Không chỉ đơn giản là kiểm tra kiến thức, mỗi câu hỏi dưới đây về Trí tuệ Nhân tạo & học máy (Artificial Intelligence and Machine Learning) là một cánh cửa dẫn vào thế giới rộng lớn của Trí tuệ nhân tạo – nơi tư duy logic gặp gỡ thực tiễn ứng dụng, từ lý thuyết nền tảng đến các hệ thống tiên tiến như Explainable AI, Q-learning, và hơn thế nữa. Dành cho các bạn sinh viên, người làm kỹ thuật và các nhà quản lý – đây là một tài liệu không thể thiếu để ôn tập và cập nhật kiến thức AI một cách bài bản.
Unlocking knowledge – One question at a time.
This Artificial Intelligence and Machine Learning knowledge isn’t just a test — it’s a gateway into the ever-evolving world of Artificial Intelligence. From foundational concepts to frontier technologies like XAI and Q-learning, each question offers insight for learners, engineers, and decision-makers. Use it as your go-to guide for review and structured learning.
1–10: Cơ bản về AI & Machine Learning
- What does the slope in a simple linear regression represent? / Độ dốc trong hồi quy tuyến tính đơn giản thể hiện điều gì? → The rate of change between variables / Tốc độ thay đổi giữa các biến số
- Which library is ideal for data manipulation and analysis? / Thư viện nào phù hợp nhất để xử lý và phân tích dữ liệu? → Pandas
- Which industry uses AI for fraud detection? / Ngành nào sử dụng AI để phát hiện gian lận? → Financial services / Dịch vụ tài chính
- What is the primary objective of Artificial Intelligence (AI)? / Mục tiêu chính của Trí tuệ nhân tạo là gì? → Perform tasks requiring human intelligence / Thực hiện các nhiệm vụ cần trí thông minh con người
- What is a challenge in achieving AI transparency? / Thách thức nào khi hướng đến sự minh bạch của AI? → Complexity of modern AI models / Sự phức tạp của các mô hình AI hiện đại
- What is one risk of AI in autonomous weapon systems? / Một rủi ro của AI trong hệ thống vũ khí tự động là gì? → Loss of human control and accountability / Mất kiểm soát và trách nhiệm của con người
- Which trend supports decentralised AI processing? / Xu hướng nào hỗ trợ xử lý AI phi tập trung? → Blockchain integration / Tích hợp Blockchain
- What do ethics-by-design approaches advocate? / Phương pháp đạo đức theo thiết kế đề xuất điều gì? → Integrating ethics from the start of development / Tích hợp yếu tố đạo đức ngay từ đầu
- Which type of AI system adapts in real time to new data? / Loại hệ thống AI nào thích nghi theo thời gian thực với dữ liệu mới? → Online learning systems / Hệ thống học trực tuyến
- What is the ultimate goal of Explainable AI? / Mục tiêu cuối cùng của AI có thể giải thích là gì? → Help users understand and trust AI decisions / Giúp người dùng hiểu và tin tưởng quyết định của AI
11–20: XAI, Fuzzy Logic, Classic AI Systems
- What trade-off is commonly observed with XAI? / Sự đánh đổi phổ biến với XAI là gì? → Accuracy vs. interpretability / Độ chính xác và khả năng giải thích
- What does fuzzy logic enable systems to do? / Logic mờ giúp hệ thống làm được điều gì? → Handle imprecise and uncertain data / Xử lý dữ liệu không chính xác và không chắc chắn
- Which AI system defeated Garry Kasparov in 1997? / Hệ thống AI nào đã đánh bại Garry Kasparov năm 1997? → Deep Blue
- Which AI technique can personalise marketing campaigns? / Kỹ thuật AI nào có thể cá nhân hóa chiến dịch tiếp thị? → Customer segmentation via clustering / Phân nhóm khách hàng bằng phân cụm
- What is a primary challenge of AI in healthcare? / Thách thức lớn nhất của AI trong y tế là gì? → Biased data / Dữ liệu thiên lệch
- Which cloud platform currently holds the largest market share in ML services? / Nền tảng điện toán đám mây nào hiện chiếm thị phần lớn nhất về dịch vụ ML? → Amazon Web Services (AWS)
- What shift marked the transition from symbolic AI to modern AI methods? / Sự chuyển dịch nào đánh dấu sự chuyển từ AI biểu tượng sang AI hiện đại? → Emergence of machine learning / Sự xuất hiện của học máy
- Which field is most likely to adopt AI avatars? / Lĩnh vực nào có khả năng ứng dụng avatar AI cao nhất? → Customer service / Dịch vụ khách hàng
- Which field is experiencing rapid growth due to AI-powered diagnostics? / Lĩnh vực nào tăng trưởng nhanh nhờ chẩn đoán bằng AI? → Healthcare / Y tế
- Which XAI technique is based on perturbation and local models? / Kỹ thuật XAI nào dựa trên nhiễu và mô hình cục bộ? → LIME
21–30: ML Tools & General AI
- What is one key reason for using BigQuery in GCP? / Lý do chính để sử dụng BigQuery trong GCP là gì? → Offers unmatched scalability / Khả năng mở rộng vượt trội
- Which field uses Human-in-the-Loop systems extensively? / Lĩnh vực nào sử dụng hệ thống có con người trong vòng lặp nhiều nhất? → Aviation / Hàng không
- What is the purpose of data standardisation in distance models? / Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu trong mô hình khoảng cách là gì? → Ensure features are on the same scale / Đảm bảo các đặc trưng có cùng thang đo
- What happens if residuals are not normally distributed? / Điều gì xảy ra nếu phần dư không phân phối chuẩn? → It affects model interpretability and inference / Ảnh hưởng đến khả năng giải thích và suy luận của mô hình
- What is Artificial General Intelligence (AGI) expected to achieve? / AGI được kỳ vọng đạt được điều gì? → Replicate human-level reasoning across tasks / Tái tạo tư duy ở mức độ con người cho nhiều nhiệm vụ
- What does machine learning enable computers to do? / Học máy cho phép máy tính làm gì? → Learn from data using algorithms / Học từ dữ liệu thông qua các thuật toán
- What caused the ‘AI Winter’ in the 1970s and 1980s? / Điều gì gây ra “mùa đông AI” trong những năm 1970–1980? → Limited computing power and unmet expectations / Hạn chế về năng lực tính toán và kỳ vọng không đạt được
- What characterises Strong AI? / Đặc điểm của Strong AI là gì? → It mimics human reasoning and consciousness / Mô phỏng tư duy và ý thức con người
- How is AI regulation structured in the United States? / Luật pháp về AI ở Mỹ được tổ chức như thế nào? → Sectoral and federal fragmentation / Phân mảnh theo lĩnh vực và cấp liên bang
- What distinguishes narrow AI from general AI? / Sự khác biệt giữa Narrow AI và General AI là gì? → Narrow AI focuses on specific tasks only / Narrow AI chỉ tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể
31–40: Landmark Systems & Applications
- Why is AlphaGo considered a breakthrough in AI? / Vì sao AlphaGo được xem là bước đột phá trong AI? → It defeated a human champion using deep learning / Đánh bại nhà vô địch con người bằng học sâu
- What was the purpose of the Turing Test proposed in 1950? / Mục đích của bài kiểm tra Turing năm 1950 là gì? → To evaluate whether machines can think / Đánh giá liệu máy móc có thể suy nghĩ không
- What is a common problem when K is too small in KNN? / Vấn đề phổ biến khi K quá nhỏ trong KNN là gì? → Predictions become unstable and overfit / Dự đoán không ổn định và bị overfit
- How does Q-learning handle unknown environments? / Q-learning xử lý môi trường chưa biết như thế nào? → Through exploration and exploitation during learning / Thông qua khám phá và khai thác khi học
- Why did expert systems decline in popularity? / Vì sao hệ thống chuyên gia không còn phổ biến? → They were inflexible and hard to update / Không linh hoạt và khó cập nhật
- What is the primary goal of a linear model in machine learning? / Mục tiêu chính của mô hình tuyến tính trong ML là gì? → To minimise prediction error using a linear equation / Giảm sai số dự đoán bằng phương trình tuyến tính
- What is Matplotlib primarily used for? / Matplotlib chủ yếu dùng để làm gì? → Data visualisation / Trực quan hóa dữ liệu
- What is the ε in ε-greedy strategy? / Ký hiệu ε trong chiến lược ε-greedy là gì? → The probability of exploration / Xác suất để khám phá
- What is the first step in the K-nearest neighbors (KNN) prediction algorithm? / Bước đầu tiên trong thuật toán KNN là gì? → Select the number of K neighbors / Chọn số lượng hàng xóm K
- Which of the following is a frontier in human-AI collaboration? / Điều nào sau đây là giới hạn mới trong hợp tác người – AI? → Cognitive augmentation / Tăng cường nhận thức
41–50: Neural Nets, DL, and Societal Impact
- What is the role of backpropagation in neural networks? / Vai trò của lan truyền ngược trong mạng nơ-ron là gì? → Adjust weights based on error signals / Điều chỉnh trọng số dựa vào tín hiệu lỗi
- What distinguishes deep learning from traditional machine learning? / Điều gì phân biệt học sâu với học máy truyền thống? → Uses neural networks to automatically extract features / Sử dụng mạng nơ-ron để tự động trích xuất đặc trưng
- Which emerging AI application supports sustainable agriculture? / Ứng dụng AI mới nào hỗ trợ nông nghiệp bền vững? → Precision farming / Nông nghiệp chính xác
- Which sector raises the most concern for ethical use of AI? / Ngành nào gây lo ngại nhất về đạo đức trong AI? → Healthcare / Y tế
- Which profession could be transformed by AI-generated legal summaries? / Nghề nào có thể thay đổi nhờ AI tạo tóm tắt pháp lý? → Legal analysts / Chuyên viên phân tích pháp lý
- What technology is crucial for real-time AI decisions in autonomous vehicles? / Công nghệ nào thiết yếu cho AI ra quyết định thời gian thực trong xe tự lái? → LIDAR and sensor fusion / LIDAR và hợp nhất cảm biến
- Which concept contrasts black-box AI systems? / Khái niệm nào trái ngược với AI hộp đen? → Glass box / Hộp kính
- What does the term ‘AI Winter’ refer to? / “Mùa đông AI” ám chỉ điều gì? → A period of reduced funding and interest in AI / Giai đoạn giảm đầu tư và quan tâm đến AI
- Why is informed consent important in AI systems? / Vì sao cần có sự đồng thuận được thông báo trong hệ thống AI? → It grants legal and ethical permission for data use / Đảm bảo quyền pháp lý và đạo đức khi sử dụng dữ liệu
- What is an emerging application of AI in finance? / Ứng dụng mới của AI trong tài chính là gì? → Predictive trading strategies / Chiến lược giao dịch dự đoán
51–60: Ethics, Bias & Policy
- What is one social impact of AI? / Một tác động xã hội của AI là gì? → Labour displacement / Mất việc làm
- Which ethical issue is amplified by predictive policing AI? / Vấn đề đạo đức nào bị khuếch đại bởi AI dự đoán tội phạm? → Racial profiling / Phân biệt chủng tộc
- Which of these is NOT a key area of historical AI development? / Lĩnh vực nào sau đây KHÔNG phải là trọng tâm phát triển AI trong lịch sử? → Thermodynamic simulations / Mô phỏng nhiệt động học
- What is the ethical risk of predictive policing tools? / Rủi ro đạo đức của công cụ dự đoán tội phạm là gì? → Reinforcing existing systemic biases / Củng cố thiên kiến hệ thống sẵn có
- Which country experienced gender bias in agricultural AI systems? / Quốc gia nào gặp thiên kiến giới trong hệ thống AI nông nghiệp? → India / Ấn Độ
- What does the symbol γ represent in Q-learning? / Ký hiệu γ trong Q-learning đại diện cho gì? → Discount factor for future rewards / Hệ số chiết khấu cho phần thưởng tương lai
- What does multicollinearity refer to? / Đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến điều gì? → Predictors that are highly correlated with each other / Các biến dự đoán tương quan cao với nhau
- Which global goal can AI support significantly? / Mục tiêu toàn cầu nào AI có thể hỗ trợ mạnh mẽ? → Sustainable Development Goals (SDGs) / Các Mục tiêu Phát triển Bền vững
- Which approach enhances privacy in AI systems? / Cách tiếp cận nào giúp tăng quyền riêng tư trong AI? → Federated learning / Học liên kết
- What is the purpose of the EU AI Act? / Mục tiêu của Đạo luật AI của EU là gì? → Regulate AI based on risk levels / Điều chỉnh AI dựa trên mức độ rủi ro
🧠 Đúng kiến thức – Mở tư duy – Tiến xa cùng AI.
Get the answers – Grow your mindset – Go further with AI.
Vina Aspire là công ty nghiên cứu, phát triển, tư vấn và kinh doanh trong lĩnh vực Công nghệ cao, Trí tuệ nhân tạo (AI), An ninh mạng, Bảo mật và An toàn thông tin, hoạt động tại Việt Nam, Đông Nam Á và từng bước vươn ra toàn cầu. Đội ngũ của Vina Aspire gồm những chuyên gia, cộng tác viên giỏi, có trình độ, kinh nghiệm và uy tín cùng các nhà đầu tư, đối tác lớn trong và ngoài nước chung tay xây dựng.
Các Doanh nghiệp, tổ chức có nhu cầu liên hệ Công ty Vina Aspire theo thông tin sau:
📧 Email: info@vina-aspire.com
🌐 Website: www.vina-aspire.com
Vina Aspire – Vững bảo mật, trọn niềm tin
#AIQuiz #ArtificialIntelligence #VinaAspire #TracNghiemAI #MachineLearning #XAI #AIlearning #AIeducation #Cybersecurity #HighTechVietnam #AIinBusiness
