Trắc nghiệm Tin học ứng dụng 12 Cánh diều bài 2: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (tiếp theo)
1. Khi một chatbot có khả năng trò chuyện tự nhiên, hiểu ý định của người dùng và đưa ra phản hồi phù hợp, nó đang thể hiện khả năng của lĩnh vực nào trong AI?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
B. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
C. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks)
D. Học máy (Machine Learning)
2. Một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để nhận diện khuôn mặt trong ảnh. Điều này thuộc lĩnh vực ứng dụng nào của AI?
A. Thị giác máy tính (Computer Vision)
B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
C. Hệ chuyên gia (Expert Systems)
D. Lập kế hoạch và lập lịch (Planning and Scheduling)
3. Khi một hệ thống AI có thể phân tích cảm xúc trong văn bản (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung lập), nó đang ứng dụng kỹ thuật nào của NLP?
A. Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis)
B. Dịch máy (Machine Translation)
C. Tóm tắt văn bản (Text Summarization)
D. Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER)
4. Mục tiêu chính của việc sử dụng các thuật toán học không giám sát là gì?
A. Tìm kiếm các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu không có nhãn.
B. Dự đoán một giá trị đầu ra dựa trên dữ liệu có nhãn.
C. Tối ưu hóa một chuỗi hành động để đạt phần thưởng.
D. Phân loại dữ liệu dựa trên các đặc trưng đã biết.
5. Trong các kỹ thuật học máy, phương pháp nào sử dụng các điểm dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình dự đoán đầu ra?
A. Học có giám sát (Supervised Learning)
B. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
D. Học sâu (Deep Learning)
6. Thuật toán học máy nào học cách đưa ra quyết định tuần tự bằng cách tương tác với môi trường để tối đa hóa phần thưởng tích lũy?
A. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
B. Học có giám sát (Supervised Learning)
C. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
D. Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)
7. AI được sử dụng trong lĩnh vực giáo dục để tạo ra các bài kiểm tra cá nhân hóa hoặc hệ thống học tập thích ứng. Điều này nhằm mục đích gì?
A. Tăng cường hiệu quả học tập và đáp ứng nhu cầu cá nhân của học sinh.
B. Giảm chi phí giảng dạy.
C. Thay thế hoàn toàn giáo viên.
D. Tự động hóa việc chấm điểm bài tập.
8. Khả năng của AI trong việc tự động lái xe hoặc điều khiển máy móc phức tạp thể hiện vai trò của AI trong lĩnh vực nào?
A. Robot học và Tự động hóa
B. An ninh mạng
C. Tiếp thị và Quảng cáo
D. Nghiên cứu khoa học
9. Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), kỹ thuật nào giúp máy tính hiểu và phân tích ngữ nghĩa của câu bằng cách xác định mối quan hệ giữa các từ trong câu?
A. Phân tích cú pháp (Parsing)
B. Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)
C. Tạo văn bản (Text Generation)
D. Dịch máy tự động (Machine Translation)
10. Một thuật toán AI có khả năng phân tích hàng triệu hồ sơ bệnh án để phát hiện sớm các dấu hiệu của một căn bệnh hiếm. Đây là ví dụ về vai trò của AI trong lĩnh vực nào?
A. Y tế và Chăm sóc sức khỏe
B. Tài chính và Ngân hàng
C. Giáo dục
D. Giao thông vận tải
11. Khả năng của AI trong việc hiểu và phản hồi các lệnh thoại của con người được gọi là gì?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) kết hợp Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)
B. Thị giác máy tính (Computer Vision)
C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
D. Hệ chuyên gia (Expert Systems)
12. Trong phân tích dữ liệu lớn, AI đóng vai trò gì trong việc phát hiện các xu hướng và quy luật tiềm ẩn mà con người khó nhận ra?
A. Tự động hóa việc phân tích và tìm kiếm mẫu phức tạp.
B. Giảm khối lượng dữ liệu cần xử lý.
C. Tăng cường khả năng ghi nhớ của con người.
D. Thay thế hoàn toàn các công cụ phân tích truyền thống.
13. Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đặc biệt hiệu quả trong các tác vụ liên quan đến việc phân tích loại dữ liệu nào?
A. Dữ liệu hình ảnh
B. Dữ liệu văn bản
C. Dữ liệu âm thanh
D. Dữ liệu chuỗi thời gian
14. Một thuật toán AI được sử dụng để nhóm các khách hàng có hành vi mua sắm tương tự lại với nhau. Đây là ứng dụng của phương pháp học máy nào?
A. Phân cụm (Clustering)
B. Phân loại (Classification)
C. Hồi quy (Regression)
D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)
15. Một mô hình AI được huấn luyện để dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, vị trí và số phòng ngủ. Đây là ví dụ về bài toán gì trong học máy?
A. Hồi quy (Regression)
B. Phân loại (Classification)
C. Phân cụm (Clustering)
D. Tạo mẫu (Pattern Generation)
16. Khả năng của AI trong việc "suy nghĩ" và đưa ra các quyết định dựa trên một tập hợp các quy tắc logic đã được định sẵn, tương tự như cách chuyên gia con người làm việc, được gọi là gì?
A. Hệ chuyên gia (Expert Systems)
B. Học máy (Machine Learning)
C. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
D. Thị giác máy tính (Computer Vision)
17. Trong các loại mạng nơ-ron nhân tạo, mạng nào thường được sử dụng hiệu quả cho việc xử lý dữ liệu có cấu trúc dạng chuỗi thời gian hoặc văn bản?
A. Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNN)
B. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN)
C. Mạng Perceptron đa lớp (Multi-Layer Perceptron - MLP)
D. Mạng nơ-ron truyền thẳng (Feedforward Neural Networks)
18. Trong các kỹ thuật học máy, "feature engineering" (kỹ thuật đặc trưng) là quá trình gì?
A. Tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất mô hình.
B. Chọn lựa các đặc trưng quan trọng nhất từ tập dữ liệu.
C. Loại bỏ các đặc trưng không liên quan.
D. Trực quan hóa các đặc trưng của dữ liệu.
19. AI có thể phân tích các mẫu giao dịch tài chính để phát hiện các hoạt động gian lận. Vai trò này thuộc lĩnh vực ứng dụng nào?
A. Tài chính và Ngân hàng
B. Sản xuất
C. Nông nghiệp
D. Giải trí
20. Trong AI, "Bias" (thiên vị) trong mô hình học máy thường xuất phát từ đâu?
A. Dữ liệu huấn luyện không đại diện hoặc có sẵn sự thiên vị.
B. Thuật toán được sử dụng quá hiện đại.
C. Thiếu các lớp ẩn trong mạng nơ-ron.
D. Tốc độ xử lý của máy tính.
21. Một hệ thống AI đề xuất các sản phẩm mà người dùng có thể quan tâm dựa trên lịch sử mua sắm và duyệt web của họ. Đây là ứng dụng của loại hệ thống nào?
A. Hệ thống gợi ý (Recommender Systems)
B. Hệ thống nhận dạng giọng nói (Speech Recognition Systems)
C. Hệ thống dịch thuật tự động (Automatic Translation Systems)
D. Hệ thống điều khiển robot (Robot Control Systems)
22. Mạng nơ-ron Transformer, với cơ chế "attention", đã tạo ra những đột phá lớn trong lĩnh vực nào của AI?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
B. Thị giác máy tính (Computer Vision)
C. Robot học
D. Hệ chuyên gia
23. Trong các ứng dụng của AI, việc AI có thể tự động điều chỉnh các tham số của mình dựa trên phản hồi từ môi trường để cải thiện hiệu suất được gọi là gì?
A. Khả năng tự học (Self-learning capability)
B. Khả năng suy luận (Reasoning capability)
C. Khả năng nhận thức (Perception capability)
D. Khả năng sáng tạo (Creativity capability)
24. Theo phân tích phổ biến về các phương pháp học máy, thuật toán nào thường được sử dụng để phân loại dữ liệu dựa trên việc tìm ra các ranh giới quyết định tối ưu?
A. Máy học vectơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM)
B. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
C. Cây quyết định (Decision Trees)
D. K-Means Clustering
25. Trong học máy, "overfitting" (quá khớp) xảy ra khi mô hình học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng hoạt động kém trên dữ liệu mới. Hiện tượng này thường được khắc phục bằng phương pháp nào?
A. Regularization (Chuẩn hóa)
B. Tăng kích thước tập dữ liệu huấn luyện
C. Giảm độ phức tạp của mô hình
D. Sử dụng nhiều epoch hơn
