần cứng mạnh
Thống kê cổ điển
Lập trình hướng đối tượng
Phần mềm văn phòng
Các mô hình như ChatGPT, Copilot, Gemini thuộc thế hệ:
AI hẹp
AI tổng quát
AI siêu trí tuệ
AI cổ điển
Trí tuệ nhân tạo hẹp (Narrow AI) có đặc điểm nào đúng nhất?
Có khả năng tư duy đa lĩnh vực
Thực hiện một nhiệm vụ cụ thể vượt trội
Có ý thức độc lập
Thay thế con người hoàn toàn
Ví dụ tiêu biểu về Narrow AI là gì?
AlphaGo
ChatGPT-5
General AI
Super AI
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (General AI) được hiểu là gì?
AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Hệ thống có khả năng tư duy và học tập như con người
AI dùng trong robot công nghiệp
Hệ thống giám sát
Super AI được hiểu như thế nào?
Dạng AI vượt xa trí tuệ con người
AI có tốc độ tính toán cao
AI dùng trong giải trí
AI mô phỏng giọng nói
Cấp độ AI hiện nay chủ yếu đạt tới mức nào?
Narrow AI
General AI
Super AI
Không có loại nào
Machine Learning là gì?
Lập trình quy tắc cứng
Cho phép máy học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian
Cấu trúc phần cứng máy tính
Phân tích thống kê cơ bản
Deep Learning là gì?
Mô hình dựa trên mạng nơ-ron nhiều tầng
Phần mềm văn phòng tự động
Hệ thống ra quyết định kinh tế
Phương pháp lập trình hướng đối tượng
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có vai trò gì?
Giúp máy hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ con người
Tạo hình ảnh 3D
Giải phương trình
Lưu trữ dữ liệu
Thị giác máy tính (Computer Vision) giúp thực hiện điều gì?
Máy tính đọc hiểu văn bản
Máy “nhìn” và phân tích hình ảnh, video
Tăng tốc độ xử lý văn bản
Mô phỏng hành vi sinh học
Robotics kết hợp AI để đạt mục tiêu nào?
Robot có khả năng cảm nhận và thao tác
Giảm tiêu thụ điện năng
Thay thế mạng máy tính
Tăng dung lượng bộ nhớ
Mối quan hệ đúng giữa AI, ML và DL là gì?
ML nằm trong DL
DL nằm trong ML, ML nằm trong AI
AI nằm trong ML
Không có mối quan hệ
Trong các công nghệ trụ cột của CMCN 4.0, AI thường được ví như gì trong quá trình chuyển đổi số? (1 điểm)
“Bộ xương” của hệ thống số
“Hệ tuần hoàn” của dữ liệu
“Cơ bắp” của tự động hóa
“Bộ não” của chuyển đổi số
Lợi ích nổi bật của AI khi làm việc với khối lượng dữ liệu rất lớn là gì? (1 điểm)
Tăng số lượng dữ liệu được tạo ra
Hỗ trợ dự báo, phân tích và ra quyết định hiệu quả
Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu lưu trữ dữ liệu
Thay thế mọi hệ thống thông tin truyền thống
Ứng dụng AI nào phù hợp nhất với nghiệp vụ nhập liệu kế toán? (1 điểm)
Trích xuất dữ liệu hóa đơn/chứng từ bằng OCR và tự động lập báo cáo
Tạo tiện mã hóa thanh toán nội bộ
Tạo chuỗi khối thay thế hệ thống sổ sách
Xây dựng hạ tầng điện toán đám mây cho doanh nghiệp
Theo Russell và Norvig (2010), AI hiện đại nhấn mạnh đến đối tượng nào? (1 điểm)
Máy tính có khả năng bắt chước cảm xúc
Các hệ thống chí dựa vào luật IF-THEN
“Tác nhân thông minh” nhận thức môi trường và tối đa hóa mục tiêu
Các hệ cơ sở dữ liệu lớn có thể tự mở rộng
Theo John McCarthy (1956), AI được đặt nền móng như một ngành khoa học nhấn mạnh vào điểm nào? (1 điểm)
Tạo ra các cỗ máy thông minh, đặc biệt là chương trình có khả năng học hỏi
Tự động hóa dây chuyền sản xuất công nghiệp
Kết nối vạn vật để thu thập dữ liệu cảm biến
Lưu trữ dữ liệu phân tán bằng blockchain
“Turing Test” gắn với nhà khoa học nào và dùng để làm gì? (1 điểm)
Gắn với Alan Turing; đánh giá khả năng máy mô phỏng trí tuệ như con người qua đối thoại
Gắn với John McCarthy; đo tốc độ tính toán của máy
Gắn với Marvin Minsky; kiểm tra độ chính xác của mạng nơ-ron
Gắn với Norbert Wiener; đánh giá mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống
Hội nghị nào được xem là cột mốc chính thức đưa ra thuật ngữ “Artificial Intelligence”? (1 điểm)
Hội nghị về IoT
Hội nghị Dartmouth (1956)
Hội nghị về Blockchain
Hội nghị về Cloud Computing
AI hẹp (Narrow/Weak AI) được mô tả đúng nhất là gì? (1 điểm)
Hệ thống có thể làm mọi việc như con người
Hệ thống vượt xa con người trong mọi lĩnh vực
Hệ thống được thiết kế cho một nhiệm vụ cụ thể, không khái quát sang lĩnh vực khác
Hệ thống có ý thức và cảm xúc như con người
Ví dụ nào minh họa đúng cho AI hẹp? (1 điểm)
AlphaGo chơi cờ vây rất giỏi nhưng không làm được việc ngoài trò chơi đó
Một hệ thống có thể tự đặt mục tiêu sống như con người
Máy tính có thể thay thế ban lãnh đạo doanh nghiệp
Một hệ thống có thể tự tạo luật pháp và thực thi
Trong phân loại theo mức độ mô phỏng trí tuệ, “General AI” hiện nay được đánh giá thế nào? (1 điểm)
Đã phổ biến trong ngân hàng Việt Nam
Đang thay thế hoàn toàn lao động văn phòng
Là dạng AI chủ đạo của các chatbot hiện nay
Chủ yếu vẫn tồn tại trên lý thuyết/kịch bản viễn tưởng
Theo Rich và Knight (1991), AI tập trung vào điều gì? (1 điểm)
Tạo dữ liệu lớn phục vụ doanh nghiệp
Làm cho máy tính thực hiện công việc mà nếu con người làm thì cần trí thông minh
Xây dựng hạ tầng mạng cảm biến cho IoT
Tối ưu hóa điện toán đám mây
Khái niệm “3V” (Volume, Velocity, Variety) thuộc về lĩnh vực nào? (1 điểm)
Robotics
Natural Language Processing
Big Data (dữ liệu lớn)
Symbolic AI
Nhận định nào đúng về mối quan hệ giữa Big Data và AI? (1 điểm)
AI là nguyên liệu, Big Data là công cụ
Big Data và AI là một khái niệm
Big Data thay thế hoàn toàn AI trong phân tích
Big Data là “nguyên liệu”, AI là “công cụ” khai thác để tạo giá trị
Deep Learning được mô tả đúng nhất là gì? (1 điểm)
Nhánh của Machine Learning sử dụng mạng nơ-ron nhiều tầng để xử lý dữ liệu phức tạp
Hệ thống dựa hoàn toàn trên luật IF-THEN
Một dạng lưu trữ dữ liệu phân tán
Công nghệ kết nối thiết bị thông minh
Natural Language Processing (NLP) thường được dùng để làm gì trong kinh tế? (1 điểm)
Tối ưu tuyến vận chuyển logistics
Phân tích hợp đồng, báo cáo, tin tức để trích xuất thông tin có giá trị
Lắp ráp robot trong sản xuất công nghiệp
Tạo cảm biến IoT cho doanh nghiệp
Computer Vision trong bối cảnh kế toán - tài chính được ứng dụng tiêu biểu ra sao? (1 điểm)
Dự báo lãi suất liên ngân hàng
Tối ưu chiến dịch marketing
Nhận diện và nhập liệu hóa đơn/chứng từ thông qua OCR
Xây dựng các chuỗi cung thuận blockchain
Trong ngân hàng, vai trò nào của AI phù hợp nhất? (1 điểm)
Chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận giao dịch theo thời gian thực
Thay thế hoàn toàn nhân viên tín dụng
Loại bỏ mọi quy trình thẩm định
Tự động ban hành quy định pháp lý mới
“Mùa đông AI” (AI Winter) chủ yếu xảy ra do nguyên nhân nào? (1 điểm)
Dữ liệu quá nhiều khiến AI không xử lý được
AI bị cấm hoàn toàn vì lý do pháp lý
Con người không còn quan tâm đến công nghệ
Kỳ vọng lớn nhưng hạn chế dữ liệu và năng lực tính toán khiến kết quả chưa đạt
Hướng tiếp cận Symbolic AI (GOFAI) nổi bật ở đặc điểm nào? (1 điểm)
Học từ dữ liệu lớn bằng mạng nơ-ron sâu
Biểu diễn tri thức bằng luật logic và suy diễn (IF-THEN)
Chỉ xử lý hình ảnh và video
Chỉ tập trung vào phần cứng GPU
Hybrid AI được giới thiệu nhằm mục tiêu nào sau đây? (1 điểm)
Kết hợp ưu điểm của luật logic (minh bạch) và học từ dữ liệu (thích ứng)
Loại bỏ hoàn toàn các mô hình học máy
Chỉ dùng để xây dựng chatbot
Một hạn chế quan trọng của Statistical AI/Deep Learning là gì? (1 điểm)
Không thể xử lý dữ liệu số
Không thể dùng trong kinh tế
Tính “hộp đen”, khó giải thích quyết định
Không thể dự báo
Hệ thống kiểm toán AI như MindBridge Ai có lợi thế tiêu biểu nào? (1 điểm)
Chỉ kiểm tra dữ liệu theo chọn mẫu
Tự thay kiểm toán viên ký báo cáo
Chỉ tạo báo cáo marketing
Rà soát toàn bộ dữ liệu để phát hiện giao dịch bất thường/rủi ro gian lận
Nhận định nào thể hiện đúng quan hệ giữa AI - ML - DL? (1 điểm)
AI là khái niệm bao trùm; ML là một nhánh của AI; DL là nhánh con của ML
ML bao trùm AI và DL
DL bao trùm AI và ML
AI và ML không liên quan nhau
Data Mining khác AI ở điểm nào? (1 điểm)
Data Mining chỉ dùng cho robot
Data Mining gồm yếu tính mẫu/quy luật trong dữ liệu; AI/ML hướng đến xây hệ thống học và dự đoán
Data Mining luôn chính xác tuyệt đối
AI không dùng dữ liệu
Một ví dụ đúng về ứng dụng Machine Learning trong tài chính - ngân hàng là gì? (1 điểm)
Tạo chuỗi khối cho sổ cái phân tán
Tạo IoT thu thập dữ liệu nhiệt độ kho
Chấm điểm tín dụng, dự báo vỡ nợ, phát hiện giao dịch thể bất thường
Thay thế hoàn toàn quy trình kiểm soát nội bộ
Nhận diện giọng nói (Speech Recognition) trong kinh tế được dùng điển hình để làm gì? (1 điểm)
Tạo mô hình giá cổ phiếu bằng blockchain
Lập trình hệ điều hành mới
Tối ưu hóa dữ liệu lớn theo 3V
Ghi biên bản tự động/tổng đài thông minh phản hồi khách hàng
Thách thức đạo đức - xã hội nào được đề cập rõ? (1 điểm)
Quyền riêng tư dữ liệu và nguy cơ thiên vị thuật toán
Thiếu điện năng cho trung tâm dữ liệu
Mạng internet không còn hoạt động
AI làm mất hoàn toàn nhu cầu học tập
Vì sao sinh viên khối ngành kinh tế cần hiểu và biết cách ứng dụng AI? (1 điểm)
Vì AI chỉ dùng cho lập trình viên
Vì AI là yêu cầu tất yếu cho học tập, nghiên cứu và lợi thế cạnh tranh nghề nghiệp trong kinh tế số
Vì AI thay thế hoàn toàn kiến thức truyền thống
Vì AI loại bỏ nhu cầu tư duy phản biện
Phân loại AI theo kỹ thuật triển khai KHÔNG bao gồm nhóm nào sau đây? (1 điểm)
Computer Vision
Natural Language Processing
Deep Learning
Chuỗi khối (Blockchain)
Điều gì là nền tảng khi sử dụng AI? (1 điểm)
Chỉ cần biết công cụ AI là đủ
Chỉ cần học lập trình là đủ
Không cần quan tâm đạo đức và pháp lý
Nắm khái niệm, lịch sử, phân loại, ứng dụng và thách thức để làm nền tảng đi sâu kỹ thuật/công cụ
AI được coi là “bộ não” của chuyển đổi số vì lý do nào? (1 điểm)
AI tạo ra dữ liệu lớn thay cho con người
AI có khả năng hỗ trợ tự động hóa, tối ưu quy trình và ra quyết định dựa trên dữ liệu
AI chỉ hoạt động tốt trong lĩnh vực giải trí
AI thay thế hoàn toàn các công nghệ trụ cột khác
Trong lĩnh vực tài chính, ứng dụng AI tiêu biểu là gì? (1 điểm)
Dự báo biến động thị trường chứng khoán và phân tích tín dụng
Thiết kế cảm biến IoT cho phòng giao dịch
Tạo tiền mã hóa cho ngân hàng trung ương
Xây dựng mạng xã hội cho nhà đầu tư
Trong ngân hàng, chatbot AI được dùng chủ yếu để làm gì? (1 điểm)
Quản trị chuỗi cung ứng
Thiết kế chiến lược nhân sự dài hạn
Phục vụ khách hàng 24/7, hỗ trợ tra cứu và tư vấn dịch vụ
Thực hiện kiểm toán độc lập
AI hỗ trợ kiểm toán viên nổi bật ở nhiệm vụ nào? (1 điểm)
Tạo hợp đồng pháp lý tự động và ký thay lãnh đạo
Phát hiện bất thường trong dữ liệu kế toán nhằm hỗ trợ đảm bảo minh bạch báo cáo tài chính
Theo định nghĩa của Rich và Knight (1991), AI là gì? 1 điểm
Hệ thống thay thế mọi quyết định của con người
Khoa học nghiên cứu các “tác nhân thông minh” tối đa hóa mục tiêu
Lý thuyết và phát triển hệ thống thực hiện nhiệm vụ vốn đòi hỏi trí thông minh con người
Ngành kỹ thuật tạo ra chương trình biết học hỏi
Theo Russell và Norvig (2010), trọng tâm của AI là gì? 1 điểm
Thiết kế cơ sở dữ liệu phân tán
Phát triển “tác nhân thông minh” nhận thức môi trường và hành động để đạt mục tiêu
Lập trình luật IF-THEN cho mọi tình huống
Xây dựng hệ thống phần cứng chuyên dụng
Oxford English Dictionary mô tả AI theo hướng nào? 1 điểm
Chỉ tập trung vào robot công nghiệp
Nhấn mạnh tri thức chuyên gia dạng luật
Chỉ tập trung vào tối ưu hóa ra quyết định doanh nghiệp
Hệ thống máy tính thực hiện nhiệm vụ vốn cần trí thông minh của con người (nhận diện giọng nói, dịch, ra quyết định…)
Theo cách tiếp cận pháp lý - quản lý, hệ thống AI thường tạo ra dạng đầu ra nào? 1 điểm
Chỉ tạo dữ liệu thô
Dự đoán, khuyến nghị hoặc quyết định cho mục tiêu xác định
Chỉ tạo đồ họa minh họa
Chỉ tạo luật suy diễn IF-THEN
Dấu mốc năm 1956 trong lịch sử AI gắn với sự kiện nào? 1 điểm
AlphaGo chiến thắng cờ vây
Thuật ngữ Artificial Intelligence được đề xuất tại hội nghị Dartmouth
Ra đời mô hình ngôn ngữ lớn đầu tiên
Ra đời blockchain
“Turing Test” được đề xuất nhằm mục đích gì? 1 điểm
Đánh giá tốc độ xử lý GPU
Đánh giá mức độ bảo mật dữ liệu lớn
Xác định liệu máy có thể thể hiện hành vi thông minh giống con người
Kiểm tra tính đúng đắn của thuật toán sắp xếp
Vì sao AI từng rơi vào “mùa đông AI”? 1 điểm
Thiếu dữ liệu và sức mạnh tính toán so với kỳ vọng
Do AI bị cấm trên toàn thế giới
Do không có ứng dụng nào trong kinh tế
Do không có internet
Sự bùng nổ AI hiện đại trong thế kỷ XXI gắn với những yếu tố nào? 1 điểm
Big Data, tiến bộ phần cứng và deep learning
Chỉ nhờ blockchain
Chỉ nhờ IoT
Chỉ nhờ hệ chuyên gia
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Copilot, Gemini đã thay đổi mạnh nhất điều gì? 1 điểm
Cách con người tìm kiếm thông tin, học tập và làm việc
Cách lắp ráp robot công nghiệp
Cách xây dựng mạng viễn thông
Cách sản xuất chip bán dẫn
Theo phân loại mức độ mô phỏng trí tuệ, AI hiện nay chủ yếu thuộc loại nào? 1 điểm
Narrow AI (AI hẹp)
General AI (AI tổng quát)
Super AI (Siêu AI)
AI có ý thức
Điểm khác biệt then chốt giữa Narrow AI và General AI là gì? 1 điểm
Narrow AI không dùng dữ liệu
General AI có khả năng tư duy và thích ứng đa lĩnh vực như con người
Narrow AI luôn “thông minh hơn” General AI
General AI chỉ làm được một nhiệm vụ cụ thể
Super AI thường được nhắc đến trong bối cảnh nào? 1 điểm
Tranh luận về tương lai nhân loại và rủi ro đạo đức/an ninh
Ứng dụng OCR trong kế toán
Chatbot hỗ trợ khách hàng
Chấm điểm tín dụng
Machine Learning được mô tả đúng nhất là gì? 1 điểm
Hệ thống dựa hoàn toàn vào luật IF-THEN
Kỹ thuật cho phép máy học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cứng
Công nghệ chỉ dùng cho xử lý ảnh
Công nghệ chỉ dùng cho robot
Deep Learning khác Machine Learning ở điểm nào? 1 điểm
Deep Learning không cần dữ liệu
Deep Learning dùng mạng nơ-ron nhiều tầng, mạnh với ảnh/âm thanh/ngôn ngữ
Deep Learning chỉ dùng cho luật logic
Deep Learning không thể dùng trong kinh tế
NLP hỗ trợ kiểm toán bằng cách nào? 1 điểm
Tự động trích xuất và phân tích văn bản hợp đồng/chứng từ để phát hiện bất thường và rủi ro
Chỉ tăng tốc độ GPU của hệ thống kế toán
Tạo blockchain cho mọi giao dịch
Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu kiểm soát nội bộ
Computer Vision trong lĩnh vực kế toán - tài chính được gắn với công nghệ nào? 1 điểm
IoT
Blockchain
OCR nhận diện ký tự quang học
AR/VR
Robotics được mô tả là gì? 1 điểm
Công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn
Tích hợp AI vào robot để cảm nhận, di chuyển và thao tác
Công nghệ dịch máy dựa trên thống kê
Công nghệ phát hiện gian lận thẻ tín dụng
