Trí tuệ nhân tạo (AI) 2026 Hà Nội University

Đề thi Trí tuệ nhân tạo (AI) – Đại học

20 questions

10 min

Answer key

Exam info

Subject: Trí tuệ nhân tạo (AI)
Exam type: University
Questions: 20
Duration: 10 min
Year: 2026
Answers: ✓ With explanations

Questions (20)

Q 1.
Phát biểu “Nghiên cứu các mô hình tính toán giúp máy có nhận thức, có lập luận và hành động” của (Winston, 1992), thuộc nhóm quan điểm nảo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo?
- A.
  Hành vi hợp lý
- B.
  Tư duy như con người
- C.
  Tư duy hợp lý
- D.
  Hành vi như con người
Q 2.
Các thách thức khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh là:
- A.
  Dùng AI có thể giải thích được các quyết định quản lý
- B.
  Hệ thống có chi phí cao
- C.
  Có thể tích hợp các hệ thống trí tuệ nhân tạo vào quy trình kinh doanh hiện có
- D.
  Dùng AI có thể giải thích được cho các quyết định của hệ thống
Q 3.
Trong nội dung chính của TCVN 13903:2023 thì phát biểu nào sau đây thuộc “Khả năng kiểm soát và giám sát”?
- A.
  Đảm bảo hệ thống AI hoạt động ổn định và có thể phục hồi sau các sự cố.
- B.
  Cho phép con người có thể kiểm soát và can thiệp vào hoạt động của hệ thống AI khi cần thiết
- C.
  Đảm bảo rằng hệ thống AI đưa ra các quyết định chính xác và không gây hại cho người dùng hoặc môi trường.
- D.
  Đảm bảo rằng các quyết định và hành vi của hệ thống AI có thể được hiểu và giải thích rõ ràng.
Q 4.
Trong bài toán chọn nhà cung cấp bằng học tăng cường, “Reward” đại diện cho điều gì?
- A.
  Mức độ hiệu quả của quyết định chọn nhà cung cấp
- B.
  Thông tin về trạng thái hệ thống
- C.
  Số lượng dữ liệu
- D.
  Số lần thử nghiệm
Q 5.
Điểm khác biệt chính giữa học có giám sát và học không giám sát là gì?
- A.
  Hai phương pháp hoàn toàn giống nhau
- B.
  Học có giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn, còn học không giám sát thì không
- C.
  Học có giám sát dùng dữ liệu lớn hơn
- D.
  Học không giám sát luôn chính xác hơn
Q 6.
Các nền tảng quản lý dữ liệu lớn như Hadoop hay Spark cung cấp các ngôn ngữ lập trình nào?
- A.
  Java, Python, NoSQL và SQL
- B.
  Java, Python và SQL
- C.
  Java và Python
- D.
  SQL và NoSQL
Q 7.
Một vai trò quan trọng của AI trong doanh nghiệp là gì?
- A.
  Giảm dữ liệu
- B.
  Giảm công nghệ
- C.
  Thay thế toàn bộ con người
- D.
  Tăng hiệu quả vận hành
Q 8.
Trong học máy, thành phần nào dùng để đo lường sự khác biệt giữa dự đoán và giá trị thực tế?
- A.
  Hàm mất mát (Loss function)
- B.
  Thuật toán phân cụm
- C.
  Dữ liệu huấn luyện
- D.
  Mô hình
Q 9.
Phát biểu “Phân tích này: tóm tắt dữ liệu quá khứ để trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”. Phân tích mô tả là việc giải thích dữ liệu lịch sử để hiểu rõ hơn những thay đổi xảy ra, giúp trả lời những câu hỏi về điều gì đã xảy ra. Đây là dạng phân tích có giá trị thấp nhất, chỉ cần yêu cầu kỹ năng phân tích tương đối cơ bản” thuộc loại phân tích nào
- A.
  Phân tích đề xuất
- B.
  Phân tích dự đoán
- C.
  Phân tích chuẩn đoán
- D.
  Phân tích mô tả
Q 10.
Công nghệ nào sau đây phù hợp nhất để lưu trữ dữ liệu dạng document (JSON)?
- A.
  MongoDB
- B.
  Excel
- C.
  MySQL
- D.
  Oracle
Q 11.
Nguyên tắc nào liên quan đến việc bảo vệ dữ liệu cá nhân trong AI?
- A.
  Tính bền vững
- B.
  Quyền riêng tư
- C.
  Tính linh hoạt
- D.
  Tính sáng tạo
Q 12.
Phát biểu “Nghiên cứu cách thức làm cho máy tính làm được những việc trí tuệ có thể tốt hơn con người” của (Rich and Knight, 1991), thuộc nhóm quan điểm nảo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo?
- A.
  Tư duy như con người
- B.
  Tư duy hợp lý
- C.
  Hành vi hợp lý
- D.
  Hành vi như con người
Q 13.
Điểm khác biệt chính giữa Hadoop và Spark là gì?
- A.
  Spark xử lý dữ liệu trong bộ nhớ, Hadoop chủ yếu xử lý trên đĩa
- B.
  Hadoop nhanh hơn Spark
- C.
  Spark không hỗ trợ Machine Learning
- D.
  Hadoop không xử lý được Big Data
Q 14.
Phát biểu “Tính toán thông minh là nghiên cứu về thiết kế các tác tử thông minh” của (Poole và cộng sự, 1998), thuộc nhóm quan điểm nảo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo?
- A.
  Tư duy hợp lý
- B.
  Hành vi như con người
- C.
  Hành vi hợp lý
- D.
  Tư duy như con người
Q 15.
Kỹ thuật nào sau đây không được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn?
- A.
  Kỹ thuật điều tra survey
- B.
  Khai thác dữ liệu data mining
- C.
  Phân tích thống kê
- D.
  Kỹ thuật học máy
Q 16.
Dữ liệu lớn (Big Data) được định nghĩa là dữ liệu có đặc tính nào?
- A.
  Có cấu trúc
- B.
  Khối lượng
- C.
  Dễ lưu trữ
- D.
  Dễ dùng
Q 17.
Có bao nhiêu loại trí tuệ nhân tạo phổ biến
- A.
  3
- B.
  5
- C.
  4
- D.
  6
Q 18.
“Chuẩn hóa và kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau” là mục tiêu của bước nào trong quá trình phân tích dữ liệu lớn?
- A.
  Tổng hợp dữ liệu
- B.
  Phân tích dữ liệu
- C.
  Trực quan hóa dữ liệu
- D.
  Trích xuất dữ liệu
Q 19.
Tại sao AI không mang lại kết quả ngay lập tức?
- A.
  Vì AI luôn sai
- B.
  Vì AI cần thời gian phát triển và cải tiến lâu dài
- C.
  Vì AI không hiệu quả
- D.
  Vì AI không cần dữ liệu
Q 20.
Trong các định nghĩa (quan điểm) về Trí tuệ nhân tạo gồm:

(1) tư duy như con người; (2) Tư duy hợp lý; (3) Hành vi như con người; và (4) Hành vi hợp lý thì các định nghĩa (1) và (2) liên quan đến?
- A.
  Tiêu chuẩn con người
- B.
  Tiêu chuẩn của sự hợp lý
- C.
  Quá trình suy nghĩ và suy diễn
- D.
  Các hành động

Answers and explanations are in mode.

Similar Trí tuệ nhân tạo (AI) exams

Đề thi Trí tuệ nhân tạo - Học viện Tài chính

50 Q