Ứng dụng TTNT trong Kinh doanh University

Đề thi học phần: Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Kinh doanh

30 questions

60 min

Answer key

Exam info

Subject: Ứng dụng TTNT trong Kinh doanh
Exam type: University
Questions: 30
Duration: 60 min
Answers: ✓ With explanations

Questions (30)

Q 1.
Theo tài liệu, trí tuệ nhân tạo (AI) được định nghĩa chủ yếu dựa trên tiêu chí nào sau đây?
- A.
  Khả năng mô phỏng trí thông minh con người để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi suy luận, học hỏi và thích nghi
- B.
  Khả năng thay thế hoàn toàn con người trong mọi hoạt động lao động
- C.
  Là phần mềm chỉ hoạt động theo các quy tắc if-then được lập trình sẵn
- D.
  Là các hệ thống máy tính có ý thức và cảm xúc như con người
Q 2.
Hệ thống Watson của IBM đạt được thành công nổi bật nào vào năm 2011?
- A.
  Đánh bại nhà vô địch thế giới trong trò chơi cờ vây
- B.
  Chiến thắng chương trình Jeopardy! bằng cách phân tích hàng triệu tài liệu trong vài giây
- C.
  Phát minh ra mạng nơ-ron đối kháng (GAN)
- D.
  Giải mã cấu trúc protein phục vụ nghiên cứu sinh học
Q 3.
Theo phân loại AI hiện nay, trợ lý ảo Siri và Alexa thuộc loại nào?
- A.
  AI mạnh (Strong AI/AGI)
- B.
  AI siêu mạnh (Super AI/ASI)
- C.
  AI yếu (Weak AI/Narrow AI)
- D.
  AI tổng quát (General AI)
Q 4.
Công nghệ cốt lõi nào đã giúp AlphaGo đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol vào năm 2016?
- A.
  Học tăng cường sâu kết hợp Monte Carlo Tree Search (MCTS) và mạng chính sách/giá trị
- B.
  Chỉ sử dụng luật và quy tắc cờ vây được lập trình sẵn
- C.
  Công nghệ GAN (Generative Adversarial Networks)
- D.
  Phương pháp dịch máy thống kê của Google
Q 5.
Theo McKinsey, hai lĩnh vực tạo ra giá trị kinh tế lớn nhất từ AI là gì?
- A.
  Y tế và giáo dục
- B.
  Quản lý chuỗi cung ứng & sản xuất và Tiếp thị & bán hàng
- C.
  Ngân hàng và bảo hiểm
- D.
  Bán lẻ và hàng tiêu dùng
Q 6.
Một trong những thách thức lớn của AI liên quan đến vấn đề 'hộp đen' là gì?
- A.
  AI cần quá nhiều dữ liệu để huấn luyện
- B.
  Nhiều mô hình AI (đặc biệt deep learning) đưa ra kết quả nhưng khó giải thích được vì sao có kết quả đó
- C.
  AI gây ra tình trạng thất nghiệp hàng loạt
- D.
  AI vi phạm bản quyền khi sử dụng dữ liệu
Q 7.
Ngộ nhận nào sau đây về AI được cho là KHÔNG đúng theo tài liệu?
- A.
  AI sẽ thay thế toàn bộ công việc của con người
- B.
  AI có thể hỗ trợ con người ra quyết định nhanh và chính xác hơn
- C.
  AI cần được phát triển với nguyên tắc đạo đức rõ ràng
- D.
  AI có thể tạo ra giá trị kinh tế lớn cho doanh nghiệp
Q 8.
Quyết định 127/QĐ-TTg năm 2021 của Thủ tướng Chính phủ đặt mục tiêu đến năm 2030, Việt Nam sẽ ở vị trí nào trong lĩnh vực AI?
- A.
  Nằm trong nhóm 4 nước dẫn đầu ASEAN và nhóm 50 nước dẫn đầu thế giới
- B.
  Trở thành nước đứng đầu thế giới về nghiên cứu AI
- C.
  Chỉ tập trung phát triển AI trong nội địa, không hợp tác quốc tế
- D.
  Xây dựng 100 thương hiệu AI có uy tín trong khu vực
Q 9.
Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13903:2023 tập trung vào khía cạnh nào của hệ thống AI?
- A.
  Tính minh bạch, khả năng kiểm soát, độ tin cậy, tính chính xác và bảo mật
- B.
  Chỉ tập trung vào tốc độ xử lý của hệ thống AI
- C.
  Chỉ tập trung vào giá thành triển khai hệ thống AI
- D.
  Chỉ quy định về phần cứng sử dụng cho AI
Q 10.
Theo Quyết định 1290/QĐ-BKHCN, nguyên tắc 'Tính minh bạch' yêu cầu nhà phát triển phải làm gì?
- A.
  Kiểm soát đầu vào/đầu ra của hệ thống AI và đảm bảo khả năng giải thích các phân tích
- B.
  Chỉ công khai mã nguồn phần mềm AI
- C.
  Công khai toàn bộ dữ liệu huấn luyện cho công chúng
- D.
  Không sử dụng dữ liệu cá nhân trong bất kỳ trường hợp nào
Q 11.
Đặc trưng 'Veracity' (Độ tin cậy) của Big Data đề cập đến điều gì?
- A.
  Tốc độ dữ liệu được tạo ra và xử lý
- B.
  Sự nhất quán, độ chính xác, chất lượng của dữ liệu, bao gồm sai lệch, nhiễu và giá trị ngoại lệ
- C.
  Khối lượng dữ liệu khổng lồ cần lưu trữ
- D.
  Giá trị kinh doanh thu được từ việc khai thác dữ liệu
Q 12.
Công nghệ nào được xem là 'xương sống' của nhiều hệ thống Big Data nhờ khả năng lưu trữ phân tán?
- A.
  MySQL
- B.
  Hadoop
- C.
  Microsoft Excel
- D.
  Adobe Photoshop
Q 13.
Loại phân tích dữ liệu nào trả lời câu hỏi 'Tại sao doanh thu Quý 2 lại thấp hơn Quý 1?'
- A.
  Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
- B.
  Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
- C.
  Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
- D.
  Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)
Q 14.
Trong quy trình phân tích Big Data, bước nào tập trung vào việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp, thiếu hoặc không hợp lệ?
- A.
  Đánh giá nghiệp vụ
- B.
  Lọc dữ liệu
- C.
  Trực quan hóa dữ liệu
- D.
  Phân tích dữ liệu
Q 15.
Học máy (Machine Learning) được Mitchell (1997) định nghĩa là gì?
- A.
  Một quá trình mà chương trình máy tính cải thiện hiệu suất của nó trong một công việc thông qua kinh nghiệm
- B.
  Một hệ thống máy tính có ý thức và trí tuệ như con người
- C.
  Một thuật toán chỉ hoạt động theo quy tắc if-then
- D.
  Một phần mềm kế toán tự động
Q 16.
Trong học có giám sát (Supervised Learning), mô hình học từ dữ liệu như thế nào?
- A.
  Học từ dữ liệu không có nhãn để tìm cấu trúc ẩn
- B.
  Học từ dữ liệu đã được gắn nhãn để dự đoán nhãn hoặc giá trị cho dữ liệu mới
- C.
  Học thông qua tương tác với môi trường và nhận phần thưởng/phạt
- D.
  Học bằng cách sao chép toàn bộ tri thức từ mô hình khác
Q 17.
Thuật toán K-means trong học không giám sát thuộc loại bài toán nào?
- A.
  Phân loại (Classification)
- B.
  Phân cụm (Clustering)
- C.
  Hồi quy (Regression)
- D.
  Học tăng cường
Q 18.
Học tăng cường (Reinforcement Learning) khác với học có giám sát ở điểm nào?
- A.
  Học tăng cường yêu cầu dữ liệu phải được gắn nhãn đầy đủ
- B.
  Học tăng cường học thông qua thử-sai, tối ưu hóa phần thưởng thông qua tương tác với môi trường
- C.
  Học tăng cường chỉ áp dụng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- D.
  Học tăng cường không cần dữ liệu để học
Q 19.
Trong NLP, kỹ thuật 'Word Embeddings' (như Word2Vec, GloVe) có đặc điểm gì?
- A.
  Biểu diễn từ dưới dạng vector có chứa ngữ nghĩa
- B.
  Đếm số lần xuất hiện của từ trong văn bản
- C.
  Phân chia văn bản thành các ký tự riêng lẻ
- D.
  Xác định và phân loại các thực thể có tên trong văn bản
Q 20.
Thị giác máy tính (Computer Vision) được ứng dụng phổ biến trong lĩnh vực nào sau đây?
- A.
  Phân tích báo cáo tài chính
- B.
  Xe tự lái nhận diện biển báo, vật cản và môi trường xung quanh
- C.
  Dịch máy tự động giữa các ngôn ngữ
- D.
  Phát hiện gian lận giao dịch ngân hàng
Q 21.
Học sâu (Deep Learning) có điểm hạn chế nào nổi bật so với các phương pháp học máy khác?
- A.
  Không thể xử lý dữ liệu hình ảnh
- B.
  Các mô hình thường khó giải thích, dẫn đến thách thức trong kiểm soát và minh bạch
- C.
  Không thể áp dụng cho bài toán phân loại
- D.
  Chỉ hoạt động trên dữ liệu văn bản
Q 22.
Power BI Desktop được sử dụng chủ yếu cho mục đích nào?
- A.
  Xây dựng và phát triển các báo cáo/dashboard tự động trên máy tính
- B.
  Lập trình robot tự động
- C.
  Thiết kế đồ họa chuyên nghiệp
- D.
  Phát triển ứng dụng di động
Q 23.
DAX trong Power BI là gì?
- A.
  Một ngôn ngữ lập trình đa năng dùng để viết phần mềm
- B.
  Tập hợp các hàm, toán tử và hằng số để tính toán và trả về giá trị trong mô hình dữ liệu
- C.
  Một hệ điều hành máy chủ
- D.
  Một công cụ vẽ biểu đồ động
Q 24.
Theo tài liệu, có bao nhiêu loại Power BI chính?
- A.
  2 loại
- B.
  3 loại
- C.
  4 loại
- D.
  5 loại
Q 25.
Power BI Service đóng vai trò gì trong hệ sinh thái Power BI?
- A.
  Là ứng dụng di động để xem báo cáo
- B.
  Là nền tảng đám mây để xuất bản, chia sẻ và quản lý báo cáo
- C.
  Là giải pháp on-premises lưu trữ báo cáo nội bộ
- D.
  Là ứng dụng cài trên máy tính để thiết kế báo cáo
Q 26.
Theo nghiên cứu của Jobin (2019) và Hagendorff (2020), có bao nhiêu giá trị/nguyên tắc đạo đức AI phổ biến nhất được tổng hợp?
- A.
  5 nguyên tắc
- B.
  9 nguyên tắc
- C.
  11 nguyên tắc
- D.
  15 nguyên tắc
Q 27.
Robot phần mềm (RPA) được sử dụng phổ biến cho mục đích nào?
- A.
  Phẫu thuật y tế chính xác
- B.
  Thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại trên máy tính như nhập liệu, xử lý hóa đơn
- C.
  Lái xe ô tô tự động trên đường
- D.
  Dịch thuật tự động giữa các ngôn ngữ
Q 28.
Theo Gartner (2012), Big Data được đặc trưng bởi những yếu tố nào?
- A.
  Khối lượng lớn, tốc độ nhanh và đa dạng định dạng
- B.
  Chi phí thấp, dễ triển khai và miễn phí bản quyền
- C.
  Chỉ chứa dữ liệu có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu
- D.
  Được lưu trữ duy nhất trên máy tính cá nhân
Q 29.
Trong lĩnh vực giáo dục, AI được ứng dụng để làm gì?
- A.
  Cá nhân hóa lộ trình học tập dựa trên điểm mạnh, điểm yếu của từng học sinh
- B.
  Thay thế hoàn toàn giáo viên trong giảng dạy
- C.
  Chấm điểm tín dụng cho học sinh
- D.
  Vận hành máy bay không người lái
Q 30.
Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) sử dụng kỹ thuật nào sau đây?
- A.
  Chỉ sử dụng các kỹ thuật thống kê đơn giản
- B.
  Các kỹ thuật thống kê kết hợp học máy như phân lớp (classification) và hồi quy (regression)
- C.
  Chỉ sử dụng báo cáo và dashboard
- D.
  Chỉ dựa trên dữ liệu lịch sử không qua xử lý

Answers and explanations are in mode.

Similar Ứng dụng TTNT trong Kinh doanh exams

Đề thi Chương 1: Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo

20 Q