Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online - Môn Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Kinh Doanh

Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Kinh Doanh tổng hợp câu hỏi trắc nghiệm chứa đựng nhiều dạng bài tập, bài thi, cũng như các câu hỏi trắc nghiệm và bài kiểm tra, trong bộ Đại Học. Nội dung trắc nghiệm nhấn mạnh phần kiến thức nền tảng và chuyên môn sâu của học phần này. Mọi bộ đề trắc nghiệm đều cung cấp câu hỏi, đáp án cùng hướng dẫn giải cặn kẽ. Mời bạn thử sức làm bài nhằm ôn luyện và làm vững chắc kiến thức cũng như đánh giá năng lực bản thân!

Đề 01

Đề 02

Đề 03

Đề 04

Đề 05

Đề 06

Đề 07

Đề 08

Đề 09

Đề 10

Đề 11

Đề 12

Đề 13

Đề 14

Đề 15

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 01

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 1: Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" (AI) thường được dùng để chỉ điều gì?

Các hệ thống máy tính có khả năng truy cập và xử lý dữ liệu lớn một cách nhanh chóng.

Phần mềm tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, thay thế con người trong công việc.

Khả năng của hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, như học hỏi, suy luận và giải quyết vấn đề.

Việc sử dụng robot và máy móc tự động trong quy trình sản xuất và vận hành doanh nghiệp.

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết cơ bản về định nghĩa AI trong kinh doanh, tập trung vào khả năng mô phỏng trí tuệ con người để giải quyết vấn đề.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 2: Phân biệt giữa "Học máy" (Machine Learning) và "Trí tuệ nhân tạo" (AI) trong kinh doanh, phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất mối quan hệ giữa chúng?

Học máy là một khái niệm rộng hơn, bao gồm trí tuệ nhân tạo như một ứng dụng cụ thể.

Học máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo và Học máy là hai thuật ngữ hoàn toàn đồng nghĩa và có thể sử dụng thay thế cho nhau.

Trí tuệ nhân tạo chỉ áp dụng cho robot và tự động hóa, trong khi Học máy liên quan đến phân tích dữ liệu kinh doanh.

Câu hỏi này nhằm kiểm tra sự phân biệt giữa AI và Machine Learning, hiểu ML là một nhánh con của AI.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 3: Doanh nghiệp X muốn sử dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng. Ứng dụng nào sau đây của AI có khả năng hỗ trợ mục tiêu này một cách hiệu quả nhất?

Chatbot và trợ lý ảo có khả năng tương tác tự nhiên với khách hàng, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ 24/7.

Hệ thống phân tích dữ liệu lớn để dự báo xu hướng thị trường và đưa ra quyết định chiến lược.

Robot tự động hóa quy trình sản xuất để giảm chi phí và tăng năng suất.

Phần mềm quản lý chuỗi cung ứng thông minh để tối ưu hóa logistics và vận chuyển.

Câu hỏi này tập trung vào ứng dụng AI trong trải nghiệm khách hàng, đặc biệt là chatbot và trợ lý ảo.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 4: Trong lĩnh vực Marketing, AI có thể được ứng dụng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Kỹ thuật AI nào sau đây thường được sử dụng để phân tích hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó đưa ra các đề xuất sản phẩm/dịch vụ phù hợp?

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems)

Câu hỏi này hướng đến ứng dụng AI trong Marketing, cụ thể là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thông qua phân tích dữ liệu.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 5: Một công ty bán lẻ trực tuyến muốn dự đoán nhu cầu sản phẩm trong mùa lễ hội sắp tới. Phương pháp Học máy nào sau đây là phù hợp nhất để giải quyết bài toán dự báo này?

Phân loại (Classification)

Hồi quy (Regression)

Phân cụm (Clustering)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu hỏi này về lựa chọn phương pháp ML phù hợp cho bài toán dự báo chuỗi thời gian, nhấn mạnh vào hồi quy.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 6: Để xây dựng một hệ thống AI thành công trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây đóng vai trò quan trọng nhất?

Lựa chọn thuật toán AI phức tạp và hiện đại nhất.

Đội ngũ nhân viên có kỹ năng lập trình AI chuyên sâu.

Dữ liệu chất lượng cao và đủ lớn để huấn luyện mô hình AI.

Ngân sách đầu tư lớn cho cơ sở hạ tầng phần cứng và phần mềm AI.

Câu hỏi này tập trung vào yếu tố then chốt để triển khai AI thành công, nhấn mạnh vào chất lượng và lượng dữ liệu.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 7: Trong quá trình phát triển mô hình Học máy, tập dữ liệu "kiểm thử" (test set) được sử dụng với mục đích chính nào?

Huấn luyện mô hình Học máy để mô hình học được các mẫu từ dữ liệu.

Tinh chỉnh các tham số của mô hình để đạt hiệu suất tốt nhất trên tập huấn luyện.

Xác định các đặc trưng (features) quan trọng nhất của dữ liệu.

Đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về quy trình ML, cụ thể là vai trò của tập dữ liệu kiểm thử.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 8: Chỉ số "Độ chính xác" (Accuracy) thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình Học máy nào?

Mô hình phân loại (Classification)

Mô hình hồi quy (Regression)

Mô hình phân cụm (Clustering)

Mô hình giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu hỏi này về chỉ số đánh giá mô hình, đặc biệt là Accuracy trong bài toán phân loại.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 9: "Mạng nơ-ron sâu" (Deep Neural Networks) là một kỹ thuật Học sâu (Deep Learning) mạnh mẽ. Ứng dụng nổi bật nào sau đây thể hiện sức mạnh của Mạng nơ-ron sâu trong kinh doanh?

Dự báo doanh số bán hàng dựa trên dữ liệu lịch sử.

Nhận dạng khuôn mặt và phân loại hình ảnh sản phẩm.

Phân tích rủi ro tín dụng cho khách hàng vay vốn.

Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển hàng hóa để giảm chi phí.

Câu hỏi này về ứng dụng của Deep Learning, đặc biệt là trong xử lý ảnh và ngôn ngữ tự nhiên.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 10: Trong lĩnh vực quản lý nhân sự (HR), AI có thể được sử dụng để sàng lọc hồ sơ ứng viên. Lợi ích chính của việc ứng dụng AI trong quy trình này là gì?

Tạo ra trải nghiệm ứng tuyển thú vị hơn cho ứng viên.

Giảm chi phí thuê nhân viên HR chuyên nghiệp.

Tăng tốc độ sàng lọc hồ sơ và giảm thiểu sự thiên vị của con người.

Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin cá nhân của ứng viên.

Câu hỏi này về ứng dụng AI trong HR, tập trung vào lợi ích về hiệu quả và giảm thiểu thiên vị.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 11: Một doanh nghiệp muốn xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng trên website. Nền tảng nào sau đây cung cấp dịch vụ xây dựng chatbot AI phổ biến và dễ sử dụng?

Microsoft Excel

Google Dialogflow

Adobe Photoshop

Salesforce CRM

Câu hỏi này về công cụ chatbot, cụ thể là Dialogflow, một nền tảng phổ biến.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 12: "Xử lý ngôn ngữ tự nhiên" (NLP) giúp máy tính có khả năng gì trong kinh doanh?

Tạo ra hình ảnh và video từ dữ liệu văn bản.

Phân tích dữ liệu số và thực hiện các phép tính phức tạp.

Điều khiển robot và thiết bị tự động hóa.

Hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người (văn bản và giọng nói).

Câu hỏi này về NLP và khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của máy tính.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 13: Trong lĩnh vực tài chính, AI được ứng dụng để phát hiện gian lận giao dịch. Kỹ thuật Học máy nào thường được sử dụng để xác định các giao dịch bất thường, có dấu hiệu gian lận?

Phân loại (Classification)

Hồi quy (Regression)

Phát hiện dị thường (Anomaly Detection)

Phân cụm (Clustering)

Câu hỏi này về ứng dụng AI trong tài chính, cụ thể là phát hiện gian lận bằng kỹ thuật phát hiện dị thường.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 14: "Thị giác máy tính" (Computer Vision) cho phép máy tính "nhìn" và "hiểu" hình ảnh. Ứng dụng nào sau đây của Thị giác máy tính mang lại giá trị lớn cho ngành sản xuất?

Kiểm tra chất lượng sản phẩm tự động trên dây chuyền sản xuất.

Dự báo nhu cầu sản phẩm dựa trên hình ảnh quảng cáo.

Phân tích cảm xúc của khách hàng qua hình ảnh khuôn mặt.

Tạo ra hình ảnh sản phẩm 3D cho mục đích marketing.

Câu hỏi này về ứng dụng Computer Vision trong sản xuất, tập trung vào ki??m tra chất lượng sản phẩm.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 15: "Học tăng cường" (Reinforcement Learning) là một phương pháp Học máy độc đáo. Ứng dụng nào sau đây thể hiện rõ đặc điểm "thử và sai" của Học tăng cường?

Phân loại email rác và email không rác.

Huấn luyện robot tự hành di chuyển trong môi trường phức tạp.

Dự đoán giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử.

Phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm.

Câu hỏi này về đặc điểm của Reinforcement Learning, nhấn mạnh vào việc học qua tương tác và phần thưởng.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 16: Trong quá trình triển khai dự án AI, giai đoạn nào sau đây thường đòi hỏi sự tham gia tích cực nhất của các chuyên gia nghiệp vụ (domain experts)?

Phát triển và huấn luyện mô hình AI.

Triển khai và tích hợp mô hình AI vào hệ thống hiện có.

Thu thập và tiền xử lý dữ liệu.

Xác định vấn đề kinh doanh và yêu cầu của dự án AI.

Câu hỏi này về quy trình dự án AI, nhấn mạnh vai trò của chuyên gia nghiệp vụ trong xác định vấn đề và yêu cầu.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 17: Vấn đề đạo đức nào sau đây là một trong những thách thức lớn nhất khi ứng dụng AI trong kinh doanh?

Thiên vị và phân biệt đối xử trong quyết định của AI.

Chi phí đầu tư và vận hành hệ thống AI quá cao.

Khó khăn trong việc giải thích kết quả của mô hình AI phức tạp.

Sự thiếu hụt nhân lực có kỹ năng AI chuyên sâu.

Câu hỏi này về đạo đức AI, đặc biệt là vấn đề thiên vị và công bằng.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 18: "AI giải thích được" (Explainable AI - XAI) ngày càng trở nên quan trọng. Mục tiêu chính của XAI là gì?

Tăng độ chính xác của mô hình AI.

Giảm thời gian huấn luyện mô hình AI.

Làm cho quyết định và hành vi của AI trở nên dễ hiểu và minh bạch hơn đối với con người.

Tự động hóa hoàn toàn quy trình phát triển mô hình AI.

Câu hỏi này về XAI, tập trung vào mục tiêu làm cho quyết định của AI dễ hiểu và minh bạch hơn.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 19: Để đảm bảo tính bền vững của dự án AI trong doanh nghiệp, điều gì cần được ưu tiên sau khi triển khai thành công mô hình?

Phát triển mô hình AI phức tạp hơn để thay thế mô hình hiện tại.

Giám sát và duy trì mô hình AI, đảm bảo hiệu suất ổn định theo thời gian.

Mở rộng ứng dụng AI sang các lĩnh vực kinh doanh khác.

Tái cấu trúc toàn bộ hệ thống IT của doanh nghiệp để phù hợp với AI.

Câu hỏi này về tính bền vững của dự án AI, nhấn mạnh vào việc giám sát và duy trì mô hình sau triển khai.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 20: Trong bối cảnh dữ liệu lớn (Big Data), AI đóng vai trò như thế nào trong việc khai thác giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ?

AI giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

AI thay thế hoàn toàn các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống.

AI tự động tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có.

AI cung cấp các công cụ và kỹ thuật để phân tích và khai thác thông tin giá trị từ dữ liệu lớn.

Câu hỏi này về vai trò của AI trong Big Data, nhấn mạnh khả năng phân tích và khai thác thông tin.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 21: "Đạo đức AI" (AI Ethics) là một lĩnh vực ngày càng được quan tâm. Nguyên tắc nào sau đây KHÔNG thuộc về các nguyên tắc đạo đức AI phổ biến?

Công bằng (Fairness)

Minh bạch (Transparency)

Lợi nhuận tối đa (Maximum Profit)

Trách nhiệm giải trình (Accountability)

Câu hỏi này về đạo đức AI, yêu cầu nhận diện nguyên tắc KHÔNG thuộc nhóm đạo đức AI (trong các lựa chọn).

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 22: Để xây dựng một đội ngũ AI mạnh trong doanh nghiệp, kỹ năng nào sau đây là quan trọng nhất đối với một nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) AI?

Kỹ năng quản lý dự án và lãnh đạo nhóm.

Kỹ năng lập trình, thống kê, Học máy và hiểu biết về nghiệp vụ kinh doanh.

Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình xuất sắc.

Kinh nghiệm làm việc lâu năm trong ngành công nghệ thông tin.

Câu hỏi này về kỹ năng cần thiết cho Data Scientist AI, nhấn mạnh sự kết hợp giữa kỹ thuật và nghiệp vụ.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 23: "Chiến lược AI" (AI Strategy) đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng ứng dụng AI của doanh nghiệp. Mục tiêu chính của Chiến lược AI là gì?

Xác định cách thức AI có thể hỗ trợ đạt được các mục tiêu kinh doanh chiến lược của doanh nghiệp.

Lựa chọn công nghệ AI tiên tiến nhất để áp dụng trong doanh nghiệp.

Xây dựng đội ngũ AI lớn mạnh và chuyên nghiệp.

Giảm chi phí đầu tư vào công nghệ thông tin.

Câu hỏi này về Chiến lược AI, tập trung vào mục tiêu tích hợp AI vào mục tiêu kinh doanh tổng thể.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 24: Mô hình "hộp đen" (black box) trong AI thường gây khó khăn trong vấn đề nào?

Khả năng mở rộng và xử lý dữ liệu lớn.

Độ chính xác và hiệu suất dự đoán.

Tốc độ huấn luyện và triển khai mô hình.

Khả năng giải thích và hiểu được lý do đưa ra quyết định của mô hình.

Câu hỏi này về mô hình "hộp đen", tập trung vào vấn đề thiếu minh bạch và giải thích.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 25: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI có thể được ứng dụng để hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Ứng dụng nào sau đây là một ví dụ điển hình?

Tự động hóa quy trình thanh toán bảo hiểm y tế.

Phân tích hình ảnh y tế (X-quang, CT scan) để phát hiện bệnh.

Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử.

Tư vấn dinh dưỡng cá nhân hóa cho bệnh nhân.

Câu hỏi này về ứng dụng AI trong y tế, đặc biệt là chẩn đoán bệnh từ hình ảnh y tế.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 26: "Học không giám sát" (Unsupervised Learning) khác biệt với "Học có giám sát" (Supervised Learning) ở điểm nào?

Học không giám sát sử dụng thuật toán phức tạp hơn Học có giám sát.

Học không giám sát cho kết quả chính xác hơn Học có giám sát.

Học không giám sát không sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn, trong khi Học có giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn.

Học không giám sát chỉ áp dụng cho dữ liệu văn bản, còn Học có giám sát áp dụng cho dữ liệu hình ảnh.

Câu hỏi này về sự khác biệt giữa Supervised và Unsupervised Learning, nhấn mạnh vào việc sử dụng nhãn dữ liệu.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 27: "Độ đo F1" (F1-score) là một chỉ số đánh giá hiệu suất mô hình Học máy, đặc biệt hữu ích trong trường hợp nào?

Khi dữ liệu huấn luyện bị mất cân bằng giữa các lớp (classes).

Khi cần đánh giá tốc độ dự đoán của mô hình.

Khi mô hình dự đoán trên dữ liệu thời gian thực.

Khi mô hình cần giải thích được quyết định của mình (XAI).

Câu hỏi này về độ đo F1-score, nhấn mạnh vào sự hữu ích khi dữ liệu mất cân bằng.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 28: "Phân tích tình cảm" (Sentiment Analysis) là một ứng dụng của NLP. Mục đích chính của Phân tích tình cảm là gì?

Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Xác định cảm xúc, thái độ hoặc ý kiến thể hiện trong văn bản (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung lập).

Tóm tắt nội dung chính của văn bản.

Nhận dạng thực thể có tên trong văn bản (ví dụ: tên người, tổ chức).

Câu hỏi này về Sentiment Analysis, tập trung vào mục đích xác định cảm xúc và thái độ từ văn bản.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 29: "Mô hình hóa chủ đề" (Topic Modeling) là một kỹ thuật Học không giám sát. Ứng dụng của Mô hình hóa chủ đề trong kinh doanh là gì?

Dự đoán xu hướng giá cổ phiếu.

Phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau.

Phát hiện gian lận giao dịch tài chính.

Phân tích phản hồi của khách hàng để khám phá các chủ đề thảo luận chính.

Câu hỏi này về Topic Modeling, tập trung vào ứng dụng khám phá chủ đề ẩn trong văn bản.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 01

Câu 30: "Đường cong ROC" (ROC curve) và "Diện tích dưới đường cong AUC" (AUC score) được sử dụng để đánh giá mô hình Học máy nào?

Mô hình hồi quy tuyến tính.

Mô hình phân cụm K-means.

Mô hình phân loại nhị phân (Binary Classification).

Mô hình giảm chiều dữ liệu PCA.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi này về ROC curve và AUC, nhấn mạnh vào việc đánh giá mô hình phân loại nhị phân.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 02

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 1: Doanh nghiệp X đang xem xét ứng dụng AI để cải thiện quy trình tuyển dụng. Ứng dụng AI nào sau đây **KHÔNG** phù hợp với mục tiêu này?

Chatbot sàng lọc hồ sơ ứng viên ban đầu dựa trên tiêu chí công việc.

Hệ thống phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đánh giá câu trả lời phỏng vấn ứng viên.

Công cụ dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên để tập trung giữ chân nhân tài.

Phần mềm quản lý kho hàng tự động điều phối robot bốc xếp hàng hóa.

Câu hỏi yêu cầu xác định ứng dụng AI không phù hợp trong tuyển dụng. Phân tích từng lựa chọn để loại trừ.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 2: Trong bối cảnh kinh doanh trực tuyến ngày càng cạnh tranh, AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng hiệu quả nhất thông qua ứng dụng nào?

Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) tích hợp AI để tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng.

Công cụ đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của từng khách hàng.

Phần mềm phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để xác định xu hướng thị trường chung.

Ứng dụng chatbot hỗ trợ giải đáp thắc mắc chung của khách hàng về sản phẩm và dịch vụ.

Câu hỏi tập trung vào ứng dụng AI cho cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Cần chọn đáp án thể hiện rõ khả năng này.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 3: Một công ty sản xuất muốn dự đoán thời điểm máy móc có khả năng gặp sự cố để lên kế hoạch bảo trì trước, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Giải pháp AI nào sau đây phù hợp nhất?

Hệ thống nhận dạng hình ảnh (Computer Vision) để kiểm tra chất lượng sản phẩm trên dây chuyền.

Chatbot hỗ trợ kỹ thuật viên khắc phục sự cố máy móc từ xa.

Mô hình học máy (Machine Learning) dự đoán bảo trì (Predictive Maintenance) dựa trên dữ liệu cảm biến máy móc.

Phần mềm quản lý chuỗi cung ứng ứng dụng AI để tối ưu hóa lịch trình giao hàng.

Câu hỏi về dự đoán sự cố máy móc trong sản xuất, liên quan đến bảo trì. Cần chọn giải pháp AI có khả năng dự đoán.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 4: Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, AI được ứng dụng để phát hiện gian lận giao dịch. Kỹ thuật học máy nào thường được sử dụng cho mục đích này?

Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)

Phân cụm (Clustering)

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu hỏi về kỹ thuật học máy phát hiện gian lận. Gian lận là sự kiện hiếm gặp cần được phân loại, gợi ý đến bài toán phân lớp bất thường.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 5: Để xây dựng một chatbot hỗ trợ khách hàng cho doanh nghiệp, nền tảng phát triển AI nào sau đây cung cấp giao diện trực quan, dễ sử dụng, phù hợp cho người không chuyên về lập trình?

TensorFlow (Google)

Dialogflow (Google)

PyTorch (Facebook)

Scikit-learn (Python)

Câu hỏi về nền tảng chatbot dễ dùng cho người không chuyên lập trình. Cần chọn nền tảng No-code hoặc Low-code.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 6: Trong quy trình xây dựng mô hình học máy, tập dữ liệu nào được sử dụng để tinh chỉnh các tham số của mô hình nhằm tối ưu hóa hiệu suất trên dữ liệu mới?

Tập huấn luyện (Training set)

Tập kiểm thử (Test set)

Tập xác thực (Validation set)

Tập dữ liệu thực tế (Real-world data)

Câu hỏi về vai trò của tập dữ liệu trong huấn luyện mô hình. Tập validation dùng để tinh chỉnh hyperparameter.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 7: Chỉ số **Recall** trong đánh giá mô hình phân loại (Classification) đo lường điều gì?

Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số dự đoán là đúng.

Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số trường hợp thực tế là đúng.

Tỷ lệ dự đoán sai trên tổng số dự đoán.

Tỷ lệ dự đoán sai trên tổng số trường hợp thực tế là sai.

Câu hỏi về ý nghĩa của chỉ số Recall trong đánh giá mô hình phân loại. Recall tập trung vào khả năng tìm ra các positive thực tế.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 8: Doanh nghiệp muốn phân tích cảm xúc của khách hàng về sản phẩm thông qua bình luận trên mạng xã hội. Kỹ thuật AI nào sau đây phù hợp nhất?

Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)

Xử lý ảnh (Image Processing)

Hệ thống khuyến nghị (Recommendation System)

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Câu hỏi về phân tích cảm xúc từ văn bản. NLP và Sentiment Analysis là kỹ thuật phù hợp.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 9: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về **Trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI)**?

Loại AI có khả năng thực hiện **mọi** nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể thực hiện.

Loại AI chỉ có thể thực hiện **một số** nhiệm vụ cụ thể, được lập trình sẵn.

Loại AI có khả năng tự học hỏi và cải thiện hiệu suất liên tục.

Loại AI có khả năng tương tác với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Câu hỏi về định nghĩa Trí tuệ nhân tạo mạnh. Cần phân biệt với AI yếu.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 10: Trong bối cảnh đạo đức AI, khái niệm **tính minh bạch (Transparency)** đề cập đến vấn đề gì?

Khả năng AI đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả.

Mức độ chính xác của các dự đoán và quyết định do AI tạo ra.

Khả năng **giải thích** được cách thức AI đưa ra quyết định hoặc dự đoán.

Việc đảm bảo dữ liệu đầu vào cho AI không chứa yếu tố thiên vị.

Câu hỏi về khía cạnh đạo đức của AI, cụ thể là tính minh bạch. Cần hiểu rõ ý nghĩa của khái niệm này.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 11: Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo nhờ thư viện phong phú và cộng đồng hỗ trợ lớn mạnh?

Python

Java

C++

Câu hỏi về ngôn ngữ lập trình phổ biến trong AI. Python nổi bật với hệ sinh thái thư viện AI.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 12: Thư viện **Pandas** trong Python chủ yếu được sử dụng để làm gì trong phân tích dữ liệu?

Xây dựng mô hình học máy

Xử lý và phân tích dữ liệu dạng bảng biểu (tabular data)

Trực quan hóa dữ liệu

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Câu hỏi về mục đích sử dụng thư viện Pandas. Pandas mạnh về xử lý và phân tích dữ liệu dạng bảng.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 13: Đoạn mã Python sau sử dụng thư viện Scikit-learn để thực hiện công việc gì?
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```

Phân cụm dữ liệu

Hồi quy tuyến tính

Phân loại (Classification) sử dụng hồi quy Logistic

Giảm chiều dữ liệu

Câu hỏi về đoạn mã Python và mục đích. Đoạn code sử dụng Logistic Regression để huấn luyện mô hình.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 14: Trong quá trình tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật **chuẩn hóa dữ liệu (Data Normalization)** nhằm mục đích gì?

Loại bỏ dữ liệu trùng lặp

Xử lý dữ liệu bị thiếu

Chuyển đổi dữ liệu dạng văn bản thành dạng số

Đưa dữ liệu về cùng một thang đo, tránh sự chênh lệch lớn giữa các thuộc tính

Câu hỏi về mục đích của chuẩn hóa dữ liệu. Chuẩn hóa giúp dữ liệu có thang đo tương đồng.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 15: Phương pháp học máy nào sau đây thuộc nhóm **học không giám sát (Unsupervised Learning)**?

Hồi quy Logistic (Logistic Regression)

Phân cụm K-Means (K-Means Clustering)

Cây quyết định (Decision Tree)

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network)

Câu hỏi về phân loại phương pháp học máy. Phân cụm là ví dụ điển hình của học không giám sát.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 16: Trong kiến trúc chatbot, **Intents** (ý định) được hiểu là gì?

Các câu trả lời được lập trình sẵn của chatbot.

Giao diện người dùng của chatbot.

Mục đích hoặc ý định của người dùng khi tương tác với chatbot.

Các kênh tích hợp chatbot (ví dụ: website, Facebook Messenger).

Câu hỏi về khái niệm Intents trong chatbot. Intents đại diện cho mục đích của người dùng.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 17: Công nghệ **Computer Vision** (thị giác máy tính) cho phép máy tính có khả năng gì?

Hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

Dự đoán chuỗi thời gian.

Phân tích dữ liệu dạng bảng.

**Nhận diện và phân tích hình ảnh, video**.

Câu hỏi về khả năng của Computer Vision. CV giúp máy tính 'nhìn' và 'hiểu' hình ảnh.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 18: Trong mô hình cây quyết định (Decision Tree), **nút gốc (root node)** đại diện cho điều gì?

Thuộc tính được chọn để phân chia dữ liệu **đầu tiên**.

Kết quả dự đoán cuối cùng của mô hình.

Nút chứa ít dữ liệu nhất.

Nút đại diện cho dữ liệu ngoại lệ.

Câu hỏi về nút gốc trong cây quyết định. Nút gốc là điểm bắt đầu phân chia dữ liệu.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 19: **Hồi quy Logistic (Logistic Regression)** thường được sử dụng cho loại bài toán học máy nào?

Hồi quy (Regression) dự đoán giá trị liên tục.

**Phân loại (Classification) nhị phân (binary)**.

Phân cụm (Clustering) dữ liệu.

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction).

Câu hỏi về ứng dụng của hồi quy Logistic. Logistic Regression dùng cho bài toán phân loại nhị phân.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 20: Để đánh giá hiệu suất tổng thể của mô hình phân loại, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng và thể hiện tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số dự đoán?

Recall

Precision

**Accuracy**

F1-Score

Câu hỏi về chỉ số đánh giá mô hình phân loại tổng quát. Accuracy đo lường tỷ lệ dự đoán đúng.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 21: Một doanh nghiệp bán lẻ sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng và dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai. Loại hình phân tích AI này thuộc về:

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

**Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)**

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Phân tích chỉ định (Prescriptive Analytics)

Câu hỏi về loại hình phân tích AI trong dự đoán nhu cầu. Predictive Analytics tập trung vào dự đoán tương lai.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 22: Ứng dụng AI nào sau đây giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng, trả lời câu hỏi thường gặp và hỗ trợ 24/7?

**Chatbot**

Hệ thống khuyến nghị sản phẩm

Phần mềm quản lý kho hàng thông minh

Công cụ phân tích đối thủ cạnh tranh

Câu hỏi về ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng tự động. Chatbot là giải pháp phù hợp.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 23: Trong lĩnh vực marketing, AI có thể được sử dụng để phân khúc khách hàng dựa trên hành vi, sở thích và nhân khẩu học. Kỹ thuật học máy nào thường được dùng cho mục đích này?

Hồi quy tuyến tính

Phân loại

**Phân cụm (Clustering)**

Giảm chiều dữ liệu

Câu hỏi về phân khúc khách hàng bằng AI. Phân cụm là kỹ thuật phù hợp để nhóm khách hàng tương đồng.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 24: Vấn đề **thiên vị (Bias)** trong AI có thể phát sinh từ đâu?

Thuật toán học máy không đủ phức tạp.

Thiếu dữ liệu huấn luyện.

Mục tiêu kinh doanh không rõ ràng.

**Dữ liệu huấn luyện chứa đựng sự thiên vị**.

Câu hỏi về nguồn gốc của bias trong AI. Bias thường xuất phát từ dữ liệu huấn luyện.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 25: Để triển khai AI thành công trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây là **quan trọng nhất**?

Sử dụng công nghệ AI tiên tiến nhất.

**Xây dựng chiến lược AI rõ ràng, phù hợp với mục tiêu kinh doanh.**

Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI hàng đầu.

Đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin.

Câu hỏi về yếu tố then chốt để triển khai AI thành công. Chiến lược rõ ràng và phù hợp là quan trọng nhất.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 26: Trong mô hình mạng nơ-ron (Neural Network), **hàm kích hoạt (activation function)** có vai trò gì?

Tối ưu hóa trọng số của mạng nơ-ron.

Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.

**Giới thiệu tính phi tuyến vào mạng nơ-ron, giúp mô hình học các quan hệ phức tạp.**

Đánh giá hiệu suất của mạng nơ-ron.

Câu hỏi về vai trò hàm kích hoạt trong mạng nơ-ron. Hàm kích hoạt tạo tính phi tuyến.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 27: Kỹ thuật **h???c tăng cường (Reinforcement Learning)** thường được ứng dụng trong lĩnh vực nào?

Phân tích cảm xúc văn bản.

Phân loại hình ảnh.

Dự đoán chuỗi thời gian.

**Điều khiển robot và trò chơi (game).**

Câu hỏi về ứng dụng của học tăng cường. Game và robotics là lĩnh vực điển hình.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 28: Để giảm thiểu rủi ro đạo đức khi sử dụng AI trong kinh doanh, doanh nghiệp nên tập trung vào yếu tố nào?

Tăng cường sức mạnh tính toán của hệ thống AI.

**Đảm bảo tính công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình của hệ thống AI.**

Sử dụng dữ liệu huấn luyện lớn hơn.

Tối ưu hóa hiệu suất kỹ thuật của mô hình AI.

Câu hỏi về giảm thiểu rủi ro đạo đức AI. Đảm bảo tính công bằng và trách nhiệm là quan trọng.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 29: Trong quá trình phát triển chatbot, việc **huấn luyện (training)** chatbot với nhiều ví dụ hội thoại khác nhau nhằm mục đích gì?

Tăng tốc độ phản hồi của chatbot.

Thay đổi giọng điệu của chatbot.

**Nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và ý định của người dùng.**

Giảm chi phí vận hành chatbot.

Câu hỏi về mục đích huấn luyện chatbot. Huấn luyện giúp chatbot hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 02

Câu 30: Khi đánh giá mô hình học máy, hiện tượng **quá khớp (overfitting)** xảy ra khi nào?

**Mô hình hoạt động rất tốt trên tập huấn luyện nhưng kém trên tập kiểm thử.**

Mô hình hoạt động kém trên cả tập huấn luyện và tập kiểm thử.

Mô hình hoạt động tốt trên cả tập huấn luyện và tập kiểm thử.

Mô hình không thể học được từ dữ liệu huấn luyện.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về hiện tượng overfitting. Overfitting xảy ra khi mô hình học quá tốt trên training set nhưng kém trên test set.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 03

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 1: Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, đâu là yếu tố cốt lõi nhất thúc đẩy các doanh nghiệp ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI)?

Sự phổ biến của công nghệ và chi phí triển khai AI giảm.

Áp lực cạnh tranh từ các đối thủ đã ứng dụng AI thành công.

Nhu cầu tự động hóa các quy trình thủ công, lặp đi lặp lại.

Kỳ vọng nâng cao năng lực cạnh tranh và tạo ra lợi thế khác biệt trên thị trường.

Câu hỏi tập trung vào động lực chính thúc đẩy ứng dụng AI trong kinh doanh, vượt ra ngoài các lợi ích cụ thể để tìm ra động cơ sâu xa nhất.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 2: Phân tích tình huống: Một công ty bán lẻ trực tuyến nhận thấy tỷ lệ khách hàng rời bỏ giỏ hàng (abandoned cart) tăng cao. Để giải quyết vấn đề này bằng AI, giải pháp nào sau đây là phù hợp nhất?

Sử dụng AI để dự báo xu hướng thời trang mới nhất.

Triển khai chatbot AI để hỗ trợ khách hàng 24/7 về thông tin sản phẩm.

Áp dụng hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa và gửi thông báo nhắc nhở khách hàng về giỏ hàng chưa hoàn tất.

Dùng AI để tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội.

Câu hỏi đưa ra một tình huống kinh doanh cụ thể và yêu cầu chọn giải pháp AI phù hợp nhất, đòi hỏi khả năng ứng dụng kiến thức vào thực tế.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 3: Xét về mặt đạo đức trong ứng dụng AI vào kinh doanh, thách thức lớn nhất mà doanh nghiệp cần đối mặt là gì?

Chi phí đầu tư ban đầu cho các giải pháp AI.

Đảm bảo tính công bằng, minh bạch và tránh thiên vị trong các quyết định do AI đưa ra.

Sự thiếu hụt nhân lực có kỹ năng về AI.

Khả năng tích hợp AI với các hệ thống công nghệ thông tin hiện có.

Câu hỏi tập trung vào khía cạnh đạo đức của AI trong kinh doanh, yêu cầu xác định thách thức đạo đức mang tính bao trùm nhất.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 4: Mô hình học máy nào sau đây thường được sử dụng để phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên hành vi và đặc điểm mua sắm của họ?

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

Cây quyết định (Decision Tree) dùng cho bài toán dự đoán giá trị liên tục

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network)

K-means Clustering

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các mô hình học máy và ứng dụng của chúng trong phân khúc khách hàng, một bài toán phổ biến trong kinh doanh.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 5: Trong quy trình xây dựng một hệ thống AI cho doanh nghiệp, giai đoạn nào sau đây đóng vai trò quan trọng nhất trong việc xác định sự thành công của dự án về lâu dài?

Xác định rõ bài toán kinh doanh và mục tiêu ứng dụng AI.

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao.

Lựa chọn mô hình và thuật toán AI phù hợp nhất.

Đánh giá và tối ưu hiệu suất của mô hình AI.

Câu hỏi nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định đúng bài toán và mục tiêu kinh doanh trước khi triển khai AI, ảnh hưởng đến thành công bền vững của dự án.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 6: Để đánh giá hiệu quả của một mô hình phân loại khách hàng tiềm năng (Lead Scoring) trong marketing, chỉ số nào sau đây là phù hợp nhất để đo lường khả năng mô hình xác định đúng khách hàng tiềm năng?

Độ chính xác (Accuracy)

Độ đo F1 (F1-Score)

ĐộRecall (Recall)

AUC-ROC

Câu hỏi yêu cầu lựa chọn chỉ số đánh giá phù hợp cho mô hình phân loại trong marketing, tập trung vào khả năng xác định chính xác nhóm mục tiêu.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 7: Doanh nghiệp A muốn sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho khách hàng trên website. Công nghệ AI nào sau đây sẽ đóng vai trò then chốt trong việc này?

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Hệ thống đề xuất (Recommender System)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

Robot tự động hóa quy trình (Robotic Process Automation)

Câu hỏi tập trung vào ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, yêu cầu xác định công nghệ cốt lõi liên quan.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 8: Trong bối cảnh chuyển đổi số, AI được xem là một trong những trụ cột công nghệ quan trọng nhất. Vì sao AI lại có vai trò trung tâm như vậy?

AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành.

AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng.

AI tạo ra những trải nghiệm mới lạ và hấp dẫn cho khách hàng.

AI có khả năng phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định thông minh và tự động hóa quy trình, tạo ra giá trị gia tăng trên nhiều khía cạnh của doanh nghiệp.

Câu hỏi đặt ra vai trò trung tâm của AI trong chuyển đổi số và yêu cầu giải thích lý do, liên hệ AI với mục tiêu tổng thể của chuyển đổi số.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 9: Một công ty tài chính muốn xây dựng hệ thống phát hiện giao dịch gian lận. Loại dữ liệu nào sau đây sẽ CÓ GIÁ TRỊ NHẤT để huấn luyện mô hình AI?

Thông tin nhân khẩu học của khách hàng (tuổi, giới tính, địa chỉ).

Lịch sử giao dịch của khách hàng trong 5 năm gần nhất.

Dữ liệu giao dịch lịch sử đã được GÁN NHÃN (gian lận/không gian lận) bởi chuyên gia.

Tin tức thị trường tài chính và biến động tỷ giá.

Câu hỏi tập trung vào việc lựa chọn dữ liệu phù hợp nhất để huấn luyện mô hình AI cho một ứng dụng cụ thể (phát hiện gian lận), nhấn mạnh vai trò của dữ liệu trong AI.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 10: Điều gì KHÔNG phải là lợi ích trực tiếp mà AI mang lại cho bộ phận chăm sóc khách hàng?

Tăng khả năng phản hồi và giải quyết thắc mắc của khách hàng 24/7.

Cá nhân hóa tương tác và đề xuất giải pháp phù hợp với từng khách hàng.

Giảm tải công việc cho nhân viên, cho phép họ tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.

Loại bỏ hoàn toàn sự cần thiết của nhân viên chăm sóc khách hàng con người.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng, nhưng yêu cầu xác định PHƯƠNG ÁN KHÔNG PHẢI là lợi ích trực tiếp, đòi hỏi phân tích kỹ lưỡng.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 11: Trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng, AI có thể được ứng dụng để giải quyết bài toán nào sau đây?

Tuyển dụng và đào tạo nhân viên kho vận.

Dự báo nhu cầu hàng hóa và tối ưu hóa lượng tồn kho.

Thiết kế bao bì sản phẩm hấp dẫn.

Đàm phán giá cả với nhà cung cấp.

Câu hỏi tập trung vào ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng, yêu cầu xác định một bài toán cụ thể mà AI có thể giải quyết hiệu quả.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 12: Để triển khai thành công một dự án AI trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây về mặt tổ chức là quan trọng nhất?

Sử dụng công nghệ AI tiên tiến nhất.

Tuyển dụng các chuyên gia AI hàng đầu.

Sự phối hợp chặt chẽ giữa bộ phận kinh doanh, bộ phận công nghệ thông tin và đội ngũ chuyên gia AI.

Đầu tư ngân sách lớn cho dự án AI.

Câu hỏi tập trung vào yếu tố tổ chức quan trọng nhất để đảm bảo thành công của dự án AI, vượt ra ngoài yếu tố kỹ thuật.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 13: Trong quá trình phát triển mô hình học máy, kỹ thuật 'Feature Engineering' (tạo đặc trưng) đóng vai trò gì?

Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất.

Biến đổi và chọn lọc các thuộc tính (features) của dữ liệu đầu vào để mô hình học hiệu quả hơn.

Đánh giá và tinh chỉnh các siêu tham số của mô hình.

Thu thập thêm dữ liệu huấn luyện.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về một bước quan trọng trong quy trình học máy - Feature Engineering, và vai trò của nó trong việc cải thiện hiệu suất mô hình.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 14: Doanh nghiệp nên bắt đầu ứng dụng AI từ đâu để có thể nhanh chóng thấy được giá trị và giảm thiểu rủi ro?

Bắt đầu với các dự án AI quy mô nhỏ, tập trung giải quyết các bài toán cụ thể và có ROI (tỷ lệ hoàn vốn đầu tư) rõ ràng.

Đầu tư mạnh vào hạ tầng và nền tảng AI toàn diện trước khi xác định bài toán.

Thuê tư vấn từ các công ty AI lớn để xây dựng chiến lược tổng thể.

Tổ chức các khóa đào tạo AI cho toàn bộ nhân viên.

Câu hỏi hướng dẫn doanh nghiệp cách tiếp cận ứng dụng AI một cách thực tế và hiệu quả, tập trung vào việc khởi đầu từ những dự án nhỏ và có giá trị rõ ràng.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 15: Trong lĩnh vực Marketing, AI có thể giúp phân tích 'Sentiment' (cảm xúc) của khách hàng dựa trên dữ liệu nào?

Dữ liệu giao dịch mua hàng.

Dữ liệu nhân khẩu học khách hàng.

Dữ liệu văn bản từ đánh giá sản phẩm, bình luận trên mạng xã hội, phản hồi khảo sát.

Dữ liệu hành vi duyệt web.

Câu hỏi tập trung vào ứng dụng NLP trong Marketing để phân tích cảm xúc khách hàng, yêu cầu xác định nguồn dữ liệu phù hợp cho phân tích này.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 16: Công nghệ 'Computer Vision' (Thị giác máy tính) được ứng dụng trong lĩnh vực bán lẻ để làm gì?

Tự động hóa quy trình thanh toán trực tuyến.

Phân tích dữ liệu bán hàng để dự báo xu hướng.

Cá nhân hóa quảng cáo hiển thị trên website.

Nhận diện sản phẩm trên kệ hàng, đếm số lượng khách hàng, phát hiện hành vi trộm cắp.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về ứng dụng của Computer Vision trong bán lẻ, một lĩnh vực đang ngày càng phổ biến.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 17: 'AI Ethics' (Đạo đức AI) trong kinh doanh bao gồm những khía cạnh nào?

Tính minh bạch và khả năng giải thích của các quyết định AI.

Tránh thiên vị và đảm bảo công bằng trong ứng dụng AI.

Bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân của khách hàng.

Tất cả các phương án trên.

Câu hỏi mở rộng về phạm vi của Đạo đức AI trong kinh doanh, yêu cầu liệt kê các khía cạnh quan trọng.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 18: Lợi ích chính của việc sử dụng Chatbot AI trong dịch vụ khách hàng là gì?

Cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thì 24/7, giảm thời gian chờ đợi.

Thay thế hoàn toàn nhân viên hỗ trợ khách hàng con người.

Tăng doanh số bán hàng trực tiếp qua chatbot.

Thu thập thông tin cá nhân khách hàng hiệu quả hơn.

Câu hỏi tập trung vào lợi ích nổi bật nhất của Chatbot AI trong dịch vụ khách hàng, một ứng dụng phổ biến và dễ thấy.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 19: Để xây dựng một mô hình AI có khả năng dự đoán chính xác nhu cầu sản phẩm trong tương lai, doanh nghiệp cần chú trọng điều gì nhất trong quá trình chuẩn bị dữ liệu?

Số lượng dữ liệu lớn.

Dữ liệu lịch sử phải đầy đủ, chính xác và phản ánh đúng quy luật biến động nhu cầu.

Dữ liệu phải được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.

Dữ liệu phải được mã hóa và bảo mật.

Câu hỏi nhấn mạnh vai trò của dữ liệu chất lượng trong dự đoán nhu cầu sản phẩm, yêu cầu xác định khía cạnh quan trọng nhất của dữ liệu.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 20: Trong quy trình 'Machine Learning', 'Overfitting' (quá khớp) xảy ra khi nào?

Mô hình quá đơn giản và không nắm bắt được các đặc trưng quan trọng của dữ liệu.

Dữ liệu huấn luyện quá ít.

Mô hình học quá kỹ trên dữ liệu huấn luyện, dẫn đến kém hiệu quả trên dữ liệu mới.

Mô hình chưa được huấn luyện đủ lâu.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về một vấn đề phổ biến trong học máy - Overfitting, và nguyên nhân gây ra nó.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 21: 'Reinforcement Learning' (Học tăng cường) khác biệt với 'Supervised Learning' (Học có giám sát) ở điểm nào?

Reinforcement Learning chỉ sử dụng dữ liệu số, Supervised Learning sử dụng dữ liệu văn bản.

Reinforcement Learning học thông qua tương tác với môi trường và nhận phần thưởng/hình phạt, Supervised Learning học từ dữ liệu được gán nhãn.

Reinforcement Learning chỉ áp dụng cho robot, Supervised Learning áp dụng cho phần mềm.

Reinforcement Learning đòi hỏi dữ liệu lớn hơn Supervised Learning.

Câu hỏi so sánh hai phương pháp học máy khác nhau, tập trung vào điểm khác biệt cốt lõi về cách học và loại dữ liệu sử dụng.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 22: Để giảm thiểu rủi ro thiên vị (bias) trong mô hình AI, doanh nghiệp cần thực hiện biện pháp nào?

Sử dụng thuật toán AI phức tạp hơn.

Tăng cường sức mạnh tính toán của hệ thống.

Thu thập thêm nhiều dữ liệu huấn luyện.

Đảm bảo dữ liệu huấn luyện đa dạng, đại diện cho các nhóm đối tượng khác nhau và kiểm tra, đánh giá mô hình về tính công bằng.

Câu hỏi tập trung vào vấn đề bias trong AI và yêu cầu đề xuất biện pháp giảm thiểu, liên quan đến khía cạnh đạo đức và công bằng.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 23: 'Explainable AI' (XAI - AI có khả năng giải thích) trở nên quan trọng trong bối cảnh nào?

Khi doanh nghiệp muốn tiết kiệm chi phí đầu tư vào AI.

Khi doanh nghiệp có đội ngũ chuyên gia AI lớn.

Khi AI được sử dụng để đưa ra các quyết định quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến con người (ví dụ: tuyển dụng, cho vay).

Khi doanh nghiệp muốn triển khai AI nhanh chóng.

Câu hỏi nhấn mạnh tầm quan trọng của XAI trong một bối cảnh cụ thể, liên quan đến tính minh bạch và trách nhiệm giải trình của AI.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 24: Trong một dự án AI, vai trò của 'Domain Expert' (chuyên gia miền) là gì?

Viết code và xây dựng mô hình AI.

Cung cấp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực kinh doanh, giúp xác định bài toán, đánh giá kết quả và đảm bảo ứng dụng AI phù hợp với thực tế.

Quản lý dự án và đảm bảo tiến độ.

Cung cấp hạ tầng công nghệ thông tin cho dự án AI.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về vai trò của các thành viên trong dự án AI, đặc biệt nhấn mạnh vai trò của chuyên gia miền.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 25: Để tích hợp một chatbot AI vào website của doanh nghiệp, bước quan trọng đầu tiên cần thực hiện là gì?

Thiết kế giao diện người dùng cho chatbot.

Lựa chọn nền tảng phát triển chatbot (ví dụ: Dialogflow, Rasa).

Xác định rõ mục tiêu và các tình huống chatbot cần xử lý (ví dụ: trả lời câu hỏi thường gặp, hỗ trợ đặt hàng).

Quảng bá chatbot đến khách hàng.

Câu hỏi tập trung vào quy trình triển khai chatbot AI, yêu cầu xác định bước khởi đầu quan trọng nhất.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 26: Mô hình học máy nào sau đây thường được sử dụng để dự đoán giá trị liên tục (ví dụ: dự đoán doanh số, giá nhà)?

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

Phân loại Logistic (Logistic Regression)

K-means Clustering

Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine) dùng cho bài toán phân loại

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các loại mô hình học máy và ứng dụng của chúng trong bài toán dự đoán giá trị liên tục (Regression).

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 27: Trong ngữ cảnh AI trong kinh doanh, 'Data Lake' (hồ dữ liệu) có vai trò gì?

Nền tảng để xây dựng và triển khai mô hình AI.

Kho lưu trữ tập trung dữ liệu thô, đa dạng định dạng, sẵn sàng cho việc phân tích và sử dụng cho các ứng dụng AI.

Công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về một khái niệm quan trọng trong quản lý dữ liệu cho AI - Data Lake, và vai trò của nó trong việc cung cấp dữ liệu cho các ứng dụng AI.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 28: Để đo lường hiệu suất tổng thể của một mô hình phân loại nhị phân (ví dụ: dự đoán khách hàng có rời bỏ hay không), chỉ số nào sau đây thường được sử dụng?

Độ chính xác (Accuracy)

ĐộPrecision (Precision)

ĐộRecall (Recall)

AUC-ROC (Area Under the ROC Curve) - đo lường khả năng phân biệt giữa các lớp

Câu hỏi yêu cầu lựa chọn chỉ số đánh giá hiệu suất tổng quát cho mô hình phân loại nhị phân, thường được dùng để đánh giá khả năng phân loại đúng của mô hình.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 29: Khi doanh nghiệp triển khai AI, thách thức lớn nhất về mặt nhân sự thường gặp phải là gì?

Chi phí lương thưởng cho nhân sự AI quá cao.

Nhân viên hiện tại phản đối việc ứng dụng AI.

Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng và kinh nghiệm về AI để phát triển và vận hành hệ thống.

Khó khăn trong việc quản lý đội ngũ chuyên gia AI.

Câu hỏi tập trung vào thách thức về nhân sự khi ứng dụng AI, một vấn đề quan trọng trong thực tế triển khai.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 03

Câu 30: Trong tương lai gần, xu hướng phát triển nào của AI sẽ có tác động lớn nhất đến cách các doanh nghiệp vận hành và cạnh tranh?

Sự phát triển của robot hình người.

AI có khả năng đạt đến trí tuệ tổng quát (AGI).

Giá thành phần cứng và phần mềm AI ngày càng rẻ.

Sự phổ biến của AI dễ tiếp cận (Democratized AI) và các nền tảng No-code/Low-code AI, cho phép nhiều người dùng không chuyên cũng có thể ứng dụng AI.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi dự đoán về xu hướng AI có tác động lớn nhất đến doanh nghiệp trong tương lai, yêu cầu suy nghĩ về tầm nhìn và khả năng ứng dụng rộng rãi.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 04

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 1: Doanh nghiệp A sử dụng hệ thống AI để phân tích dữ liệu khách hàng và tự động cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến. Hệ thống này, dựa trên hành vi duyệt web và lịch sử mua hàng, gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng. Hoạt động này thể hiện ứng dụng AI trong lĩnh vực nào của kinh doanh?

Quản lý chuỗi cung ứng

Marketing và bán hàng

Quản trị nhân sự

Nghiên cứu và phát triển sản phẩm

Câu hỏi mô tả việc sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, một ứng dụng điển hình trong marketing và bán hàng.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 2: Một công ty logistics muốn tối ưu hóa lộ trình giao hàng để giảm chi phí nhiên liệu và thời gian vận chuyển. Họ sử dụng AI để phân tích dữ liệu giao thông, thời tiết và vị trí đơn hàng theo thời gian thực, từ đó đề xuất lộ trình tối ưu cho từng xe tải. Đây là ví dụ về ứng dụng AI trong việc:

Dự báo nhu cầu

Quản lý kho hàng

Lập kế hoạch và tối ưu hóa vận tải

Xử lý đơn hàng và thanh toán

Câu hỏi mô tả việc sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình logistics, cụ thể là lập kế hoạch và tối ưu hóa vận tải.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 3: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, chatbot AI ngày càng được sử dụng phổ biến. Lợi ích chính của việc triển khai chatbot AI trong dịch vụ khách hàng là gì?

Tăng chi phí hoạt động dịch vụ khách hàng

Giảm khả năng tương tác cá nhân hóa với khách hàng

Giới hạn thời gian phục vụ khách hàng trong giờ hành chính

Cải thiện thời gian phản hồi và khả năng phục vụ 24/7

Chatbot AI giúp tự động hóa tương tác khách hàng, giảm tải cho nhân viên, hoạt động 24/7, và cung cấp phản hồi nhanh chóng.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 4: Để xây dựng một mô hình học máy dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ (customer churn), loại dữ liệu nào sau đây là QUAN TRỌNG NHẤT cần thu thập và phân tích?

Thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính, địa chỉ)

Thông tin về sở thích cá nhân (thể thao, âm nhạc, du lịch)

Lịch sử giao dịch và tương tác dịch vụ (thời gian sử dụng, tần suất mua hàng, khiếu nại)

Thông tin về đối thủ cạnh tranh (giá cả, sản phẩm tương tự)

Mô hình churn dự đoán dựa trên hành vi và tương tác của khách hàng. Lịch sử giao dịch và tương tác dịch vụ là yếu tố quan trọng nhất.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 5: Trong quá trình phát triển một hệ thống AI cho doanh nghiệp, giai đoạn nào sau đây tập trung vào việc thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để mô hình học máy có thể học được?

Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation)

Huấn luyện mô hình (Model Training)

Đánh giá mô hình (Model Evaluation)

Triển khai mô hình (Model Deployment)

Chuẩn bị dữ liệu (data preparation) là giai đoạn quan trọng trước khi huấn luyện mô hình, bao gồm thu thập, làm sạch, chuyển đổi và chọn lọc dữ liệu.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 6: Một doanh nghiệp muốn đánh giá hiệu quả của mô hình AI dự đoán doanh số bán hàng. Chỉ số Precision đo lường điều gì trong trường hợp này?

Tỷ lệ doanh số bán hàng thực tế cao trong số tất cả các dự đoán doanh số cao.

Tỷ lệ dự đoán doanh số cao chính xác trong số tất cả các dự đoán doanh số cao.

Tỷ lệ dự đoán doanh số thấp chính xác trong số tất cả các dự đoán doanh số thấp.

Tỷ lệ doanh số bán hàng thực tế thấp trong số tất cả các dự đoán doanh số thấp.

Precision đo lường tỷ lệ dự đoán đúng trong số các trường hợp được dự đoán là tích cực. Trong bối cảnh dự đoán doanh số, nó đo lường tỷ lệ dự đoán doanh số cao thực sự chính xác trong số tất cả các dự đoán doanh số cao.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 7: Phân cụm (Clustering) là một kỹ thuật học máy không giám sát. Ứng dụng nào sau đây thể hiện rõ nhất việc sử dụng phân cụm trong kinh doanh?

Dự đoán giá cổ phiếu

Phân loại email spam

Phân khúc khách hàng dựa trên hành vi mua sắm

Nhận diện khuôn mặt trong ảnh

Phân cụm giúp nhóm khách hàng có đặc điểm tương đồng. Phân khúc khách hàng là ứng dụng trực tiếp của phân cụm.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 8: Giả sử bạn là một chuyên gia tư vấn AI cho một chuỗi bán lẻ. Doanh nghiệp muốn triển khai AI để cải thiện quản lý hàng tồn kho. Giải pháp AI nào sau đây sẽ phù hợp nhất?

Chatbot hỗ trợ khách hàng

Hệ thống dự báo nhu cầu hàng hóa

Công cụ phân tích cảm xúc khách hàng từ đánh giá sản phẩm

Hệ thống nhận diện gian lận thanh toán

Dự báo nhu cầu giúp doanh nghiệp dự đoán lượng hàng cần thiết để đáp ứng nhu cầu thị trường, từ đó tối ưu hóa tồn kho.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 9: Chuyển đổi số trong doanh nghiệp, với trọng tâm là ứng dụng AI, mang lại lợi ích nào KHÔNG thuộc về khía cạnh trải nghiệm khách hàng?

Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm

Phản hồi nhanh chóng và hỗ trợ 24/7

Đề xuất sản phẩm phù hợp và kịp thời

Tối ưu hóa quy trình làm việc nội bộ và giảm chi phí hoạt động

Tối ưu hóa quy trình nội bộ và giảm chi phí hoạt động là lợi ích hướng nội, không trực tiếp liên quan đến trải nghiệm khách hàng.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 10: Ảnh hưởng của AI đến chi phí hoạt động của doanh nghiệp thường là:

Giảm chi phí hoạt động do tự động hóa và tối ưu hóa quy trình

Tăng chi phí hoạt động do đầu tư vào công nghệ AI và nhân sự chuyên môn

Không ảnh hưởng đáng kể đến chi phí hoạt động

Thay đổi chi phí hoạt động theo hướng không thể dự đoán trước

AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ, tăng hiệu quả, giảm lỗi sai, và tối ưu hóa quy trình, dẫn đến giảm chi phí hoạt động.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 11: Trong ngôn ngữ lập trình Python, thư viện nào sau đây được sử dụng phổ biến cho các tác vụ phân tích và xử lý dữ liệu, đặc biệt là với cấu trúc dữ liệu DataFrame?

NumPy

Pandas

Scikit-learn

TensorFlow

Pandas là thư viện Python mạnh mẽ cho phân tích và xử lý dữ liệu, với cấu trúc DataFrame.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 12: Anaconda là một nền tảng phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và AI. Ưu điểm chính của việc sử dụng Anaconda là gì?

Là một trình soạn thảo văn bản mạnh mẽ

Cung cấp các công cụ thiết kế đồ họa chuyên nghiệp

Chỉ tương thích với hệ điều hành Windows

Cung cấp môi trường tích hợp sẵn nhiều thư viện Python phổ biến cho khoa học dữ liệu

Anaconda cung cấp môi trường quản lý gói và thư viện Python dễ dàng, tích hợp nhiều công cụ khoa học dữ liệu, và hỗ trợ đa nền tảng.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 13: Đoạn mã Python sau thực hiện phép toán gì và kết quả của biến 'ket_qua' là bao nhiêu?
`x = 15`
`y = 4`
`ket_qua = x // y`

Phép chia thông thường, kết quả là 3.75

Phép chia lấy phần dư, kết quả là 3

Phép chia lấy phần nguyên, kết quả là 3

Phép lũy thừa, kết quả là 50625

// là phép chia lấy phần nguyên. 15 chia 4 được 3.75, phần nguyên là 3.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 14: Trong Python Pandas, để lọc các hàng trong DataFrame 'df' mà giá trị ở cột 'DoanhThu' lớn hơn 1000, câu lệnh nào sau đây là đúng?

`df[df['DoanhThu'] > 1000]`

`df.filter('DoanhThu' > 1000)`

`df.loc[df['DoanhThu'] > 1000]`

`df.query('DoanhThu > 1000')`

`df[df['DoanhThu'] > 1000]` là cú pháp đúng để lọc hàng trong DataFrame Pandas dựa trên điều kiện ở một cột.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 15: Toán tử '==' trong Python được sử dụng để:

Gán giá trị cho biến

So sánh bằng giữa hai giá trị

So sánh khác nhau giữa hai giá trị

Thực hiện phép gán và so sánh đồng thời

Toán tử '==' là toán tử so sánh bằng trong Python.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 16: Hàm `train_test_split` trong Scikit-learn được sử dụng để chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử. Tham số `test_size=0.3` có ý nghĩa gì?

Kích thước của tập huấn luyện là 30% tổng dữ liệu.

Tỷ lệ dữ liệu kiểm thử trên tổng dữ liệu là 0.3%

Kích thước của tập kiểm thử là 30% tổng dữ liệu.

Chỉ sử dụng 30% dữ liệu cho cả huấn luyện và kiểm thử.

`test_size=0.3` chỉ định rằng 30% dữ liệu sẽ được dùng cho tập kiểm thử, và 70% còn lại cho tập huấn luyện.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 17: IBM Watson, nổi tiếng với khả năng Jeopardy!, ứng dụng công nghệ AI chủ yếu trong lĩnh vực nào?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Robot học (Robotics)

IBM Watson nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và trả lời câu hỏi phức tạp, như trong trò chơi Jeopardy!.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 18: Trong ngữ cảnh xây dựng chatbot với Dialogflow, 'Intent' (ý định) được hiểu là:

Tên của chatbot

Mục đích hoặc ý định của người dùng khi tương tác với chatbot

Kênh tích hợp chatbot (ví dụ: website, Facebook)

Phản hồi mặc định của chatbot khi không hiểu ý định người dùng

Intent trong chatbot Dialogflow đại diện cho mục đích hoặc ý định của người dùng khi tương tác với chatbot.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 19: Trong Dialogflow, 'Entity' (thực thể) được sử dụng để:

Xác định ý định tổng quát của người dùng

Quản lý luồng hội thoại giữa chatbot và người dùng

Trích xuất thông tin cụ thể, tham số từ câu nói của người dùng

Huấn luyện mô hình ngôn ngữ cho chatbot

Entity trong Dialogflow giúp trích xuất thông tin cụ thể, các thực thể (ví dụ: ngày, giờ, địa điểm, sản phẩm) từ câu nói của người dùng.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 20: Để tạo một Intent con (follow-up intent) trong Dialogflow, quy trình cơ bản là:

Tạo một Intent mới hoàn toàn và liên kết thủ công với Intent cha

Chọn Intent cha, sau đó chọn 'Add follow-up intent' từ menu của Intent cha

Sử dụng công cụ 'Intent Editor' và kéo thả để tạo liên kết giữa các Intent

Import một file JSON chứa cấu trúc Intent con và Intent cha

Tạo follow-up intent bắt đầu bằng việc chọn intent cha, sau đó thêm follow-up intent từ tùy chọn có sẵn.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 21: Trong Dialogflow, 'Training phrases' (cụm từ huấn luyện) được sử dụng với mục đích chính là:

Tạo ra phản hồi văn bản cho chatbot

Xác định các thực thể (entities) trong câu nói của người dùng

Kết nối chatbot với các nền tảng khác (ví dụ: Facebook, website)

Cung cấp ví dụ để Dialogflow học cách nhận diện ý định (intent) của người dùng

Training phrases là các ví dụ về cách người dùng có thể diễn đạt ý định của mình, giúp Dialogflow nhận diện đúng intent.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 22: Vì sao việc kết nối trực tiếp chatbot Dialogflow với Facebook Messenger có thể gặp khó khăn và mất thời gian?

Chi phí kết nối trực tiếp quá cao

Yêu cầu kỹ thuật phức tạp vượt quá khả năng của người dùng thông thường

Quy trình phê duyệt ứng dụng của Facebook Messenger có thể mất thời gian

Dialogflow không hỗ trợ tích hợp trực tiếp với Facebook Messenger

Facebook yêu cầu quy trình phê duyệt ứng dụng khá chặt chẽ, có thể mất thời gian để chatbot được phê duyệt.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 23: Khi sử dụng Chatfuel làm nền tảng trung gian kết nối chatbot Dialogflow với Facebook Messenger, thành phần 'Block' (khối) nào trong Chatfuel được dùng để nhận tin nhắn đến từ người dùng?

User Input

JSON API

Go To Block

Set Attributes

'User Input' block trong Chatfuel được thiết kế để nhận và xử lý tin nhắn từ người dùng.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 24: Để tích hợp chatbot Dialogflow với một website, phương pháp 'Web Demo' trong phần 'Integrations' của Dialogflow tạo ra:

Một ứng dụng web độc lập chứa chatbot

Một đoạn mã nhúng (embed code) để nhúng chatbot vào website

Một liên kết (URL) trực tiếp đến giao diện chatbot trên Dialogflow

Một plugin cần cài đặt vào website để kích hoạt chatbot

Web Demo tạo ra một đoạn mã nhúng (embed code) để tích hợp chatbot vào website.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 25: Random Forest là một thuật toán học máy thuộc loại nào?

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)

Random Forest là một thuật toán học có giám sát, thuộc nhóm thuật toán ensemble, sử dụng nhiều cây quyết định để đưa ra dự đoán.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 26: Trong mô hình Random Forest, mỗi cây quyết định được xây dựng trên:

Toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện và toàn bộ thuộc tính

Toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện nhưng chỉ một vài thuộc tính được chọn trước

Một tập con ngẫu nhiên của dữ liệu huấn luyện nhưng sử dụng toàn bộ thuộc tính

Một tập con ngẫu nhiên của dữ liệu huấn luyện và một tập con ngẫu nhiên của thuộc tính

Random Forest tạo ra nhiều cây quyết định, mỗi cây được huấn luyện trên một tập con ngẫu nhiên của dữ liệu và sử dụng một tập con ngẫu nhiên của các thuộc tính.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 27: Trong lĩnh vực chấm điểm tín dụng sử dụng AI, dữ liệu 'hành vi' (behavioral data) có thể bao gồm những thông tin nào sau đây?

Thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính, thu nhập)

Lịch sử tín dụng truyền thống (điểm tín dụng, lịch sử vay nợ)

Lịch sử giao dịch ngân hàng và thanh toán hóa đơn

Thông tin về tài sản và thu nhập kê khai

Dữ liệu hành vi trong chấm điểm tín dụng bao gồm các thông tin về cách khách hàng tương tác và sử dụng dịch vụ tài chính, ví dụ như lịch sử thanh toán, tần suất giao dịch, v.v.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 28: eKYC (electronic Know Your Customer) sử dụng Computer Vision trong lĩnh vực ngân hàng giúp tự động hóa quy trình nào?

Duyệt hồ sơ vay vốn

Xác minh danh tính khách hàng trực tuyến

Phân tích rủi ro tín dụng

Phát hiện giao dịch gian lận

eKYC dùng Computer Vision để tự động xác minh danh tính khách hàng trực tuyến, thay thế quy trình xác minh thủ công tại quầy.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 29: Phương pháp nào sau đây KHÔNG thuộc nhóm mô hình học máy thường được sử dụng trong chấm điểm tín dụng?

Hồi quy Logistic (Logistic Regression)

Mạng nơ-ron (Neural Networks)

Cây quyết định (Decision Trees)

Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA)

Phân tích thành phần chính (PCA) là kỹ thuật giảm chiều dữ liệu, không phải mô hình dự đoán trực tiếp như các lựa chọn còn lại.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 04

Câu 30: Trong quy trình eKYC, công nghệ Computer Vision có thể được ứng dụng để làm gì với hình ảnh giấy tờ tùy thân (ví dụ: CMND/CCCD) của khách hàng?

Tự động phân loại giấy tờ tùy thân (CMND, hộ chiếu, GPLX)

Nhận diện và trích xuất thông tin chữ viết tay trên giấy tờ

Kiểm tra tính xác thực của ảnh chân dung trên giấy tờ

Tự động trích xuất thông tin, kiểm tra tính hợp lệ và so sánh khuôn mặt trên giấy tờ

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Computer Vision trong eKYC giúp tự động trích xuất thông tin từ ảnh giấy tờ tùy thân, kiểm tra tính hợp lệ, và so sánh khuôn mặt.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 05

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 1: Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là động lực chính thúc đẩy doanh nghiệp ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI)?

Nâng cao hiệu quả hoạt động và năng suất làm việc.

Cải thiện trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.

Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích sâu sắc.

Đáp ứng yêu cầu bắt buộc của chính phủ về chuyển đổi số.

Câu hỏi tập trung vào việc xác định động lực kinh doanh chính cho việc ứng dụng AI, đồng thời kiểm tra khả năng phân biệt yếu tố không liên quan trực tiếp đến lợi ích kinh doanh.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 2: Một công ty bán lẻ sử dụng AI để phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng, thông tin nhân khẩu học và hành vi trực tuyến của khách hàng. Mục tiêu chính của việc ứng dụng AI này có khả năng cao nhất là gì?

Tự động hóa quy trình quản lý kho hàng.

Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tăng doanh số bán hàng.

Giảm chi phí thuê nhân viên tư vấn trực tuyến.

Nâng cao nhận diện thương hiệu trên mạng xã hội.

Câu hỏi tình huống về ứng dụng AI trong bán lẻ, yêu cầu xác định mục tiêu kinh doanh cốt lõi thông qua phân tích dữ liệu khách hàng.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 3: Để xây dựng một hệ thống AI thành công trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây đóng vai trò QUAN TRỌNG NHẤT?

Sử dụng các thuật toán AI phức tạp và tiên tiến nhất.

Đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng mạnh mẽ và hiện đại.

Xác định rõ bài toán kinh doanh cần giải quyết và mục tiêu cụ thể.

Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI hàng đầu với kinh nghiệm dày dặn.

Câu hỏi tập trung vào yếu tố then chốt đảm bảo thành công của dự án AI, nhấn mạnh sự cần thiết của việc xác định rõ mục tiêu kinh doanh trước khi triển khai công nghệ.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 4: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, chatbot AI thường được sử dụng để thực hiện công việc nào sau đây hiệu quả NHẤT?

Trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) và cung cấp thông tin cơ bản 24/7.

Giải quyết các khiếu nại phức tạp và đưa ra quyết định bồi thường.

Xây dựng mối quan hệ cá nhân và tạo sự đồng cảm với khách hàng.

Thực hiện các cuộc gọi điện thoại để khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng.

Câu hỏi về ứng dụng chatbot AI trong dịch vụ khách hàng, tập trung vào việc xác định công việc mà chatbot thể hiện ưu thế vượt trội so với con người.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 5: Một doanh nghiệp sản xuất muốn ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất. Ứng dụng AI nào sau đây có khả năng mang lại hiệu quả cao nhất trong việc dự đoán và ngăn ngừa lỗi sản phẩm?

Chatbot hỗ trợ nhân viên vận hành máy móc.

Hệ thống quản lý kho thông minh bằng robot.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) dựa trên dữ liệu cảm biến và quy trình.

Công nghệ nhận dạng hình ảnh (Computer Vision) để kiểm tra chất lượng sản phẩm cuối cùng.

Câu hỏi tình huống về ứng dụng AI trong sản xuất, yêu cầu lựa chọn ứng dụng phù hợp nhất để giải quyết vấn đề cụ thể là dự đoán và ngăn ngừa lỗi sản phẩm.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 6: Trong quá trình xây dựng mô hình Học máy (Machine Learning), tập dữ liệu nào sau đây được sử dụng để ĐÁNH GIÁ hiệu năng cuối cùng của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng thấy?

Tập huấn luyện (Training set)

Tập xác thực (Validation set)

Tập phát triển (Development set)

Tập kiểm thử (Test set)

Câu hỏi về quy trình Học máy, kiểm tra kiến thức về vai trò của các tập dữ liệu khác nhau và mục đích sử dụng tập kiểm thử (test set).

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 7: Để cải thiện độ chính xác của mô hình Học máy, một kỹ sư dữ liệu nhận thấy mô hình đang gặp phải tình trạng 'quá khớp' (overfitting) trên tập huấn luyện. Biện pháp nào sau đây KHÔNG phù hợp để giảm thiểu tình trạng này?

Tăng cường dữ liệu huấn luyện (Data Augmentation).

Tăng độ phức tạp của mô hình (ví dụ: thêm lớp ẩn trong mạng nơ-ron).

Sử dụng kỹ thuật регуляризация (Regularization).

Giảm số lượng đặc trưng đầu vào (Feature Selection/Reduction).

Câu hỏi về vấn đề 'quá khớp' trong Học máy, yêu cầu nhận biết biện pháp KHÔNG hiệu quả hoặc thậm chí làm trầm trọng thêm tình trạng này.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 8: Trong bài toán phân loại khách hàng tiềm năng (Lead Scoring), chỉ số 'Độ chính xác' (Accuracy) có thể KHÔNG phải là thước đo hiệu quả duy nhất. Trong trường hợp này, chỉ số nào sau đây thường được xem xét bổ sung để đánh giá mô hình toàn diện hơn?

Lỗi trung bình bình phương (Mean Squared Error - MSE).

Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation Coefficient).

F1-score (điểm F1) hoặc AUC-ROC (diện tích dưới đường cong ROC).

Độ lệch chuẩn (Standard Deviation).

Câu hỏi về đánh giá mô hình phân loại, nhấn mạnh hạn chế của chỉ số Accuracy trong bài toán Lead Scoring (thường có sự mất cân bằng lớp) và yêu cầu lựa chọn chỉ số phù hợp hơn.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 9: Ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng có thể mang lại lợi ích nào sau đây NGOẠI TRỪ?

Dự báo nhu cầu chính xác hơn, giảm tồn kho.

Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và logistics.

Nâng cao khả năng phản ứng nhanh với biến động thị trường.

Giảm sự phụ thuộc vào lao động con người trong sản xuất thủ công.

Câu hỏi về lợi ích của AI trong chuỗi cung ứng, yêu cầu xác định lựa chọn KHÔNG phải là lợi ích hoặc ít liên quan đến ứng dụng AI trong lĩnh vực này.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 10: Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, AI được ứng dụng rộng rãi trong việc phát hiện gian lận giao dịch. Kỹ thuật AI nào sau đây thường được sử dụng để phân tích các mẫu giao dịch bất thường và cảnh báo rủi ro?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).

Phát hiện bất thường (Anomaly Detection).

Học tăng cường (Reinforcement Learning).

Thị giác máy tính (Computer Vision).

Câu hỏi về ứng dụng AI trong phát hiện gian lận tài chính, yêu cầu xác định kỹ thuật AI phù hợp để phân tích mẫu và phát hiện bất thường.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 11: Một công ty luật muốn sử dụng AI để hỗ trợ luật sư trong việc nghiên cứu hồ sơ vụ án. Ứng dụng NLP nào sau đây có thể giúp luật sư nhanh chóng tìm kiếm và tóm tắt thông tin quan trọng từ các văn bản pháp lý?

Trích xuất thông tin và Tóm tắt văn bản (Information Extraction & Text Summarization).

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis).

Dịch máy (Machine Translation).

Sinh văn bản (Text Generation).

Câu hỏi về ứng dụng NLP trong lĩnh vực pháp lý, yêu cầu lựa chọn ứng dụng NLP phù hợp để hỗ trợ nghiên cứu và tóm tắt văn bản pháp lý.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 12: Rào cản lớn nhất đối với việc triển khai AI thành công trong nhiều doanh nghiệp hiện nay là gì?

Chi phí đầu tư ban đầu vào công nghệ AI quá cao.

Sự phản đối từ phía nhân viên do lo ngại bị thay thế bởi AI.

Thiếu dữ liệu chất lượng cao và đội ngũ nhân sự có kỹ năng AI.

Khó khăn trong việc tích hợp hệ thống AI với hạ tầng công nghệ hiện tại.

Câu hỏi về thách thức khi triển khai AI, tập trung vào rào cản phổ biến và mang tính quyết định đến sự thành công của dự án AI.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 13: Đạo đức AI là một vấn đề ngày càng được quan tâm trong kinh doanh. Nguyên tắc đạo đức nào sau đây KHÔNG nên được ưu tiên hàng đầu khi phát triển và ứng dụng AI?

Tính công bằng và không phân biệt đối xử (Fairness & Non-discrimination).

Tính minh bạch và dễ giải thích (Transparency & Explainability).

Trách nhiệm giải trình (Accountability).

Tối đa hóa lợi nhuận và hiệu quả kinh doanh bằng mọi giá.

Câu hỏi về đạo đức AI, yêu cầu xác định nguyên tắc KHÔNG phù hợp hoặc ít quan trọng hơn so với các nguyên tắc đạo đức cốt lõi khác.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 14: Trong bối cảnh dữ liệu lớn (Big Data), AI đóng vai trò quan trọng trong việc nào sau đây?

Phân tích và khai thác thông tin chi tiết, giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Thu thập và lưu trữ dữ liệu với chi phí thấp.

Đảm bảo an toàn và bảo mật cho dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu dưới dạng biểu đồ và báo cáo.

Câu hỏi về vai trò của AI trong kỷ nguyên Big Data, tập trung vào khả năng vượt trội của AI trong việc xử lý và khai thác giá trị từ lượng lớn dữ liệu.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 15: Để triển khai một dự án AI trong doanh nghiệp, bước đầu tiên quan trọng nhất cần thực hiện là gì?

Lựa chọn công nghệ và nền tảng AI phù hợp.

Xác định rõ vấn đề kinh doanh và mục tiêu dự án.

Xây dựng đội ngũ dự án và phân công trách nhiệm.

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu huấn luyện.

Câu hỏi về quy trình triển khai dự án AI, nhấn mạnh tầm quan trọng của bước khởi đầu trong việc định hướng và đảm bảo thành công của dự án.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 16: 'Học sâu' (Deep Learning) là một nhánh của Học máy, đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý loại dữ liệu nào sau đây?

Dữ liệu dạng bảng (tabular data) với cấu trúc rõ ràng.

Dữ liệu số liệu thống kê (statistical data) đơn giản.

Dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh, và văn bản.

Dữ liệu giao dịch (transactional data) có tần suất cao.

Câu hỏi về Học sâu, kiểm tra kiến thức về ưu điểm và ứng dụng của Học sâu trong việc xử lý các loại dữ liệu phức tạp.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 17: Trong mô hình kinh doanh B2B, AI có thể được ứng dụng để cải thiện mối quan hệ với khách hàng doanh nghiệp thông qua việc nào sau đây?

Gửi email marketing hàng loạt với nội dung chung chung.

Tự động hóa hoàn toàn quy trình giao tiếp và hỗ trợ khách hàng.

Giảm giá sản phẩm/dịch vụ một cách đồng loạt cho tất cả khách hàng.

Cá nhân hóa trải nghiệm, dự đoán nhu cầu và cung cấp giải pháp phù hợp cho từng khách hàng.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong mô hình B2B, tập trung vào cách AI có thể tăng cường mối quan hệ và giá trị cho khách hàng doanh nghiệp.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 18: 'AI mạnh' (Strong AI) hay 'Trí tuệ nhân tạo tổng quát' (Artificial General Intelligence - AGI) được định nghĩa là gì?

AI có khả năng thực hiện tốt hơn con người trong một nhiệm vụ cụ thể.

AI có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.

AI có khả năng tự nhận thức và có cảm xúc như con người.

AI có khả năng kết nối và điều khiển tất cả các thiết bị thông minh.

Câu hỏi về khái niệm 'AI mạnh' (AGI), kiểm tra sự hiểu biết về mức độ phát triển và khả năng của AI trong tương lai.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 19: Trong lĩnh vực Marketing, AI có thể giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo trực tuyến thông qua việc nào sau đây?

Tạo ra nội dung quảng cáo một cách tự động và hàng loạt.

Phân phối quảng cáo trên tất cả các kênh truyền thông có thể.

Phân tích dữ liệu hành vi người dùng để nhắm mục tiêu quảng cáo chính xác và hiệu quả.

Tăng ngân sách quảng cáo để tiếp cận được nhiều người hơn.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong Marketing, tập trung vào cách AI có thể nâng cao hiệu quả của quảng cáo trực tuyến thông qua tối ưu hóa.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 20: Để đảm bảo tính minh bạch và dễ giải thích của các quyết định do AI đưa ra (Explainable AI - XAI), phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?

Sử dụng các mô hình Học máy có cấu trúc đơn giản và dễ hiểu như Cây quyết định.

Tăng độ phức tạp của mô hình để đạt được độ chính xác cao nhất.

Ẩn đi các thông tin về quá trình ra quyết định của mô hình để bảo mật.

Chỉ tập trung vào kết quả cuối cùng mà không cần quan tâm đến cách thức AI đưa ra quyết định.

Câu hỏi về XAI, kiểm tra kiến thức về các phương pháp và kỹ thuật giúp làm rõ quá trình ra quyết định của mô hình AI.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 21: Trong quản lý rủi ro doanh nghiệp, AI có thể đóng góp vào việc nào sau đây?

Loại bỏ hoàn toàn mọi rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động kinh doanh.

Dự đoán và cảnh báo sớm các rủi ro tiềm ẩn, hỗ trợ đưa ra quyết định phòng ngừa.

Chuyển giao trách nhiệm quản lý rủi ro hoàn toàn cho hệ thống AI.

Chỉ tập trung vào rủi ro tài chính mà bỏ qua các loại rủi ro khác.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong quản lý rủi ro, tập trung vào khả năng của AI trong việc nhận diện, đánh giá và giảm thiểu rủi ro.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 22: 'Học không giám sát' (Unsupervised Learning) khác với 'Học có giám sát' (Supervised Learning) ở điểm nào?

Học không giám sát sử dụng thuật toán phức tạp hơn Học có giám sát.

Học không giám sát cho kết quả chính xác hơn Học có giám sát.

Học không giám sát sử dụng dữ liệu không có nhãn, trong khi Học có giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn.

Học không giám sát chỉ áp dụng cho dữ liệu văn bản, còn Học có giám sát áp dụng cho dữ liệu số.

Câu hỏi về phân biệt giữa Học có giám sát và Học không giám sát, tập trung vào sự khác biệt cơ bản về dữ liệu huấn luyện và mục tiêu học.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 23: Ứng dụng AI nào sau đây có tiềm năng lớn nhất trong việc thay đổi cách thức con người làm việc trong tương lai?

Chatbot hỗ trợ khách hàng.

Tự động hóa quy trình nghiệp vụ (Robotic Process Automation - RPA) và các hệ thống AI cộng tác.

Hệ thống đề xuất sản phẩm.

Công cụ phân tích dữ liệu Marketing.

Câu hỏi về tầm ảnh hưởng của AI, yêu cầu đánh giá tiềm năng thay đổi cách làm việc của con người trong tương lai của các ứng dụng AI khác nhau.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 24: Để xây dựng một mô hình AI có khả năng nhận diện khuôn mặt, loại dữ liệu nào sau đây là CẦN THIẾT NHẤT để huấn luyện?

Dữ liệu văn bản mô tả đặc điểm khuôn mặt.

Dữ liệu âm thanh ghi lại giọng nói của người.

Dữ liệu bảng chứa thông tin nhân khẩu học.

Hình ảnh khuôn mặt người đã được gán nhãn (labeled images).

Câu hỏi về dữ liệu huấn luyện cho mô hình AI, yêu cầu xác định loại dữ liệu phù hợp nhất để huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 25: Trong lĩnh vực y tế, AI có thể được ứng dụng để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh thông qua việc phân tích dữ liệu nào sau đây?

Hình ảnh y tế (X-quang, MRI, CT scan), kết quả xét nghiệm, và bệnh sử.

Dữ liệu về chi phí điều trị và bảo hiểm y tế.

Thông tin về địa điểm và thời gian khám chữa bệnh.

Dữ liệu về đánh giá hài lòng của bệnh nhân.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong y tế, tập trung vào loại dữ liệu y tế mà AI có thể phân tích để hỗ trợ chẩn đoán bệnh.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 26: 'Mạng nơ-ron tích chập' (Convolutional Neural Networks - CNNs) là một kiến trúc mạng nơ-ron đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data).

Dữ liệu dạng văn bản (textual data).

Dữ liệu hình ảnh và video (image and video data).

Dữ liệu dạng đồ thị (graph data).

Câu hỏi về CNNs, kiểm tra kiến thức về kiến trúc và ứng dụng chính của CNNs trong xử lý dữ liệu cụ thể.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 27: Trong lĩnh vực giáo dục, AI có thể được ứng dụng để cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho học sinh thông qua việc nào sau đây?

Thay thế hoàn toàn giáo viên bằng robot AI.

Phân tích dữ liệu học tập để điều chỉnh lộ trình và nội dung học tập phù hợp với năng lực và sở thích của từng học sinh.

Tự động chấm điểm tất cả các bài kiểm tra và bài tập.

Cung cấp bài giảng trực tuyến cho số lượng lớn học sinh cùng một lúc.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong giáo dục, tập trung vào cách AI có thể tạo ra trải nghiệm học tập phù hợp với từng cá nhân học sinh.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 28: Để đánh giá hiệu quả của một mô hình phân loại nhị phân (binary classification), ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) cung cấp thông tin quan trọng nào sau đây?

Độ chính xác (Accuracy) và Độ bao phủ (Recall) của mô hình trên tập huấn luyện.

Thời gian huấn luyện và kích thước mô hình.

Số lượng dự đoán đúng (True Positives, True Negatives) và dự đoán sai (False Positives, False Negatives) cho từng lớp.

Độ phức tạp của thuật toán và số lượng tham số mô hình.

Câu hỏi về ma trận nhầm lẫn, kiểm tra kiến thức về các thông số và giá trị được thể hiện trong ma trận nhầm lẫn để đánh giá mô hình phân loại.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 29: Trong lĩnh vực nông nghiệp, AI có thể được ứng dụng để tối ưu hóa việc quản lý mùa vụ thông qua việc nào sau đây?

Thay thế hoàn toàn lao động nông nghiệp bằng máy móc tự động.

Giảm diện tích đất canh tác để tăng năng suất trên đơn vị diện tích.

Sử dụng phân bón và thuốc trừ sâu hóa học một cách tối đa.

Phân tích dữ liệu thời tiết, đất đai, và cây trồng để đưa ra quyết định tưới tiêu, bón phân, và phòng trừ sâu bệnh kịp thời, chính xác.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong nông nghiệp, tập trung vào cách AI có thể cải thiện và tối ưu hóa quy trình quản lý mùa vụ.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 05

Câu 30: Yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là thành phần cơ bản của một hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong kinh doanh?

Dữ liệu (Data).

Thuật toán và Mô hình (Algorithms and Models).

Đội ngũ marketing chuyên nghiệp.

Cơ sở hạ tầng phần cứng và phần mềm (Hardware and Software Infrastructure).

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về thành phần hệ thống AI, kiểm tra kiến thức về các yếu tố cốt lõi cấu thành một hệ thống AI hoàn chỉnh trong môi trường kinh doanh.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 06

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 1: Doanh nghiệp A muốn cải thiện trải nghiệm khách hàng trực tuyến bằng cách triển khai một hệ thống tự động trả lời các câu hỏi thường gặp và hỗ trợ khách hàng cơ bản 24/7. Giải pháp AI nào sau đây phù hợp nhất với mục tiêu này?

Hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa

Chatbot hỗ trợ khách hàng

Phần mềm phân tích dự báo doanh số

Công cụ quản lý chuỗi cung ứng thông minh

Câu hỏi tập trung vào việc lựa chọn ứng dụng AI phù hợp cho mục tiêu cải thiện trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ 24/7. Chatbot là giải pháp AI phổ biến và hiệu quả cho mục đích này.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 2: Trong lĩnh vực kinh doanh, 'Học máy' (Machine Learning) chủ yếu được ứng dụng để:

Phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng và hỗ trợ ra quyết định

Tự động hóa các quy trình sản xuất và vận hành

Thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong các hoạt động kinh doanh

Tạo ra các sản phẩm và dịch vụ hoàn toàn mới dựa trên công nghệ AI

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về ứng dụng cốt lõi của Học máy trong kinh doanh. Học máy tập trung vào việc phân tích dữ liệu để tìm ra закономерности và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 3: Để xây dựng một mô hình Học máy hiệu quả dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ (customer churn), yếu tố nào sau đây đóng vai trò quan trọng nhất?

Thuật toán Học máy phức tạp nhất

Phần cứng máy tính mạnh mẽ

Đội ngũ chuyên gia AI giàu kinh nghiệm

Dữ liệu lịch sử khách hàng chất lượng cao và đủ lớn

Câu hỏi nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu trong Học máy. Chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện quyết định trực tiếp đến hiệu suất của mô hình.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 4: Phân biệt giữa 'Trí tuệ nhân tạo hẹp' (Narrow AI) và 'Trí tuệ nhân tạo tổng quát' (General AI) dựa trên khả năng:

Tốc độ xử lý dữ liệu

Khả năng kết nối internet

Thực hiện đa dạng các nhiệm vụ khác nhau so với chỉ một nhiệm vụ cụ thể

Mức độ phổ biến trong ứng dụng kinh doanh

Câu hỏi tập trung vào sự khác biệt cơ bản giữa AI hẹp và AI tổng quát. AI hẹp chuyên biệt cho một nhiệm vụ, trong khi AI tổng quát có khả năng linh hoạt và học hỏi đa dạng nhiệm vụ như con người.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 5: Trong quy trình xây dựng mô hình Học máy, tập dữ liệu 'kiểm định' (validation set) được sử dụng với mục đích chính là:

Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi huấn luyện hoàn tất

Tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất

Huấn luyện mô hình Học máy từ đầu

Mô phỏng dữ liệu thực tế để tăng cường độ tin cậy của mô hình

Câu hỏi kiểm tra hi??u biết về vai trò của tập dữ liệu kiểm định. Tập này giúp tinh chỉnh mô hình trong quá trình huấn luyện để tránh tình trạng 'quá khớp' (overfitting) và cải thiện khả năng tổng quát hóa.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 6: Chỉ số 'Độ chính xác' (Precision) trong đánh giá mô hình phân loại Học máy cho biết:

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là 'dương tính' thực sự là 'dương tính'

Tỷ lệ các trường hợp 'dương tính' thực tế được mô hình dự đoán đúng là 'dương tính'

Tổng số trường hợp 'dương tính' dự đoán được

Tổng số trường hợp 'dương tính' thực tế trong dữ liệu

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về chỉ số Precision. Precision đo lường tỷ lệ dự đoán đúng trong số các trường hợp được dự đoán là tích cực.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 7: Kỹ thuật 'Phân cụm' (Clustering) trong Học máy, khác với 'Phân loại' (Classification), ở điểm cơ bản nào?

Phân cụm sử dụng dữ liệu có nhãn, Phân loại sử dụng dữ liệu không nhãn

Phân cụm cho kết quả chính xác hơn Phân loại

Phân cụm đòi hỏi nhiều dữ liệu hơn Phân loại

Phân cụm khám phá cấu trúc ẩn trong dữ liệu không nhãn, Phân loại dự đoán nhãn cho dữ liệu mới dựa trên nhãn đã biết

Câu hỏi phân biệt hai kỹ thuật Học máy chính. Phân cụm là học không giám sát, tự tìm cấu trúc trong dữ liệu không nhãn. Phân loại là học có giám sát, dự đoán nhãn dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 8: Trong một dự án ứng dụng AI cho doanh nghiệp, vai trò của 'Chuyên gia miền' (Domain Expert) là:

Viết mã chương trình AI và xây dựng mô hình Học máy

Quản lý cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin cho hệ thống AI

Cung cấp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực kinh doanh và nghiệp vụ để định hướng phát triển và ứng dụng AI

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện mô hình AI

Câu hỏi về vai trò của chuyên gia miền trong dự án AI. Chuyên gia miền có kiến thức sâu về nghiệp vụ, giúp định hướng dự án, xác định vấn đề và đánh giá kết quả.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 9: 'Chuyển đổi số' (Digital Transformation) trong kinh doanh, khi ứng dụng AI, mang lại ý nghĩa cốt lõi nào sau đây?

Số hóa các tài liệu và quy trình làm việc truyền thống

Tăng cường sử dụng máy tính và internet trong hoạt động kinh doanh

Cắt giảm chi phí nhân công và tăng năng suất lao động

Tái cấu trúc mô hình kinh doanh, tạo ra giá trị mới và trải nghiệm khách hàng vượt trội nhờ ứng dụng công nghệ số và AI

Câu hỏi về ý nghĩa của chuyển đổi số kết hợp AI. Chuyển đổi số với AI không chỉ là số hóa quy trình, mà còn là tái cấu trúc mô hình kinh doanh, tạo ra giá trị mới và trải nghiệm vượt trội.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 10: Ứng dụng AI trong doanh nghiệp có thể tác động đến cơ cấu chi phí theo hướng:

Chỉ làm giảm chi phí hoạt động do tự động hóa

Vừa có thể giảm chi phí vận hành, vừa có thể phát sinh chi phí đầu tư ban đầu và duy trì hệ thống

Chỉ làm tăng chi phí do yêu cầu công nghệ và nhân lực chất lượng cao

Không có tác động đáng kể đến cơ cấu chi phí của doanh nghiệp

Câu hỏi về tác động chi phí của AI. AI có thể giúp tự động hóa, tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí vận hành và nhân lực, nhưng cũng có thể phát sinh chi phí đầu tư ban đầu và duy trì hệ thống.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 11: Phát biểu nào sau đây SAI khi nói về ngôn ngữ lập trình Python trong lĩnh vực AI và Khoa học dữ liệu?

Python có thư viện phong phú hỗ trợ các tác vụ phân tích dữ liệu và Học máy

Python có cú pháp đơn giản, dễ đọc và dễ học cho người mới bắt đầu

Python là ngôn ngữ lập trình duy nhất được sử dụng trong lĩnh vực AI và Khoa học dữ liệu

Python có khả năng tích hợp tốt với nhiều hệ thống và nền tảng khác nhau

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về Python. Python rất phổ biến trong AI và Khoa học dữ liệu vì dễ học, nhiều thư viện, cộng đồng lớn, nhưng không phải là ngôn ngữ *duy nhất* được sử dụng.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 12: Anaconda là một nền tảng phổ biến trong Khoa học dữ liệu và AI, với đặc điểm nổi bật là:

Một trình soạn thảo văn bản chuyên dụng cho lập trình Python

Một hệ điều hành mã nguồn mở dành riêng cho máy chủ

Một dịch vụ lưu trữ đám mây cho dữ liệu lớn

Một nền tảng phân phối Python và R, bao gồm nhiều thư viện và công cụ hỗ trợ Khoa học dữ liệu và Học máy

Câu hỏi về Anaconda. Anaconda là nền tảng phân phối Python và R, đi kèm nhiều thư viện khoa học dữ liệu, giúp quản lý môi trường và cài đặt thư viện dễ dàng.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 13: Đoạn mã Python sau thực hiện phép toán gì và kết quả của biến `ket_qua` là bao nhiêu?
```python
a = 15
b = 4
ket_qua = a // b
```

Phép chia lấy phần nguyên, kết quả là 3

Phép chia thông thường, kết quả là 3.75

Phép chia lấy phần dư, kết quả là 3

Đoạn mã báo lỗi do sai cú pháp

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về toán tử trong Python. `//` là toán tử chia lấy phần nguyên. 15 chia 4 được 3.75, phần nguyên là 3.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 14: Trong thư viện Pandas của Python, câu lệnh nào sau đây được sử dụng để hiển thị thông tin thống kê mô tả nhanh về một DataFrame có tên `df`?

df.info()

df.describe()

df.summary()

df.statistics()

Câu hỏi về Pandas. `df.describe()` là hàm chuẩn trong Pandas để hiển thị thống kê mô tả dữ liệu.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 15: Biểu thức điều kiện trong Python sử dụng toán tử so sánh nào để kiểm tra xem hai biến `x` và `y` có bằng nhau hay không?

Câu hỏi về toán tử so sánh trong Python. `==` là toán tử so sánh bằng.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 16: Khi phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm thử (test set) trong Học máy, tỷ lệ phân chia phổ biến thường là 80/20. Điều này có nghĩa là:

80% dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình, 20% còn lại để đánh giá hiệu suất

20% dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình, 80% còn lại để đánh giá hiệu suất

Cả tập huấn luyện và tập kiểm thử đều chiếm 50% tổng dữ liệu

Tỷ lệ phân chia không quan trọng, có thể tùy ý lựa chọn

Câu hỏi về phân chia dữ liệu. Tỷ lệ 80/20 nghĩa là 80% dữ liệu cho huấn luyện, 20% cho kiểm thử.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 17: IBM Watson, một nền tảng AI nổi tiếng, tập trung mạnh vào khả năng nào sau đây?

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Robot học (Robotics)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

Câu hỏi về IBM Watson. Watson nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là trong việc trả lời câu hỏi và tương tác bằng ngôn ngữ.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 18: Trong ngữ cảnh xây dựng Chatbot, 'Agent name' thường dùng để chỉ:

Tên được đặt cho Chatbot để định danh và quản lý

Tên của công nghệ hoặc nền tảng xây dựng Chatbot

Tên biến môi trường trong cấu hình Chatbot

Tên người phát triển hoặc quản lý Chatbot

Câu hỏi về 'Agent name' trong chatbot. 'Agent name' là tên định danh cho chatbot, giúp phân biệt và quản lý các chatbot khác nhau.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 19: Trong nền tảng Dialogflow để xây dựng Chatbot, thành phần 'Entities' có vai trò gì?

Xác định ý định (intent) của người dùng

Trích xuất các thông tin cụ thể (thực thể) từ câu nói của người dùng

Tích hợp Chatbot với các kênh giao tiếp khác

Huấn luyện mô hình ngôn ngữ cho Chatbot

Câu hỏi về 'Entities' trong Dialogflow. Entities giúp chatbot nhận diện và trích xuất thông tin quan trọng (thực thể) từ câu nói của người dùng, như ngày tháng, địa điểm, sản phẩm, ...

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 20: Để tạo một 'Intent' con (follow-up intent) trong Dialogflow, quy trình cơ bản là:

Tạo Intent mới hoàn toàn và liên kết thủ công với Intent cha

Sao chép Intent cha và chỉnh sửa nội dung

Chọn Intent cha, sau đó chọn 'Add follow-up intent' và chọn loại Intent con

Sử dụng mã lệnh Python để tạo và liên kết Intent con với Intent cha

Câu hỏi về tạo follow-up intent trong Dialogflow. Follow-up intent được tạo từ intent cha bằng cách chọn 'Add follow-up intent' và chọn loại intent con mong muốn (custom, yes, no...).

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 21: Thành phần nào trong Dialogflow cho phép bạn định nghĩa các tình huống hoặc chủ đề mà người dùng có thể hỏi Chatbot?

Intents

Entities

Integrations

Fulfillment

Câu hỏi về 'Intents' trong Dialogflow. Intents đại diện cho ý định hoặc mục đích của người dùng, là các chủ đề hoặc tình huống mà chatbot được huấn luyện để xử lý.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 22: Một trong những thách thức khi kết nối trực tiếp Chatbot Dialogflow với Facebook Messenger là:

Chi phí kết nối quá cao

Thời gian chờ phê duyệt ứng dụng từ Facebook có thể kéo dài

Yêu cầu kỹ thuật phức tạp về lập trình

Giới hạn về số lượng tin nhắn được gửi qua Messenger

Câu hỏi về thách thức kết nối Dialogflow với Facebook. Quy trình phê duyệt của Facebook có thể mất thời gian, gây chậm trễ trong việc triển khai chatbot.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 23: Khi sử dụng Chatfuel làm nền tảng trung gian kết nối Chatbot với Facebook Messenger, khối (block) nào thường được dùng để nhận câu hỏi đầu vào từ người dùng?

Text Card

Quick Replies

Gallery

User Input

Câu hỏi về Chatfuel. 'User Input' block trong Chatfuel dùng để thu thập thông tin đầu vào từ người dùng.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 24: Để tích hợp Chatbot Dialogflow với một trang web, tùy chọn 'Web Demo' trong phần 'Integrations' cho phép:

Tạo đoạn mã nhúng (embed code) để tích hợp Chatbot vào website

Kết nối Chatbot với cơ sở dữ liệu của website

Phân tích lưu lượng truy cập từ website đến Chatbot

Tối ưu hóa giao diện Chatbot cho phù hợp với website

Câu hỏi về tích hợp Dialogflow với web. 'Web Demo' trong Integrations tạo ra đoạn mã nhúng để chatbot hoạt động trực tiếp trên website.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 25: Mô hình 'Rừng ngẫu nhiên' (Random Forest) trong Học máy hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

Xây dựng một cây quyết định duy nhất với độ sâu lớn

Tìm kiếm cây quyết định tối ưu nhất trong số ít cây

Kết hợp dự đoán từ nhiều cây quyết định được xây dựng ngẫu nhiên

Sử dụng mạng nơ-ron để tạo ra các cây quyết định

Câu hỏi về Random Forest. Random Forest là ensemble method, kết hợp dự đoán từ nhiều cây quyết định để đưa ra kết quả cuối cùng mạnh mẽ hơn.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 26: Trong chấm điểm tín dụng bằng AI, dữ liệu 'hành vi' (behavioral data) có giá trị vì:

Dễ dàng thu thập và xử lý hơn dữ liệu truyền thống

Phản ánh thói quen và khả năng quản lý tài chính thực tế của khách hàng, ngoài thông tin nhân khẩu học

Luôn chính xác và không bị sai lệch

Được quy định bắt buộc sử dụng bởi các tổ chức tài chính

Câu hỏi về dữ liệu hành vi trong chấm điểm tín dụng. Dữ liệu hành vi phản ánh thói quen, thái độ, và khả năng quản lý tài chính thực tế của khách hàng, bổ sung cho dữ liệu truyền thống.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 27: Mô hình nào sau đây KHÔNG thuộc nhóm các mô hình Học máy thường dùng trong chấm điểm tín dụng?

Hồi quy Logistic (Logistic Regression)

Mạng nơ-ron (Neural Network)

Cây quyết định (Decision Tree)

K-Means Clustering

Câu hỏi về mô hình chấm điểm tín dụng. K-Means là thuật toán phân cụm, không phải mô hình phân loại hoặc hồi quy thường dùng cho chấm điểm tín dụng.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 28: Phát biểu nào sau đây KHÔNG ĐÚNG về việc lựa chọn kỹ thuật AI cho mô hình chấm điểm tín dụng?

Không có kỹ thuật AI nào phù hợp cho mọi bài toán chấm điểm tín dụng

Mạng nơ-ron luôn là kỹ thuật AI tốt nhất cho mọi mô hình chấm điểm tín dụng

Cần xem xét sự cân bằng giữa độ chính xác và khả năng giải thích của mô hình khi chọn kỹ thuật AI

Hồi quy Logistic thường được ưu tiên vì tính đơn giản và dễ giải thích

Câu hỏi về lựa chọn kỹ thuật AI trong chấm điểm tín dụng. Không có kỹ thuật nào là 'tốt nhất' tuyệt đối, lựa chọn phụ thuộc vào dữ liệu, yêu cầu bài toán và khả năng giải thích mô hình.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 29: Kết quả dự đoán hạng tín dụng của khách hàng mới từ thuật toán Random Forest được xác định dựa trên:

Kết quả dự đoán của cây quyết định đầu tiên trong rừng

Kết quả phổ biến nhất trong số các dự đoán của tất cả các cây quyết định trong rừng

Trung bình cộng các kết quả dự đoán của tất cả các cây quyết định trong rừng

Một cây quyết định được chọn ngẫu nhiên để đưa ra kết quả cuối cùng

Câu hỏi về cách Random Forest đưa ra dự đoán. Random Forest kết hợp kết quả dự đoán của nhiều cây quyết định bằng cách lấy kết quả phổ biến nhất (voting).

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 06

Câu 30: eKYC (electronic Know Your Customer) trong mở tài khoản ngân hàng trực tuyến, ứng dụng Computer Vision để:

Tự động in thông tin khách hàng lên thẻ ngân hàng

Phân tích lịch sử giao dịch của khách hàng

Xác minh danh tính khách hàng qua ảnh chụp giấy tờ tùy thân và khuôn mặt

Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ ngân hàng

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về eKYC và Computer Vision. Computer Vision trong eKYC giúp tự động xác minh danh tính khách hàng qua ảnh chụp giấy tờ tùy thân và khuôn mặt, tăng tốc độ và tiện lợi.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 07

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 1: Doanh nghiệp X muốn cải thiện trải nghiệm khách hàng trực tuyến bằng cách tự động trả lời các câu hỏi thường gặp và cung cấp hỗ trợ cơ bản 24/7. Giải pháp AI nào sau đây phù hợp nhất để đáp ứng nhu cầu này?

Hệ thống khuyến nghị sản phẩm

Chatbot dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Phân tích dự đoán nhu cầu khách hàng

Nhận dạng hình ảnh để kiểm tra chất lượng sản phẩm

Câu hỏi tập trung vào việc ứng dụng AI để cải thiện dịch vụ khách hàng trực tuyến, đặc biệt là khả năng trả lời tự động và hỗ trợ 24/7. Chatbot là giải pháp AI được thiết kế để tương tác với khách hàng qua văn bản hoặc giọng nói, phù hợp với yêu cầu này.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 2: Trong bối cảnh kinh doanh, thuật ngữ "học máy có giám sát" (Supervised Learning) đề cập đến phương pháp đào tạo mô hình AI như thế nào?

Sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để mô hình học cách dự đoán đầu ra.

Sử dụng dữ liệu chưa được gán nhãn để tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu.

Đào tạo mô hình thông qua cơ chế thưởng và phạt dựa trên hành động của nó trong một môi trường.

Mô hình tự động khám phá và thu thập dữ liệu từ internet để học.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về học máy có giám sát. Phương pháp này sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn (input-output pairs) để mô hình học cách dự đoán đầu ra dựa trên đầu vào, khác với học không giám sát hay học tăng cường.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 3: Để phân tích cảm xúc của khách hàng từ các bài đánh giá sản phẩm trực tuyến, kỹ thuật AI nào sau đây sẽ được áp dụng?

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)

Hệ thống chuyên gia (Expert Systems)

Câu hỏi về ứng dụng AI trong phân tích cảm xúc từ văn bản. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là lĩnh vực AI chuyên biệt để hiểu và xử lý ngôn ngữ con người, bao gồm cả phân tích cảm xúc.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 4: Một công ty bán lẻ muốn dự đoán nhu cầu sản phẩm trong mùa lễ hội sắp tới để tối ưu hóa lượng hàng tồn kho. Phương pháp học máy nào sau đây phù hợp nhất cho bài toán dự đoán này?

Phân cụm (Clustering)

Hồi quy (Regression)

Phân loại (Classification)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu hỏi về lựa chọn phương pháp học máy cho dự đoán chuỗi thời gian (nhu cầu sản phẩm theo thời gian). Hồi quy (Regression) là kỹ thuật học máy có giám sát phù hợp để dự đoán giá trị số liên tục, như nhu cầu sản phẩm.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 5: Trong mô hình học máy, "overfitting" (quá khớp) xảy ra khi nào?

Mô hình không đủ phức tạp để nắm bắt được các mẫu trong dữ liệu.

Mô hình được huấn luyện trên quá ít dữ liệu.

Mô hình hoạt động tốt trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra.

Mô hình hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu kiểm tra mới.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về hiện tượng overfitting trong học máy. Overfitting xảy ra khi mô hình học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới, do mô hình học cả nhiễu trong dữ liệu huấn luyện.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 6: Đâu là lợi ích chính của việc sử dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng?

Tăng cường khả năng dự báo nhu cầu và tối ưu hóa hoạt động.

Giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu và phân tích.

Tăng chi phí nhân công do yêu cầu kỹ năng mới.

Làm chậm quá trình ra quyết định do cần thời gian phân tích AI.

Câu hỏi về lợi ích của AI trong chuỗi cung ứng. AI có thể phân tích dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, và tự động hóa quy trình, dẫn đến hiệu quả và giảm chi phí.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 7: Ứng dụng AI trong lĩnh vực nhân sự (HR) có thể bao gồm:

Tuyển dụng và sàng lọc ứng viên thủ công.

Đánh giá hiệu suất nhân viên hoàn toàn dựa trên cảm tính.

Đào tạo nhân viên theo chương trình chung, không cá nhân hóa.

Tự động hóa quy trình tuyển dụng và cá nhân hóa trải nghiệm nhân viên.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong HR. AI có thể tự động hóa sàng lọc hồ sơ ứng viên, chatbot hỗ trợ nhân viên, phân tích dữ liệu để cải thiện giữ chân nhân viên, và cá nhân hóa đào tạo.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 8: Trong marketing, AI có thể được sử dụng để:

Gửi email marketing hàng loạt đến tất cả khách hàng.

Xác định phân khúc khách hàng dựa trên trực giác.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo.

Giảm tương tác cá nhân giữa nhân viên marketing và khách hàng.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong marketing. AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, phân tích hành vi khách hàng, và dự đoán xu hướng thị trường.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 9: Đâu là một thách thức đạo đức quan trọng liên quan đến việc sử dụng AI trong kinh doanh?

Chi phí triển khai AI quá thấp.

Sự thiên vị trong thuật toán và dữ liệu có thể dẫn đến phân biệt đối xử.

Khả năng AI đưa ra quyết định quá nhanh.

AI quá dễ dàng để hiểu và kiểm soát.

Câu hỏi về thách thức đạo đức của AI. Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiên vị (bias) trong dữ liệu huấn luyện có thể dẫn đến quyết định phân biệt đối xử của AI.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 10: Trong lĩnh vực tài chính, AI được ứng dụng để phát hiện gian lận bằng cách:

Giảm số lượng giao dịch tài chính.

Loại bỏ hoàn toàn vai trò của con người trong kiểm soát giao dịch.

Chỉ tập trung vào các giao dịch có giá trị lớn.

Phân tích các mẫu giao dịch bất thường để xác định hành vi đáng ngờ.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong phát hiện gian lận tài chính. AI có thể phân tích các mẫu giao dịch bất thường và phát hiện hành vi gian lận nhanh chóng và hiệu quả hơn con người.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 11: Để đánh giá hiệu quả của mô hình phân loại (classification model) trong dự đoán khách hàng rời bỏ (customer churn), chỉ số nào sau đây thường được sử dụng?

Độ chính xác (Accuracy)

Thời gian huấn luyện mô hình

Kích thước dữ liệu huấn luyện

Số lượng tham số của mô hình

Câu hỏi về chỉ số đánh giá mô hình phân loại. 'Độ chính xác' (Accuracy), 'Độ thu hồi' (Recall), 'Độ chính xác' (Precision), và 'F1-score' là các chỉ số phổ biến. 'Độ chính xác' (Accuracy) là tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số dự đoán.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 12: Công cụ hoặc nền tảng nào sau đây thường được sử dụng để xây dựng và triển khai các mô hình học máy trên đám mây?

Microsoft Office

Adobe Creative Cloud

Google Cloud AI Platform (Vertex AI)

Zoom

Câu hỏi về nền tảng đám mây cho học máy. Google Cloud AI Platform (hiện tại là Vertex AI) là một nền tảng phổ biến cung cấp các dịch vụ và công cụ để xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình học máy trên đám mây.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 13: Trong quá trình xây dựng một dự án AI, bước nào sau đây thường diễn ra đầu tiên?

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

Lựa chọn thuật toán học máy

Triển khai mô hình AI

Xác định vấn đề kinh doanh và mục tiêu ứng dụng AI

Câu hỏi về quy trình dự án AI. Bước đầu tiên luôn là xác định vấn đề kinh doanh và mục tiêu cần đạt được bằng AI, trước khi thu thập dữ liệu hay xây dựng mô hình.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 14: "Deep Learning" (Học sâu) là một nhánh của lĩnh vực nào trong AI?

Hệ thống chuyên gia (Expert Systems)

Học máy (Machine Learning)

Logic mờ (Fuzzy Logic)

Robotics

Câu hỏi về mối quan hệ giữa Deep Learning và Machine Learning. Deep Learning là một tập con của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron sâu để học các biểu diễn phức tạp từ dữ liệu.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 15: Kỹ thuật "Ensemble Learning" (Học tập kết hợp) trong học máy nhằm mục đích gì?

Giảm kích thước dữ liệu huấn luyện.

Đơn giản hóa cấu trúc mô hình học máy.

Cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dự đoán bằng cách kết hợp nhiều mô hình.

Tăng tốc độ huấn luyện mô hình học máy.

Câu hỏi về mục tiêu của Ensemble Learning. Kỹ thuật này kết hợp dự đoán của nhiều mô hình học máy để cải thiện độ chính xác và ổn định so với việc sử dụng một mô hình duy nhất.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 16: Ví dụ nào sau đây thể hiện ứng dụng của "Computer Vision" (Thị giác máy tính) trong kinh doanh bán lẻ?

Chatbot trả lời câu hỏi của khách hàng.

Dự đoán nhu cầu sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng.

Phân tích cảm xúc của khách hàng từ đánh giá trực tuyến.

Nhận dạng sản phẩm trên kệ hàng để kiểm soát tồn kho tự động.

Câu hỏi về ứng dụng của Computer Vision trong bán lẻ. Nhận dạng sản phẩm trên kệ hàng bằng camera là một ứng dụng thực tế của Computer Vision để quản lý hàng tồn kho và theo dõi sản phẩm.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 17: Trong ngữ cảnh AI, "feature engineering" (kỹ thuật đặc trưng) là gì?

Quá trình lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất.

Quá trình chọn lọc, biến đổi và tạo ra các đặc trưng có ý nghĩa từ dữ liệu thô.

Quá trình giảm chiều dữ liệu để tăng tốc độ huấn luyện.

Quá trình trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ hơn về dữ liệu.

Câu hỏi về kỹ thuật đặc trưng. Đây là quá trình chọn lọc, biến đổi và tạo ra các đặc trưng (features) phù hợp từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 18: Loại hình tấn công mạng nào mà AI có thể giúp doanh nghiệp phòng ngừa hiệu quả hơn?

Tấn công DDoS (từ chối dịch vụ phân tán)

Tấn công SQL Injection

Tấn công Zero-day (tấn công khai thác lỗ hổng chưa được biết)

Tấn công Brute-force (tấn công dò mật khẩu)

Câu hỏi về ứng dụng AI trong an ninh mạng. AI, đặc biệt là học máy, rất hiệu quả trong việc phát hiện các mẫu bất thường và hành vi đáng ngờ, giúp phòng ngừa tấn công zero-day (tấn công vào lỗ hổng bảo mật chưa được biết đến).

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 19: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI có thể được sử dụng để:

Hỗ trợ chẩn đoán bệnh và phân tích hình ảnh y tế.

Thay thế hoàn toàn bác sĩ và y tá trong các bệnh viện.

Giảm chi phí chăm sóc sức khỏe bằng cách hạn chế sử dụng thuốc.

Chỉ tập trung vào điều trị các bệnh mãn tính, không quan tâm đến bệnh cấp tính.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong y tế. AI có thể hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, MRI), và cá nhân hóa phác đồ điều trị, giúp cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong chăm sóc sức khỏe.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 20: Để đảm bảo tính công bằng và tránh thiên vị trong hệ thống AI, doanh nghiệp cần chú trọng điều gì nhất trong quá trình phát triển?

Sử dụng thuật toán học máy phức tạp nhất.

Đảm bảo dữ liệu huấn luyện đa dạng và đại diện cho tất cả các nhóm.

Giảm thiểu sự can thiệp của con người vào quá trình huấn luyện AI.

Chỉ sử dụng dữ liệu từ nguồn chính thống và đã được kiểm chứng.

Câu hỏi về đảm bảo tính công bằng trong AI. Sử dụng dữ liệu huấn luyện đa dạng và đại diện là yếu tố quan trọng nhất để giảm thiểu thiên vị và đảm bảo AI đưa ra quyết định công bằng cho mọi nhóm người.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 21: Mô hình AI nào thường được sử dụng để tạo ra văn bản tự động, ví dụ như viết mô tả sản phẩm hoặc tạo nội dung marketing?

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs)

Cây quyết định (Decision Trees)

Máy học véc tơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVMs)

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs)

Câu hỏi về mô hình AI tạo sinh văn bản. Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) như GPT là loại mô hình AI tiên tiến, chuyên dùng để tạo ra văn bản tự nhiên, mạch lạc và đa dạng.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 22: Trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data) cho AI, "data lake" (hồ dữ liệu) có vai trò gì?

Công cụ để trực quan hóa dữ liệu.

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.

Kho lưu trữ tập trung dữ liệu thô với nhiều định dạng khác nhau.

Nền tảng để huấn luyện mô hình học máy trực tuyến.

Câu hỏi về vai trò của data lake trong AI. Data lake là kho lưu trữ dữ liệu lớn, cho phép lưu trữ dữ liệu thô ở nhiều định dạng khác nhau, sẵn sàng cho việc phân tích và sử dụng trong các ứng dụng AI.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 23: Phương pháp "Transfer Learning" (Học chuyển giao) trong AI mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Tăng độ phức tạp của mô hình AI.

Giảm thời gian và dữ liệu cần thiết để huấn luyện mô hình mới.

Cải thiện khả năng giải thích của mô hình AI.

Tăng cường tính bảo mật cho dữ liệu huấn luyện.

Câu hỏi về lợi ích của Transfer Learning. Học chuyển giao cho phép sử dụng kiến thức từ mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn để áp dụng vào một bài toán mới với ít dữ liệu hơn, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí huấn luyện.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 24: Trong AI, "explainable AI" (XAI - AI có khả năng giải thích) trở nên quan trọng khi nào?

Khi mô hình AI đạt độ chính xác dự đoán rất cao.

Khi dữ liệu huấn luyện AI có chất lượng tốt.

Khi triển khai AI trong môi trường đám mây.

Khi quyết định của AI có tác động lớn và cần sự minh bạch, tin cậy.

Câu hỏi về tầm quan trọng của XAI. XAI đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng nhạy cảm như y tế, tài chính, pháp lý, nơi cần hiểu rõ lý do đằng sau quyết định của AI để đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 25: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để cải thiện quy trình kiểm soát chất lượng sản phẩm bằng cách nào?

Giảm số lượng nhân viên kiểm tra chất lượng.

Tăng tốc độ sản xuất mà không cần kiểm tra chất lượng.

Sử dụng thị giác máy tính để phát hiện lỗi sản phẩm tự động trên dây chuyền.

Thay đổi thiết kế sản phẩm để dễ dàng kiểm tra hơn.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong kiểm soát chất lượng. Thị giác máy tính có thể tự động kiểm tra sản phẩm trên dây chuyền sản xuất, phát hiện lỗi nhanh chóng và chính xác hơn so với kiểm tra thủ công.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 26: Trong mô hình học máy, "regularization" (chính quy hóa) là kỹ thuật được sử dụng để:

Ngăn chặn hiện tượng overfitting (quá khớp) của mô hình.

Tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

Cải thiện khả năng giải thích của mô hình.

Giảm kích thước dữ liệu huấn luyện cần thiết.

Câu hỏi về kỹ thuật chính quy hóa. Regularization là kỹ thuật để ngăn chặn overfitting bằng cách thêm một khoản phạt vào hàm mất mát, khuyến khích mô hình đơn giản hơn và tổng quát tốt hơn.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 27: Ứng dụng AI nào sau đây giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến cho khách hàng?

Chatbot hỗ trợ khách hàng.

Hệ thống khuyến nghị sản phẩm.

Phân tích cảm xúc khách hàng.

Nhận dạng khuôn mặt khách hàng tại cửa hàng.

Câu hỏi về ứng dụng AI cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Hệ thống khuyến nghị sản phẩm sử dụng AI để gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích và lịch sử mua hàng của từng khách hàng, tăng trải nghiệm cá nhân hóa.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 28: Khi đánh giá một mô hình dự đoán trong kinh doanh, "confusion matrix" (ma trận nhầm lẫn) cung cấp thông tin gì?

Độ chính xác tổng thể của mô hình.

Thời gian huấn luyện mô hình.

Tầm quan trọng của các đặc trưng đầu vào.

Số lượng dự đoán đúng và sai cho từng lớp (class) trong bài toán phân loại.

Câu hỏi về thông tin từ confusion matrix. Ma trận nhầm lẫn hiển thị số lượng dự đoán đúng (true positives, true negatives) và sai (false positives, false negatives) của mô hình, giúp đánh giá chi tiết hiệu suất phân loại.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 29: Trong lĩnh vực logistics, AI có thể tối ưu hóa hoạt động vận chuyển hàng hóa như thế nào?

Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và dự đoán thời gian giao hàng.

Loại bỏ hoàn toàn vai trò của con người trong quản lý logistics.

Tăng chi phí vận chuyển để đảm bảo chất lượng dịch vụ.

Giảm số lượng điểm giao hàng để đơn giản hóa quy trình.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong logistics. AI có thể tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, dự đoán thời gian giao hàng, và quản lý đội xe hiệu quả hơn, giúp giảm chi phí và tăng tốc độ giao hàng.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 07

Câu 30: Để bắt đầu một dự án AI trong doanh nghiệp, điều quan trọng nhất cần xác định là gì?

Lựa chọn công nghệ AI tiên tiến nhất.

Thuê đội ngũ chuyên gia AI giàu kinh nghiệm.

Xác định rõ vấn đề kinh doanh cụ thể cần giải quyết và mục tiêu.

Chuẩn bị một ngân sách lớn cho dự án AI.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về yếu tố quan trọng nhất khi bắt đầu dự án AI. Xác định rõ vấn đề kinh doanh cụ thể và mục tiêu mà AI cần giải quyết là bước quan trọng nhất, định hướng toàn bộ dự án và đảm bảo AI mang lại giá trị thực cho doanh nghiệp.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 08

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 1: Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là động lực chính thúc đẩy doanh nghiệp ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI)?

Nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm chi phí

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tăng cường tương tác

Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và dự đoán xu hướng thị trường

Tuân thủ các quy định pháp lý mới về bảo vệ dữ liệu cá nhân

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về động lực ứng dụng AI trong kinh doanh, yêu cầu loại trừ yếu tố không phù hợp. Các động lực chính thường liên quan đến hiệu quả, trải nghiệm khách hàng, và lợi thế cạnh tranh.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 2: Xét về khả năng nhận thức và giải quyết vấn đề, AI yếu (Artificial Narrow Intelligence - ANI) khác biệt cơ bản so với AI mạnh (Artificial General Intelligence - AGI) như thế nào?

AI yếu có khả năng tự học hỏi và cải thiện theo thời gian, AI mạnh thì không.

AI yếu được thiết kế để thực hiện tốt các tác vụ cụ thể, AI mạnh có khả năng tư duy và học hỏi đa năng như con người.

AI yếu dựa trên các thuật toán đơn giản, AI mạnh sử dụng mạng nơ-ron sâu phức tạp hơn.

AI yếu chỉ có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc, AI mạnh có thể làm việc với dữ liệu phi cấu trúc.

Câu hỏi tập trung vào sự khác biệt cốt lõi giữa ANI và AGI. ANI chuyên biệt cho tác vụ cụ thể, trong khi AGI có khả năng tổng quát và linh hoạt như con người.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 3: Để xây dựng một hệ thống AI thành công trong doanh nghiệp, thành phần nào sau đây đóng vai trò nền tảng, quyết định đến chất lượng và hiệu quả của hệ thống?

Dữ liệu đầu vào phong phú, đa dạng và chất lượng cao

Thuật toán học máy tiên tiến và phức tạp nhất

Phần cứng máy tính mạnh mẽ và đắt tiền

Đội ngũ chuyên gia AI giàu kinh nghiệm và đông đảo

Câu hỏi nhấn mạnh vai trò của dữ liệu trong hệ thống AI. Dữ liệu chất lượng là yếu tố then chốt để huấn luyện mô hình AI hiệu quả.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 4: Trong quy trình phát triển mô hình Học máy (Machine Learning), tập dữ liệu Validation (Validation set) được sử dụng với mục đích chính nào?

Huấn luyện mô hình học máy để mô hình "học" từ dữ liệu.

Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi đã huấn luyện xong.

Tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình và theo dõi quá trình huấn luyện.

Kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu trước khi đưa vào huấn luyện mô hình.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về vai trò của tập Validation trong ML. Tập này giúp tinh chỉnh hyperparameters và đánh giá mô hình trong quá trình huấn luyện.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 5: Chỉ số Recall trong đánh giá mô hình phân loại (Classification) cho biết điều gì về hiệu suất của mô hình?

Tỷ lệ dự đoán đúng các ca âm tính trên tổng số ca âm tính được dự đoán.

Tỷ lệ dự đoán đúng các ca dương tính trên tổng số ca dương tính thực tế.

Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số tất cả các dự đoán.

Mức độ phân tán của các điểm dữ liệu xung quanh đường hồi quy.

Câu hỏi về chỉ số Recall, đo lường khả năng mô hình tìm ra tất cả các ca dương tính thực tế. Tập trung vào việc giảm thiểu bỏ sót ca dương tính.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 6: Phân cụm (Clustering) là một kỹ thuật quan trọng trong Học máy không giám sát (Unsupervised Learning). Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là ví dụ điển hình của phân cụm trong kinh doanh?

Phân nhóm khách hàng thành các phân khúc khác nhau dựa trên hành vi mua sắm.

Phát hiện các giao dịch gian lận bằng cách nhóm các giao dịch bất thường.

Đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên nhóm sản phẩm mà họ thường mua cùng nhau.

Dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ (churn prediction).

Câu hỏi về ứng dụng của Clustering, yêu cầu nhận biết ứng dụng không phù hợp. Clustering dùng để nhóm dữ liệu tương tự, không phải dự đoán nhãn.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 7: Trong một dự án ứng dụng AI cho doanh nghiệp, chuyên gia miền (Domain Expert) đóng vai trò quan trọng như thế nào?

Viết mã lập trình và xây dựng mô hình AI.

Quản lý dự án và điều phối các thành viên trong nhóm.

Cung cấp kiến thức chuyên sâu về nghiệp vụ, giúp xác định bài toán và đánh giá kết quả AI.

Thiết kế giao diện người dùng và trải nghiệm khách hàng cho hệ thống AI.

Câu hỏi về vai trò của chuyên gia miền. Họ cung cấp kiến thức nghiệp vụ, giúp định hướng và đánh giá tính khả thi, hiệu quả của giải pháp AI.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 8: Chuy???n đổi số (Digital Transformation) và ứng dụng AI có mối quan hệ như thế nào trong bối cảnh doanh nghiệp hiện nay?

Chuyển đổi số là khái niệm rộng hơn bao gồm cả ứng dụng AI, nhưng AI không đóng vai trò trung tâm.

AI là một trong những công nghệ cốt lõi, đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp.

Chuyển đổi số và ứng dụng AI là hai quá trình độc lập, không liên quan đến nhau.

Ứng dụng AI chỉ là một phần nhỏ, không đáng kể trong chiến lược chuyển đổi số của doanh nghiệp.

Câu hỏi về mối quan hệ giữa chuyển đổi số và AI. AI là một công nghệ quan trọng thúc đẩy và là một phần của quá trình chuyển đổi số.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 9: Việc ứng dụng AI có thể mang lại lợi ích về chi phí cho doanh nghiệp bằng cách nào?

Tự động hóa các quy trình nghiệp vụ, giảm thiểu lỗi sai sót và tăng năng suất lao động.

Tăng cường chi phí đầu tư ban đầu vào công nghệ và nhân lực AI.

Không ảnh hưởng đáng kể đến cấu trúc chi phí của doanh nghiệp.

Chỉ mang lại lợi ích về doanh thu, không liên quan đến chi phí.

Câu hỏi về lợi ích chi phí của AI. AI có thể tự động hóa quy trình, giảm lỗi, tăng năng suất, từ đó giảm chi phí.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 10: Câu lệnh `print(type([1, 2, 3]))` trong Python sẽ trả về kết quả gì?

`integer`

`tuple`

`list`

`string`

Câu hỏi kiểm tra kiến thức cơ bản về Python, cụ thể là kiểu dữ liệu list. Yêu cầu nhận biết `[1, 2, 3]` là một list.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 11: Thư viện Pandas trong Python thường được sử dụng cho mục đích chính nào trong phân tích dữ liệu và AI?

Xây dựng mô hình học máy và thuật toán AI.

Xử lý, phân tích và thao tác dữ liệu dạng bảng (tabular data).

Trực quan hóa dữ liệu bằng đồ thị và biểu đồ.

Phát triển ứng dụng web và giao diện người dùng.

Câu hỏi về thư viện Pandas, tập trung vào chức năng chính là thao tác và phân tích dữ liệu dạng bảng.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 12: Để cài đặt một thư viện Python mới (ví dụ: `scikit-learn`), lệnh nào sau đây thường được sử dụng trong môi trường Anaconda?

`conda install scikit-learn`

`python install scikit-learn`

`anaconda install scikit-learn`

`pip execute scikit-learn`

Câu hỏi về cách cài đặt thư viện Python trong Anaconda, sử dụng lệnh `conda install` hoặc `pip install`.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 13: Đoạn mã Python sau thực hiện phép toán gì và kết quả của `D` là bao nhiêu?
`A = 5
B = 2
D = A // B`

Phép chia thông thường, D = 2.5

Phép chia lấy phần nguyên, D = 2

Phép chia lấy phần dư, D = 1

Báo lỗi cú pháp

Câu hỏi về phép chia lấy phần nguyên trong Python (`//`). Yêu cầu tính toán và xác định kết quả.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 14: Để hiển thị thông tin mô tả thống kê (ví dụ: trung bình, độ lệch chuẩn) của các cột trong DataFrame `df` bằng Pandas, phương thức nào sau đây được sử dụng?

`df.info()`

`df.head()`

`df.columns`

`df.describe()`

Câu hỏi về phương thức `describe()` trong Pandas, dùng để thống kê mô tả dữ liệu DataFrame.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 15: Trong Python, toán tử nào được sử dụng để kiểm tra xem hai biến có tham chiếu đến cùng một đối tượng trong bộ nhớ hay không?

`==`

`=`

`is`

`in`

Câu hỏi về toán tử `is` trong Python, kiểm tra tính đồng nhất về đối tượng, không chỉ giá trị.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 16: Trong ngữ cảnh chia tập dữ liệu thành training set và test set, tham số `test_size=0.3` trong hàm `train_test_split` (scikit-learn) có ý nghĩa gì?

Kích thước tối đa của tập training là 30%.

30% dữ liệu sẽ được dùng làm tập kiểm thử (test set).

70% dữ liệu sẽ được dùng làm tập kiểm thử (test set).

Tỷ lệ dữ liệu dùng cho validation set là 30%.

Câu hỏi về tham số `test_size` trong `train_test_split`, xác định tỷ lệ tập test so với tổng dữ liệu.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 17: IBM Watson nổi tiếng với khả năng ứng dụng AI trong lĩnh vực nào sau đây?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trả lời câu hỏi (Question Answering).

Nhận diện và phân loại hình ảnh (Computer Vision).

Lái xe tự động (Autonomous Driving).

Robot công nghiệp (Industrial Robotics).

Câu hỏi về ứng dụng nổi bật của IBM Watson. Watson được biết đến với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trả lời câu hỏi.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 18: Trong nền tảng Dialogflow, "Intents" được sử dụng để định nghĩa điều gì?

Các thực thể (Entities) được trích xuất từ câu nói của người dùng.

Ý định hoặc mục đích của người dùng khi tương tác với chatbot.

Các kênh tích hợp (Integrations) để chatbot tương tác với nền tảng khác.

Dữ liệu huấn luyện (Training data) cho mô hình ngôn ngữ.

Câu hỏi về khái niệm "Intents" trong Dialogflow. Intents đại diện cho mục đích hoặc ý định của người dùng.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 19: "Entities" trong Dialogflow giúp chatbot hiểu và trích xuất thông tin gì từ câu nói của người dùng?

Cảm xúc và thái độ của người dùng.

Ngôn ngữ và giọng điệu của người dùng.

Các thông tin cụ thể, có cấu trúc như ngày tháng, địa điểm, tên sản phẩm,...

Mục đích và ý định chung của người dùng.

Câu hỏi về khái niệm "Entities" trong Dialogflow. Entities giúp trích xuất thông tin cụ thể, tham số từ câu hỏi người dùng.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 20: Để tạo một Intent con (Follow-up Intent) trong Dialogflow, bạn cần thực hiện thao tác nào trước tiên?

Chọn Intent cha (parent Intent) muốn tạo Intent con.

Tạo một Intent mới hoàn toàn và liên kết với Intent cha sau.

Nhập trực tiếp tên của Intent cha vào phần cài đặt của Intent con.

Sử dụng công cụ import/export Intents để tạo Intent con từ Intent cha.

Câu hỏi về quy trình tạo Follow-up Intent trong Dialogflow. Cần chọn Intent cha trước khi tạo Intent con.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 21: Trong Dialogflow, "Training phrases" được sử dụng để làm gì?

Xác định các Entities cần trích xuất từ câu nói người dùng.

Thiết lập các câu trả lời mặc định (Default Responses) cho chatbot.

Cung cấp các ví dụ về câu nói của người dùng để huấn luyện Intent.

Kết nối chatbot với các kênh giao tiếp khác nhau (Integrations).

Câu hỏi về "Training phrases" trong Dialogflow. Chúng là ví dụ câu hỏi người dùng, giúp huấn luyện Intent.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 22: Tại sao việc tích hợp trực tiếp chatbot Dialogflow với Facebook Messenger có thể gặp khó khăn và mất thời gian?

Chi phí tích hợp quá cao.

Quá trình phê duyệt ứng dụng chatbot của Facebook có thể kéo dài.

Yêu cầu kỹ thuật phức tạp và khó thực hiện.

Dialogflow không hỗ trợ tích hợp trực tiếp với Facebook Messenger.

Câu hỏi về khó khăn tích hợp Dialogflow với Facebook Messenger. Quá trình phê duyệt của Facebook có thể kéo dài.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 23: Khi sử dụng Chatfuel làm nền tảng trung gian kết nối Dialogflow với Facebook Messenger, trường nào trong Chatfuel được dùng để nhận câu hỏi từ người dùng?

"Text Card"

"Quick Replies"

"JSON API"

"User Input" (hoặc "Get User Input")

Câu hỏi về Chatfuel, trường "User Input" hoặc tương tự dùng để nhận input từ người dùng.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 24: Để nhúng chatbot Dialogflow vào một trang web, tùy chọn "Web Demo" trong phần "Integrations" của Dialogflow cung cấp giải pháp gì?

Mã nhúng (embed code) đơn giản để dễ dàng tích hợp chatbot vào website.

Plugin WordPress để tích hợp chatbot vào website WordPress.

API RESTful để lập trình viên tùy chỉnh tích hợp sâu hơn.

Hướng dẫn chi tiết bằng video về cách tích hợp chatbot vào website.

Câu hỏi về "Web Demo" integration trong Dialogflow. Nó tạo mã nhúng đơn giản để demo chatbot trên web.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 25: Ưu điểm chính của mô hình Random Forest so với một Decision Tree đơn lẻ là gì?

Dễ dàng diễn giải và trực quan hóa hơn.

Đòi hỏi ít dữ liệu huấn luyện hơn.

Giảm hiện tượng overfitting và tăng độ chính xác dự đoán.

Tốc độ huấn luyện nhanh hơn đáng kể.

Câu hỏi về ưu điểm của Random Forest. Ensemble method giúp giảm overfitting và tăng độ chính xác.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 26: Trong chấm điểm tín dụng sử dụng AI, dữ liệu hành vi (behavioral data) có giá trị như thế nào?

Cung cấp thông tin chi tiết về thói quen tài chính và mức độ rủi ro của khách hàng.

Ít quan trọng hơn so với dữ liệu nhân khẩu học truyền thống.

Chỉ hữu ích cho khách hàng doanh nghiệp, không áp dụng cho cá nhân.

Gây nhiễu và làm giảm độ chính xác của mô hình chấm điểm.

Câu hỏi về giá trị của dữ liệu hành vi trong chấm điểm tín dụng AI. Dữ liệu này phản ánh thói quen và rủi ro tiềm ẩn.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 27: Mô hình nào sau đây KHÔNG thuộc nhóm các mô hình Học máy thường được sử dụng trong chấm điểm tín dụng?

Hồi quy Logistic (Logistic Regression).

Cây quyết định (Decision Tree).

Mạng nơ-ron (Neural Network).

K-Means Clustering.

Câu hỏi về mô hình không dùng trong chấm điểm tín dụng. K-Means là thuật toán phân cụm, không phải phân loại/hồi quy.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 28: Điều gì KHÔNG đúng khi nói về việc lựa chọn kỹ thuật AI cho mô hình chấm điểm tín dụng?

Không có kỹ thuật AI nào là hoàn hảo và phù hợp với mọi loại dữ liệu và bài toán.

Cần xem xét sự cân bằng giữa độ chính xác và khả năng diễn giải của mô hình.

Mạng nơ-ron sâu luôn là lựa chọn tốt nhất vì khả năng học biểu diễn phức tạp.

Hồi quy Logistic vẫn là một lựa chọn phổ biến nhờ tính đơn giản và dễ diễn giải.

Câu hỏi về lựa chọn kỹ thuật AI trong chấm điểm tín dụng. Không có kỹ thuật nào là 'tốt nhất' cho mọi trường hợp.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 29: Trong thuật toán Random Forest, kết quả dự đoán cuối cùng cho một mẫu dữ liệu mới thường được xác định như thế nào?

Dựa vào kết quả dự đoán của cây quyết định đầu tiên trong rừng.

Bằng cách lấy kết quả dự đoán phổ biến nhất (voting) từ tất cả các cây quyết định.

Tính trung bình cộng kết quả dự đoán của tất cả các cây quyết định (cho bài toán hồi quy).

Chọn ngẫu nhiên kết quả dự đoán của một cây quyết định trong rừng.

Câu hỏi về cách Random Forest đưa ra dự đoán. Voting hoặc trung bình hóa kết quả từ nhiều cây quyết định.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 08

Câu 30: Quy trình eKYC (electronic Know Your Customer) sử dụng Computer Vision trong ngân hàng giúp giải quyết vấn đề gì?

Tự động hóa việc quản lý rủi ro tín dụng.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tại quầy giao dịch.

Phân tích hành vi gian lận trong giao dịch trực tuyến.

Tự động xác minh danh tính khách hàng trực tuyến, thay thế quy trình thủ công.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về ứng dụng Computer Vision trong eKYC. Tự động hóa xác minh danh tính, tăng tốc độ và tiện lợi.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 09

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 1: Doanh nghiệp A, một nhà bán lẻ trực tuyến, muốn cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh số bán hàng. Họ quyết định triển khai chatbot AI trên trang web của mình. Mục tiêu chính của việc sử dụng chatbot AI trong trường hợp này là gì?

Cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thì 24/7 và cá nhân hóa tương tác để tăng sự hài lòng và thúc đẩy mua hàng.

Giảm chi phí nhân sự cho bộ phận chăm sóc khách hàng và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Thu thập dữ liệu về hành vi và sở thích của khách hàng để phân tích và cải thiện chiến lược marketing.

Nâng cao hình ảnh công nghệ tiên tiến của doanh nghiệp và thu hút sự chú ý của giới truyền thông.

Câu hỏi tập trung vào việc ứng dụng AI (chatbot) để giải quyết vấn đề kinh doanh cụ thể (cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh số) trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến. Các phương án nhiễu tập trung vào các lợi ích thứ yếu hoặc không liên quan trực tiếp.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 2: Một công ty bảo hiểm nhận thấy quy trình xử lý yêu cầu bồi thường tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra sai sót do con người. Để giải quyết vấn đề này, họ muốn ứng dụng AI. Giải pháp AI phù hợp nhất trong tình huống này là gì?

Hệ thống chatbot AI để tư vấn và bán các sản phẩm bảo hiểm trực tuyến.

Hệ thống phân tích hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tự động phân tích và xử lý hồ sơ yêu cầu bồi thường.

Mô hình dự đoán rủi ro để đánh giá và phân loại khách hàng dựa trên mức độ rủi ro.

Nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM) tích hợp AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Câu hỏi tập trung vào việc lựa chọn giải pháp AI phù hợp để tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ (xử lý yêu cầu bồi thường) trong ngành bảo hiểm. Các phương án nhiễu đề xuất các ứng dụng AI khác, không trực tiếp giải quyết vấn đề về quy trình.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 3: Trong lĩnh vực marketing, AI có thể được ứng dụng để phân khúc khách hàng hiệu quả hơn. Phân khúc khách hàng dựa trên AI khác biệt so với phân khúc truyền thống như thế nào?

Phân khúc AI chỉ tập trung vào dữ liệu nhân khẩu học, trong khi phân khúc truyền thống sử dụng nhiều loại dữ liệu hơn.

Phân khúc AI ít chính xác hơn phân khúc truyền thống vì dựa trên các thuật toán phức tạp.

Phân khúc AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu đa dạng (hành vi, tương tác, sở thích...) và tạo ra các phân khúc chi tiết, cá nhân hóa hơn.

Phân khúc AI chỉ phù hợp với các doanh nghiệp lớn có nguồn lực công nghệ, còn phân khúc truyền thống phù hợp với mọi loại hình doanh nghiệp.

Câu hỏi so sánh và đối chiếu phương pháp phân khúc khách hàng truyền thống với phương pháp sử dụng AI, tập trung vào sự khác biệt về dữ liệu và khả năng phân tích. Các phương án nhiễu đưa ra các so sánh không chính xác hoặc không đầy đủ.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 4: Một nhà quản lý dự án AI cần lựa chọn mô hình học máy phù hợp cho bài toán dự đoán doanh số bán hàng dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố thị trường. Yếu tố nào sau đây KHÔNG nên được ưu tiên hàng đầu khi lựa chọn mô hình?

Độ chính xác dự đoán của mô hình trên dữ liệu kiểm thử.

Khả năng giải thích kết quả dự đoán của mô hình (tính dễ hiểu).

Thời gian đào tạo và triển khai mô hình.

Sự phổ biến và tính thời thượng của mô hình học máy được sử dụng.

Câu hỏi yêu cầu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn mô hình học máy trong bối cảnh kinh doanh, và xác định yếu tố ít quan trọng nhất. Các phương án nhiễu là các yếu tố quan trọng khác cần xem xét.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 5: Trong quá trình xây dựng một hệ thống AI, việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu đóng vai trò then chốt. Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu huấn luyện (training data) cho mô hình AI chứa nhiều thành kiến (bias)?

Mô hình AI sẽ hoạt động chậm hơn và kém hiệu quả hơn.

Mô hình AI có thể đưa ra các quyết định không công bằng hoặc phân biệt đối xử với một số nhóm người nhất định.

Mô hình AI sẽ yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán hơn để đạt được độ chính xác cao.

Mô hình AI sẽ khó khăn hơn trong việc tích hợp với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp.

Câu hỏi tập trung vào vấn đề đạo đức và công bằng trong AI, cụ thể là tác động của dữ liệu thiên vị đến kết quả của mô hình. Các phương án nhiễu đưa ra các hậu quả ít nghiêm trọng hơn hoặc không liên quan đến vấn đề thiên vị.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 6: Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được ứng dụng rộng rãi trong kinh doanh. Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là ứng dụng của NLP?

Phân tíchSentiment (cảm xúc) khách hàng từ bình luận trên mạng xã hội.

Chatbot hỗ trợ khách hàng tự động.

Dịch văn bản tự động giữa các ngôn ngữ.

Nhận diện khuôn mặt khách hàng khi vào cửa hàng.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các ứng dụng của NLP trong kinh doanh, và yêu cầu xác định ứng dụng không thuộc về NLP. Các phương án nhiễu là các ứng dụng phổ biến của NLP.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 7: Một công ty sản xuất muốn dự đoán nhu cầu phụ tùng để tối ưu hóa lượng hàng tồn kho và giảm chi phí. Họ có dữ liệu lịch sử về nhu cầu, giá cả, và các yếu tố mùa vụ. Phương pháp học máy nào phù hợp nhất để giải quyết bài toán này?

Phân cụm (Clustering) để phân nhóm khách hàng.

Phân loại (Classification) để dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ.

Hồi quy (Regression) chuỗi thời gian để dự đoán nhu cầu trong tương lai.

Học tăng cường (Reinforcement Learning) để tối ưu hóa chiến lược giá.

Câu hỏi yêu cầu lựa chọn phương pháp học máy phù hợp cho bài toán dự đoán chuỗi thời gian (nhu cầu phụ tùng) trong bối cảnh quản lý chuỗi cung ứng. Các phương án nhiễu đề xuất các phương pháp học máy khác, nhưng kém phù hợp hơn.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 8: Trong bối cảnh chuyển đổi số, AI được xem là một công nghệ then chốt. Đâu là vai trò quan trọng nhất của AI trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp?

Tạo ra các mô hình kinh doanh mới, tăng cường trải nghiệm khách hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Tự động hóa các quy trình thủ công và giảm chi phí lao động.

Thu thập và phân tích dữ liệu lớn để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.

Nâng cao năng lực cạnh tranh và thu hút nhân tài công nghệ.

Câu hỏi tập trung vào vai trò chiến lược của AI trong chuyển ??ổi số, yêu cầu xác định vai trò quan trọng nhất. Các phương án nhiễu đề cập đến các vai trò khác của AI, nhưng không phải là vai trò cốt lõi trong chuyển đổi số.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 9: Để đánh giá hiệu quả của một mô hình phân loại khách hàng tiềm năng (ví dụ: mô hình dự đoán khách hàng có khả năng mua sản phẩm hay không), chỉ số đánh giá nào sau đây thường được sử dụng nhất?

RMSE (Root Mean Squared Error) - Sai số bình phương gốc.

Accuracy (Độ chính xác) và F1-score.

R-squared (Hệ số xác định).

MAE (Mean Absolute Error) - Sai số tuyệt đối trung bình.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các chỉ số đánh giá mô hình phân loại trong học máy, và yêu cầu chọn chỉ số phổ biến nhất. Các phương án nhiễu đề xuất các chỉ số khác, nhưng ít phổ biến hơn hoặc không phù hợp bằng.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 10: Doanh nghiệp nên bắt đầu ứng dụng AI từ đâu để đạt hiệu quả cao và giảm thiểu rủi ro?

Đầu tư mạnh mẽ vào hạ tầng công nghệ và tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI hàng đầu.

Triển khai đồng loạt AI vào tất cả các quy trình và bộ phận trong doanh nghiệp.

Bắt đầu với các dự án AI nhỏ, tập trung vào giải quyết các vấn đề cụ thể và mang lại giá trị nhanh chóng.

Sao chép mô hình ứng dụng AI thành công của các đối thủ cạnh tranh.

Câu hỏi về chiến lược triển khai AI trong doanh nghiệp, nhấn mạnh vào việc bắt đầu từ các dự án nhỏ, có tính khả thi cao. Các phương án nhiễu đề xuất các cách tiếp cận khác, nhưng có thể rủi ro hơn hoặc kém hiệu quả hơn.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 11: Một ngân hàng sử dụng AI để phát hiện giao dịch gian lận. Loại hình học máy nào thường được sử dụng trong ứng dụng này?

Học tăng cường (Reinforcement Learning).

Học có giám sát (Supervised Learning) - đặc biệt là phân loại.

Học không giám sát (Unsupervised Learning) - đặc biệt là phân cụm.

Học sâu (Deep Learning) - có thể dùng nhưng không phải loại hình chính.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong ngành tài chính (phát hiện gian lận), và yêu cầu xác định loại hình học máy phù hợp. Các phương án nhiễu đề xuất các loại học máy khác, nhưng kém phù hợp hơn cho bài toán phát hiện gian lận.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 12: Khi triển khai các giải pháp AI, doanh nghiệp cần đặc biệt chú ý đến yếu tố đạo đức và trách nhiệm. Điều gì KHÔNG phải là một khía cạnh đạo đức quan trọng cần xem xét?

Tính minh bạch và khả năng giải thích của các quyết định do AI đưa ra.

Tránh tạo ra và khuếch đại các thành kiến (bias) trong hệ thống AI.

Bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân của người dùng.

Tối ưu hóa hiệu suất tính toán của mô hình AI để giảm chi phí vận hành.

Câu hỏi về đạo đức AI trong kinh doanh, yêu cầu xác định khía cạnh không liên quan trực tiếp đến đạo đức. Các phương án nhiễu là các khía cạnh đạo đức quan trọng khác.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 13: Để xây dựng một chatbot AI hiệu quả, bước quan trọng đầu tiên là gì?

Xác định rõ mục tiêu và phạm vi ứng dụng của chatbot (ví dụ: hỗ trợ khách hàng, bán hàng, tư vấn...).

Lựa chọn nền tảng và công cụ phát triển chatbot (ví dụ: Dialogflow, Chatfuel...).

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu huấn luyện cho chatbot.

Thiết kế giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX) cho chatbot.

Câu hỏi về quy trình xây dựng chatbot AI, yêu cầu xác định bước khởi đầu quan trọng nhất. Các phương án nhiễu đề xuất các bước khác trong quy trình, nhưng không phải là bước đầu tiên.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 14: Trong mô hình học máy, hiện tượng "overfitting" (quá khớp) xảy ra khi nào?

Mô hình học quá chậm và không hội tụ được.

Mô hình học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới (dữ liệu kiểm thử).

Mô hình không đủ dữ liệu để học một cách hiệu quả.

Mô hình quá đơn giản và không thể nắm bắt được các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.

Câu hỏi về khái niệm overfitting trong học máy, yêu cầu hiểu rõ định nghĩa và hậu quả. Các phương án nhiễu đưa ra các định nghĩa sai hoặc không đầy đủ về overfitting.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 15: Để giảm thiểu hiện tượng overfitting, một kỹ thuật phổ biến là gì?

Tăng kích thước dữ liệu huấn luyện.

Sử dụng mô hình phức tạp hơn.

Sử dụng kỹ thuật регуляризация (Regularization) hoặc giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction).

Tăng số lượng features (thuộc tính) đầu vào.

Câu hỏi về kỹ thuật giảm overfitting trong học máy. Các phương án nhiễu đề xuất các kỹ thuật khác, nhưng không phải là kỹ thuật chính để giảm overfitting.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 16: Một công ty thương mại điện tử muốn xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm cho khách hàng. Dữ liệu nào sau đây có giá trị nhất để xây dựng hệ thống gợi ý?

Lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của khách hàng trên trang web.

Thông tin nhân khẩu học của khách hàng (tuổi, giới tính, địa chỉ...).

Đánh giá và nhận xét sản phẩm của khách hàng.

Thông tin về các chiến dịch marketing và quảng cáo.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong thương mại điện tử (hệ thống gợi ý), yêu cầu xác định loại dữ liệu quan trọng nhất. Các phương án nhiễu đề xuất các loại dữ liệu khác, nhưng ít quan trọng hơn cho mục tiêu xây dựng hệ thống gợi ý.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 17: Trong lĩnh vực quản lý nhân sự (HR), AI có thể được ứng dụng để tự động hóa quy trình tuyển dụng. Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là ứng dụng của AI trong tuyển dụng?

Sàng lọc hồ sơ ứng viên tự động dựa trên từ khóa và tiêu chí.

Chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp của ứng viên.

Phân tích video phỏng vấn để đánh giá ứng viên.

Tính lương và các khoản phúc lợi cho nhân viên.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về ứng dụng AI trong HR, yêu cầu xác định ứng dụng không thuộc về AI trong tuyển dụng. Các phương án nhiễu là các ứng dụng phổ biến của AI trong tuyển dụng.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 18: Mô hình "hộp đen" (black box) trong AI đề cập đến điều gì?

Mô hình AI được bảo mật tuyệt đối và không ai có thể truy cập được.

Mô hình AI mà quá trình đưa ra quyết định hoặc dự đoán của nó khó hoặc không thể giải thích được.

Mô hình AI chỉ hoạt động tốt trong môi trường phòng thí nghiệm, không hiệu quả trong thực tế.

Mô hình AI được xây dựng dựa trên dữ liệu bí mật và không được công khai.

Câu hỏi về khái niệm "mô hình hộp đen" trong AI, yêu cầu hiểu rõ ý nghĩa. Các phương án nhiễu đưa ra các định nghĩa sai hoặc không đầy đủ về mô hình hộp đen.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 19: Ưu điểm chính của việc sử dụng điện toán đám mây (cloud computing) cho các ứng dụng AI là gì?

Khả năng mở rộng linh hoạt tài nguyên tính toán và lưu trữ theo nhu cầu.

Chi phí đầu tư ban đầu thấp hơn so với xây dựng hạ tầng tại chỗ.

Dễ dàng truy cập và quản lý dữ liệu từ mọi nơi.

Bảo mật dữ liệu tốt hơn so với lưu trữ tại chỗ.

Câu hỏi về lợi ích của điện toán đám mây đối với ứng dụng AI, yêu cầu xác định ưu điểm chính. Các phương án nhiễu đề xuất các lợi ích khác, nhưng không phải là ưu điểm nổi bật nhất.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 20: Trong quy trình phát triển mô hình học máy, bước nào sau đây thường tốn nhiều thời gian và công sức nhất?

Lựa chọn mô hình học máy phù hợp.

Thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.

Huấn luyện và tinh chỉnh mô hình.

Đánh giá và triển khai mô hình.

Câu hỏi về quy trình phát triển mô hình học máy, yêu cầu xác định bước tốn nhiều thời gian nhất. Các phương án nhiễu đề xuất các bước khác trong quy trình, nhưng không phải là bước thường tốn nhiều thời gian nhất.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 21: Để một dự án AI thành công trong kinh doanh, điều quan trọng nhất là gì?

Sử dụng công nghệ AI tiên tiến nhất.

Có đội ngũ chuyên gia AI giỏi nhất.

Giải quyết được một vấn đề kinh doanh cụ thể và mang lại giá trị đo lường được.

Được truyền thông và báo chí đánh giá cao.

Câu hỏi về yếu tố then chốt cho sự thành công của dự án AI trong kinh doanh, nhấn mạnh vào việc giải quyết vấn đề kinh doanh thực tế. Các phương án nhiễu đề xuất các yếu tố khác, nhưng không phải là yếu tố quan trọng nhất.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 22: Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, ứng dụng AI nào sau đây giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng?

Hệ thống gợi ý sản phẩm tài chính và tư vấn đầu tư cá nhân hóa.

Hệ thống phát hiện gian lận giao dịch.

Chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7.

Hệ thống chấm điểm tín dụng tự động.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong ngân hàng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Các phương án nhiễu đề xuất các ứng dụng khác, nhưng không trực tiếp liên quan đến cá nhân hóa trải nghiệm.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 23: Rủi ro lớn nhất khi doanh nghiệp quá phụ thuộc vào AI trong hoạt động kinh doanh là gì?

Chi phí đầu tư và vận hành hệ thống AI quá cao.

Mất khả năng kiểm soát và ra quyết định của con người khi hệ thống AI gặp sự cố hoặc đưa ra quyết định sai.

Khó khăn trong việc tìm kiếm và giữ chân nhân tài AI.

Nguy cơ bị tấn công mạng và lộ dữ liệu.

Câu hỏi về rủi ro của việc phụ thuộc quá nhiều vào AI trong kinh doanh, nhấn mạnh vào sự thiếu linh hoạt và khả năng ứng phó với tình huống bất ngờ. Các phương án nhiễu đề xuất các rủi ro khác, nhưng không phải là rủi ro lớn nhất.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 24: Để đảm bảo tính công bằng và tránh phân biệt đối xử trong các hệ thống AI, doanh nghiệp cần làm gì?

Sử dụng các thuật toán AI đơn giản và dễ hiểu hơn.

Thuê các chuyên gia tư vấn đạo đức AI để giám sát quá trình phát triển AI.

Thường xuyên kiểm tra, đánh giá và điều chỉnh dữ liệu huấn luyện và mô hình AI để phát hiện và loại bỏ các thành kiến (bias).

Công khai mã nguồn và dữ liệu của hệ thống AI cho cộng đồng kiểm tra.

Câu hỏi về giải pháp đảm bảo tính công bằng trong AI, nhấn mạnh vào việc kiểm tra và đánh giá dữ liệu và mô hình. Các phương án nhiễu đề xuất các giải pháp khác, nhưng không phải là giải pháp chính.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 25: Trong mô hình chatbot, "Intent" (ý định) được hiểu là gì?

Mục đích hoặc mong muốn của người dùng khi tương tác với chatbot.

Câu trả lời hoặc hành động mà chatbot sẽ thực hiện.

Các từ khóa hoặc cụm từ mà người dùng sử dụng.

Giao diện người dùng của chatbot.

Câu hỏi về khái niệm "Intent" trong chatbot, yêu cầu hiểu rõ định nghĩa. Các phương án nhiễu đưa ra các định nghĩa sai hoặc không đầy đủ về Intent.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 26: Công nghệ Computer Vision (thị giác máy tính) được ứng dụng trong lĩnh vực bán lẻ như thế nào?

Phân tích dữ liệu bán hàng để dự đoán xu hướng thị trường.

Nhận diện sản phẩm trên kệ hàng để kiểm kê tự động và quản lý hàng tồn kho.

Gợi ý sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng.

Tự động hóa quy trình thanh toán trực tuyến.

Câu hỏi về ứng dụng Computer Vision trong bán lẻ, yêu cầu nêu ví dụ cụ thể. Các phương án nhiễu đề xuất các ứng dụng khác, nhưng không phải là ứng dụng chính của Computer Vision trong bán lẻ.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 27: Chỉ số "Recall" trong đánh giá mô hình phân loại đo lường điều gì?

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán dương tính đúng trên tổng số trường hợp dự đoán dương tính.

Độ chính xác tổng thể của mô hình trên tất cả các trường hợp.

Tỷ lệ các trường hợp dương tính thực tế được mô hình dự đoán đúng trên tổng số trường hợp dương tính thực tế.

Sai số trung bình của mô hình.

Câu hỏi về chỉ số đánh giá Recall trong học máy, yêu cầu hiểu rõ định nghĩa. Các phương án nhiễu đưa ra các định nghĩa sai hoặc nhầm lẫn với các chỉ số khác.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 28: Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, AI giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh như thế nào?

Nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm chi phí.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng sự hài lòng.

Đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn dựa trên dữ liệu.

Tất cả các phương án trên.

Câu hỏi về lợi thế cạnh tranh mà AI mang lại, yêu cầu khái quát các khía cạnh chính. Các phương án nhiễu đề xuất các lợi thế cụ thể, nhưng không bao quát hết các khía cạnh.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 29: Để triển khai AI thành công, doanh nghiệp cần xây dựng văn hóa dữ liệu (data culture). Văn hóa dữ liệu bao gồm yếu tố nào?

Đầu tư mạnh mẽ vào hạ tầng công nghệ dữ liệu.

Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu.

Tư duy dựa trên dữ liệu trong mọi quyết định, khả năng thu thập, phân tích và chia sẻ dữ liệu hiệu quả trong toàn tổ chức.

Xây dựng kho dữ liệu tập trung (data warehouse).

Câu hỏi về văn hóa dữ liệu cần thiết cho triển khai AI, yêu cầu xác định các yếu tố cốt lõi. Các phương án nhiễu đề xuất các yếu tố khác, nhưng không phải là yếu tố chính của văn hóa dữ liệu.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 09

Câu 30: Xu hướng phát triển AI trong kinh doanh trong tương lai gần là gì?

AI ngày càng được tích hợp sâu rộng vào mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh, trở thành yếu tố không thể thiếu để cạnh tranh và phát triển bền vững.

AI sẽ thay thế hoàn toàn con người trong nhiều công việc.

Chi phí triển khai AI sẽ ngày càng tăng cao.

Các doanh nghiệp nhỏ sẽ khó có thể tiếp cận và ứng dụng AI.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về xu hướng phát triển AI trong kinh doanh, yêu cầu nhận định xu hướng chính. Các phương án nhiễu đề xuất các xu hướng khác, nhưng không phải là xu hướng bao trùm và quan trọng nhất.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 10

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 1: Doanh nghiệp A muốn phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên hành vi mua sắm trực tuyến của họ để cá nhân hóa chiến dịch marketing. Kỹ thuật học máy nào sau đây phù hợp nhất để giải quyết bài toán này?

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

Phân loại (Classification)

Phân cụm (Clustering)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu hỏi tình huống về ứng dụng học máy trong marketing, cụ thể là phân nhóm khách hàng. Phân cụm (Clustering) là kỹ thuật học không giám sát phù hợp để phân nhóm dữ liệu dựa trên sự tương đồng về đặc điểm.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 2: Một công ty thương mại điện tử sử dụng hệ thống đề xuất sản phẩm dựa trên AI. Để đánh giá hiệu quả của hệ thống này trong việc tăng doanh số bán hàng, chỉ số đo lường nào sau đây là phù hợp nhất?

Độ chính xác của mô hình (Model Accuracy)

Tỷ lệ chuyển đổi mua hàng (Conversion Rate) và doanh số tăng thêm

Thời gian phản hồi của hệ thống (System Response Time)

Số lượng sản phẩm được đề xuất (Number of Products Recommended)

Câu hỏi về đánh giá hiệu quả ứng dụng AI trong kinh doanh. Doanh số bán hàng trực tiếp phản ánh hiệu quả kinh doanh, nên chỉ số tăng trưởng doanh số (Sales Growth) là phù hợp nhất để đo lường tác động của hệ thống đề xuất.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 3: Trong bối cảnh ứng dụng AI vào tuyển dụng, thuật toán có thể vô tình đưa ra kết quả thiên vị giới tính nếu dữ liệu huấn luyện chứa đựng sự thiên vị lịch sử. Giải pháp nào sau đây giúp giảm thiểu rủi ro này?

Sử dụng thuật toán phức tạp hơn

Tăng cường độ chính xác của mô hình

Giảm lượng dữ liệu huấn luyện

Đảm bảo tính đa dạng và đại diện của dữ liệu huấn luyện

Câu hỏi về khía cạnh đạo đức và thiên vị trong AI. Đa dạng hóa dữ liệu huấn luyện (Diverse Training Data) là biện pháp quan trọng để giảm thiểu thiên vị, bằng cách đảm bảo mô hình học từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, đại diện cho các nhóm đối tượng khác nhau.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 4: Quy trình 'feature engineering' (thiết kế đặc trưng) trong học máy có vai trò chính là gì?

Chọn lọc và biến đổi dữ liệu thô thành các thuộc tính phù hợp để mô hình học hiệu quả hơn

Tối ưu hóa tốc độ xử lý của thuật toán học máy

Đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu đầu vào

Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất cho bài toán

Câu hỏi về vai trò của feature engineering. Thiết kế đặc trưng (Feature Engineering) là quá trình chọn lọc, biến đổi và tạo ra các thuộc tính (features) phù hợp từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 5: Mô hình AI dự đoán nhu cầu sản phẩm nào sau đây thể hiện khả năng 'giải thích được' (explainable AI - XAI) tốt nhất, giúp doanh nghiệp hiểu rõ cơ sở đưa ra dự đoán?

Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network)

Cây quyết định (Decision Tree)

Máy học vector hỗ trợ (Support Vector Machine)

Phương pháp học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu hỏi về Explainable AI (XAI). Cây quyết định (Decision Tree) là mô hình dễ diễn giải vì cấu trúc cây phân cấp thể hiện rõ ràng các quy luật và điều kiện dẫn đến dự đoán, khác với các mô hình hộp đen như mạng nơ-ron sâu.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 6: Doanh nghiệp muốn xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng trực tuyến. Lựa chọn nào sau đây thể hiện cách tiếp cận phát triển chatbot dựa trên AI thay vì dựa trên luật lệ (rule-based)?

Chatbot chỉ phản hồi theo kịch bản câu hỏi và câu trả lời được lập trình sẵn.

Chatbot sử dụng cơ sở dữ liệu tri thức (knowledge base) để tra cứu thông tin.

Chatbot sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu ý định của người dùng từ ngôn ngữ tự nhiên.

Chatbot tích hợp với hệ thống CRM để lấy thông tin khách hàng.

Câu hỏi về chatbot AI vs. rule-based chatbot. Chatbot AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu ý định của người dùng từ ngôn ngữ tự nhiên, linh hoạt hơn so với chatbot rule-based chỉ phản hồi theo kịch bản định sẵn.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 7: Trong lĩnh vực tài chính, AI được ứng dụng để phát hiện gian lận giao dịch. Kỹ thuật học máy nào sau đây thường được sử dụng để xác định các giao dịch bất thường, có dấu hiệu gian lận?

Hồi quy (Regression)

Phân loại (Classification)

Phân cụm (Clustering)

Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)

Câu hỏi về ứng dụng AI trong phát hiện gian lận. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection) là kỹ thuật học máy chuyên biệt để xác định các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với phần lớn dữ liệu còn lại, phù hợp để phát hiện giao dịch gian lận.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 8: Để xây dựng một hệ thống AI thành công trong doanh nghiệp, yếu tố con người đóng vai trò như thế nào?

Đóng vai trò then chốt trong mọi giai đoạn, từ xác định bài toán đến triển khai và giám sát.

Chỉ cần thiết ở giai đoạn đầu để xác định yêu cầu, sau đó hệ thống AI sẽ tự vận hành.

Vai trò bị giảm thiểu khi AI ngày càng tự động hóa các quy trình.

Chủ yếu giới hạn ở việc sử dụng và tương tác với hệ thống AI sau khi đã được xây dựng.

Câu hỏi về vai trò con người trong triển khai AI. Con người đóng vai trò then chốt (Crucial Role) trong mọi giai đoạn của dự án AI, từ xác định bài toán, thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, đến triển khai và giám sát hệ thống, đảm bảo AI phục vụ mục tiêu kinh doanh.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 9: Doanh nghiệp sản xuất sử dụng AI để dự đoán thời điểm hỏng hóc của máy móc, từ đó lên kế hoạch bảo trì chủ động. Ứng dụng này thuộc loại AI nào trong kinh doanh?

Marketing AI

Sales AI

Predictive Maintenance (Bảo trì dự đoán)

Customer Service AI

Câu hỏi về ứng dụng AI trong sản xuất và bảo trì. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) là ứng dụng AI phổ biến trong sản xuất, sử dụng dữ liệu cảm biến và học máy để dự đoán thời điểm hỏng hóc và lên kế hoạch bảo trì trước, giảm thời gian chết và chi phí.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 10: Một bệnh viện muốn sử dụng AI để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh từ ảnh chụp X-quang. Công nghệ AI nào sau đây phù hợp nhất?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Hệ chuyên gia (Expert Systems)

Câu hỏi về ứng dụng AI trong y tế và xử lý ảnh. Thị giác máy tính (Computer Vision) là lĩnh vực AI chuyên xử lý và phân tích hình ảnh, video, phù hợp để phân tích ảnh X-quang và hỗ trợ chẩn đoán bệnh.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 11: Trong quá trình xây dựng mô hình học máy, tập dữ liệu 'validation' (kiểm định) được sử dụng với mục đích chính nào?

Huấn luyện mô hình học máy.

Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi huấn luyện.

Tinh chỉnh siêu tham số và lựa chọn mô hình tốt nhất trong quá trình huấn luyện.

Phát hiện và sửa lỗi dữ liệu trước khi huấn luyện.

Câu hỏi về vai trò của tập validation. Tập kiểm định (Validation Set) được dùng để tinh chỉnh siêu tham số (hyperparameters) của mô hình và đánh giá hiệu suất mô hình trong quá trình huấn luyện, giúp chọn mô hình tốt nhất trước khi đánh giá cuối cùng trên tập test.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 12: Chỉ số 'Recall' (Độ phủ) trong đánh giá mô hình phân loại cho biết điều gì?

Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số dự đoán.

Tỷ lệ dự đoán đúng là dương tính trên tổng số trường hợp dương tính thực tế.

Tỷ lệ dự đoán sai trên tổng số dự đoán.

Tỷ lệ dự đoán đúng là âm tính trên tổng số trường hợp âm tính thực tế.

Câu hỏi về chỉ số đánh giá mô hình phân loại. Recall (Độ phủ) đo lường khả năng mô hình tìm ra tất cả các trường hợp dương tính thực tế. Nó là tỷ lệ giữa số lượng dự đoán đúng là dương tính (True Positives) và tổng số trường hợp dương tính thực tế (True Positives + False Negatives).

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 13: Doanh nghiệp muốn tự động hóa quy trình nhập liệu hóa đơn bằng cách sử dụng AI để trích xuất thông tin từ ảnh chụp hóa đơn. Công nghệ nào sau đây phù hợp nhất?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Hệ chuyên gia (Expert Systems)

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) kết hợp Thị giác máy tính

Câu hỏi về ứng dụng AI trong tự động hóa quy trình văn phòng. Nhận dạng ký tự quang học (OCR - Optical Character Recognition) kết hợp với Thị giác máy tính (Computer Vision) là công nghệ cho phép máy tính 'đọc' và trích xuất văn bản từ hình ảnh, phù hợp để tự động hóa nhập liệu từ hóa đơn.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 14: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về 'AI mạnh' (Strong AI) so với 'AI yếu' (Weak AI)?

AI mạnh vượt trội AI yếu về tốc độ xử lý dữ liệu.

AI mạnh có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn hơn AI yếu.

AI mạnh hướng đến trí tuệ tổng quát như con người, AI yếu tập trung vào tác vụ cụ thể.

AI mạnh đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ hơn AI yếu.

Câu hỏi về phân biệt AI mạnh và yếu. AI mạnh (Strong AI) hướng đến khả năng máy móc có trí tuệ tổng quát như con người, có thể thực hiện mọi tác vụ trí tuệ, trong khi AI yếu (Weak AI) chỉ tập trung vào thực hiện tốt các tác vụ cụ thể.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 15: Trong một dự án AI, vai trò của 'chuyên gia miền' (domain expert) là gì?

Xây dựng và huấn luyện mô hình học máy.

Cung cấp kiến thức chuyên môn về lĩnh vực kinh doanh để định hướng và đánh giá dự án AI.

Quản lý hạ tầng công nghệ thông tin cho hệ thống AI.

Thiết kế giao diện người dùng cho ứng dụng AI.

Câu hỏi về vai trò chuyên gia miền. Chuyên gia miền (Domain Expert) có kiến thức sâu về lĩnh vực kinh doanh cụ thể, giúp xác định bài toán, cung cấp dữ liệu, đánh giá kết quả và đảm bảo AI giải quyết đúng vấn đề thực tế của doanh nghiệp.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 16: Khái niệm 'transfer learning' (học chuyển giao) trong học máy mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Tăng độ chính xác của mô hình học máy trên dữ liệu hiện tại.

Giảm độ phức tạp của thuật toán học máy.

Cải thiện khả năng giải thích của mô hình AI.

Tiết kiệm thời gian và dữ liệu huấn luyện khi áp dụng AI cho bài toán mới tương tự.

Câu hỏi về lợi ích của transfer learning. Học chuyển giao (Transfer Learning) giúp tận dụng kiến thức đã học từ bài toán này sang bài toán khác, giảm nhu cầu dữ liệu huấn luyện và thời gian huấn luyện cho các bài toán tương tự, tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ triển khai AI.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 17: Doanh nghiệp muốn triển khai AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên website. Ứng dụng nào sau đây thể hiện mức độ cá nhân hóa cao nhất?

Đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và hành vi mua sắm cá nhân.

Hiển thị banner quảng cáo chung cho tất cả khách hàng truy cập website.

Gửi email marketing hàng loạt theo phân khúc khách hàng rộng.

Sử dụng chatbot trả lời câu hỏi thường gặp (FAQs).

Câu hỏi về mức độ cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và hành vi mua sắm (Personalized Product Recommendations based on browsing history and purchase behavior) thể hiện mức độ cá nhân hóa cao nhất, vì nó dựa trên dữ liệu hành vi chi tiết của từng khách hàng.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 18: Trong mô hình học máy giám sát (supervised learning), dữ liệu huấn luyện cần có yếu tố nào sau đây?

Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured Data).

Dữ liệu được gán nhãn (Labeled Data).

Dữ liệu thời gian thực (Real-time Data).

Dữ liệu ẩn danh (Anonymized Data).

Câu hỏi về yêu cầu dữ liệu cho học máy giám sát. Học máy giám sát (Supervised Learning) cần dữ liệu huấn luyện được gán nhãn (Labeled Data), tức là mỗi mẫu dữ liệu phải đi kèm với 'đầu ra' hoặc 'nhãn' mong muốn để mô hình học mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 19: Một công ty logistics muốn tối ưu hóa lộ trình giao hàng cho đội xe tải bằng AI. Phương pháp học máy nào sau đây có thể giúp giải quyết bài toán này?

Phân loại (Classification).

Hồi quy (Regression).

Học tăng cường (Reinforcement Learning) hoặc các thuật toán tối ưu hóa.

Phân cụm (Clustering).

Câu hỏi về ứng dụng AI trong logistics và tối ưu hóa lộ trình. Bài toán tối ưu hóa lộ trình (Route Optimization) thường được giải quyết bằng các thuật toán tối ưu hóa hoặc học tăng cường (Reinforcement Learning), tìm ra lộ trình hiệu quả nhất dựa trên nhiều yếu tố như khoảng cách, thời gian, chi phí.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 20: Rủi ro về 'drift dữ liệu' (data drift) trong dự án AI là gì và tại sao cần quan tâm đến nó?

Lỗi xảy ra khi thu thập dữ liệu ban đầu.

Sự cố hệ thống lưu trữ dữ liệu bị gián đoạn.

Thiên vị trong dữ liệu huấn luyện ban đầu.

Sự thay đổi phân phối dữ liệu đầu vào theo thời gian, làm giảm hiệu suất mô hình.

Câu hỏi về rủi ro data drift. Data drift (Trôi dữ liệu) xảy ra khi phân phối dữ liệu đầu vào thay đổi theo thời gian so với dữ liệu huấn luyện ban đầu, làm giảm hiệu suất mô hình AI. Cần giám sát và tái huấn luyện mô hình để đối phó với data drift và duy trì hiệu quả.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 21: Trong lĩnh vực marketing, AI có thể được ứng dụng để phân tích 'sentiment' (cảm xúc) của khách hàng từ dữ liệu văn bản. Ứng dụng này giúp doanh nghiệp làm gì?

Tự động tạo nội dung marketing hấp dẫn.

Hiểu thái độ và cảm xúc của khách hàng để cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

Dự đoán xu hướng thị trường trong tương lai.

Tối ưu hóa chi phí quảng cáo trực tuyến.

Câu hỏi về ứng dụng sentiment analysis trong marketing. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) giúp doanh nghiệp hiểu thái độ, cảm xúc của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu từ dữ liệu văn bản (ví dụ: đánh giá, bình luận), từ đó cải thiện sản phẩm, dịch vụ và chiến lược marketing.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 22: Để triển khai một hệ thống AI vào quy trình kinh doanh hiện có, bước quan trọng đầu tiên doanh nghiệp cần thực hiện là gì?

Lựa chọn công nghệ và nền tảng AI phù hợp.

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu huấn luyện.

Xác định rõ bài toán kinh doanh cụ thể cần giải quyết bằng AI.

Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI.

Câu hỏi về quy trình triển khai AI. Xác định rõ bài toán kinh doanh cần giải quyết (Define the business problem) là bước đầu tiên và quan trọng nhất, vì nó định hướng toàn bộ dự án AI, đảm bảo AI được ứng dụng đúng mục tiêu và mang lại giá trị thực.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 23: Doanh nghiệp muốn sử dụng AI để tự động phân loại email khách hàng vào các danh mục khác nhau (ví dụ: khiếu nại, yêu cầu hỗ trợ, góp ý). Kỹ thuật NLP nào sau đây phù hợp nhất?

Phân loại văn bản (Text Classification).

Phân tích cú pháp (Parsing).

Sinh văn bản (Text Generation).

Dịch máy (Machine Translation).

Câu hỏi về ứng dụng NLP trong phân loại văn bản. Phân loại văn bản (Text Classification) là kỹ thuật NLP chuyên dùng để gán nhãn hoặc phân loại văn bản vào các danh mục định trước, phù hợp để tự động phân loại email khách hàng.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 24: Trong bối cảnh đạo đức AI, khái niệm 'tính minh bạch' (transparency) có ý nghĩa gì?

Hệ thống AI phải hoạt động nhanh chóng và hiệu quả.

Khả năng hiểu rõ cách thức hệ thống AI hoạt động và đưa ra quyết định.

Dữ liệu đầu vào và đầu ra của hệ thống AI phải được công khai.

Hệ thống AI phải được kiểm tra và chứng nhận bởi bên thứ ba.

Câu hỏi về đạo đức AI và tính minh bạch. Tính minh bạch (Transparency) trong AI nghĩa là khả năng hiểu rõ cách thức hoạt động của hệ thống AI, cơ sở đưa ra quyết định hoặc dự đoán, giúp tăng cường niềm tin và trách nhiệm giải trình.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 25: Doanh nghiệp nhỏ với nguồn lực hạn chế muốn bắt đầu ứng dụng AI. Giải pháp tiếp cận nào sau đây là phù hợp nhất?

Xây dựng đội ngũ AI chuyên sâu từ đầu.

Phát triển mô hình AI tùy chỉnh từ dữ liệu nội bộ.

Sử dụng các giải pháp AI dựng sẵn hoặc nền tảng AI đám mây.

Chỉ tập trung vào thu thập dữ liệu và chưa triển khai ứng dụng AI ngay.

Câu hỏi về khởi đầu ứng dụng AI cho doanh nghiệp nhỏ. Sử dụng các giải pháp AI dựng sẵn (Pre-built AI solutions) là cách tiếp cận phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ, vì nó giảm chi phí đầu tư ban đầu, thời gian phát triển và yêu cầu về chuyên môn kỹ thuật AI.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 26: Để đánh giá hiệu quả kinh tế của một dự án AI, chỉ số ROI (Return on Investment - Tỷ suất hoàn vốn đầu tư) được tính toán như thế nào?

Tổng doanh thu tăng thêm từ AI chia cho tổng chi phí dự án AI.

Lợi nhuận gộp từ AI trừ đi chi phí vận hành hệ thống AI.

Tổng giá trị tài sản AI tạo ra chia cho tổng chi phí dự án AI.

(Lợi nhuận thu được từ AI - Chi phí đầu tư AI) / Chi phí đầu tư AI.

Câu hỏi về tính toán ROI cho dự án AI. ROI (Tỷ suất hoàn vốn đầu tư) được tính bằng công thức: (Lợi nhuận thu được từ AI - Chi phí đầu tư AI) / Chi phí đầu tư AI. Nó đo lường hiệu quả sinh lời trên chi phí đầu tư.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 27: Trong quá trình phát triển chatbot AI, 'intent' (ý định) của người dùng được hiểu là gì?

Mục đích hoặc mong muốn của người dùng khi tương tác với chatbot.

Cấu trúc ngữ pháp của câu hỏi người dùng.

Cảm xúc của người dùng thể hiện trong tin nhắn.

Thông tin cá nhân người dùng cung cấp cho chatbot.

Câu hỏi về khái niệm intent trong chatbot. Intent (Ý định) của người dùng trong chatbot là mục đích hoặc mong muốn mà người dùng muốn chatbot thực hiện khi gửi tin nhắn, ví dụ: hỏi thông tin sản phẩm, đặt hàng, khiếu nại, v.v.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 28: Thách thức lớn nhất khi triển khai AI trong doanh nghiệp liên quan đến dữ liệu thường là gì?

Chi phí lưu trữ dữ liệu quá lớn.

Chất lượng dữ liệu kém (thiếu, sai, không nhất quán).

Khó khăn trong việc truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Vấn đề bảo mật dữ liệu nhạy cảm.

Câu hỏi về thách thức dữ liệu khi triển khai AI. Chất lượng dữ liệu kém (Poor data quality) là thách thức lớn nhất, vì dữ liệu chất lượng thấp (thiếu, sai, không nhất quán) sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất và độ tin cậy của mô hình AI.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 29: Trong ngữ cảnh 'AI cho tăng trưởng doanh thu', ứng dụng nào sau đây có tiềm năng trực tiếp nhất để tăng doanh số bán hàng?

Chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7.

Tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng sau bán.

Hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa trên website và ứng dụng.

Phân tích dữ liệu mạng xã hội để nhận diện xu hướng.

Câu hỏi về ứng dụng AI tăng doanh thu. Hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa (Personalized product recommendation system) có tiềm năng trực tiếp nhất để tăng doanh số, vì nó gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng, thúc đẩy mua hàng và tăng giá trị đơn hàng.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 10

Câu 30: Xu hướng 'AI phi tập trung' (decentralized AI) mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp trong tương lai?

Giảm chi phí đầu tư phần cứng cho AI.

Tăng tốc độ xử lý dữ liệu của mô hình AI.

Đơn giản hóa quy trình phát triển mô hình AI.

Tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cho người dùng và doanh nghiệp.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về xu hướng decentralized AI. AI phi tập trung (Decentralized AI) có tiềm năng tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu (Enhanced privacy and data security), vì dữ liệu được xử lý cục bộ trên thiết bị thay vì tập trung trên máy chủ, giảm rủi ro lộ lọt và tăng cường kiểm soát dữ liệu cho người dùng.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 11

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 1: Doanh nghiệp A muốn triển khai chatbot hỗ trợ khách hàng trực tuyến. Mục tiêu chính của việc ứng dụng chatbot trong trường hợp này là gì, xét trên khía cạnh nâng cao trải nghiệm khách hàng?

Giảm thiểu chi phí nhân sự cho bộ phận chăm sóc khách hàng.

Tăng doanh số bán hàng thông qua tư vấn sản phẩm tự động.

Cung cấp phản hồi tức thì và hỗ trợ 24/7, nâng cao sự tiện lợi cho khách hàng.

Thu thập dữ liệu khách hàng để phục vụ cho các chiến dịch marketing.

Câu hỏi tập trung vào mục tiêu ứng dụng chatbot trong kinh doanh, đặc biệt là khía cạnh trải nghiệm khách hàng. Các phương án nhiễu tập trung vào lợi ích khác (giảm chi phí, tăng doanh thu) hoặc hiểu sai bản chất chatbot.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 2: Trong bối cảnh ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu bán hàng, kỹ thuật 'phân cụm' (clustering) thường được sử dụng để giải quyết bài toán kinh doanh nào sau đây?

Dự đoán doanh số bán hàng trong quý tới dựa trên dữ liệu lịch sử.

Phân nhóm khách hàng thành các phân khúc khác nhau để cá nhân hóa chiến dịch marketing.

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.

Phát hiện các giao dịch gian lận trong hệ thống thanh toán.

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về ứng dụng của kỹ thuật phân cụm trong kinh doanh. Phân cụm thường dùng để phân nhóm khách hàng, sản phẩm, hoặc giao dịch dựa trên đặc điểm tương đồng.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 3: Để đánh giá hiệu quả của một mô hình dự đoán rủi ro tín dụng trong lĩnh vực ngân hàng, chỉ số 'Recall' (Độ phủ) đo lường điều gì quan trọng nhất?

Tỷ lệ khách hàng thực sự có rủi ro tín dụng cao mà mô hình đã dự đoán đúng.

Tỷ lệ khách hàng được mô hình dự đoán là rủi ro tín dụng cao trên tổng số khách hàng được dự đoán là rủi ro.

Độ chính xác tổng thể của mô hình trong việc phân loại khách hàng.

Mức độ tin cậy của mô hình khi dự đoán khách hàng không có rủi ro tín dụng.

Câu hỏi liên quan đến việc lựa chọn chỉ số đánh giá mô hình phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Trong rủi ro tín dụng, việc phát hiện được càng nhiều khách hàng có khả năng vỡ nợ càng quan trọng, do đó Recall là chỉ số phù hợp.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 4: Trong quy trình xây dựng một hệ thống AI, giai đoạn 'thu thập và tiền xử lý dữ liệu' đóng vai trò then chốt vì lý do nào sau đây?

Giúp lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất.

Đảm bảo tính bảo mật và riêng tư của dữ liệu.

Tiết kiệm chi phí lưu trữ dữ liệu.

Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của mô hình AI.

Câu hỏi nhấn mạnh tầm quan trọng của giai đoạn tiền xử lý dữ liệu. Dữ liệu chất lượng là yếu tố quyết định chất lượng mô hình AI, do đó tiền xử lý là bước không thể thiếu.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 5: Một doanh nghiệp thương mại điện tử sử dụng hệ thống gợi ý sản phẩm dựa trên AI. Khi một khách hàng xem một sản phẩm, hệ thống gợi ý các sản phẩm tương tự hoặc thường được mua kèm. Đây là ứng dụng của kỹ thuật AI nào?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Hệ thống khuyến nghị (Recommender System)

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu hỏi mô tả một tình huống ứng dụng AI cụ thể trong thương mại điện tử (hệ thống gợi ý). Các phương án nhiễu là các kỹ thuật AI khác, cần phân biệt rõ ràng.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 6: Xét về khía cạnh đạo đức trong AI, 'tính minh bạch' (transparency) của thuật toán có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp và người dùng?

Đảm bảo thuật toán luôn đưa ra kết quả chính xác tuyệt đối.

Giúp doanh nghiệp bảo vệ bí mật công nghệ của thuật toán.

Cho phép người dùng và doanh nghiệp hiểu được cơ chế hoạt động và lý do đưa ra quyết định của hệ thống AI.

Tăng tốc độ xử lý dữ liệu của thuật toán.

Câu hỏi đề cập đến khía cạnh đạo đức của AI, cụ thể là tính minh bạch. Tính minh bạch giúp người dùng và doanh nghiệp hiểu rõ cách AI đưa ra quyết định, tăng cường sự tin tưởng và trách nhiệm giải trình.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 7: Trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng, AI có thể được ứng dụng để dự báo nhu cầu hàng hóa. Lợi ích chính của việc dự báo nhu cầu chính xác bằng AI là gì?

Tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, giảm chi phí lưu trữ và nguy cơ thiếu hụt hàng hóa.

Tăng cường khả năng cạnh tranh về giá với các đối thủ.

Cải thiện mối quan hệ với nhà cung cấp.

Tự động hóa hoàn toàn quy trình quản lý kho.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng, tập trung vào lợi ích của dự báo nhu cầu. Dự báo chính xác giúp tối ưu hóa tồn kho, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 8: Để xây dựng một mô hình học máy giám sát (supervised learning) dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ (churn prediction), loại dữ liệu nào sau đây là *bắt buộc* cần có?

Dữ liệu về hành vi duyệt web của khách hàng.

Dữ liệu về tương tác của khách hàng trên mạng xã hội.

Dữ liệu lịch sử giao dịch của khách hàng *kèm theo* thông tin khách hàng đã rời bỏ dịch vụ hay chưa.

Dữ liệu nhân khẩu học của khách hàng.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về học máy giám sát và yêu cầu dữ liệu. Học giám sát cần dữ liệu có nhãn (đầu vào và đầu ra mong muốn), trong trường hợp này là thông tin khách hàng đã rời bỏ dịch vụ hay chưa.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 9: Trong một dự án AI về phân tích cảm xúc khách hàng từ phản hồi văn bản (ví dụ: bình luận sản phẩm), công nghệ 'Xử lý ngôn ngữ tự nhiên' (NLP) được sử dụng chủ yếu để làm gì?

Chuyển đổi văn bản thành giọng nói để tương tác với khách hàng.

Phân tích và hiểu ý nghĩa, sắc thái cảm xúc trong văn bản phản hồi của khách hàng.

Tạo ra các đoạn văn bản phản hồi tự động cho khách hàng.

Biên dịch văn bản phản hồi của khách hàng sang nhiều ngôn ngữ khác nhau.

Câu hỏi về ứng dụng NLP trong phân tích cảm xúc. NLP giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ đó trích xuất thông tin và cảm xúc từ văn bản.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 10: Một công ty muốn tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng sản phẩm trên dây chuyền sản xuất bằng AI. Giải pháp 'Thị giác máy tính' (Computer Vision) sẽ được ứng dụng như thế nào trong trường hợp này?

Dự đoán thời điểm máy móc có thể gặp sự cố để bảo trì phòng ngừa.

Tối ưu hóa tốc độ dây chuyền sản xuất để tăng năng suất.

Điều khiển robot để thực hiện các thao tác lắp ráp sản phẩm.

Phân tích hình ảnh sản phẩm để phát hiện các lỗi, khuyết tật và đảm bảo chất lượng.

Câu hỏi về ứng dụng Computer Vision trong kiểm tra chất lượng sản phẩm. Computer Vision cho phép máy tính 'nhìn' và phân tích hình ảnh, từ đó phát hiện lỗi sản phẩm.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 11: Trong quá trình 'huấn luyện' một mô hình học máy, tập dữ liệu 'kiểm thử' (test set) được sử dụng với mục đích chính là gì?

Điều chỉnh các tham số của mô hình để đạt độ chính xác cao nhất.

Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất cho bài toán.

Đánh giá khách quan hiệu năng của mô hình trên dữ liệu mới, chưa được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

Phát hiện và loại bỏ dữ liệu nhiễu trong tập huấn luyện.

Câu hỏi về mục đích sử dụng tập kiểm thử. Tập kiểm thử đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 12: Doanh nghiệp B muốn triển khai AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến cho từng khách hàng. Chiến lược cá nhân hóa nào sau đây thể hiện ứng dụng của AI?

Gửi email marketing hàng loạt đến tất cả khách hàng trong danh sách.

Gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích và lịch sử mua hàng của từng khách hàng khi họ truy cập website.

Hiển thị quảng cáo sản phẩm ngẫu nhiên trên website.

Tổ chức các chương trình khuyến mãi giảm giá chung cho tất cả sản phẩm.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web là một ứng dụng phổ biến của AI trong cá nhân hóa.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 13: Trong lĩnh vực tài chính, AI được ứng dụng để phát hiện gian lận giao dịch. Mô hình AI phát hiện gian lận thường dựa trên việc phân tích điều gì?

Thông tin cá nhân của người thực hiện giao dịch.

Giá trị giao dịch.

Thời gian thực hiện giao dịch.

Các mẫu giao dịch bất thường, khác biệt so với hành vi giao dịch thông thường.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong phát hiện gian lận tài chính. Mô hình phát hiện gian lận thường tìm kiếm các mẫu bất thường, khác biệt so với giao dịch thông thường.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 14: Khi đánh giá một mô hình phân loại (classification model) trong kinh doanh, Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) cung cấp thông tin chi tiết về điều gì?

Độ chính xác tổng thể của mô hình.

Độ tin cậy của mô hình khi dự đoán lớp tích cực.

Số lượng dự đoán đúng và sai cho từng lớp (ví dụ: True Positives, False Positives, True Negatives, False Negatives).

Diện tích dưới đường cong ROC (AUC).

Câu hỏi về Ma trận nhầm lẫn và vai trò của nó trong đánh giá mô hình phân loại. Ma trận nhầm lẫn giúp hiểu rõ hơn về các loại lỗi mà mô hình mắc phải (dự đoán đúng/sai cho từng lớp).

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 15: Trong quá trình triển khai dự án AI, vai trò của 'chuyên gia miền' (domain expert) là gì?

Cung cấp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực kinh doanh, giúp xác định bài toán và đánh giá tính khả thi của giải pháp AI.

Viết mã chương trình và xây dựng mô hình học máy.

Quản lý dự án và đảm bảo tiến độ thực hiện.

Cung cấp hạ tầng phần cứng và phần mềm cho dự án AI.

Câu hỏi về vai trò của chuyên gia miền trong dự án AI. Chuyên gia miền cung cấp kiến thức nghiệp vụ, hiểu biết về bài toán kinh doanh, giúp định hướng và đánh giá mô hình.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 16: Một doanh nghiệp sử dụng AI để tự động hóa quy trình tuyển dụng, bao gồm sàng lọc hồ sơ ứng viên. Rủi ro tiềm ẩn nào cần được lưu ý khi ứng dụng AI trong quy trình này?

Chi phí đầu tư ban đầu cao để xây dựng hệ thống AI.

Mô hình AI có thể phản ánh sự thiên vị (bias) trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến kết quả sàng lọc không công bằng.

Khó khăn trong việc tích hợp hệ thống AI với các quy trình tuyển dụng hiện có.

Sự phản đối từ phía ứng viên về việc bị đánh giá bởi AI.

Câu hỏi về rủi ro khi ứng dụng AI trong tuyển dụng. Rủi ro về thiên vị trong dữ liệu huấn luyện có thể dẫn đến AI đưa ra quyết định phân biệt ??ối xử.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 17: Để triển khai thành công một dự án AI trong doanh nghiệp, yếu tố 'văn hóa dữ liệu' (data culture) có vai trò như thế nào?

Không quan trọng, vì AI có thể hoạt động hiệu quả ngay cả khi doanh nghiệp không có văn hóa dữ liệu.

Chỉ quan trọng đối với các doanh nghiệp lớn có nguồn lực đầu tư AI.

Rất quan trọng, vì văn hóa dữ liệu thúc đẩy việc thu thập, chia sẻ và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, tạo tiền đề cho ứng dụng AI.

Chỉ quan trọng trong giai đoạn đầu của dự án AI, sau đó không còn cần thiết.

Câu hỏi về tầm quan trọng của văn hóa dữ liệu. Văn hóa dữ liệu thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu trong ra quyết định, tạo nền tảng cho ứng dụng AI.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 18: Trong kiến trúc của một chatbot AI, thành phần 'Intents' (Ý định) có chức năng gì?

Xác định các thực thể (entities) quan trọng trong câu hỏi của người dùng.

Phân loại và xác định mục đích hoặc ý định của người dùng thông qua câu hỏi hoặc yêu cầu của họ.

Tạo ra các câu trả lời tự động cho người dùng.

Kết nối chatbot với các hệ thống bên ngoài (ví dụ: CRM, cơ sở dữ liệu).

Câu hỏi về thành phần 'Intents' trong chatbot. Intents đại diện cho mục đích hoặc ý định của người dùng khi tương tác với chatbot.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 19: Mô hình học máy 'Cây quyết định' (Decision Tree) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

Tìm kiếm nghiệm tối ưu trong không gian tham số.

Mô phỏng mạng lưới thần kinh sinh học.

Phân cụm dữ liệu dựa trên khoảng cách.

Phân chia dữ liệu thành các nhánh dựa trên các thuộc tính, tạo ra cấu trúc cây để đưa ra quyết định.

Câu hỏi về nguyên tắc hoạt động của Cây quyết định. Cây quyết định phân chia dữ liệu dựa trên các thuộc tính, tạo ra cấu trúc dạng cây để đưa ra quyết định.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 20: Trong lĩnh vực marketing, AI có thể giúp phân tích hành vi khách hàng trên website. Loại thông tin nào sau đây có thể được thu thập và phân tích để hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng?

Thông tin nhân khẩu học khách hàng (tuổi, giới tính, địa chỉ).

Phản hồi của khách hàng qua khảo sát.

Lịch sử duyệt web, các trang đã xem, thời gian停留 trang, sản phẩm đã click.

Thông tin về đối thủ cạnh tranh.

Câu hỏi về dữ liệu hành vi khách hàng trên website. Các hành động như click chuột, thời gian停留 trang, lịch sử duyệt web đều là thông tin giá trị.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 21: Để đánh giá hiệu quả của một mô hình 'Hồi quy tuyến tính' (Linear Regression) trong dự đoán doanh số, chỉ số 'RMSE' (Root Mean Squared Error) đo lường điều gì?

Độ lệch trung bình bình phương giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế.

Tỷ lệ phần trăm sai số tuyệt đối trung bình.

Độ chính xác của mô hình trong việc phân loại dữ liệu.

Mức độ phù hợp của đường hồi quy với dữ liệu.

Câu hỏi về chỉ số đánh giá mô hình hồi quy RMSE. RMSE đo lường độ lệch trung bình giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 22: Trong ngữ cảnh AI trong kinh doanh, 'học không giám sát' (unsupervised learning) thường được sử dụng khi nào?

Khi chúng ta có dữ liệu đã được gán nhãn và muốn dự đoán nhãn cho dữ liệu mới.

Khi chúng ta muốn xây dựng mô hình dự đoán giá trị số liên tục.

Khi chúng ta muốn phân loại dữ liệu vào các danh mục đã biết trước.

Khi chúng ta có dữ liệu chưa được gán nhãn và muốn khám phá cấu trúc ẩn hoặc phân nhóm dữ liệu.

Câu hỏi về ứng dụng của học không giám sát. Học không giám sát thường dùng khi dữ liệu không có nhãn, cần khám phá cấu trúc ẩn hoặc phân nhóm dữ liệu.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 23: Công nghệ 'học sâu' (deep learning) khác biệt so với các phương pháp học máy truyền thống chủ yếu ở điểm nào?

Học sâu chỉ có thể xử lý dữ liệu dạng số, trong khi học máy truyền thống có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau.

Học sâu đòi hỏi ít dữ liệu huấn luyện hơn so với học máy truyền thống.

Học sâu sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp (sâu), có khả năng tự động học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu.

Học sâu luôn cho kết quả chính xác hơn học máy truyền thống trong mọi bài toán.

Câu hỏi về sự khác biệt giữa học sâu và học máy truyền thống. Học sâu sử dụng mạng nơ-ron sâu, có khả năng học đặc trưng tự động từ dữ liệu phức tạp.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 24: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI có thể được ứng dụng để hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ hình ảnh y tế (ví dụ: X-quang, MRI). Công nghệ AI nào được sử dụng chủ yếu trong ứng dụng này?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Hệ thống khuyến nghị (Recommender System)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu hỏi về ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế. Computer Vision là công nghệ chính để phân tích và nhận diện các đặc điểm bệnh lý trên hình ảnh y tế.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 25: Một doanh nghiệp muốn xây dựng hệ thống AI có khả năng 'giải thích' được lý do đưa ra quyết định (explainable AI - XAI). Tại sao tính 'giải thích' lại quan trọng trong một số ứng dụng kinh doanh?

Để giảm chi phí vận hành hệ thống AI.

Để tăng tốc độ xử lý dữ liệu của hệ thống AI.

Để đảm bảo hệ thống AI luôn đưa ra quyết định đúng đắn.

Để tăng cường sự tin tưởng, minh bạch và trách nhiệm giải trình, đặc biệt trong các quyết định quan trọng hoặc nhạy cảm.

Câu hỏi về tầm quan trọng của tính giải thích trong AI. Tính giải thích giúp tăng cường sự tin tưởng, minh bạch và trách nhiệm giải trình, đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực nhạy cảm.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 26: Trong mô hình 'Mạng nơ-ron' (Neural Network), 'hàm kích hoạt' (activation function) có vai trò gì?

Tính toán tổng trọng số đầu vào của mỗi nơ-ron.

Điều chỉnh trọng số kết nối giữa các nơ-ron trong quá trình huấn luyện.

Đưa tính phi tuyến vào mạng nơ-ron, cho phép mô hình học được các mối quan hệ phức tạp.

Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào trước khi đưa vào mạng nơ-ron.

Câu hỏi về vai trò của hàm kích hoạt trong mạng nơ-ron. Hàm kích hoạt đưa tính phi tuyến vào mạng, giúp mô hình học được các mối quan hệ phức tạp.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 27: Doanh nghiệp C muốn sử dụng AI để dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, thị trường chứng khoán biến động khó lường và chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Thách thức lớn nhất khi ứng dụng AI trong trường hợp này là gì?

Thiếu dữ liệu lịch sử giao dịch chứng khoán.

Tính biến động và khó dự đoán vốn có của thị trường chứng khoán, khiến mô hình AI khó đạt độ chính xác cao.

Chi phí đầu tư vào công nghệ AI quá cao.

Khó khăn trong việc tìm kiếm nhân sự có chuyên môn về AI và tài chính.

Câu hỏi về thách thức ứng dụng AI trong dự đoán thị trường chứng khoán. Tính biến động và khó dự đoán của thị trường là thách thức lớn nhất.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 28: Trong quá trình triển khai AI, giai đoạn 'đánh giá và triển khai mô hình' (evaluation and deployment) bao gồm những hoạt động chính nào?

Thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu.

Lựa chọn thuật toán và huấn luyện mô hình.

Đánh giá hiệu năng mô hình, điều chỉnh nếu cần, tích hợp vào hệ thống hiện có và giám sát hiệu quả sau triển khai.

Xác định bài toán kinh doanh và mục tiêu dự án AI.

Câu hỏi về giai đoạn đánh giá và triển khai mô hình AI. Giai đoạn này bao gồm đánh giá hiệu năng mô hình, tích hợp vào hệ thống và giám sát sau triển khai.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 29: Để cải thiện độ chính xác của một mô hình phân loại, một kỹ thuật phổ biến là 'tinh chỉnh siêu tham số' (hyperparameter tuning). Siêu tham số là gì và tại sao cần tinh chỉnh chúng?

Các tham số bên ngoài mô hình, do người dùng thiết lập, ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện và hiệu năng của mô hình. Cần tinh chỉnh để tìm ra cấu hình tham số tốt nhất.

Các tham số bên trong mô hình, được học tự động từ dữ liệu. Cần tinh chỉnh để giảm thiểu overfitting.

Các tham số liên quan đến kiến trúc mạng nơ-ron. Cần tinh chỉnh để tăng tốc độ huấn luyện.

Các tham số dùng để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào. Cần tinh chỉnh để loại bỏ dữ liệu nhiễu.

Câu hỏi về siêu tham số và tinh chỉnh siêu tham số. Siêu tham số là các tham số bên ngoài mô hình, ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện và hiệu năng mô hình, cần được tinh chỉnh để tối ưu hóa.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 11

Câu 30: Trong bối cảnh ứng dụng AI trong kinh doanh ngày càng phổ biến, kỹ năng nào sau đây trở nên *quan trọng nhất* đối với người lao động trong tương lai?

Kỹ năng lập trình chuyên sâu về AI.

Khả năng thích ứng, học hỏi liên tục và làm việc cộng tác với hệ thống AI.

Kiến thức sâu rộng về toán học và thống kê.

Kinh nghiệm quản lý dự án AI quy mô lớn.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về kỹ năng quan trọng trong kỷ nguyên AI. Khả năng thích ứng và học hỏi liên tục là kỹ năng quan trọng nhất để người lao động thích nghi với sự thay đổi do AI mang lại.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 12

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 1: Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là động lực chính thúc đẩy doanh nghiệp ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI)?

Nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm chi phí

Cải thiện trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng

Để bắt kịp xu hướng công nghệ và thể hiện sự hiện đại

Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và dự đoán chính xác hơn

Câu hỏi tập trung vào việc phân tích động lực ứng dụng AI trong kinh doanh, yêu cầu loại trừ yếu tố không phù hợp. Các động lực chính thường liên quan đến hiệu quả, trải nghiệm khách hàng, và đổi mới. Phương án 'Để bắt kịp xu hướng công nghệ' có thể là một yếu tố, nhưng không phải là động lực kinh doanh cốt lõi.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 2: Một công ty bán lẻ sử dụng AI để phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web và thông tin nhân khẩu học của khách hàng. Mục tiêu chính của việc phân tích này là gì?

Lưu trữ và quản lý dữ liệu khách hàng tập trung

Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tăng doanh số

Giảm thiểu rủi ro gian lận trong thanh toán trực tuyến

Tối ưu hóa quy trình quản lý kho hàng và logistics

Câu hỏi tập trung vào ứng dụng phân tích dữ liệu AI trong bán lẻ. Mục tiêu chính của phân tích dữ liệu khách hàng trong bán lẻ thường là cá nhân hóa trải nghiệm và tăng doanh số, không chỉ dừng lại ở việc lưu trữ dữ liệu.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 3: Thuật ngữ "Machine Learning" (Học máy) đề cập đến khả năng nào của hệ thống AI?

Tự động cải thiện hiệu suất khi được cung cấp thêm dữ liệu và kinh nghiệm

Thực hiện các tác vụ theo một tập hợp các quy tắc được lập trình sẵn

Mô phỏng hoàn toàn trí tuệ và cảm xúc của con người

Phân tích và đưa ra quyết định dựa trên logic và suy luận cứng nhắc

Câu hỏi kiểm tra khái niệm cốt lõi của Học máy. Học máy tập trung vào khả năng tự cải thiện hiệu suất dựa trên kinh nghiệm (dữ liệu), không chỉ là lập trình rõ ràng các quy tắc.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 4: Trong các bài toán Học máy, "Feature Engineering" (Kỹ thuật đặc trưng) đóng vai trò quan trọng như thế nào?

Giúp lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất

Cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào và hiệu suất của mô hình

Đảm bảo tính minh bạch và dễ giải thích của mô hình AI

Tự động hóa quá trình thu thập và làm sạch dữ liệu

Câu hỏi về vai trò của Kỹ thuật đặc trưng. Kỹ thuật đặc trưng giúp cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình học máy.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 5: Phân biệt giữa "Supervised Learning" (Học có giám sát) và "Unsupervised Learning" (Học không giám sát) trong Học máy dựa trên yếu tố nào?

Loại thuật toán được sử dụng (ví dụ: cây quyết định, mạng nơ-ron)

Kích thước tập dữ liệu huấn luyện (lớn hay nhỏ)

Sự hiện diện của dữ liệu đầu ra (nhãn) trong tập huấn luyện

Mức độ phức tạp của vấn đề cần giải quyết (dễ hay khó)

Câu hỏi so sánh hai loại hình học máy chính. Sự khác biệt cốt lõi nằm ở việc dữ liệu huấn luyện có nhãn (label) hay không. Học có giám sát dùng dữ liệu có nhãn, học không giám sát dùng dữ liệu không nhãn.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 6: Trong bài toán phân loại khách hàng tiềm năng (Classification), độ đo "Precision" (Độ chính xác) thể hiện điều gì?

Tỷ lệ khách hàng tiềm năng được dự đoán đúng trên tổng số khách hàng tiềm năng thực tế

Tỷ lệ khách hàng không tiềm năng bị dự đoán sai là khách hàng tiềm năng

Tổng số khách hàng tiềm năng dự đoán đúng và không tiềm năng dự đoán đúng

Tỷ lệ dự đoán đúng là khách hàng tiềm năng trong số các trường hợp dự đoán là tiềm năng

Câu hỏi về độ đo Precision trong phân loại. Precision đo lường tỷ lệ dự đoán đúng là khách hàng tiềm năng trong số tất cả các trường hợp được dự đoán là khách hàng tiềm năng.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 7: Ứng dụng nào sau đây KHÔNG thuộc lĩnh vực "Computer Vision" (Thị giác máy tính) trong kinh doanh?

Nhận diện khuôn mặt khách hàng để cá nhân hóa dịch vụ

Kiểm tra chất lượng sản phẩm trên dây chuyền sản xuất bằng hình ảnh

Phân tích cảm xúc của khách hàng thông qua giọng nói trong cuộc gọi

Đọc biển số xe tự động để quản lý bãi đỗ xe thông minh

Câu hỏi xác định ứng dụng không liên quan đến Thị giác máy tính. Thị giác máy tính xử lý hình ảnh và video. Phân tích cảm xúc khách hàng qua giọng nói thuộc lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), không phải thị giác máy tính.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 8: "Natural Language Processing" (NLP - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) giúp doanh nghiệp giải quyết bài toán nào sau đây?

Dự đoán xu hướng giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán

Phân tích cảm xúc và ý kiến khách hàng từ đánh giá sản phẩm trực tuyến

Tối ưu hóa lộ trình giao hàng cho đội ngũ logistics

Phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng

Câu hỏi về ứng dụng của NLP trong kinh doanh. NLP tập trung vào việc hiểu và xử lý ngôn ngữ con người. Phân tích phản hồi khách hàng từ văn bản là ứng dụng trực tiếp của NLP.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 9: "Chatbot" ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phản hồi câu hỏi của khách hàng

Đối sánh từ khóa trong câu hỏi của khách hàng với cơ sở dữ liệu câu trả lời

Mô phỏng giọng điệu và cảm xúc của nhân viên hỗ trợ con người

Sử dụng thuật toán học sâu để dự đoán hành vi khách hàng

Câu hỏi về nguyên tắc hoạt động của Chatbot. Chatbot chủ yếu dựa vào NLP để hiểu ngôn ngữ người dùng và cung cấp phản hồi phù hợp, không phải chỉ dựa vào từ khóa đơn giản hay mô phỏng cảm xúc.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 10: Trong quy trình xây dựng mô hình AI, giai đoạn "Data Validation" (Xác thực dữ liệu) nhằm mục đích chính là gì?

Đánh giá hiệu suất và độ chính xác của mô hình sau khi huấn luyện

Tối ưu hóa tham số của mô hình để đạt hiệu suất tốt nhất

Đảm bảo chất lượng và tính tin cậy của dữ liệu đầu vào cho mô hình

Phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện, tập kiểm thử và tập xác thực

Câu hỏi về mục đích của Xác thực dữ liệu. Xác thực dữ liệu đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu trước khi đưa vào huấn luyện mô hình, không phải chỉ để đánh giá mô hình sau huấn luyện.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 11: Doanh nghiệp sử dụng AI để dự báo nhu cầu sản phẩm trong tương lai. Loại hình bài toán Học máy nào phù hợp nhất cho mục tiêu này?

Phân loại (Classification)

Hồi quy (Regression)

Phân cụm (Clustering)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu hỏi về loại bài toán học máy phù hợp cho dự báo nhu cầu. Dự báo nhu cầu là bài toán dự đoán giá trị số (số lượng sản phẩm), thuộc loại bài toán hồi quy (Regression).

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 12: "Explainable AI" (XAI - AI có thể giải thích được) trở nên quan trọng trong bối cảnh kinh doanh vì lý do gì?

Giảm chi phí phát triển và triển khai hệ thống AI

Tăng tốc độ xử lý và ra quyết định của hệ thống AI

Nâng cao độ chính xác và hiệu suất của mô hình AI

Tăng cường sự tin tưởng và minh bạch trong quyết định của AI

Câu hỏi về tầm quan trọng của XAI. XAI giúp tăng cường sự tin tưởng và minh bạch của AI, đặc biệt quan trọng trong các quyết định kinh doanh nhạy cảm, không chỉ đơn thuần là cải thiện độ chính xác.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 13: Trong lĩnh vực tài chính, AI được ứng dụng để chấm điểm tín dụng khách hàng. Dữ liệu nào sau đây có giá trị nhất trong mô hình chấm điểm tín dụng AI?

Lịch sử thanh toán các khoản vay và thẻ tín dụng

Thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính, địa chỉ)

Hoạt động trên mạng xã hội và sở thích cá nhân

Thông tin về trình độ học vấn và kinh nghiệm làm việc

Câu hỏi về dữ liệu quan trọng trong chấm điểm tín dụng AI. Dữ liệu lịch sử thanh toán và hành vi tài chính trực tiếp phản ánh khả năng trả nợ của khách hàng, quan trọng hơn thông tin nhân khẩu học chung.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 14: Công nghệ "Robotic Process Automation" (RPA) thường được kết hợp với AI để đạt được điều gì?

Giảm chi phí đầu tư vào phần mềm và phần cứng

Tăng cường bảo mật dữ liệu và hệ thống thông tin

Tự động hóa các quy trình nghiệp vụ phức tạp và ra quyết định thông minh hơn

Cải thiện giao diện người dùng và trải nghiệm tương tác với hệ thống

Câu hỏi về sự kết hợp giữa RPA và AI. RPA tự động hóa tác vụ lặp đi lặp lại. Kết hợp với AI giúp RPA xử lý các tác vụ phức tạp, đòi hỏi ra quyết định thông minh, vượt xa tự động hóa cơ bản.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 15: Nguyên tắc "AI Ethics" (Đạo đức AI) nào sau đây đặc biệt quan trọng khi ứng dụng AI trong tuyển dụng nhân sự?

Tính minh bạch (Transparency)

Tính công bằng và chống phân biệt đối xử (Fairness and Non-discrimination)

Trách nhiệm giải trình (Accountability)

Quyền riêng tư (Privacy)

Câu hỏi về đạo đức AI trong tuyển dụng. Trong tuyển dụng, tránh thiên vị và phân biệt đối xử là nguyên tắc đạo đức hàng đầu, đảm bảo tính công bằng và bình đẳng cho ứng viên.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 16: Để triển khai thành công dự án AI trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây đóng vai trò quyết định nhất?

Lựa chọn công nghệ AI tiên tiến nhất

Thu thập và làm sạch dữ liệu chất lượng cao

Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI tài năng

Sự ủng hộ từ lãnh đạo cấp cao và chiến lược ứng dụng AI rõ ràng

Câu hỏi về yếu tố then chốt cho dự án AI thành công. Sự hiểu biết và ủng hộ từ lãnh đạo cấp cao, cùng với chiến lược rõ ràng, là yếu tố quan trọng nhất, tạo nền tảng cho các yếu tố khác.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 17: Trong kiến trúc hệ thống AI, "API (Application Programming Interface)" được sử dụng để làm gì?

Lưu trữ và quản lý dữ liệu huấn luyện cho mô hình AI

Huấn luyện và tối ưu hóa các thuật toán học máy

Kết nối và tích hợp hệ thống AI với các ứng dụng và dịch vụ khác

Hiển thị kết quả và giao diện người dùng cho hệ thống AI

Câu hỏi về vai trò của API trong hệ thống AI. API cho phép các ứng dụng khác nhau giao tiếp và trao đổi dữ liệu với hệ thống AI, tạo sự linh hoạt và tích hợp.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 18: Lợi ích chính của việc ứng dụng AI vào quy trình "Supply Chain Management" (Quản lý chuỗi cung ứng) là gì?

Tăng cường tính bảo mật và minh bạch của thông tin trong chuỗi cung ứng

Tối ưu hóa dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho và logistics

Cải thiện mối quan hệ với nhà cung cấp và đối tác

Giảm thiểu rủi ro về chất lượng sản phẩm và hàng hóa

Câu hỏi về lợi ích của AI trong quản lý chuỗi cung ứng. AI giúp tối ưu hóa dự báo, quản lý tồn kho, và vận chuyển, dẫn đến hiệu quả và giảm chi phí trong chuỗi cung ứng.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 19: Trong lĩnh vực Marketing, AI có thể được sử dụng để phân khúc khách hàng (Customer Segmentation) hiệu quả hơn dựa trên yếu tố nào?

Thông tin nhân khẩu học cơ bản (tuổi, giới tính, địa lý)

Lịch sử mua hàng trong quá khứ gần

Phản hồi từ khảo sát và phỏng vấn khách hàng

Dữ liệu hành vi trực tuyến, tương tác mạng xã hội và sở thích cá nhân

Câu hỏi về phân khúc khách hàng bằng AI trong Marketing. AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu hành vi, sở thích, và tương tác của khách hàng, vượt xa phân khúc truyền thống dựa trên nhân khẩu học.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 20: Khi đánh giá hiệu quả của mô hình phân loại (Classification Model), chỉ số "Recall" (Độ phủ) đo lường điều gì?

Tỷ lệ trường hợp dương tính thực tế được dự đoán đúng trên tổng số trường hợp dương tính thực tế

Tỷ lệ trường hợp âm tính thực tế được dự đoán đúng trên tổng số trường hợp âm tính thực tế

Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số dự đoán (cả dương tính và âm tính)

Tỷ lệ dự đoán dương tính đúng trên tổng số dự đoán dương tính

Câu hỏi về độ đo Recall trong phân loại. Recall đo lường khả năng mô hình tìm ra tất cả các trường hợp thực tế thuộc lớp dương (ví dụ: khách hàng tiềm năng) trong tập dữ liệu.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 21: "Transfer Learning" (Học chuyển giao) trong Học máy mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp khi xây dựng mô hình AI?

Tăng độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu huấn luyện lớn

Giảm thiểu nguy cơ quá khớp (overfitting) của mô hình

Tiết kiệm thời gian và dữ liệu huấn luyện khi xây dựng mô hình mới

Đảm bảo tính minh bạch và dễ giải thích của mô hình AI

Câu hỏi về lợi ích của Học chuyển giao. Học chuyển giao cho phép tận dụng kiến thức từ mô hình đã huấn luyện trên tập dữ liệu lớn để cải thiện hiệu suất mô hình trên tập dữ liệu nhỏ hơn, tiết kiệm thời gian và dữ liệu.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 22: Trong lĩnh vực Y tế, ứng dụng AI nào sau đây mang lại tiềm năng lớn nhất trong việc cải thiện chất lượng chẩn đoán bệnh?

Chatbot hỗ trợ tư vấn sức khỏe ban đầu

Phân tích hình ảnh y tế để phát hiện bệnh lý

Hệ thống quản lý hồ sơ bệnh án điện tử thông minh

Robot phẫu thuật hỗ trợ bác sĩ

Câu hỏi về ứng dụng AI tiềm năng nhất trong y tế để cải thiện chẩn đoán. Phân tích hình ảnh y tế (X-quang, CT, MRI) bằng AI có tiềm năng lớn trong việc phát hiện bệnh sớm và chính xác hơn.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 23: Rủi ro nào sau đây KHÔNG phải là thách thức chính khi triển khai AI trong doanh nghiệp?

Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng AI chuyên sâu

Rủi ro về đạo đức và pháp lý khi sử dụng AI

Khó khăn trong việc tích hợp AI vào hệ thống hiện có

Chi phí phần mềm và công cụ AI mã nguồn mở thấp

Câu hỏi về thách thức khi triển khai AI, yêu cầu loại trừ yếu tố không phù hợp. 'Chi phí phần mềm mã nguồn mở thấp' không phải là rủi ro, mà là một lợi thế hoặc đặc điểm, các phương án còn lại đều là thách thức.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 24: Để đánh giá mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến số, phương pháp thống kê nào thường được sử dụng?

Phân tích phương sai (ANOVA)

Kiểm định Chi-bình phương (Chi-squared test)

Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient)

Phân tích hồi quy logistic (Logistic regression)

Câu hỏi về phương pháp đánh giá tương quan tuyến tính. Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) là phương pháp chuẩn để đo lường mức độ và hướng tương quan tuyến tính giữa hai biến số định lượng.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 25: "Clustering" (Phân cụm) là một kỹ thuật Học máy thuộc loại nào?

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học sâu (Deep Learning)

Câu hỏi về loại hình học máy của Phân cụm. Phân cụm là kỹ thuật tìm cấu trúc ẩn trong dữ liệu không nhãn, thuộc loại Học không giám sát (Unsupervised Learning).

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 26: Ứng dụng AI trong nông nghiệp chính xác (Precision Agriculture) KHÔNG bao gồm lĩnh vực nào sau đây?

Giám sát và điều khiển hệ thống tưới tiêu tự động

Phân tích hình ảnh vệ tinh để đánh giá sức khỏe cây trồng

Robot thu hoạch nông sản tự động

Dự báo thời tiết cho khu vực canh tác

Câu hỏi về ứng dụng AI trong nông nghiệp chính xác, yêu cầu loại trừ yếu tố không phù hợp. Dự báo thời tiết là yếu tố đầu vào quan trọng cho nông nghiệp, nhưng không phải là ứng dụng *của* AI trong nông nghiệp chính xác, các phương án khác là ứng dụng AI trực tiếp.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 27: Trong mô hình "Decision Tree" (Cây quyết định), tiêu chí "Gini Impurity" được sử dụng để làm gì?

Đo lường độ chính xác của mô hình trên tập kiểm thử

Chọn thuộc tính tốt nhất để phân chia nút trong cây

Xác định độ sâu tối ưu của cây quyết định

Cân bằng giữa độ phức tạp và độ chính xác của mô hình

Câu hỏi về vai trò của Gini Impurity trong Cây quyết định. Gini Impurity là độ đo mức độ 'hỗn tạp' của một tập dữ liệu, dùng để chọn thuộc tính tốt nhất để phân chia nút trong cây quyết định.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 28: "Federated Learning" (Học liên kết) có ưu điểm nổi bật nào so với phương pháp học máy truyền thống khi làm việc với dữ liệu phân tán?

Tăng tốc độ huấn luyện mô hình trên dữ liệu lớn tập trung

Cải thiện độ chính xác của mô hình trên dữ liệu đồng nhất

Bảo vệ quyền riêng tư và giảm rủi ro bảo mật dữ liệu phân tán

Đơn giản hóa quá trình thu thập và làm sạch dữ liệu

Câu hỏi về ưu điểm của Học liên kết. Học liên kết cho phép huấn luyện mô hình trên dữ liệu phân tán mà không cần tập trung dữ liệu về một chỗ, bảo vệ quyền riêng tư và giảm thiểu rủi ro bảo mật.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 29: Trong ngữ cảnh AI, "Bias" (Thiên vị) trong dữ liệu huấn luyện có thể dẫn đến hậu quả tiêu cực nào?

Mô hình hoạt động chậm hơn và tốn nhiều tài nguyên hơn

Độ chính xác của mô hình giảm trên toàn bộ tập dữ liệu

Mô hình khó giải thích và thiếu minh bạch

Mô hình đưa ra quyết định không công bằng và phân biệt đối xử

Câu hỏi về hậu quả của Bias trong dữ liệu AI. Bias trong dữ liệu huấn luyện có thể khiến mô hình đưa ra quyết định không công bằng, phân biệt đối xử với một số nhóm người nhất định.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 12

Câu 30: Để triển khai mô hình AI vào thực tế ứng dụng kinh doanh, bước quan trọng nào sau đây cần được thực hiện sau khi mô hình đã được huấn luyện và kiểm thử?

Tiếp tục thu thập thêm dữ liệu để tái huấn luyện mô hình

Triển khai mô hình (Deployment) vào hệ thống và quy trình kinh doanh

Đánh giá lại độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu mới

Tối ưu hóa mã nguồn của mô hình để tăng tốc độ xử lý

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về bước quan trọng sau huấn luyện và kiểm thử mô hình AI. Triển khai mô hình (Model Deployment) là bước đưa mô hình vào sử dụng thực tế, tích hợp vào hệ thống kinh doanh để tạo giá trị.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 13

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 1: Doanh nghiệp X muốn triển khai hệ thống phân tích cảm xúc khách hàng từ phản hồi trên mạng xã hội để cải thiện dịch vụ. Hành động nào sau đây thể hiện việc ứng dụng **kỹ năng** `Áp dụng` trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh?

Nghiên cứu các bài báo khoa học về phân tích cảm xúc.

Định nghĩa thuật ngữ 'phân tích cảm xúc' cho nhân viên.

Chọn lựa và tích hợp một API phân tích cảm xúc vào hệ thống CRM của doanh nghiệp.

Thảo luận về tiềm năng của phân tích cảm xúc trong cuộc họp ban lãnh đạo.

Câu hỏi này kiểm tra khả năng *áp dụng* kiến thức về AI vào một tình huống kinh doanh cụ thể (phân tích cảm xúc). Phương án đúng phải thể hiện hành động cụ thể, mang tính ứng dụng.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 2: Một công ty bán lẻ trực tuyến nhận thấy tỷ lệ khách hàng rời bỏ giỏ hàng (cart abandonment) tăng cao. Họ nghi ngờ trải nghiệm người dùng trên trang thanh toán phức tạp là nguyên nhân. Để kiểm chứng giả thuyết này bằng AI, phương pháp nào sau đây là phù hợp nhất?

Xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng trên trang web.

Phân tích nhật ký hành vi người dùng (user behavior logs) trên trang thanh toán để xác định điểm nghẽn.

Dự đoán sản phẩm bán chạy nhất trong tháng tới.

Tự động hóa quy trình gửi email nhắc nhở khách hàng về giỏ hàng.

Câu hỏi này yêu cầu *phân tích* vấn đề kinh doanh và chọn phương pháp AI phù hợp để giải quyết. Phân tích hành vi người dùng và tìm ra yếu tố ảnh hưởng đến quyết định rời bỏ giỏ hàng đòi hỏi kỹ thuật phân tích dữ liệu hành vi.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 3: Trong bối cảnh chuyển đổi số, AI được kỳ vọng sẽ mang lại lợi ích vượt trội cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất khi triển khai AI thành công trong kinh doanh thường KHÔNG phải là:

Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng AI chuyên sâu.

Khó khăn trong việc tích hợp AI vào hệ thống và quy trình hiện có.

Vấn đề về chất lượng và sự sẵn có của dữ liệu huấn luyện mô hình AI.

Chi phí phần cứng và phần mềm AI ngày càng tăng cao.

Câu hỏi này tập trung vào việc *phân tích* các thách thức triển khai AI trong kinh doanh, yêu cầu loại trừ yếu tố *không phải* là thách thức lớn nhất, hướng đến nhận diện thách thức cốt lõi.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 4: Mô hình học máy nào sau đây phù hợp nhất để dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như diện tích, vị trí, số phòng ngủ, và năm xây dựng?

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).

Phân cụm K-Means (K-Means Clustering).

Phân loại Naive Bayes (Naive Bayes Classification).

Cây quyết định (Decision Tree) cho bài toán phân loại.

Câu hỏi này yêu cầu *áp dụng* kiến thức về các loại mô hình học máy vào bài toán dự đoán giá trị số (regression). Dự đoán giá nhà là bài toán hồi quy, cần chọn mô hình hồi quy.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 5: Một ngân hàng sử dụng AI để phát hiện giao dịch gian lận. Nếu mô hình AI xác định một giao dịch là gian lận, nhưng thực tế giao dịch đó là hợp pháp, đây được gọi là:

Lỗi Loại II (False Negative).

Lỗi Loại I (False Positive).

Độ chính xác (Accuracy).

ĐộRecall (Recall).

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các loại lỗi trong phân loại (classification). Mô tả tình huống 'dự đoán dương tính sai' (giao dịch bị nhận diện gian lận nhưng không phải) chính là Lỗi Loại I (False Positive).

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 6: Trong quy trình xây dựng mô hình học máy, tập dữ liệu Validation (Validation set) được sử dụng với mục đích chính nào?

Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình trước khi triển khai.

Huấn luyện mô hình học máy.

Tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) và lựa chọn mô hình tốt nhất trong quá trình huấn luyện.

Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu thô.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về vai trò của tập Validation trong quy trình ML. Validation set dùng để tinh chỉnh hyperparameters và đánh giá mô hình trong quá trình huấn luyện, không phải đánh giá cuối cùng.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 7: Chỉ số Precision trong đánh giá mô hình phân loại (Classification) đo lường điều gì?

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là dương tính (positive) và thực tế cũng là dương tính, trên tổng số các trường hợp được dự đoán là dương tính.

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là dương tính và thực tế cũng là dương tính, trên tổng số các trường hợp thực tế là dương tính.

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là âm tính (negative) và thực tế cũng là âm tính, trên tổng số các trường hợp được dự đoán là âm tính.

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán đúng (cả dương tính và âm tính) trên tổng số các trường hợp.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về chỉ số Precision. Precision đo lường tỷ lệ dự đoán đúng là positive trong số tất cả các trường hợp được dự đoán là positive.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 8: Trong dự án triển khai chatbot hỗ trợ khách hàng cho một công ty thương mại điện tử, vai trò nào sau đây đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về quy trình nghiệp vụ và nhu cầu của khách hàng, hơn là kỹ năng lập trình AI?

Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer).

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist).

Kỹ sư hạ tầng (Infrastructure Engineer).

Chuyên gia nghiệp vụ/Chủ thể nghiệp vụ (Domain Expert/Business Stakeholder).

Câu hỏi này tập trung vào vai trò 'chuyên gia miền' trong dự án AI, nhấn mạnh sự cần thiết của kiến thức nghiệp vụ và khách hàng, không chỉ kỹ thuật AI.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 9: Chuyển đổi số trong doanh nghiệp, đặc biệt là ứng dụng AI, mang lại sự thay đổi lớn. Đâu là khía cạnh KHÔNG thuộc phạm vi tác động trực tiếp của chuyển đổi số?

Cách thức doanh nghiệp tương tác với khách hàng.

Quy trình vận hành nội bộ của doanh nghiệp.

Dự báo thời tiết chính xác hơn cho hoạt động nông nghiệp.

Mô hình kinh doanh và tạo ra giá trị mới.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về phạm vi của chuyển đổi số. Chuyển đổi số tập trung vào kinh tế - xã hội, cách làm việc, tương tác, không trực tiếp tác động đến yếu tố tự nhiên như thời tiết.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 10: Ứng dụng AI trong doanh nghiệp có thể giúp giảm chi phí theo những cách nào sau đây?

Tăng cường chi phí đầu tư ban đầu vào công nghệ.

Giảm chi phí do tăng quy mô nhân sự để quản lý hệ thống AI.

Không ảnh hưởng đáng kể đến chi phí vận hành.

Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu quả sử dụng nguồn lực.

Câu hỏi về tác động của AI đến chi phí doanh nghiệp, tập trung vào lợi ích giảm chi phí. AI giúp tự động hóa, tối ưu quy trình, giảm lãng phí, nhân lực.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 11: Trong ngôn ngữ lập trình Python, thư viện nào sau đây KHÔNG chuyên dùng cho phân tích và xử lý dữ liệu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và AI?

Pandas.

NumPy.

os.

Scikit-learn.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các thư viện Python phổ biến trong data science/AI. `os` là thư viện hệ điều hành, không phải thư viện phân tích dữ liệu.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 12: Anaconda là một nền tảng phổ biến trong giới khoa học dữ liệu Python. Phát biểu nào sau đây SAI về Anaconda?

Anaconda bao gồm trình quản lý gói conda, giúp dễ dàng cài đặt và quản lý các thư viện Python.

Anaconda là một trình soạn thảo văn bản thuần túy để viết code Python.

Anaconda đi kèm với nhiều thư viện khoa học dữ liệu phổ biến được cài đặt sẵn.

Anaconda có sẵn phiên bản cho nhiều hệ điều hành như Windows, macOS và Linux.

Câu hỏi về Anaconda, kiểm tra kiến thức đúng/sai. Anaconda *không phải* là trình soạn thảo văn bản, mà là distribution/platform cho Python data science.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 13: Cho đoạn mã Python: `x = 15 ; y = 4 ; z = x // y`. Giá trị của `z` sau khi thực hiện đoạn mã trên là bao nhiêu?

3.75

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về toán tử chia lấy phần nguyên (`//`) trong Python. 15 chia nguyên cho 4 bằng 3.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 14: Để hiển thị thông tin thống kê mô tả (ví dụ: trung bình, độ lệch chuẩn, min, max...) của một DataFrame trong Pandas có tên `data`, bạn sử dụng phương thức nào?

data.head()

data.info()

data.plot()

data.describe()

Câu hỏi về Pandas, kiểm tra phương thức thống kê mô tả. Phương thức `.describe()` dùng để hiển thị thống kê mô tả.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 15: Trong Python, toán tử nào được sử dụng để kiểm tra xem hai biến có tham chiếu đến cùng một đối tượng trong bộ nhớ hay không?

Câu hỏi về toán tử so sánh trong Python. Toán tử `is` kiểm tra identity (tham chiếu cùng đối tượng), không chỉ giá trị bằng nhau.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 16: Khi sử dụng hàm `train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)` từ thư viện scikit-learn, tỷ lệ dữ liệu được phân bổ cho tập kiểm tra (test set) là bao nhiêu?

42%

30%

70%

Không xác định được.

Câu hỏi về `train_test_split`, kiểm tra tham số `test_size`. `test_size=0.3` nghĩa là 30% cho test set.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 17: IBM Watson, một trong những hệ thống AI nổi tiếng, đặc biệt mạnh mẽ trong lĩnh vực nào sau đây, thể hiện qua khả năng đánh bại con người trong trò chơi Jeopardy!?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).

Thị giác máy tính (Computer Vision).

Học tăng cường (Reinforcement Learning).

Robot học (Robotics).

Câu hỏi về IBM Watson, liên hệ đến khả năng nổi bật. Watson nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thể hiện qua Jeopardy!.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 18: Trong ngữ cảnh xây dựng chatbot với Dialogflow, 'Intents' (ý định) được sử dụng để làm gì?

Xác định các thực thể (Entities) quan trọng trong câu hỏi của người dùng.

Phân loại và xác định mục đích/ý định của người dùng dựa trên câu hỏi của họ.

Tích hợp chatbot với các nền tảng nhắn tin khác nhau.

Huấn luyện mô hình ngôn ngữ của chatbot.

Câu hỏi về Dialogflow Intents, kiểm tra chức năng. Intents xác định mục đích/ý định của người dùng, giúp chatbot hiểu và phản hồi.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 19: 'Entities' (thực thể) trong Dialogflow đóng vai trò gì trong việc xử lý yêu cầu của người dùng?

Xác định ý định (Intents) chính của người dùng.

Đưa ra phản hồi văn bản (Text Responses) cho người dùng.

Trích xuất thông tin cụ thể, tham số (ví dụ: ngày giờ, địa điểm, tên sản phẩm) từ câu hỏi của người dùng.

Quản lý luồng hội thoại (Conversation Flow) của chatbot.

Câu hỏi về Dialogflow Entities, kiểm tra chức năng. Entities trích xuất thông tin cụ thể (thực thể) từ câu hỏi người dùng.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 20: Để tạo một Intent 'follow-up' (ý định theo sau) trong Dialogflow, bạn cần bắt đầu từ Intent gốc (parent Intent) và thực hiện thao tác nào?

Chọn Intent gốc, sau đó chọn 'Add follow-up intent'.

Tạo một Intent hoàn toàn mới và liên kết nó với Intent gốc.

Sử dụng chức năng 'Import Intent' và chọn Intent gốc.

Chỉnh sửa mã JSON của Intent gốc để thêm follow-up Intent.

Câu hỏi về Dialogflow follow-up Intents, kiểm tra quy trình tạo. Follow-up Intents được tạo từ parent Intent bằng cách chọn 'Add follow-up intent'.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 21: Trong Chatfuel, khối (block) nào thường được sử dụng để thu thập thông tin đầu vào từ người dùng (ví dụ: tên, email, số điện thoại)?

Text Block.

User Input Block.

Gallery Block.

JSON API Block.

Câu hỏi về Chatfuel, kiểm tra block thu thập thông tin. 'User Input' block dùng để lấy thông tin từ người dùng.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 22: Khó khăn chính khi kết nối trực tiếp chatbot Dialogflow với Facebook Messenger thường liên quan đến vấn đề nào?

Chi phí tích hợp quá cao.

Facebook Messenger không hỗ trợ tích hợp Dialogflow.

Thời gian chờ phê duyệt ứng dụng từ Facebook kéo dài.

Yêu cầu kiến thức lập trình phức tạp.

Câu hỏi về kết nối Dialogflow - Facebook Messenger, xác định khó khăn. Chờ phê duyệt từ Facebook là một trở ngại lớn.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 23: Trong Chatfuel, để lưu trữ câu trả lời của người dùng vào một thuộc tính (attribute) để sử dụng sau này trong chatbot, bạn sử dụng tùy chọn nào trong khối 'User Input'?

Reply to User.

Set Variable.

Validate Input.

Save user attribute.

Câu hỏi về Chatfuel, kiểm tra lưu trữ câu trả lời. 'Save user attribute' option dùng để lưu câu trả lời vào attribute.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 24: Để tích hợp chatbot Dialogflow với một website đơn giản để thử nghiệm (web demo), bạn chọn tùy chọn tích hợp nào trong giao diện Dialogflow?

Web Demo.

Dialogflow Messenger.

Website Integration.

Custom Integration.

Câu hỏi về tích hợp Dialogflow với website demo. 'Web Demo' integration option là cách nhanh nhất.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 25: Thuật toán Random Forest hoạt động dựa trên nguyên tắc kết hợp kết quả dự đoán của nhiều cây quyết định (Decision Tree). Điểm mạnh chính của Random Forest so với một cây quyết định đơn lẻ là gì?

Dễ dàng diễn giải và trực quan hóa hơn.

Giảm hiện tượng overfitting và tăng độ ổn định của mô hình.

Đòi hỏi ít dữ liệu huấn luyện hơn.

Tốc độ huấn luyện nhanh hơn.

Câu hỏi về Random Forest, so sánh với Decision Tree đơn lẻ. Random Forest giảm overfitting và tăng độ ổn định, tổng quát hóa tốt hơn.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 26: Trong lĩnh vực chấm điểm tín dụng sử dụng AI, dữ liệu nào sau đây thường được coi là có giá trị dự đoán cao nhất về khả năng trả nợ của khách hàng?

Thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính, địa chỉ).

Lịch sử tìm kiếm trên internet.

Hoạt động trên mạng xã hội (like, share, comment).

Lịch sử giao dịch tài chính và thanh toán hóa đơn.

Câu hỏi về chấm điểm tín dụng AI, dữ liệu giá trị nhất. Dữ liệu hành vi giao dịch, lịch sử thanh toán thể hiện rõ nhất thói quen và khả năng trả nợ.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 27: Mô hình nào sau đây KHÔNG thuộc nhóm các mô hình học máy thường được sử dụng trong bài toán chấm điểm tín dụng?

Hồi quy Logistic (Logistic Regression).

Mạng nơ-ron (Neural Network).

Phân cụm K-Means (K-Means Clustering).

Cây quyết định (Decision Tree).

Câu hỏi về mô hình chấm điểm tín dụng, loại trừ mô hình không phù hợp. K-Means là thuật toán phân cụm (clustering), không phải phân loại hoặc hồi quy dùng cho chấm điểm.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 28: Khi xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng, một vấn đề quan trọng cần xem xét là tính 'interpretability' (khả năng diễn giải) của mô hình. Mô hình nào sau đây thường được đánh giá cao về khả năng diễn giải kết quả dự đoán?

Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network).

Cây quyết định (Decision Tree).

Máy học vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM).

Mô hình kết hợp (Ensemble Models) phức tạp.

Câu hỏi về interpretability trong chấm điểm tín dụng. Cây quyết định và hồi quy logistic dễ diễn giải luật/trọng số, khác với mạng nơ-ron phức tạp.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 29: Trong thuật toán Random Forest, kết quả dự đoán cuối cùng cho một mẫu dữ liệu mới thường được xác định bằng cách nào?

Lấy kết quả dự đoán phổ biến nhất (chế độ - mode) từ tất cả các cây quyết định (cho bài toán phân loại) hoặc trung bình cộng (cho bài toán hồi quy).

Chỉ dựa vào kết quả dự đoán của cây quyết định đầu tiên trong rừng.

Chọn ngẫu nhiên kết quả dự đoán của một cây quyết định trong rừng.

Sử dụng một mô hình học máy khác để tổng hợp kết quả từ các cây quyết định.

Câu hỏi về Random Forest, cách đưa ra dự đoán cuối cùng. Random Forest dùng 'voting' hoặc trung bình kết quả từ nhiều cây quyết định.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 13

Câu 30: Công nghệ Computer Vision (thị giác máy tính) được ứng dụng trong quy trình eKYC (định danh khách hàng điện tử) của ngân hàng để tự động hóa công đoạn nào?

Phân tích lịch sử giao dịch của khách hàng.

Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng qua khảo sát trực tuyến.

Xác minh tính xác thực của giấy tờ tùy thân (CMND/CCCD), nhận diện khuôn mặt và so sánh với ảnh trên giấy tờ.

Tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng qua chatbot.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về Computer Vision trong eKYC, ứng dụng cụ thể. CV dùng để xác minh giấy tờ tùy thân, nhận diện khuôn mặt, tự động hóa xác thực.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 14

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 1: Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" (AI) thường được dùng để chỉ điều gì?

Các hệ thống máy tính có khả năng tự sao chép và phát triển như con người.

Các hệ thống máy tính được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người.

Phần mềm độc hại có khả năng xâm nhập và kiểm soát hệ thống máy tính của doanh nghiệp.

Các thiết bị phần cứng tiên tiến nhất được sử dụng trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết cơ bản về định nghĩa và phạm vi ứng dụng của AI trong kinh doanh, tập trung vào khả năng mô phỏng trí tuệ con người để giải quyết vấn đề.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 2: Một doanh nghiệp muốn sử dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng. Ứng dụng AI nào sau đây là phù hợp nhất để cá nhân hóa tương tác và đề xuất sản phẩm cho từng khách hàng?

Hệ thống quản lý kho hàng tự động hóa.

Phần mềm kế toán sử dụng AI để phân tích báo cáo tài chính.

Hệ thống đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của khách hàng.

Robot tự động hóa quy trình sản xuất trong nhà máy.

Câu hỏi tập trung vào ứng dụng AI trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, đòi hỏi xác định công nghệ AI phù hợp cho mục tiêu này (hệ thống đề xuất).

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 3: Để xây dựng một mô hình Học máy (Machine Learning) dự đoán doanh số bán hàng, bước đầu tiên và quan trọng nhất cần thực hiện là gì?

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu lịch sử bán hàng, bao gồm cả các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số.

Lựa chọn thuật toán Học máy phức tạp nhất hiện có để đảm bảo độ chính xác cao.

Thuê chuyên gia AI hàng đầu để tư vấn và xây dựng mô hình.

Xác định ngân sách lớn nhất có thể dành cho dự án AI.

Câu hỏi kiểm tra quy trình xây dựng mô hình Học máy, nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu đầu vào chất lượng và phù hợp.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 4: Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), kỹ thuật nào cho phép máy tính hiểu được ý định (intent) của người dùng trong một đoạn văn bản hoặc câu hỏi?

Phân tích cú pháp (Syntax analysis)

Nhận dạng ý định (Intent recognition)

Dịch máy (Machine translation)

Tổng hợp văn bản (Text summarization)

Câu hỏi tập trung vào một kỹ thuật cụ thể trong NLP - nhận dạng ý định (intent recognition), và vai trò của nó trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 5: Một công ty logistics muốn tối ưu hóa lộ trình giao hàng để giảm chi phí nhiên liệu và thời gian vận chuyển. Ứng dụng AI nào sau đây sẽ hữu ích nhất?

Chatbot hỗ trợ khách hàng theo dõi đơn hàng.

Hệ thống phân tích cảm xúc khách hàng từ phản hồi trực tuyến.

Phần mềm quản lý nhân sự sử dụng AI để tuyển dụng.

Thuật toán tối ưu hóa lộ trình giao hàng dựa trên dữ liệu thời gian thực và điều kiện giao thông.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong tối ưu hóa hoạt động logistics, đòi hỏi xác định giải pháp AI phù hợp cho bài toán tối ưu hóa lộ trình.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 6: Chỉ số "Precision" trong đánh giá mô hình phân loại của Học máy đo lường điều gì?

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là tích cực (positive) và thực sự là tích cực trên tổng số trường hợp dự đoán là tích cực.

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là tích cực và thực sự là tích cực trên tổng số trường hợp thực sự là tích cực.

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là tiêu cực (negative) và thực sự là tiêu cực trên tổng số trường hợp dự đoán là tiêu cực.

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán đúng trên tổng số tất cả các trường hợp.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các chỉ số đánh giá mô hình Học máy, cụ thể là Precision, và ý nghĩa của nó trong ngữ cảnh phân loại.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 7: Trong quá trình xây dựng mô hình Học máy, tập dữ liệu "Validation set" được sử dụng cho mục đích chính nào?

Huấn luyện mô hình Học máy để mô hình học được các mẫu từ dữ liệu.

Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi đã hoàn thành huấn luyện.

Tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình và lựa chọn mô hình tốt nhất trong quá trình huấn luyện.

Mô phỏng dữ liệu mới để tăng kích thước tập huấn luyện.

Câu hỏi về vai trò của tập dữ liệu Validation trong quy trình Học máy, đặc biệt là trong việc tinh chỉnh và lựa chọn mô hình.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 8: Doanh nghiệp sử dụng AI có thể đạt được lợi ích nào sau đây về mặt chi phí?

Giảm chi phí vận hành nhờ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa quy trình làm việc.

Tăng chi phí đầu tư ban đầu vào công nghệ và cơ sở hạ tầng AI.

Không có tác động đáng kể đến chi phí hoạt động của doanh nghiệp.

Tăng chi phí nhân sự do cần tuyển dụng chuyên gia AI có trình độ cao.

Câu hỏi về lợi ích kinh tế của việc ứng dụng AI, tập trung vào khía cạnh giảm chi phí thông qua tự động hóa và tối ưu hóa quy trình.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 9: Ngôn ngữ lập trình Python được ưa chuộng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu vì lý do nào sau đây?

Python là ngôn ngữ duy nhất có thể sử dụng để xây dựng các ứng dụng AI phức tạp.

Python có tốc độ thực thi nhanh nhất so với các ngôn ngữ lập trình khác.

Python được cấp phép miễn phí và không yêu cầu bất kỳ chi phí nào để sử dụng.

Python có thư viện phong phú cho AI và Khoa học dữ liệu, cú pháp dễ đọc và cộng đồng hỗ trợ lớn.

Câu hỏi về lý do Python phổ biến trong AI, nhấn mạnh các ưu điểm của Python như thư viện phong phú, dễ học, và cộng đồng lớn.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 10: Nền tảng Anaconda được sử dụng rộng rãi trong Khoa học dữ liệu và AI vì nó cung cấp điều gì?

Một hệ điều hành chuyên dụng cho các ứng dụng AI.

Một trình duyệt web được tối ưu hóa cho việc phân tích dữ liệu trực tuyến.

Một môi trường phát triển tích hợp (IDE) và trình quản lý gói (package manager) với nhiều thư viện Python phổ biến cho Khoa học dữ liệu và AI.

Một dịch vụ lưu trữ đám mây chuyên biệt để lưu trữ dữ liệu lớn cho dự án AI.

Câu hỏi về lợi ích của Anaconda trong Khoa học dữ liệu, tập trung vào việc cung cấp môi trường và công cụ cần thiết cho phát triển AI.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 11: Trong Python, toán tử `**` được sử dụng để thực hiện phép tính nào?

Phép nhân

Phép lũy thừa

Phép chia

Phép gán giá trị

Câu hỏi kiểm tra kiến thức cơ bản về cú pháp Python, cụ thể là toán tử lũy thừa.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 12: Để hiển thị một vài dòng dữ liệu đầu tiên của một DataFrame trong thư viện Pandas của Python, phương thức nào thường được sử dụng?

Câu hỏi về thao tác dữ liệu cơ bản với Pandas, cụ thể là phương thức hiển thị dữ liệu đầu DataFrame.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 13: Trong Python, ký hiệu `==` dùng để làm gì?

So sánh bằng

Gán giá trị

So sánh khác

Chú thích (comment)

Câu hỏi về toán tử so sánh trong Python, cụ thể là so sánh bằng.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 14: Hàm `train_test_split` trong scikit-learn (Python) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình Học máy?

Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.

Mã hóa dữ liệu dạngCategorical.

Đánh giá hiệu suất mô hình.

Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử.

Câu hỏi về một hàm quan trọng trong scikit-learn, `train_test_split`, và mục đích phân chia dữ liệu trong Học máy.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 15: IBM Watson, một nền tảng AI nổi tiếng, tập trung mạnh vào công nghệ nào?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Robotics

Câu hỏi về đặc trưng công nghệ chính của IBM Watson, nhấn mạnh vào khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 16: Trong ngữ cảnh Chatbot, "Agent name" dùng để chỉ điều gì?

Tên được đặt cho Chatbot để phân biệt và nhận diện.

Loại công nghệ được sử dụng để xây dựng Chatbot.

Tên miền của website mà Chatbot được tích hợp.

Tên của người quản lý Chatbot.

Câu hỏi về thuật ngữ "Agent name" trong chatbot, liên quan đến việc đặt tên định danh cho chatbot.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 17: Trong Dialogflow, thành phần nào quy định cách chatbot trích xuất thông tin cụ thể (ví dụ: tên sản phẩm, địa điểm) từ câu hỏi của người dùng?

Entities

Intents

Responses

Contexts

Câu hỏi về thành phần "Entities" trong Dialogflow và vai trò của nó trong việc trích xuất thông tin cụ thể từ người dùng.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 18: Để tạo một Intent con (follow-up intent) trong Dialogflow, bước đầu tiên là gì?

Tạo một Intent mới hoàn toàn.

Nhập trực tiếp mã JSON cho Intent con.

Chọn Intent cha mà Intent con sẽ liên kết đến.

Kết nối Dialogflow với một cơ sở dữ liệu bên ngoài.

Câu hỏi về quy trình tạo Intent con trong Dialogflow, bắt đầu bằng việc chọn Intent cha.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 19: Trong Dialogflow, "Intents" được sử dụng để định nghĩa điều gì?

Các thực thể (entities) có thể được trích xuất từ câu nói của người dùng.

Các câu trả lời mà chatbot sẽ đưa ra cho người dùng.

Ý định hoặc mục đích mà người dùng muốn thể hiện khi tương tác với chatbot.

Các kênh tích hợp mà chatbot có thể kết nối.

Câu hỏi về vai trò chính của "Intents" trong Dialogflow, liên quan đến việc xác định ý định hoặc mục đích của người dùng.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 20: Điều gì có thể gây khó khăn khi kết nối trực tiếp chatbot Dialogflow với Facebook Messenger?

Chi phí tích hợp quá cao.

Facebook không hỗ trợ tích hợp với Dialogflow.

Thời gian chờ phê duyệt ứng dụng từ Facebook có thể kéo dài.

Yêu cầu phải có tài khoản Facebook Business với số lượng người theo dõi lớn.

Câu hỏi về thách thức khi tích hợp Dialogflow với Facebook Messenger, liên quan đến quy trình phê duyệt của Facebook.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 21: Khi sử dụng Chatfuel làm nền tảng trung gian kết nối chatbot, trường nào cho phép chatbot nhận câu hỏi từ người dùng?

"Text Card"

"Quick Replies"

"Gallery"

"User Input" hoặc "Save User Attribute"

Câu hỏi về chức năng của trường "Save User Input" (hoặc tương tự) trong Chatfuel để nhận thông tin đầu vào từ người dùng.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 22: Để tích hợp chatbot Dialogflow với một website đơn giản (Web Demo), bạn chọn tùy chọn nào trong giao diện Dialogflow?

Integrations / Web Demo

Deploy / Webhook

Connect / Website

Platforms / Web

Câu hỏi về cách tích hợp Dialogflow với Web Demo, thông qua mục "Integrations" trong giao diện.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 23: Random Forest, một thuật toán Học máy, thực chất là một tập hợp của bao nhiêu cây quyết định (Decision Tree)?

Một cây quyết định duy nhất.

Vài cây quyết định (dưới 10).

Hàng chục cây quyết định.

Rất nhiều cây quyết định (hàng trăm, hàng nghìn), số lượng tùy thuộc vào bài toán.

Câu hỏi về bản chất của thuật toán Random Forest, là một ensemble method dựa trên nhiều cây quyết định.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 24: Trong chấm điểm tín dụng sử dụng AI, dữ liệu nào sau đây được coi là có giá trị cao để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng?

Thông tin nhân khẩu học cơ bản (tuổi, giới tính, địa chỉ).

Lịch sử tín dụng truyền thống (CIC).

Thu nhập hàng tháng được xác minh qua sao kê ngân hàng.

Dữ liệu hành vi trực tuyến, lịch sử giao dịch thương mại điện tử, hóa đơn thanh toán dịch vụ.

Câu hỏi về dữ liệu có giá trị trong chấm điểm tín dụng AI, nhấn mạnh vào dữ liệu hành vi và phi truyền thống.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 25: Mô hình nào sau đây KHÔNG thuộc nhóm các mô hình thường được sử dụng trong chấm điểm tín dụng?

Mô hình hồi quy Logistic.

Mô hình Mạng nơ-ron (Neural Network).

Mô hình Phân tích phân biệt (Discriminant Analysis).

Mô hình Cây tìm kiếm (Search Tree).

Câu hỏi về các mô hình phổ biến trong chấm điểm tín dụng, và loại trừ một mô hình không thường dùng (Cây tìm kiếm).

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 26: Đánh giá nào sau đây là chính xác nhất về việc lựa chọn kỹ thuật AI tốt nhất cho mô hình chấm điểm tín dụng?

Không có kỹ thuật AI nào được coi là "tốt nhất" cho mọi trường hợp chấm điểm tín dụng; sự lựa chọn phụ thuộc vào dữ liệu và yêu cầu cụ thể.

Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) luôn là lựa chọn tốt nhất vì khả năng học các mẫu phức tạp.

Hồi quy Logistic là kỹ thuật lỗi thời và không còn phù hợp cho chấm điểm tín dụng hiện đại.

Cây quyết định (Decision Tree) là kỹ thuật duy nhất được các ngân hàng chấp nhận vì tính dễ giải thích.

Câu hỏi về tính phù hợp của các kỹ thuật AI trong chấm điểm tín dụng, nhấn mạnh rằng không có kỹ thuật nào là "tốt nhất" tuyệt đối, mà phụ thuộc vào ngữ cảnh.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 27: Trong thuật toán Random Forest, kết quả dự đoán hạng tín dụng cho một khách hàng mới được xác định như thế nào?

Chỉ dựa trên kết quả dự đoán của một cây quyết định được chọn ngẫu nhiên.

Dựa trên kết quả dự đoán của tất cả các cây quyết định trong rừng và lấy kết quả phổ biến nhất (bỏ phiếu đa số).

Tính trung bình cộng các dự đoán từ tất cả các cây quyết định.

Sử dụng một hàm trọng số để kết hợp kết quả từ các cây quyết định, ưu tiên các cây có độ chính xác cao hơn.

Câu hỏi về cơ chế dự đoán của Random Forest, dựa trên kết quả tổng hợp từ nhiều cây quyết định.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 28: eKYC (electronic Know Your Customer) sử dụng Computer Vision trong quy trình mở tài khoản ngân hàng trực tuyến nhằm mục đích gì?

Tự động in thẻ ATM cho khách hàng.

Phân tích hành vi gian lận của khách hàng trong quá khứ.

Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ.

Xác minh danh tính khách hàng thông qua nhận diện khuôn mặt trên ảnh selfie hoặc video call và đối chiếu với giấy tờ tùy thân.

Câu hỏi về ứng dụng Computer Vision trong eKYC, tập trung vào xác minh danh tính khách hàng từ xa.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 29: Ứng dụng AI nào sau đây giúp doanh nghiệp phân tích phản hồi của khách hàng từ nhiều nguồn (mạng xã hội, khảo sát, đánh giá sản phẩm) để hiểu rõ hơn về cảm xúc và ý kiến của họ?

Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) truyền thống.

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) sử dụng NLP.

Công cụ thống kê mô tả dữ liệu khách hàng.

Phần mềm quản lý dự án.

Câu hỏi về ứng dụng AI trong phân tích phản hồi khách hàng, cụ thể là phân tích cảm xúc (sentiment analysis).

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 14

Câu 30: Trong bối cảnh chuyển đổi số, AI đóng vai trò quan trọng nhất trong việc nào sau đây?

Giảm thiểu rủi ro an ninh mạng.

Tăng cường hiệu quả quản lý nhân sự.

Cải thiện hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin.

Tạo ra các mô hình kinh doanh mới, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quy trình hoạt động.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về vai trò cốt lõi của AI trong chuyển đổi số, nhấn mạnh vào khả năng tạo ra giá trị mới và thay đổi cách thức kinh doanh.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - Đề 15

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 1: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được phân loại theo mức độ khả năng. Hệ thống AI chỉ được thiết kế và đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: nhận dạng hình ảnh, dịch thuật ngôn ngữ) được gọi là gì?

Trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI)

Trí tuệ nhân tạo yếu (Narrow AI)

Siêu trí tuệ nhân tạo (Super AI)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (General AI)

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về phân loại AI theo khả năng. AI yếu (hoặc AI hẹp - Narrow AI) là loại AI phổ biến nhất hiện nay, chỉ hoạt động trong một phạm vi hẹp, trái ngược với AI mạnh (Strong AI) hoặc Siêu AI (Super AI) có khả năng nhận thức và thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ như con người.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 2: Trong bối cảnh kinh doanh, Machine Learning (Học máy) thường được ứng dụng để làm gì?

Xây dựng mô hình có khả năng học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Tự động hóa hoàn toàn các quy trình thủ công trong sản xuất.

Chỉ đơn thuần lưu trữ và truy xuất dữ liệu lớn (Big Data).

Thiết kế giao diện người dùng (UI) cho các ứng dụng di động.

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về ứng dụng cốt lõi của Machine Learning trong kinh doanh. Học máy tập trung vào việc xây dựng các mô hình có thể học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình tường minh cho từng trường hợp cụ thể. Các phương án khác mô tả các khía cạnh rộng hơn (tự động hóa) hoặc kỹ thuật cụ thể (phân tích dữ liệu) nhưng không bao quát hết bản chất của ML trong việc học và dự đoán.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 3: Một công ty thương mại điện tử muốn phân loại khách hàng của mình thành các nhóm dựa trên hành vi mua sắm (tần suất mua, giá trị đơn hàng, loại sản phẩm yêu thích) để cá nhân hóa chiến dịch marketing. Kỹ thuật Machine Learning nào sau đây phù hợp nhất cho mục tiêu này khi công ty chưa có sẵn các nhãn (label) cho từng nhóm khách hàng?

Phân loại (Classification)

Hồi quy (Regression)

Phân cụm (Clustering)

Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)

Câu hỏi đặt ra một tình huống kinh doanh cụ thể và yêu cầu chọn kỹ thuật ML phù hợp. Việc nhóm dữ liệu chưa được gán nhãn dựa trên sự tương đồng là đặc điểm của học không giám sát (Unsupervised Learning), mà phân cụm (Clustering) là một kỹ thuật tiêu biểu. Phân loại (Classification) và Hồi quy (Regression) là các kỹ thuật học có giám sát (Supervised Learning), đòi hỏi dữ liệu huấn luyện có nhãn rõ ràng. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection) nhằm tìm ra các điểm dữ liệu khác biệt, không phải để nhóm toàn bộ dữ liệu.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 4: Khi xây dựng một mô hình Machine Learning, dữ liệu thường được chia thành ba tập: Tập huấn luyện (Training set), Tập kiểm định (Validation set), và Tập thử nghiệm (Test set). Vai trò chính của Tập kiểm định (Validation set) là gì?

Huấn luyện mô hình để tìm ra các tham số tối ưu.

Tinh chỉnh các siêu tham số và đánh giá hiệu suất mô hình trong quá trình phát triển.

Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình trước khi triển khai.

Kiểm tra tính hợp lệ (validity) của dữ liệu đầu vào.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về quy trình phát triển mô hình ML. Tập huấn luyện dùng để 'dạy' mô hình. Tập kiểm định dùng để tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) và đánh giá hiệu suất mô hình trong quá trình phát triển, giúp tránh overfitting trên tập huấn luyện. Tập thử nghiệm dùng để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi đã hoàn tất quá trình huấn luyện và tinh chỉnh.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 5: Một ngân hàng sử dụng mô hình AI để dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng vay. Mô hình dự đoán khách hàng A có khả năng vỡ nợ cao (dự đoán là 'Vỡ nợ'). Trên thực tế, khách hàng A đã vỡ nợ. Trong các chỉ số đánh giá mô hình phân loại, trường hợp này thuộc nhóm nào?

True Positive (TP)

False Positive (FP)

True Negative (TN)

False Negative (FN)

Câu hỏi kiểm tra khả năng áp dụng các khái niệm True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), False Negative (FN) trong ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix). 'Vỡ nợ' là lớp dương (Positive class) mà mô hình cần phát hiện. Mô hình dự đoán là 'Vỡ nợ' (Positive) và thực tế cũng là 'Vỡ nợ' (True). Do đó, đây là trường hợp True Positive.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 6: Tiếp tục với tình huống ở Câu 5, ngân hàng đặc biệt quan tâm đến việc xác định *đúng* những khách hàng sẽ vỡ nợ để chủ động có biện pháp phòng ngừa. Chỉ số đánh giá nào sau đây quan trọng nhất để đo lường khả năng mô hình tìm thấy *tất cả* các trường hợp vỡ nợ thực tế?

Precision

Recall (Sensitivity)

Accuracy

F1-Score

Câu hỏi yêu cầu xác định chỉ số đánh giá phù hợp với mục tiêu kinh doanh cụ thể. Mục tiêu là tìm thấy *tất cả* các trường hợp vỡ nợ thực tế, tức là giảm thiểu False Negatives (bỏ sót trường hợp vỡ nợ). Chỉ số Recall (hoặc Sensitivity) đo lường tỷ lệ True Positives trên tổng số trường hợp Positive thực tế (TP / (TP + FN)), phản ánh khả năng 'bắt' được các trường hợp dương.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 7: Một nhà bán lẻ muốn sử dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng trên website bằng cách triển khai một chatbot hỗ trợ. Vai trò chính của thành phần 'Intents' trong việc xây dựng chatbot là gì?

Xác định mục đích hoặc ý định của người dùng khi tương tác với chatbot.

Trích xuất các thông tin quan trọng (tên sản phẩm, địa điểm, thời gian) từ câu nói của người dùng.

Cung cấp câu trả lời hoặc hành động mà chatbot sẽ thực hiện.

Kết nối chatbot với các nền tảng khác như website hoặc mạng xã hội.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về kiến trúc cơ bản của chatbot sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). 'Intents' (Ý định) đại diện cho mục đích hoặc ý nghĩa đằng sau câu nói của người dùng (ví dụ: 'đặt hàng', 'hỏi về giá', 'khiếu nại'). Chatbot cần nhận diện đúng Intent để đưa ra phản hồi phù hợp. 'Entities' (Thực thể) là các thông tin quan trọng trong câu nói (tên sản phẩm, số lượng, địa chỉ). 'Responses' (Phản hồi) là câu trả lời của bot. 'Training Phrases' (Cụm từ huấn luyện) là các ví dụ về cách người dùng có thể diễn đạt một Intent cụ thể.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 8: Công nghệ Computer Vision (Thị giác máy tính) đang được ứng dụng rộng rãi trong kinh doanh. Ứng dụng nào sau đây là ví dụ điển hình của Computer Vision trong lĩnh vực bán lẻ hoặc an ninh?

Dự báo doanh số bán hàng dựa trên dữ liệu lịch sử.

Phân tích cảm xúc của khách hàng từ các bình luận trên mạng xã hội.

Tạo chatbot tự động trả lời câu hỏi về sản phẩm.

Nhận dạng khuôn mặt để kiểm soát an ninh hoặc theo dõi hành vi khách hàng trong cửa hàng.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các ứng dụng thực tế của Computer Vision. Nhận dạng khuôn mặt để kiểm soát ra vào hoặc phân tích hành vi khách hàng trong cửa hàng là ứng dụng trực tiếp của CV. Dự báo doanh số sử dụng dữ liệu lịch sử thường dùng kỹ thuật hồi quy/chuỗi thời gian. Phân tích cảm xúc từ văn bản thuộc về NLP. Tạo chatbot hỗ trợ khách hàng cũng là NLP.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 9: Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai AI trong kinh doanh là đảm bảo tính 'Giải thích được' (Explainability) hoặc 'Minh bạch' (Transparency) của mô hình. Tại sao điều này lại quan trọng, đặc biệt trong các lĩnh vực như tài chính (cho vay) hoặc y tế (chẩn đoán)?

Để hiểu lý do đằng sau quyết định hoặc dự đoán của mô hình, đảm bảo tính công bằng, tuân thủ pháp lý và xây dựng lòng tin.

Để giảm chi phí vận hành hệ thống AI.

Để tăng tốc độ xử lý của mô hình AI.

Để mô hình có thể hoạt động trên mọi loại dữ liệu.

Câu hỏi kiểm tra khả năng phân tích về thách thức của AI. Tính giải thích được là khả năng hiểu tại sao mô hình AI lại đưa ra một quyết định hoặc dự đoán cụ thể. Điều này cực kỳ quan trọng trong các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính (cần giải thích lý do từ chối khoản vay) hoặc y tế (cần hiểu cơ sở chẩn đoán) để xây dựng lòng tin, tuân thủ quy định pháp lý và gỡ lỗi khi cần thiết. Các phương án khác không phải là lý do chính cho yêu cầu về tính giải thích được.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 10: Giám đốc marketing của một công ty muốn sử dụng AI để xác định những khách hàng có khả năng rời bỏ (churn) cao nhất để thực hiện các chiến dịch giữ chân. Họ đã xây dựng một mô hình phân loại. Sau khi triển khai, họ nhận thấy mô hình dự đoán rất tốt trên dữ liệu thử nghiệm ban đầu nhưng lại kém hiệu quả khi áp dụng cho khách hàng mới theo thời gian. Vấn đề nào sau đây có khả năng xảy ra nhất?

Mô hình underfitting (chưa học đủ từ dữ liệu).

Data drift (phân phối dữ liệu thực tế đã thay đổi so với dữ liệu huấn luyện).

Tập dữ liệu huấn luyện quá nhỏ.

Sử dụng sai thuật toán phân loại.

Câu hỏi đưa ra một kịch bản về vấn đề thường gặp sau triển khai mô hình ML. Hiệu suất tốt trên dữ liệu thử nghiệm nhưng kém trên dữ liệu mới là dấu hiệu kinh điển của overfitting (mô hình quá khớp với dữ liệu huấn luyện và không tổng quát hóa tốt) hoặc data drift (phân phối dữ liệu thực tế thay đổi so với dữ liệu huấn luyện). Trong bối cảnh khách hàng thay đổi hành vi theo thời gian, data drift là nguyên nhân phổ biến. Overfitting cũng có thể góp phần, nhưng data drift giải thích rõ hơn sự suy giảm hiệu suất trên dữ liệu 'mới theo thời gian'.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 11: Trong một dự án triển khai giải pháp AI cho doanh nghiệp, vai trò nào chịu trách nhiệm chính trong việc hiểu sâu sắc về quy trình nghiệp vụ, xác định bài toán cần giải quyết bằng AI và đánh giá mức độ thành công của giải pháp từ góc độ kinh doanh?

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

Quản lý dự án (Project Manager)

Chuyên gia miền (Domain Expert)

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về các vai trò trong dự án AI. Chuyên gia miền (Domain Expert) là người có kiến thức sâu về lĩnh vực kinh doanh cụ thể (marketing, tài chính, vận hành), giúp định nghĩa bài toán AI và xác nhận kết quả. Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) xây dựng hạ tầng dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) xây dựng mô hình AI. Quản lý dự án (Project Manager) điều phối chung.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 12: Một công ty logistics muốn tối ưu hóa lộ trình giao hàng bằng cách sử dụng thuật toán AI. Thuật toán sẽ cần tính toán quãng đường ngắn nhất và thời gian ước tính dựa trên dữ liệu giao thông theo thời gian thực. Đây là ví dụ về ứng dụng AI thuộc lĩnh vực nào?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Tối ưu hóa (Optimization)

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

Câu hỏi đưa ra một bài toán tối ưu hóa trong kinh doanh và liên kết với lĩnh vực AI. Tối ưu hóa (Optimization) là một lĩnh vực quan trọng của AI, tập trung vào việc tìm ra giải pháp tốt nhất cho một vấn đề dựa trên các ràng buộc và mục tiêu cụ thể. Các phương án khác không mô tả chính xác bản chất của bài toán tối ưu lộ trình.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 13: Trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ thay đổi đáng kể thị trường lao động. Xu hướng nào sau đây có khả năng xảy ra nhất do sự phổ biến của AI trong doanh nghiệp?

AI sẽ thay thế hoàn toàn tất cả công việc của con người.

Tăng nhu cầu về các kỹ năng liên quan đến AI và các kỹ năng mềm, đồng thời giảm nhu cầu ở một số công việc lặp đi lặp lại.

Thị trường lao động sẽ không bị ảnh hưởng bởi AI.

Chỉ có các công việc cấp cao mới bị ảnh hưởng bởi AI.

Câu hỏi kiểm tra khả năng phân tích tác động xã hội của AI. AI có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, dẫn đến giảm nhu cầu ở một số vị trí. Tuy nhiên, nó cũng tạo ra nhu cầu mới về các kỹ năng liên quan đến phát triển, triển khai và quản lý hệ thống AI, cũng như các kỹ năng mềm (tư duy phản biện, sáng tạo, giao tiếp) mà AI chưa thay thế được. Do đó, xu hướng là dịch chuyển cơ cấu lao động, đòi hỏi người lao động phải nâng cao kỹ năng.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 14: Một công ty sản xuất muốn sử dụng AI để dự đoán khi nào một máy móc trong dây chuyền sản xuất có khả năng bị hỏng (bảo trì dự đoán). Họ thu thập dữ liệu từ các cảm biến trên máy (nhiệt độ, độ rung, áp suất) và lịch sử sửa chữa. Loại bài toán Machine Learning nào phù hợp nhất cho mục tiêu này?

Dự báo (Forecasting)

Phân cụm (Clustering)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Tạo sinh dữ liệu (Generative Modeling)

Câu hỏi đưa ra một bài toán kinh doanh (bảo trì dự đoán) và yêu cầu xác định loại bài toán ML. Mục tiêu là dự đoán một sự kiện trong tương lai (máy hỏng), thường dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian hoặc các đặc trưng tại một thời điểm. Đây là một bài toán dự báo/phân loại (dự báo 'sẽ hỏng' hay 'không hỏng' trong khoảng thời gian tới) hoặc hồi quy (dự báo 'thời gian còn lại đến lúc hỏng'). Trong các lựa chọn, 'Dự báo' là thuật ngữ chung nhất và phù hợp nhất, bao gồm cả phân loại theo thời gian hoặc hồi quy thời gian sống.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 15: Chatbot sử dụng AI ngày càng phổ biến trong dịch vụ khách hàng. Lợi ích chính mà chatbot mang lại cho doanh nghiệp là gì?

Thay thế hoàn toàn nhân viên dịch vụ khách hàng.

Chỉ xử lý được các yêu cầu phức tạp.

Tăng hiệu quả hoạt động và giảm chi phí dịch vụ khách hàng thông qua tự động hóa các tương tác cơ bản.

Giảm khả năng thu thập dữ liệu khách hàng.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về lợi ích kinh doanh của chatbot. Chatbot có thể xử lý lượng lớn yêu cầu cùng lúc, 24/7, giảm tải cho nhân viên con người, từ đó giảm chi phí và tăng hiệu quả. Mặc dù có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng (qua phản hồi nhanh) và thu thập dữ liệu, lợi ích 'tăng hiệu quả và giảm chi phí hoạt động' là rõ ràng và đo lường được nhất trong hầu hết các trường hợp triển khai ban đầu.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 16: Khi đánh giá một mô hình phân loại (Classification Model), chỉ số F1-Score thường được sử dụng, đặc biệt khi tập dữ liệu bị mất cân bằng (imbalanced dataset). F1-Score là giá trị trung bình điều hòa (harmonic mean) của hai chỉ số nào?

Precision và Recall

Accuracy và Precision

Recall và Specificity

Accuracy và F1-Score

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các chỉ số đánh giá mô hình phân loại, đặc biệt là F1-Score. F1-Score là trung bình điều hòa của Precision và Recall, cung cấp một cái nhìn cân bằng về hiệu suất của mô hình khi cả Precision và Recall đều quan trọng, đặc biệt trong các bài toán có dữ liệu mất cân bằng.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 17: Một công ty tài chính muốn phát hiện các giao dịch đáng ngờ có khả năng là rửa tiền. Họ có một lượng lớn dữ liệu giao dịch, trong đó chỉ có một tỷ lệ rất nhỏ là các giao dịch gian lận hoặc đáng ngờ. Loại bài toán AI nào phù hợp nhất để xác định các giao dịch bất thường này?

Phân loại (Classification)

Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)

Hồi quy (Regression)

Tóm tắt văn bản (Text Summarization)

Câu hỏi đưa ra một bài toán kinh doanh (phát hiện gian lận/bất thường) và yêu cầu chọn loại bài toán AI phù hợp. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection) là kỹ thuật chuyên biệt được thiết kế để tìm kiếm các điểm dữ liệu (ở đây là giao dịch) khác biệt đáng kể so với phần lớn dữ liệu còn lại. Đây là ứng dụng điển hình cho phát hiện gian lận, xâm nhập mạng, lỗi hệ thống, v.v. Phân loại cũng có thể dùng, nhưng phát hiện bất thường thường hiệu quả hơn với dữ liệu cực kỳ mất cân bằng.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 18: Khi xây dựng mô hình AI, việc làm sạch và xử lý dữ liệu (Data Cleaning and Preprocessing) thường chiếm phần lớn thời gian của dự án. Tại sao giai đoạn này lại quan trọng đến vậy?

Đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào, từ đó nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của mô hình AI.

Giảm số lượng dữ liệu cần sử dụng để huấn luyện mô hình.

Chỉ để làm cho dữ liệu dễ đọc hơn cho con người.

Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu trong AI. Chất lượng dữ liệu đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ tin cậy của mô hình AI. Dữ liệu bẩn (thiếu, nhiễu, không nhất quán) sẽ dẫn đến mô hình kém chính xác, sai lệch. Các phương án khác không phải là lý do chính cho sự quan trọng của giai đoạn này.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 19: Công nghệ AI nào thường được sử dụng để phân tích các văn bản lớn (ví dụ: email, báo cáo, phản hồi của khách hàng) nhằm trích xuất thông tin, nhận diện chủ đề hoặc phân tích cảm xúc?

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)

Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems)

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về lĩnh vực AI xử lý văn bản. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là lĩnh vực của AI tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. Các ứng dụng như phân tích cảm xúc, trích xuất thông tin, tóm tắt văn bản đều thuộc NLP.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 20: Một công ty truyền thông muốn sử dụng AI để đề xuất các bài viết hoặc video phù hợp với sở thích của từng người dùng dựa trên lịch sử xem của họ. Hệ thống AI nào phù hợp nhất cho mục đích này?

Chatbot hỗ trợ khách hàng

Hệ thống phát hiện gian lận

Hệ thống nhận dạng hình ảnh

Hệ thống khuyến nghị (Recommender System)

Câu hỏi đưa ra một bài toán kinh doanh (cá nhân hóa gợi ý nội dung) và yêu cầu chọn hệ thống AI phù hợp. Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems) được thiết kế chuyên biệt để dự đoán sở thích của người dùng và đề xuất các mục (sản phẩm, nội dung, v.v.) mà họ có khả năng quan tâm. Các phương án khác không mô tả đúng chức năng này.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 21: Khi đánh giá các phương án triển khai AI, doanh nghiệp cần cân nhắc nhiều yếu tố ngoài chỉ số kỹ thuật của mô hình (ví dụ: Accuracy, Precision). Yếu tố nào sau đây là quan trọng nhất từ góc độ kinh doanh?

Khả năng tạo ra giá trị kinh doanh và lợi tức đầu tư (ROI).

Sự phức tạp của thuật toán được sử dụng.

Số lượng dòng code trong mô hình.

Màu sắc của biểu đồ kết quả đánh giá mô hình.

Câu hỏi yêu cầu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định triển khai AI từ góc độ kinh doanh. Khả năng tạo ra giá trị kinh doanh (tăng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện hiệu quả, nâng cao trải nghiệm khách hàng) là yếu tố cốt lõi quyết định một dự án AI có đáng đầu tư hay không. Các yếu tố khác như chi phí triển khai, thời gian, hay yêu cầu dữ liệu cũng quan trọng, nhưng cuối cùng chúng đều được đánh giá dựa trên khả năng tạo ra giá trị kinh doanh.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 22: Một công ty sản xuất ô tô sử dụng AI để kiểm tra chất lượng các mối hàn trên khung xe bằng cách phân tích hình ảnh. Hệ thống AI này phát hiện một mối hàn bị lỗi (thực tế là lỗi), nhưng lại phân loại nhầm nó là đạt chất lượng (dự đoán là 'Không lỗi'). Trường hợp này thuộc nhóm nào trong ma trận nhầm lẫn?

True Positive (TP)

False Positive (FP)

True Negative (TN)

False Negative (FN)

Câu hỏi áp dụng khái niệm ma trận nhầm lẫn vào một tình huống thực tế. Lớp cần phát hiện ở đây là 'Mối hàn lỗi' (Positive class). Thực tế là 'Lỗi', nhưng mô hình dự đoán là 'Không lỗi' (Negative). Đây là trường hợp False Negative (FN) - mô hình dự đoán sai là âm trong khi thực tế là dương.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 23: Trong quy trình phát triển mô hình Machine Learning, bước nào sau đây thường được thực hiện sau khi dữ liệu đã được thu thập, làm sạch và tiền xử lý?

Khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA).

Triển khai mô hình vào môi trường sản phẩm.

Thu thập thêm dữ liệu mới.

Xây dựng giao diện người dùng cho ứng dụng AI.

Câu hỏi kiểm tra thứ tự các bước cơ bản trong quy trình phát triển ML. Sau khi có dữ liệu sạch và sẵn sàng, bước tiếp theo là khám phá dữ liệu (EDA) để hiểu cấu trúc, đặc điểm, mối quan hệ giữa các biến, phát hiện mẫu hoặc bất thường. Sau EDA mới đến chọn mô hình, huấn luyện, đánh giá và triển khai.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 24: Một công ty bán lẻ muốn sử dụng AI để cá nhân hóa giá sản phẩm cho từng khách hàng dựa trên hành vi mua sắm, lịch sử duyệt web và các yếu tố khác. Loại bài toán Machine Learning nào phù hợp nhất để dự đoán một giá trị số liên tục (mức giá cá nhân hóa) cho mỗi khách hàng?

Phân loại (Classification)

Hồi quy (Regression)

Phân cụm (Clustering)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu hỏi đưa ra một bài toán kinh doanh (định giá cá nhân hóa) yêu cầu dự đoán một giá trị số liên tục. Dự đoán một giá trị số liên tục là đặc điểm của bài toán Hồi quy (Regression). Phân loại dự đoán một nhãn rời rạc. Phân cụm nhóm dữ liệu. Phát hiện bất thường tìm điểm khác biệt.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 25: Thuật toán Decision Tree (Cây quyết định) hoạt động dựa trên nguyên tắc chia tập dữ liệu theo các luật đơn giản. Ưu điểm chính của thuật toán này, đặc biệt trong ứng dụng kinh doanh, là gì?

Dễ hiểu và giải thích được (Interpretability), giúp các nhà quản lý kinh doanh dễ dàng nắm bắt logic của mô hình.

Luôn cho độ chính xác cao nhất so với các thuật toán khác.

Yêu cầu dữ liệu đầu vào phải có phân phối chuẩn.

Chỉ xử lý được dữ liệu dạng số.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về ưu điểm của thuật toán Decision Tree trong bối cảnh kinh doanh. Cây quyết định dễ hiểu và giải thích được (interpretability) vì nó biểu diễn quy trình ra quyết định dưới dạng cây với các luật rõ ràng, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng cần minh bạch. Nó không nhất thiết luôn cho độ chính xác cao nhất, không yêu cầu dữ liệu có phân phối chuẩn, và có thể xử lý cả dữ liệu số và danh mục.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 26: Random Forest là một thuật toán kết hợp nhiều Decision Tree để đưa ra dự đoán cuối cùng (ensemble method). Bằng cách kết hợp nhiều cây, Random Forest khắc phục nhược điểm nào của Decision Tree đơn lẻ?

Giảm tính giải thích được (Interpretability).

Giảm hiện tượng overfitting (quá khớp dữ liệu).

Tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

Chỉ xử lý được dữ liệu dạng danh mục.

Câu hỏi kiểm tra hiểu biết về cách Random Forest hoạt động và cải thiện Decision Tree. Decision Tree đơn lẻ dễ bị overfitting (quá khớp với dữ liệu huấn luyện). Random Forest, bằng cách huấn luyện nhiều cây trên các tập dữ liệu con ngẫu nhiên và kết hợp kết quả (thường là bỏ phiếu), giúp giảm phương sai (variance) và do đó giảm overfitting, làm cho mô hình tổng quát hóa tốt hơn.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 27: Một doanh nghiệp bán lẻ muốn sử dụng AI để phân tích các đánh giá sản phẩm của khách hàng trên website nhằm hiểu rõ hơn về những điểm mạnh và điểm yếu của sản phẩm theo ý kiến người dùng. Kỹ thuật NLP nào phù hợp nhất cho mục tiêu này?

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

Dịch máy (Machine Translation)

Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER)

Tạo văn bản (Text Generation)

Câu hỏi đưa ra một bài toán phân tích văn bản (đánh giá sản phẩm) để hiểu ý kiến khách hàng. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) là kỹ thuật NLP chuyên biệt nhằm xác định thái độ (tích cực, tiêu cực, trung lập) và cảm xúc của người viết đối với một chủ thể cụ thể (sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu).

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 28: Khi triển khai một hệ thống AI, đặc biệt là các mô hình Deep Learning phức tạp, một thách thức thường gặp là 'hộp đen' (black box problem). Điều này đề cập đến vấn đề gì?

Mô hình yêu cầu lượng lớn dữ liệu để huấn luyện.

Mô hình chỉ hoạt động trên một loại dữ liệu duy nhất.

Khó hoặc không thể hiểu được cách mô hình đi đến kết quả dự đoán của nó.

Mô hình có tốc độ xử lý chậm.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về một thách thức phổ biến của các mô hình AI phức tạp. Vấn đề 'hộp đen' xảy ra khi mô hình quá phức tạp đến mức khó hoặc không thể hiểu được lý do cụ thể mà nó đưa ra một dự đoán hoặc quyết định nào đó, ngay cả đối với người xây dựng mô hình. Điều này liên quan trực tiếp đến tính giải thích được (explainability).

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 29: Một ngân hàng đang cân nhắc sử dụng AI để tự động hóa quy trình eKYC (định danh khách hàng điện tử). Công nghệ AI cốt lõi nào sẽ được sử dụng để xác minh danh tính khách hàng bằng cách phân tích hình ảnh giấy tờ tùy thân và khuôn mặt?

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Hệ thống khuyến nghị (Recommender System)

Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)

Câu hỏi đưa ra một ứng dụng kinh doanh cụ thể (eKYC) và yêu cầu xác định công nghệ AI liên quan. eKYC thường liên quan đến việc quét và phân tích hình ảnh (giấy tờ tùy thân, khuôn mặt) để trích xuất thông tin và so khớp. Đây là ứng dụng điển hình của Thị giác máy tính (Computer Vision).

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tags: Bộ đề 15

Câu 30: Đâu là một trong những rủi ro đạo đức (ethical risks) quan trọng nhất khi triển khai AI trong các quyết định liên quan đến con người (ví dụ: tuyển dụng, cho vay, đánh giá hiệu suất)?

Mô hình quá chính xác.

Thiên vị (Bias) trong dữ liệu hoặc thuật toán dẫn đến phân biệt đối xử.

Tốc độ xử lý của mô hình quá nhanh.

Mô hình yêu cầu ít dữ liệu để hoạt động.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi kiểm tra khả năng phân tích các vấn đề đạo đức liên quan đến AI. Thiên vị (Bias) trong dữ liệu huấn luyện hoặc trong chính thuật toán có thể dẫn đến việc mô hình đưa ra các quyết định phân biệt đối xử dựa trên chủng tộc, giới tính, tuổi tác hoặc các đặc điểm nhạy cảm khác. Đây là một rủi ro đạo đức và pháp lý nghiêm trọng trong các ứng dụng AI ảnh hưởng trực tiếp đến con người.

Đề trắc nghiệm liên quan:

Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Lập Trình Hợp Ngữ Asemble
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Giải Phẫu Hệ Tuần Hoàn
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Giáo Dục Học Đại Cương
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Tin Học Ứng Dụng
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Hóa Hữu Cơ 1

Đề 01

Đề 02

Đề 03

Đề 04

Đề 05

Đề 06

Đề 07

Đề 08

Đề 09

Đề 10

Đề 11

Đề 12

Đề 13

Đề 14

Đề 15

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Đề trắc nghiệm liên quan:

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha