Font size
Worksheetstrí tuệ nhân tạo ào
Total questions: 100
Worksheet time: 50mins
Trong kỷ nguyên CMCN 4.0, công nghệ nào được coi là "bộ não" của quá trình chuyển đổi số?
Internet vạn vật (IoT)
Điện toán đám mây (Cloud Computing)
Chuỗi khối (Blockchain)
Trí tuệ nhân tạo (AI)
Theo định nghĩa của John McCarthy (1956), AI là ngành khoa học và kỹ thuật tạo ra những cỗ máy có khả năng gì?
Mô phỏng cảm xúc con người.
Có khả năng học hỏi.
Chỉ giải quyết được các bài toán logic.
Biểu hiện hành vi thông minh tuyệt đối.
Theo Russell và Norvig (2010), AI nghiên cứu các "tác nhân thông minh". Đặc điểm cốt lõi của các tác nhân này là gì?
Khả năng giải quyết bài toán toán học.
Khả năng bắt chước cảm xúc con người.
Khả năng nhận thức môi trường và đưa ra hành động tối đa hóa mục tiêu.
Khả năng tự động thay thế con người hoàn toàn.
Thuật ngữ "Artificial Intelligence" (Trí tuệ Nhân tạo) chính thức được đưa ra tại sự kiện lịch sử nào?
Bài báo của Alan Turing (1950)
Thắng lợi của Deep Blue (1997)
Hội nghị Dartmouth (1956)
Sự ra đời của Big Data (2000s)
Trí tuệ Nhân tạo hẹp (Narrow AI) được thiết kế để thực hiện loại nhiệm vụ nào?
Thực hiện mọi nhiệm vụ như con người.
Vượt xa trí tuệ con người ở mọi lĩnh vực.
Thực hiện một nhiệm vụ cụ thể và giới hạn.
Tự học hỏi và thích ứng trong nhiều lĩnh vực.
Trí tuệ Nhân tạo tổng quát (General AI) hiện tại tồn tại ở cấp độ nào?
Đã được ứng dụng rộng rãi
Là cấp độ AI hiện tại
Chỉ tồn tại trên lý thuyết và trong khoa học viễn tưởng
Đã được ứng dụng thành công trong Robot công nghiệp
Trong mối quan hệ giữa các khái niệm AI, Deep Learning là nhánh con của khái niệm nào?
Data Mining
Robotics
Machine Learning
Super AI
Khái niệm nào chỉ các tập dữ liệu có khối lượng khổng lồ, tốc độ phát sinh nhanh và đa dạng về cấu trúc?
Machine Learning
Deep Learning
AI
Big Data
Big Data đóng vai trò gì đối với AI, đặc biệt là Học sâu (Deep Learning)?
Là công cụ phân tích
Là thuật toán
Là nguồn liệu để khai thác
Là sản phẩm đầu ra
Ứng dụng AI nào giúp ngân hàng chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận giao dịch trong thời gian thực?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Thị giác máy tính
Mô hình AI/ML
Robotics
Trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán, AI giúp xử lý hóa đơn, chứng từ nhờ công nghệ nào?
Xử lý giọng nói
Blockchain
Nhận diện ký tự quang học
Mạng nơ-ron truyền thống
Chatbot hỗ trợ khách hàng trong ngân hàng thuộc loại AI chuyên môn nào?
Super AI
General AI
Narrow AI
Quantum AI
Ngành khoa học giúp máy tính "nhìn" và phân tích hình ảnh, video (ví dụ: nhận diện biển số xe) là gì?
Natural Language Processing (NLP)
Robotics
Computer Vision (Thị giác máy tính)
Machine Learning
Lĩnh vực nào giúp máy tính hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ con người, ứng dụng trong dịch máy, chatbot?
Computer Vision
Natural Language Processing (NLP)
Deep Learning
Robotics
Khái niệm AI nào được coi là cấp độ giả định vượt xa trí tuệ con người ở hầu hết mọi lĩnh vực?
General AI
Super AI
Narrow AI
Expert System
Học máy (Machine Learning) tập trung vào việc gì?
Lập trình cứng tất cả các luật
Cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cứng
Luôn sử dụng mạng nơ-ron nhiều tầng
Chỉ áp dụng cho dữ liệu phi cấu trúc
Công nghệ nào là nền tảng giúp AI hiện đại có bước nhảy vọt kể từ thế kỷ XXI?
Dữ liệu lớn và Deep Learning
Hệ chuyên gia và Logic
Turing Test và Sức mạnh phần cứng
Robotics và IoT
Sinh viên khối ngành kinh tế cần làm chủ AI để đạt được lợi thế cạnh tranh rõ rệt trong bối cảnh nào?
Nền kinh tế truyền thống
Nền kinh tế công nghiệp
Nền kinh tế số
Nền kinh tế phi vật chất
Thách thức nào sau đây về mặt xã hội mà AI đang đặt ra, được đề cập trong tài liệu?
Thiếu ngôn ngữ lập trình
Chi phí phần cứng quá đắt
Nguy cơ thiên vị trong thuật toán
Khó khăn trong việc tìm kiếm dữ liệu
Tác nhân thông minh (Intelligent Agent) là cốt lõi của định nghĩa AI theo quan điểm nào?
Định nghĩa của John McCarthy
Định nghĩa của Rich và Knight
Định nghĩa của Russell và Norvig
Định nghĩa của Ủy ban châu Âu (EU AI Act)
Các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT được xếp vào thời kỳ phát triển AI nào?
Giai đoạn Mùa đông AI
Giai đoạn Hệ chuyên gia
Kỷ nguyên tổng hợp và ứng dụng rộng rãi (Thế kỷ XXI)
Giai đoạn thập niên 1980
Hệ chuyên gia (Expert Systems) là thành tựu nổi bật trong giai đoạn phát triển AI nào?
Thập niên 1950
Thập niên 1960 đến 1970
Thập niên 1990
Thế kỷ XXI
Deep Learning đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý loại dữ liệu nào?
Dữ liệu cấu trúc (bảng)
Dữ liệu siêu cấu trúc (metadata)
Dữ liệu đơn lẻ (scalar)
Dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc (hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ)
Khái niệm nào dùng để chỉ quá trình phát hiện tri thức, quy luật và mối quan hệ tiềm ẩn từ một tập dữ liệu lớn?
Machine Learning
Deep Learning
Data Mining (Khai phá dữ liệu)
Robotics
Việc học tập và nghiên cứu AI của sinh viên cần gắn liền với tư duy phản biện và đạo đức nghề nghiệp vì lý do gì?
Để có thể lập trình AI phức tạp hơn
Để tránh dùng các công cụ miễn phí
Vì AI đặt ra nhiều thách thức về đạo đức, pháp lý và xã hội
Vì AI không thể thay thế con người
Ứng dụng nào sau đây thuộc lĩnh vực Tài chính mà AI hỗ trợ?
Tự động lập báo cáo kế toán
Xử lý hóa đơn bằng OCR
Dự báo biến động thị trường chứng khoán
Phân tích hành vi khách hàng
Ứng dụng AI nào giúp doanh nghiệp phân tích hành vi khách hàng, tối ưu hóa chiến dịch marketing?
Kiểm toán tự động
Phân tích tín dụng
Quản trị và kinh doanh
Dịch thuật
Phép thử nào được Alan Turing khởi xướng để xác định liệu máy có thể biểu hiện hành vi thông minh giống con người?
Phép thử Dartmouth
Phép thử John McCarthy
Turing Test
Phép thử Deep Learning
Trong phân loại theo kỹ thuật triển khai, Robotics tích hợp AI để làm gì?
Hiểu ngôn ngữ con người
Phân tích hình ảnh
Cảm nhận, di chuyển và thao tác
Dự báo xu hướng kinh tế
Theo quan điểm pháp lý – quản lý (EU AI Act, 2021), hệ thống AI được xác định là phần mềm được phát triển nhằm mục đích gì?
Chỉ để mô phỏng suy nghĩ con người
Chỉ để giải quyết các vấn đề phức tạp
Tạo ra các kết quả đầu ra như dự đoán, khuyến nghị hoặc quyết định
Chỉ để phục vụ mục tiêu giải trí
Ý tưởng nào sau đây được coi là kế thừa tinh thần kinh điển và phản ánh xu hướng hiện đại trong định nghĩa AI của giáo trình?
Chỉ tập trung vào việc lập trình tri thức có sẵn
Chỉ tập trung vào việc mô phỏng trí tuệ con người
Mô phỏng trí thông minh con người và là công cụ hỗ trợ ra quyết định thông minh
Chỉ giới hạn ở việc xây dựng chatbot.
Trong ngân hàng, việc triển khai chatbot phục vụ khách hàng 24/7 thuộc nhóm ứng dụng nào của AI?
Tự động hóa việc phân tích rủi ro
Tự động hóa dịch vụ khách hàng
Tối ưu hóa chiến dịch marketing
Kiểm toán tự động
Tính năng nào của AI giúp hỗ trợ kiểm toán viên đảm bảo tính minh bạch, chính xác của báo cáo tài chính?
Dự báo xu hướng thị trường
Hỗ trợ soạn thảo hợp đồng
Phát hiện bất thường trong dữ liệu kế toán
Xây dựng hệ thống gợi ý đầu tư
Điều gì là rào cản chính khiến AI bước vào "mùa đông AI" (AI Winter) từ thập niên 1970?
Thiếu LLM và Robotics.
Hạn chế về dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Sự thất bại của Turing Test.
Việc chuyển hướng nghiên cứu sang sinh học.
Theo Rich và Knight (1991), cách tiếp cận AI tập trung vào việc gì?
Mô phỏng các năng lực nhận thức và hành động của con người.
Thiết kế các hệ thống tối ưu hóa quyết định.
Tạo ra những cỗ máy có khả năng học hỏi.
Phân tích dữ liệu lớn.
Mối quan hệ nào sau đây là sai khi mô tả về AI và các nhánh công nghệ liên quan?
ML là một nhánh quan trọng của AI.
DL là nhánh con nằm trong ML.
AI là vòng tròn lớn nhất.
Data Mining là nhánh con nằm trong Deep Learning.
Khả năng nào của AI mang lại lợi thế cạnh tranh rõ rệt trên thị trường lao động cho sinh viên kinh tế?
Chỉ nắm vững kiến thức lý thuyết truyền thống.
Khả năng làm chủ và khai thác các công cụ AI/công nghệ.
Khả năng dịch thuật tự động.
Khả năng tư duy logic tuyệt đối.
Phân loại theo mức độ mô phỏng trí thông minh giúp các học giả đánh giá điều gì?
Trình độ phát triển công nghệ AI hiện tại so với kỳ vọng.
Chi phí triển khai các mô hình AI.
Số lượng ngôn ngữ lập trình được sử dụng.
Khả năng kết nối Internet của AI.
Deep Learning khác biệt cơ bản so với Machine Learning thông thường ở điểm nào về mặt kỹ thuật?
Khai thác mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều tầng.
Chỉ sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống.
Chỉ giải quyết các bài toán về logic.
Không yêu cầu dữ liệu huấn luyện.
Data Mining và AI (nói chung) khác nhau về trọng tâm hoạt động như thế nào?
Data Mining chỉ tạo ra khuyến nghị, AI tạo ra quyết định.
Data Mining tìm hiểu mẫu có sẵn, AI xây dựng hệ thống tự động học hỏi và dự đoán.
Data Mining chỉ dùng logic, AI dùng mạng nơ-ron.
Data Mining là công cụ, AI là nguyên liệu.
Sự tiến bộ vượt bậc về phần cứng và sự ra đời của Deep Learning đã giúp AI hồi sinh vào thời điểm nào?
Thập niên 1980
Thập niên 1990
Bước sang thế kỷ XXI
Giai đoạn trước Hội nghị Dartmouth
AI hẹp (Narrow AI) dù vượt trội hơn con người trong phạm vi nhiệm vụ đó, nhưng thiếu năng lực gì?
Tốc độ xử lý dữ liệu.
Khái quát hóa sang lĩnh vực khác.
Khả năng tính toán số học.
Khả năng giao tiếp tự động.
Vấn đề nào sau đây là thách thức về pháp lý và đạo đức mà AI đặt ra, được đề cập trong tài liệu?
Thiếu kinh phí nghiên cứu.
Vấn đề quyền riêng tư dữ liệu.
Sự thiếu hụt nhân lực IT.
Sự cố hệ thống điện toán đám mây.
Thuật ngữ nào đề cập đến việc tích hợp AI vào robot để chúng có khả năng cảm nhận và thao tác?
Computer
Vision NLP
Robotics
Deep Learning
Phân loại AI theo kỹ thuật triển khai phản ánh điều gì?
Mức độ nguy hiểm của AI.
Cách thức hệ thống thông minh được xây dựng.
Mức độ phổ biến của AI trong kinh tế.
Sự khác biệt về chi phí phần cứng.
Ứng dụng mô phỏng "what-if" (ví dụ: nếu doanh thu giảm 10% thì lợi nhuận thay đổi như thế nào) thuộc vai trò nào của AI trong tài chính?
Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tự động hóa quy trình nghiệp vụ.
Kiểm soát gian lận.
Phân tích cảm xúc khách hàng.
Định nghĩa AI của Ủy ban châu Âu (EU AI Act) có trọng tâm khác biệt gì so với định nghĩa kinh điển?
Gắn trực tiếp với ứng dụng và quản trị rủi ro công nghệ.
Tập trung vào việc mô phỏng trí tuệ con người.
Nhấn mạnh vào năng lực tối ưu hóa hành động.
Khuyến khích việc tạo ra Super AI.
Giai đoạn nào trong lịch sử AI có sự hồi phục nhờ sự phát triển của thuật toán học máy và mạng nơ-ron nhân tạo?
Thập niên 1960
Những năm 1980–1990
Thế kỷ XXI
Giai đoạn Mùa đông AI
AI được coi là một trong những công nghệ trụ cột của CMCN 4.0, bên cạnh các công nghệ nào khác?
IoT, Big Data, Blockchain, Cloud Computing.
Hệ chuyên gia, Turing Test, ML, DL.
ERP, CRM, SCM, BI.
Web 2.0, Mobile App, AR, VR.
Khả năng nào của AI giúp kiểm toán viên nâng cao hiệu quả giám sát và đảm bảo tính minh bạch, được đề cập trong tài liệu?
Khả năng chỉ ra những rủi ro tiềm ẩn và điều chỉnh bất thường.
Khả năng soạn thảo báo cáo tài chính.
Khả năng giao tiếp với khách hàng.
Khả năng viết code lập trình.
Ứng dụng của AI trong lĩnh vực quản trị và kinh doanh nhằm mục đích chính nào?
Tự động hóa việc tác động sổ kế toán.
Thiết lập các tác pháp lý cho doanh nghiệp.
Phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa chiến dịch marketing.
Huấn luyện AI cho các nhiệm vụ quân sự.
Điều gì là thách thức đối với sinh viên kinh tế khi nghiên cứu AI, ngoài việc nắm bắt công cụ và kỹ thuật?
Nắm vững tư duy phản biện và trách nhiệm nghề nghiệp.
Chỉ tập trung vào việc học thuật toán phức tạp.
Bắt buộc phải phát minh ra thuật toán mới.
Phải làm chủ tất cả các ngôn ngữ lập trình.
Trong định nghĩa AI, sự khác biệt chủ yếu giữa các quan điểm (cổ điển, hiện đại, thực tiễn) nằm ở đâu?
Trọng tâm tiếp cận.
Ngôn ngữ được sử dụng để định nghĩa.
Thời gian định nghĩa được đưa ra.
Phạm vi áp dụng.
Tại sao các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT chỉ có thể huấn luyện được trong kỷ nguyên hiện tại?
Do sự phát triển của Robotics.
Vì có khối lượng dữ liệu văn bản hàng tỷ câu từ khắp thế giới.
Vì Turing Test đã được vượt qua.
Vì Deep Learning không còn được sử dụng.
Ví dụ về hệ thống chẩn đoán tín dụng trong ngành ngân hàng dựa trên việc học từ lịch sử giao dịch là minh họa cho kỹ thuật AI nào?
Deep Learning
NLP
Machine Learning
Robotics
Ứng dụng "hệ thống gợi ý" (Recommendation Systems) trong thương mại điện tử hoạt động dựa trên kỹ thuật AI nào?
Machine Learning/Deep Learning.
Computer Vision.
Robotics.
Hệ chuyên gia.
Một chương trình chơi cờ vây như AlphaGo đánh bại kỳ thủ hàng đầu nhưng không làm được việc gì khác là ví dụ điển hình cho loại AI nào?
Super AI
General AI
Narrow AI
Knowledge-based AI
Trọng tâm của Data Mining là gì?
Tìm hiểu các mẫu có sẵn trong dữ liệu.
Xây dựng hệ thống tự động ra quyết định.
Mô phỏng hành vi của tác nhân.
Huấn luyện mạng nơ-ron nhiều tầng.
Khi nào AI bước vào kỷ nguyên tổng hợp và ứng dụng rộng rãi?
Sau Hội nghị Dartmouth.
Sau thời kỳ Mùa đông AI đầu tiên.
Sau khi có Deep Learning và Big Data.
Trước khi có Turing Test.
Trong lĩnh vực kinh tế, một trong những loại AI phổ biến nhất được đề cập là gì?
Hệ chuyên gia (Expert Systems).
Chatbot (hệ thống trò chuyện tự động).
Super AI.
Robot công nghiệp.
Việc AI được ứng dụng để dự báo dòng tiền, nhu cầu vốn lưu động, lợi nhuận kỳ vọng trong nhiều kịch bản khác nhau thuộc vai trò nào của AI?
Tự động hóa nghiệp vụ.
Tối ưu hóa vận hành.
Phân tích dự báo xu hướng tương lai.
Kiểm tra tính minh bạch.
Mục tiêu nào được kỳ vọng đạt được sau khi sinh viên học xong Chương 1?
Trở thành lập trình viên Deep Learning.
Thiết kế thuật toán AI mới.
Hình thành tư duy ban đầu về vai trò của AI trong nghề nghiệp tương lai.
Nắm vững tất cả các ngôn ngữ lập trình.
Nhánh nghiên cứu nào của AI nhằm mục đích tích hợp AI vào robot để chúng có khả năng di chuyển và thao tác?
Computer Vision
NLP
Robotics
Expert Systems
Công nghệ nào là nền tảng giúp AI, đặc biệt là Học sâu, phát huy sức mạnh trong thực tiễn?
Machine Learning
Deep Learning
Data Mining
Big Data
Theo Russell và Norvig, hành động của tác nhân thông minh hướng tới mục tiêu gì?
Bắt chước hành vi của con người.
Đạt được sự đồng thuận xã hội.
Giải quyết các bài toán logic.
Tối đa hóa khả năng đạt được mục tiêu.
Trong mối quan hệ giữa AI và các công nghệ khác, AI được mô tả là gì?
Khái niệm hẹp nhất.
Khái niệm rộng nhất, bao gồm nhiều hướng tiếp cận và công nghệ khác.
Công cụ duy nhất để khai thác tri thức.
Chỉ giới hạn trong Học máy và Học sâu.
Định nghĩa nào của AI được coi là tiếp cận kinh điển khi nhấn mạnh vào việc máy tính thực hiện những công việc mà nếu con người làm thì cần đến trí thông minh?
John McCarthy (1956)
Russell và Norvig (2010)
Rich và Knight (1991)
EU AI Act (2021)
Nếu một hệ thống AI Tổng quát (General AI) được phát triển thành công, nó sẽ có khả năng cốt lõi nào?
Chỉ chơi cờ vây tốt hơn con người.
Tư duy, học tập và thích ứng trong nhiều lĩnh vực giống như con người.
Chỉ mô phỏng cảm xúc con người.
Chỉ thực hiện các nhiệm vụ phi vật lý.
Tại sao việc học tập và nghiên cứu AI không chỉ dừng lại ở việc nắm bắt công cụ và kỹ thuật?
Vì các công cụ AI luôn thay đổi.
Vì kỹ thuật AI quá đơn giản.
Vì cần hình thành tư duy phản biện, trách nhiệm và đạo đức trước các thách thức xã hội.
Vì AI không ứng dụng trong kinh tế.
Điểm chung mà tất cả các quan điểm định nghĩa AI đều thống nhất là gì?
AI chỉ nên tập trung vào việc bắt chước con người.
AI phải vượt qua Turing Test.
AI là ngành khoa học và công nghệ nhằm phát triển những hệ thống có khả năng xử lý thông tin, học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ thông minh.
AI chỉ có thể hoạt động trên Big Data.
Trong lịch sử, điều gì đã giúp AI hồi phục và phát triển mạnh mẽ trở lại vào những năm 1980–1990?
Sự ra đời của Deep Learning.
Sự phát triển của thuật toán Học máy và Mạng nơ-ron nhân tạo.
Sự ra đời của Chatbot.
Sự kiện Deep Blue đánh bại Kasparov.
Kỹ thuật AI nào sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng, có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh, và ngôn ngữ?
Machine Learning
Natural Language Processing (NLP)
Deep Learning (Học sâu)
Computer Vision
Điều gì mô tả đúng nhất vai trò của AI đối với ngành Tài chính hiện đại?
Chỉ giúp tự động hóa việc nhập dữ liệu.
Giúp dự báo biến động thị trường, phân tích tín dụng, nhận diện rủi ro và phát hiện gian lận.
Chỉ giúp in ấn báo cáo.
Khái niệm Big Data được đặc trưng bởi ba yếu tố (3V) nào?
Value, Visibility, Vigor
Vision, Velocity, Validation
Volume, Velocity, Variety
Volume, Value, Visibility
Tại sao việc hiểu rõ mối quan hệ giữa AI, ML, DL, Data Mining và Big Data là quan trọng đối với sinh viên?
Để phân biệt chúng với các công nghệ Internet khác.
Để tập trung vào việc học một kỹ thuật duy nhất.
Để định hình rõ vai trò của AI trong chuyển đổi số.
Để có thể lập trình AI.
Ứng dụng cụ thể nào của AI giúp tăng cường hiệu quả quản lý và năng lực cạnh tranh trong quản trị kinh doanh?
Tự động hoàn thành bảng cân đối kế toán.
Dự báo xu hướng tiêu dùng.
Lập trình phần mềm cơ bản.
Soạn thảo quy tắc pháp lý nội bộ.
Khả năng nào của AI đã mang đến thay đổi sâu sắc trong việc ra quyết định ở cấp độ mà trước đây con người khó thực hiện được?
Khả năng dự báo, phân tích với khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Khả năng di chuyển robot.
Khả năng dịch thuật văn bản.
Khả năng vẽ đồ thị.
Siêu trí tuệ nhân tạo (Super AI) được gắn liền với loại tranh luận nào trong tương lai nhân loại?
Kỳ vọng phát triển lẫn lo ngại rủi ro đạo đức và an ninh.
Chỉ kỳ vọng phát triển tích cực.
Chỉ lo ngại về an ninh.
Chỉ liên quan đến việc tối ưu hóa hiệu suất.
Một hệ thống AI được huấn luyện dựa trên lịch sử giao dịch để dự báo khả năng vỡ nợ của khách hàng là ứng dụng cụ thể của nhánh AI nào?
Deep Learning
Computer Vision
Machine Learning
Robotics
Tính minh bạch và khả năng giải thích (Explainability) của thuật toán AI trở nên quan trọng vì vấn đề đạo đức nào?
Việc thiếu hụt chip xử lý.
Nguy cơ thiên vị.
Sự phổ biến của chatbot.
Chi phí thuê chuyên gia.
Trong lịch sử, giai đoạn nào của AI bị hạn chế do chi phí tính toán cao và thiếu dữ liệu lớn?
Làn sóng hồi phục 1980–1990.
Giai đoạn Hệ chuyên gia 1960–1970.
Kỷ nguyên hiện đại (Thế kỷ XXI).
Giai đoạn khai sinh (1950s).
Mục tiêu cốt lõi của môn học AI trong giáo trình này đối với sinh viên kinh tế là gì?
Áp dụng AI vào giải quyết các bài toán kinh tế.
Đào tạo sinh viên thành lập trình viên AI.
Chỉ tập trung vào việc học các thuật toán logic.
Chỉ học cách sử dụng các ứng dụng AI có sẵn.
Ứng dụng AI nào giúp tự động hóa việc lập báo cáo trong lĩnh vực kế toán?
Dự báo xu hướng kinh tế vĩ mô.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho email.
Nhận diện ký tự quang học (OCR) và xử lý dữ liệu kế toán.
Hệ thống gợi ý mua hàng.
Trong phân loại theo mức độ mô phỏng trí thông minh, AI hiện nay mới chỉ dừng lại ở giai đoạn nào?
General AI
Super AI
Narrow AI
Expert System
AI nào được ứng dụng để hỗ trợ khách hàng tra cứu thông tin tài khoản và tư vấn sản phẩm tín dụng trong ngân hàng?
Robotics
Chatbot dựa trên NLP.
Computer Vision.
Hệ thống chống gian lận.
Data Mining sử dụng các phương pháp nào để phát hiện tri thức, quy luật tiềm ẩn?
Thống kê, học máy và trực quan hóa.
Logic thuần túy và lập trình cứng.
Quy tắc vật lý và hóa học.
Sinh trắc học và công nghệ nano.
Tại sao việc học tập và nghiên cứu AI là yêu cầu tất yếu đối với sinh viên khối ngành kinh tế?
Vì AI sẽ thay thế hoàn toàn con người.
Vì ngành kinh tế không có kiến thức lý thuyết truyền thống.
Vì cần khai thác công cụ công nghệ để giải quyết các bài toán thực tiễn trong kinh tế số.
Vì AI là công nghệ duy nhất đang phát triển.
Mối quan hệ nào sau đây đúng khi mô tả AI và Big Data?
Big Data là công cụ, AI là nguyên liệu.
Big Data là nguyên liệu, AI là công cụ để khai thác.
Cả hai đều là công cụ và nguyên liệu.
Cả hai là hai khái niệm hoàn toàn không liên quan.
Công nghệ nào là trụ cột của CMCN 4.0 nhưng không được coi là “bộ não” như AI?
IoT.
Machine Learning.
Deep Learning.
Natural Language Processing.
Theo Russell và Norvig, AI không đơn thuần là sự bắt chước trí tuệ con người mà là việc thiết kế các hệ thống có khả năng gì?
Tối ưu hóa quyết định.
Mô phỏng cảm xúc.
Lập trình quy tắc.
Phân loại dữ liệu.
Ứng dụng AI nào giúp ngành Ngân hàng thực hiện nhiệm vụ phát hiện gian lận giao dịch trong thời gian thực?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Robotics.
Mô hình Học máy/Học sâu (ML/DL).
Hệ thống tự động dịch thuật.
Hệ thống gợi ý (Recommendation System) trong thương mại điện tử dựa trên AI nhằm mục đích gì?
Tự động hóa quá trình đóng gói.
Phân tích dữ liệu hành vi khách hàng để đưa ra khuyến nghị sản phẩm.
Cung cấp thông tin tài chính.
Phục vụ dịch vụ hậu mãi.
Tại sao LLM như ChatGPT trở thành công cụ đắc lực trong nhiều lĩnh vực kinh tế, tài chính hiện nay?
Vì chúng chỉ dùng logic.
Vì khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học tập và làm việc vượt trội.
Vì chúng chỉ tập trung vào dữ liệu có cấu trúc.
Vì chúng không cần dữ liệu huấn luyện.
Nếu một mô hình AI có thể dự báo khả năng vỡ nợ của khách hàng, nó đang thực hiện chức năng nào của AI?
Tự động hóa.
Dự đoán và phân loại.
Phân tích hình ảnh.
Xử lý ngôn ngữ.
Khái niệm nào được coi là "khuôn khổ" (framework) bao trùm tất cả những hệ thống máy tính có khả năng mô phỏng một phần trí thông minh của con người?
Machine Learning
Deep Learning
Data Mining
Artificial Intelligence.
Ứng dụng AI nào giúp tự động thực hiện mô phỏng "what-if" cho dòng tiền và lợi nhuận?
Hệ thống phân tích nâng cao.
Hệ thống chatbot cơ bản.
Công nghệ OCR.
Hệ thống Robotics.
Khả năng nào của AI đã giúp các mô hình AI có thể chỉ ra những rủi ro tiềm ẩn mà con người khó nhận ra bằng mắt thường trong dữ liệu quá khứ?
Khả năng viết code.
Khả năng tự động nhập dữ liệu.
Khả năng học từ dữ liệu quá khứ và chỉ ra bất thường.
Khả năng dịch thuật văn bản.
Ứng dụng nào sau đây thuộc lĩnh vực Tài chính/Ngân hàng mà AI hỗ trợ?
Xử lý hóa đơn.
Phân tích hành vi khách hàng.
Nhận diện rủi ro và đưa ra khuyến nghị.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Tại sao General AI được gọi là Strong AI?
Vì nó có sức mạnh tính toán lớn nhất.
Vì nó có khả năng tư duy, học tập và thích ứng như con người.
Vì nó chỉ thực hiện một nhiệm vụ.
Vì nó đã được ứng dụng phổ biến.
Sự khác biệt trong trọng tâm tiếp cận (mô phỏng trí tuệ con người vs. tối ưu hóa quyết định) giúp phân loại các định nghĩa AI theo tiêu chí nào?
Tính thực tiễn của định nghĩa.
Giai đoạn phát triển của AI.
Mức độ phức tạp của thuật toán.
Khả năng bị thay thế bởi con người.
