Bài Tập, Đề Thi Trắc Nghiệm Online – Môn Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Kinh Doanh – Đề 03

Câu 1: Doanh nghiệp X đang muốn cải thiện quy trình tuyển dụng bằng AI. Giải pháp nào sau đây thể hiện ứng dụng **phân tích** dữ liệu lớn và học máy để sàng lọc hồ sơ ứng viên hiệu quả nhất?

• A. Sử dụng chatbot để trả lời tự động các câu hỏi thường gặp của ứng viên.
• B. Triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt để chấm công nhân viên.
• C. Xây dựng mô hình học máy dự đoán mức độ phù hợp của ứng viên dựa trên dữ liệu hồ sơ và kết quả phỏng vấn trước đây.
• D. Tạo ra một video giới thiệu về văn hóa công ty sử dụng AI tạo sinh.

Câu 2: Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, một chuỗi siêu thị muốn **tối ưu hóa** chiến lược giá. Ứng dụng AI nào sau đây giúp họ đạt được mục tiêu này thông qua việc **dự đoán** nhu cầu thị trường và **phân tích** giá đối thủ?

• A. Sử dụng robot tự động hóa quy trình kiểm kê hàng hóa trong kho.
• B. Triển khai hệ thống AI phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, thông tin thời tiết, và giá của đối thủ để dự đoán nhu cầu và đề xuất giá tối ưu.
• C. Ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến cho từng khách hàng.
• D. Sử dụng AI để phát hiện gian lận trong thanh toán tại quầy thu ngân.

Câu 3: Một công ty sản xuất đang gặp vấn đề với việc máy móc thường xuyên gặp sự cố không báo trước, gây gián đoạn sản xuất. Giải pháp **bảo trì dự đoán** (Predictive Maintenance) sử dụng AI có thể giúp công ty giải quyết vấn đề này như thế nào?

• A. Phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự đoán thời điểm hỏng hóc và lên lịch bảo trì trước khi sự cố xảy ra.
• B. Sử dụng robot để thay thế hoàn toàn công nhân bảo trì máy móc.
• C. Tăng cường tần suất bảo trì định kỳ cho tất cả các máy móc.
• D. Áp dụng AI để tối ưu hóa lịch trình làm việc của nhân viên bảo trì.

Câu 4: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, chatbot AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, việc lạm dụng chatbot có thể gây ra trải nghiệm tiêu cực cho khách hàng trong trường hợp nào sau đây?

• A. Khi chatbot phản hồi quá nhanh, khiến khách hàng cảm thấy được quan tâm.
• B. Khi chatbot có khả năng giải quyết hầu hết các vấn đề đơn giản của khách hàng.
• C. Khi chatbot cung cấp thông tin chính xác và nhất quán 24/7.
• D. Khi chatbot không thể hiểu và xử lý các yêu cầu phức tạp hoặc cảm xúc của khách hàng, dẫn đến phản hồi rập khuôn hoặc vô cảm.

Câu 5: Để xây dựng một hệ thống **đề xuất sản phẩm** cá nhân hóa cho khách hàng trên website thương mại điện tử, loại thuật toán học máy nào sau đây thường được sử dụng?

• A. Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• B. Hệ thống lọc cộng tác (Collaborative Filtering) và lọc dựa trên nội dung (Content-based Filtering)
• C. Phân cụm K-Means (K-Means Clustering)
• D. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA)

Câu 6: Trong quy trình xây dựng mô hình học máy, tập dữ liệu **Validation** (Kiểm định) được sử dụng với mục đích chính nào?

• A. Tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất trên dữ liệu chưa từng thấy.
• B. Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi đã hoàn tất quá trình huấn luyện và tinh chỉnh.
• C. Huấn luyện mô hình học máy để mô hình học được các mẫu từ dữ liệu.
• D. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu trước khi đưa vào mô hình.

Câu 7: Chỉ số **Precision** (Độ chính xác) trong đánh giá mô hình phân loại cho biết điều gì?

• A. Tỷ lệ dự đoán đúng tổng thể của mô hình trên tất cả các lớp.
• B. Tỷ lệ mẫu thực tế là lớp dương tính được mô hình dự đoán đúng.
• C. Tỷ lệ mẫu được dự đoán là lớp dương tính và thực tế cũng là lớp dương tính trên tổng số mẫu được dự đoán là lớp dương tính.
• D. Tỷ lệ mẫu thực tế là lớp âm tính được mô hình dự đoán đúng.

Câu 8: Doanh nghiệp nên ưu tiên **yếu tố con người** như thế nào khi triển khai các dự án AI trong kinh doanh để đảm bảo thành công và giảm thiểu rủi ro?

• A. Tập trung hoàn toàn vào việc lựa chọn công nghệ AI tiên tiến nhất và bỏ qua yếu tố đào tạo nhân viên.
• B. Đầu tư vào đào tạo kỹ năng AI cho nhân viên, tái cấu trúc quy trình làm việc, và đảm bảo sự hợp tác giữa chuyên gia AI và chuyên gia miền.
• C. Giảm thiểu sự tham gia của nhân viên hiện tại và thuê ngoài toàn bộ đội ngũ chuyên gia AI.
• D. Chỉ cần thông báo cho nhân viên về việc triển khai AI mà không cần giải thích hoặc đào tạo thêm.

Câu 9: **Chuyển đổi số** trong doanh nghiệp bao gồm ứng dụng AI, nhưng chuyển đổi số có bản chất rộng hơn AI. Đâu là phát biểu đúng nhất về mối quan hệ giữa Chuyển đổi số và AI?

• A. Chuyển đổi số và ứng dụng AI là hai khái niệm hoàn toàn độc lập và không liên quan đến nhau.
• B. Ứng dụng AI là mục tiêu duy nhất của chuyển đổi số trong doanh nghiệp.
• C. Ứng dụng AI là một phần quan trọng của chuyển đổi số, nhưng chuyển đổi số bao gồm cả việc áp dụng nhiều công nghệ số khác và thay đổi quy trình, văn hóa doanh nghiệp.
• D. Chuyển đổi số chỉ đơn giản là việc thay thế con người bằng AI trong mọi hoạt động kinh doanh.

Câu 10: AI có thể giúp doanh nghiệp **giảm chi phí** hoạt động bằng cách nào sau đây?

• A. Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giảm thiểu lỗi sai sót do con người, và tối ưu hóa quy trình làm việc.
• B. Tăng cường chi phí đầu tư vào phần cứng và phần mềm AI.
• C. Tạo ra các sản phẩm và dịch vụ hoàn toàn mới, không liên quan đến chi phí hoạt động hiện tại.
• D. Tăng chi phí marketing và quảng cáo sản phẩm AI.

Câu 11: Trong ngôn ngữ lập trình Python, thư viện **Pandas** được sử dụng chủ yếu cho mục đích gì trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và AI?

• A. Xây dựng mô hình học máy và thống kê.
• B. Xử lý và phân tích dữ liệu dạng bảng (tabular data) một cách hiệu quả.
• C. Trực quan hóa dữ liệu bằng đồ thị và biểu đồ.
• D. Phát triển ứng dụng web và giao diện người dùng.

Câu 12: **Anaconda** là một nền tảng phổ biến trong cộng đồng khoa học dữ liệu Python. Lợi ích chính của việc sử dụng Anaconda là gì?

• A. Là một trình soạn thảo văn bản mạnh mẽ để viết code Python.
• B. Là một hệ điều hành chuyên dụng cho phát triển AI.
• C. Cung cấp các khóa học trực tuyến về khoa học dữ liệu.
• D. Cung cấp môi trường phát triển Python và quản lý các gói thư viện khoa học dữ liệu một cách dễ dàng.

Câu 13: Đoạn code 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
```

• A. Phép chia lấy phần nguyên, kết quả là 3.
• B. Phép chia thông thường, kết quả là 3.75.
• C. Phép chia lấy phần dư, kết quả là 3.
• D. Phép lũy thừa, kết quả là 50625.

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, bạn sử dụng phương thức nào?

• A. `df.head()`
• B. `df.describe()`
• C. `df.info()`
• D. `df.plot()`

Câu 15: Trong Python, toán tử so sánh **khác** được biểu diễn bằng ký hiệu nào?

• C.

Câu 16: Trong đoạn code Python sử dụng thư viện Scikit-learn sau, `test_size=0.3` có ý nghĩa gì?
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
```

• A. Kích thước của tập dữ liệu huấn luyện là 30%.
• B. Tỷ lệ dữ liệu dùng để kiểm định mô hình là 70%.
• C. Số lượng mẫu dữ liệu trong tập huấn luyện là 30.
• D. Tỷ lệ dữ liệu dùng để kiểm tra mô hình (test set) là 30% so với tổng dữ liệu.

Câu 17: IBM Watson, ra mắt năm 2011, nổi tiếng với khả năng đánh bại con người trong trò chơi Jeopardy!. Công nghệ cốt lõi nào đã giúp Watson đạt được thành tựu này?

• A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
• B. Thị giác máy tính (Computer Vision)
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• D. Robot học (Robotics)

Câu 18: Trong nền tảng Dialogflow để xây dựng chatbot, **Intent** (Ý định) được hiểu là gì?

• A. Tên của chatbot được đặt.
• B. Mục đích hoặc ý định của người dùng khi tương tác với chatbot.
• C. Giao diện kết nối chatbot với các kênh khác.
• D. Dữ liệu huấn luyện để chatbot học cách trả lời.

Câu 19: Trong Dialogflow, **Entities** (Thực thể) đóng vai trò gì trong việc trích xuất thông tin từ câu hỏi của người dùng?

• A. Xác định ý định chính của người dùng.
• B. Quản lý luồng hội thoại của chatbot.
• C. Nhận diện và trích xuất các thông tin cụ thể, quan trọng (ví dụ: ngày giờ, địa điểm, tên sản phẩm) từ câu nói của người dùng.
• D. Đưa ra phản hồi mặc định khi chatbot không hiểu ý định của người dùng.

Câu 20: Để tạo một Intent con (Follow-up Intent) trong Dialogflow, bạn cần thực hiện bước nào đầu tiên?

• A. Chọn Intent cha (Intent cấp 1) mà bạn muốn tạo Intent con.
• B. Tạo một Intent mới hoàn toàn và liên kết nó với Intent cha.
• C. Sao chép Intent cha và chỉnh sửa nội dung.
• D. Nhập trực tiếp tên của Intent con vào phần cài đặt chung.

Câu 21: Trong Dialogflow, bạn sử dụng **Training phrases** (Cụm từ huấn luyện) cho Intent với mục đích gì?

• A. Xác định các thực thể (Entities) cần trích xuất.
• B. Thiết lập phản hồi (Responses) của chatbot.
• C. Cung cấp các ví dụ về câu nói của người dùng để Dialogflow học cách nhận diện Intent đó.
• D. Kết nối Intent với các dịch vụ bên ngoài (Integrations).

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

• A. Chi phí kết nối trực tiếp rất cao.
• B. Quy trình phê duyệt ứng dụng chatbot của Facebook có thể phức tạp và kéo dài.
• C. Yêu cầu kỹ thuật phức tạp về lập trình.
• D. Dialogflow không hỗ trợ kết nối trực tiếp với Facebook Messenger.

Câu 23: Khi sử dụng Chatfuel làm nền tảng trung gian kết nối chatbot Dialogflow với Facebook Messenger, thành phần nào trong Chatfuel giúp đón nhận tin nhắn đầu vào từ người dùng?

• A. Block "Text"
• B. Block "Quick Replies"
• C. Block "Gallery"
• D. Block "User Input"

Câu 24: Để tích hợp chatbot Dialogflow vào một website, phương thức tích hợp đơn giản nhất thường được sử dụng là gì?

• A. Sử dụng tính năng "Web Demo" tích hợp sẵn trong Dialogflow.
• B. Lập trình API kết nối trực tiếp giữa website và Dialogflow.
• C. Sử dụng plugin chatbot của bên thứ ba.
• D. Nhúng mã JavaScript phức tạp vào website.

Câu 25: Thuật toán Random Forest là một dạng mô hình học máy thuộc loại nào?

• A. Mô hình hồi quy tuyến tính.
• B. Mô hình phân cụm.
• C. Mô hình Ensemble Learning (học kết hợp) dựa trên Cây quyết định.
• D. Mô hình Mạng nơ-ron nhân tạo.

Câu 26: Trong chấm điểm tín dụng sử dụng AI, dữ liệu nào sau đây được xem là **dữ liệu hành vi** và có giá trị cao trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng?

• A. Thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính, thu nhập).
• B. Lịch sử giao dịch ngân hàng và thói quen chi tiêu.
• C. Thông tin về tài sản sở hữu (nhà, xe).
• D. Điểm tín dụng truyền thống (credit score) từ các tổ chức tín dụng.

Câu 27: Mô hình học máy nào sau đây **KHÔNG** thường được sử dụng trực tiếp cho bài toán chấm điểm tín dụng?

• A. Mô hình Hồi quy Logistic (Logistic Regression).
• B. Mô hình Cây quyết định (Decision Tree).
• C. Mô hình Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network).
• D. Mô hình K-Means Clustering (Phân cụm K-Means).

Câu 28: Điều gì làm cho kỹ thuật **Cây quyết định** (Decision Tree) trở nên **phù hợp** và **dễ diễn giải** trong ứng dụng chấm điểm tín dụng?

• A. Độ chính xác dự đoán cao nhất so với các mô hình khác.
• B. Khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp rất tốt.
• C. Cấu trúc dạng cây giúp dễ dàng hiểu được logic và quy tắc đưa ra quyết định chấm điểm.
• D. Yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn so với các mô hình khác.

Câu 29: Trong thuật toán Random Forest, kết quả dự đoán cuối cùng cho một khách hàng mới thường được xác định như thế nào?

• A. Dựa vào dự đoán của cây quyết định đầu tiên trong rừng.
• B. Dựa trên kết quả **đa số** (mode) các dự đoán từ tất cả các cây quyết định trong rừng.
• C. Lấy trung bình cộng các dự đoán của tất cả các cây quyết định.
• D. Chọn ngẫu nhiên một cây quyết định và lấy dự đoán của cây đó.

Câu 30: Ngân hàng sử dụng công nghệ **Computer Vision** (Thị giác máy tính) trong quy trình eKYC (định danh khách hàng điện tử) để làm gì?

• A. Tự động hóa việc in ấn và gửi hồ sơ mở tài khoản.
• B. Phân tích lịch sử giao dịch của khách hàng.
• C. Tạo ra giao diện người dùng thân thiện hơn cho ứng dụng ngân hàng.
• D. Xác minh tính xác thực của giấy tờ tùy thân và khuôn mặt của khách hàng thông qua hình ảnh hoặc video.