Bài Tập, Đề Thi Trắc Nghiệm Online – Môn Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Kinh Doanh – Đề 08

Câu 1: Doanh nghiệp A muốn cải thiện trải nghiệm khách hàng trực tuyến bằng cách tự động hóa phản hồi các câu hỏi thường gặp. Giải pháp AI nào sau đây phù hợp nhất để doanh nghiệp A triển khai?

• A. Hệ thống khuyến nghị sản phẩm
• B. Phân tích dự đoán rủi ro tín dụng
• C. Chatbot hỗ trợ khách hàng
• D. Công cụ phân tích настроения mạng xã hội

Câu 2: Trong mô hình học máy giám sát, tập dữ liệu validation được sử dụng với mục đích chính nào?

• A. Đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi huấn luyện hoàn tất.
• B. Tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình và theo dõi hiệu suất trong quá trình huấn luyện.
• C. Huấn luyện mô hình trên toàn bộ tập dữ liệu.
• D. Chọn lọc ra các đặc trưng (features) quan trọng nhất cho mô hình.

Câu 3: Một công ty thương mại điện tử muốn phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên hành vi mua sắm để cá nhân hóa chiến dịch marketing. Kỹ thuật học máy nào sau đây phù hợp nhất?

• A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• B. Phân loại (Classification)
• C. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)
• D. Phân cụm (Clustering)

Câu 4: Độ đo Precision trong đánh giá mô hình phân loại cho biết điều gì?

• A. Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là dương tính và thực tế là dương tính trên tổng số các trường hợp dự đoán là dương tính.
• B. Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là dương tính và thực tế là dương tính trên tổng số các trường hợp thực tế là dương tính.
• C. Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là âm tính và thực tế là âm tính trên tổng số các trường hợp dự đoán là âm tính.
• D. Tỷ lệ các trường hợp dự đoán đúng (cả dương tính và âm tính) trên tổng số các trường hợp.

Câu 5: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về vai trò của "chuyên gia miền" (domain expert) trong dự án AI?

• A. Chịu trách nhiệm viết mã lập trình và xây dựng mô hình AI.
• B. Cung cấp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực kinh doanh và nghiệp vụ, giúp định hướng và đánh giá giải pháp AI.
• C. Quản lý cơ sở hạ tầng phần cứng và phần mềm cho hệ thống AI.
• D. Đảm bảo tuân thủ các vấn đề pháp lý và đạo đức liên quan đến AI.

Câu 6: Trong quá trình xây dựng chatbot, "Intent" (ý định) được hiểu là gì?

• A. Tên của chatbot được hiển thị với người dùng.
• B. Giao diện người dùng của chatbot.
• C. Mục đích hoặc mong muốn của người dùng khi tương tác với chatbot.
• D. Các câu trả lời mặc định của chatbot khi không hiểu câu hỏi.

Câu 7: "Thực thể" (Entity) trong chatbot Dialogflow được dùng để làm gì?

• A. Trích xuất thông tin cụ thể và có cấu trúc từ câu nói của người dùng, ví dụ: ngày tháng, địa điểm, sản phẩm.
• B. Xác định ý định (Intent) chính của người dùng.
• C. Tạo ra các câu trả lời tự nhiên và linh hoạt cho chatbot.
• D. Kết nối chatbot với các kênh giao tiếp khác như Facebook Messenger, website.

Câu 8: Phương pháp Random Forest trong học máy hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

• A. Xây dựng một cây quyết định duy nhất và tối ưu hóa nó.
• B. Xây dựng nhiều cây quyết định độc lập và kết hợp dự đoán của chúng để đưa ra kết quả cuối cùng.
• C. Tìm kiếm luật kết hợp mạnh nhất trong dữ liệu.
• D. Phân cụm dữ liệu thành các nhóm đồng nhất.

Câu 9: Trong bối cảnh chấm điểm tín dụng sử dụng AI, dữ liệu "hành vi" của khách hàng có thể bao gồm những thông tin nào?

• A. Lịch sử thanh toán nợ và thẻ tín dụng.
• B. Thông tin nhân khẩu học (tuổi, thu nhập, nghề nghiệp).
• C. Số dư tài khoản ngân hàng.
• D. Thói quen mua sắm trực tuyến, tương tác trên mạng xã hội, lịch sử duyệt web.

Câu 10: eKYC (electronic Know Your Customer) sử dụng Computer Vision trong lĩnh vực ngân hàng giúp giải quyết vấn đề nào?

• A. Dự đoán rủi ro tín dụng của khách hàng.
• B. Phân tích настроения khách hàng qua tin nhắn và cuộc gọi.
• C. Tự động hóa và số hóa quy trình xác minh danh tính khách hàng trực tuyến.
• D. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên ứng dụng ngân hàng.

Câu 11: Đâu là thách thức chính về mặt đạo đức khi ứng dụng AI trong kinh doanh?

• A. Chi phí đầu tư ban đầu cho công nghệ AI quá cao.
• B. Nguy cơ thiên vị (bias) trong dữ liệu và thuật toán dẫn đến quyết định không công bằng.
• C. Sự thiếu hụt nhân lực có kỹ năng AI.
• D. Khó khăn trong việc tích hợp AI với hệ thống hiện có của doanh nghiệp.

Câu 12: Trong ngôn ngữ Python, thư viện Pandas thường được sử dụng cho mục đích gì?

• A. Phân tích và thao tác dữ liệu dạng bảng (tabular data).
• B. Xây dựng mô hình học máy.
• C. Phát triển giao diện người dùng đồ họa.
• D. Lập trình web.

Câu 13: Phát biểu nào sau đây về AI "yếu" (narrow AI) là đúng?

• A. Có khả năng thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể làm.
• B. Có ý thức và cảm xúc như con người.
• C. Được thiết kế để thực hiện tốt một nhiệm vụ cụ thể trong phạm vi hẹp.
• D. Có khả năng tự học và phát triển trí tuệ một cách độc lập.

Câu 14: "Học sâu" (Deep Learning) là một nhánh của lĩnh vực nào?

• A. Thống kê toán học.
• B. Học máy (Machine Learning).
• C. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing).
• D. Thị giác máy tính (Computer Vision).

Câu 15: Mục tiêu chính của việc "tiền xử lý dữ liệu" (data preprocessing) trong dự án AI là gì?

• A. Tăng số lượng dữ liệu huấn luyện.
• B. Giảm kích thước tập dữ liệu.
• C. Chọn thuật toán học máy phù hợp.
• D. Cải thiện chất lượng dữ liệu và làm cho dữ liệu phù hợp hơn với mô hình học máy.

Câu 16: Trong Python, toán tử `**` được sử dụng để làm gì?

• A. Phép nhân.
• B. Phép chia.
• C. Phép lũy thừa.
• D. Phép gán giá trị.

Câu 17: Để triển khai mô hình học máy trên môi trường đám mây, nền tảng nào sau đây cung cấp dịch vụ Machine Learning phổ biến?

• A. Microsoft Office 365.
• B. Adobe Creative Cloud.
• C. Zoom.
• D. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP).

Câu 18: "Chuyển đổi số" trong kinh doanh bao gồm việc ứng dụng AI để làm gì?

• A. Tự động hóa quy trình, tối ưu hóa hoạt động và tạo ra các mô hình kinh doanh mới.
• B. Thay thế hoàn toàn nhân viên con người bằng máy móc.
• C. Giảm thiểu chi phí đầu tư vào công nghệ thông tin.
• D. Tập trung vào việc thu thập dữ liệu mà không có mục tiêu ứng dụng cụ thể.

Câu 19: Trong ngữ cảnh AI, "Feature Engineering" (kỹ thuật đặc trưng) là quá trình?

• A. Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất.
• B. Tối ưu hóa hiệu suất của mô hình học máy.
• C. Chọn lọc, biến đổi và tạo ra các đặc trưng (features) phù hợp và có ý nghĩa từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất mô hình.
• D. Giảm số lượng đặc trưng để đơn giản hóa mô hình.

Câu 20: "Mô hình hộp đen" (black box model) trong AI đề cập đến loại mô hình nào?

• A. Mô hình đơn giản và dễ hiểu.
• B. Mô hình phức tạp mà khó hoặc không thể giải thích được logic đưa ra quyết định của nó.
• C. Mô hình chỉ hoạt động trong môi trường thử nghiệm.
• D. Mô hình không sử dụng dữ liệu huấn luyện.

Câu 21: Phương pháp "chia tập dữ liệu" (train-test split) được sử dụng để làm gì trong học máy?

• A. Đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới sau khi huấn luyện.
• B. Tăng tốc độ huấn luyện mô hình.
• C. Cải thiện độ chính xác của dữ liệu huấn luyện.
• D. Chọn ra các đặc trưng quan trọng nhất.

Câu 22: Trong ngữ cảnh chatbot, "Fallback Intent" được kích hoạt khi nào?

• A. Khi người dùng nhập đúng ý định mà chatbot đã được huấn luyện.
• B. Khi chatbot cần xác nhận thông tin từ người dùng.
• C. Khi chatbot không thể hiểu hoặc khớp được ý định của người dùng.
• D. Khi người dùng muốn kết thúc cuộc trò chuyện.

Câu 23: Ưu điểm chính của việc sử dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng là gì?

• A. Giảm sự phụ thuộc vào con người trong chuỗi cung ứng.
• B. Tối ưu hóa quy trình, dự đoán nhu cầu, giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động.
• C. Đơn giản hóa cấu trúc chuỗi cung ứng.
• D. Loại bỏ hoàn toàn rủi ro trong chuỗi cung ứng.

Câu 24: Để đo lường hiệu quả của chiến dịch marketing sử dụng AI, doanh nghiệp nên tập trung vào chỉ số nào?

• A. Số lượng dữ liệu thu thập được.
• B. Số lượng mô hình AI đã triển khai.
• C. Thời gian phản hồi của hệ thống AI.
• D. Tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) của chiến dịch marketing.

Câu 25: Trong các thuật toán học máy, "overfitting" (quá khớp) xảy ra khi nào?

• A. Mô hình hoạt động kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra.
• B. Mô hình hoạt động tốt trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra.
• C. Mô hình hoạt động quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu kiểm tra.
• D. Mô hình không đủ dữ liệu để học.

Câu 26: Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được ứng dụng trong lĩnh vực nào của kinh doanh?

• A. Quản lý kho hàng tự động.
• B. Dự báo tài chính.
• C. Nhận diện khuôn mặt khách hàng.
• D. Phân tích phản hồi của khách hàng, chatbot, dịch thuật tự động.

Câu 27: Đâu là một ví dụ về ứng dụng của AI trong lĩnh vực sản xuất thông minh?

• A. Hệ thống kiểm tra chất lượng sản phẩm tự động bằng thị giác máy tính.
• B. Robot phục vụ bàn trong nhà hàng.
• C. Phần mềm kế toán tự động.
• D. Công cụ tìm kiếm thông tin trên internet.

Câu 28: Để triển khai AI thành công trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây là quan trọng nhất?

• A. Sử dụng công nghệ AI tiên tiến nhất.
• B. Thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt.
• C. Xác định rõ mục tiêu kinh doanh và xây dựng chiến lược AI phù hợp.
• D. Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI lớn nhất.

Câu 29: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, mục tiêu là gì?

• A. Phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau.
• B. Dự đoán giá trị số liên tục dựa trên các biến đầu vào.
• C. Tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu không nhãn.
• D. Giảm chiều dữ liệu.

Câu 30: Công nghệ nào sau đây thường được sử dụng để xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính (Computer Vision)?

• A. Cây quyết định (Decision Trees).
• B. Hồi quy Logistic (Logistic Regression).
• C. K-Means Clustering.
• D. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs).