Kiểm tra kiến thức về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là gì?

• Trí tuệ nhân tạo là một loại robot tự động hóa.

• Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thông minh.

• Trí tuệ nhân tạo chỉ là phần mềm giải trí.

• Trí tuệ nhân tạo không liên quan đến máy tính.

Tên một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống hàng ngày.

• Máy in

• Điện thoại thông minh

• Trợ lý ảo (ví dụ: Siri, Google Assistant)

• Máy tính để bàn

Hãy nêu một ví dụ về máy học.

• Hệ thống nhận diện khuôn mặt trong camera

• Trò chơi điện tử điều khiển bằng giọng nói

• Phần mềm xử lý văn bản tự động

• Hệ thống gợi ý sản phẩm trên trang web thương mại điện tử.

Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong lĩnh vực nào?

• Y tế, tài chính, giáo dục, giao thông, sản xuất.

• Du lịch

• Nông nghiệp

• Thể thao

Hãy cho biết một thuật ngữ liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

• Data Mining

• Neural Networks

• Cloud Computing

• Machine Learning

Hệ thống AI nào được sử dụng để nhận diện giọng nói?

• Apple Siri Recognition

• Google Speech-to-Text, IBM Watson Speech to Text, Microsoft Azure Speech Service

• Amazon Alexa Voice Command

• Samsung Bixby Speech Analysis

Nêu một lợi ích của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế.

• Giảm chi phí điều trị bệnh.

• Cải thiện khả năng chẩn đoán và điều trị bệnh.

• Tăng cường sự phụ thuộc vào bác sĩ.

• Giảm thời gian khám bệnh.

Hãy mô tả cách mà AI có thể giúp trong việc phân tích dữ liệu lớn.

• AI does not interact with data at all.

• AI helps in analyzing big data by identifying patterns, automating data processing, and providing insights through predictive analytics.

• AI can only store data without analysis.

• AI is primarily used for hardware maintenance.

Trí tuệ nhân tạo có thể học từ đâu?

• Dữ liệu lớn và thuật toán học máy.

• Từ sách giáo khoa

• Từ kinh nghiệm cá nhân

• Từ các cuộc hội thảo

Hãy giải thích khái niệm 'học sâu' trong trí tuệ nhân tạo.

• Học sâu là một loại trí tuệ nhân tạo không liên quan đến mạng nơ-ron.

• Học sâu là kỹ thuật phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng quy tắc logic đơn giản.

• Học sâu là phương pháp học máy sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.

• Học sâu là phương pháp học máy chỉ sử dụng một lớp nơ-ron.