Đề 3 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

A A. Tăng doanh thu và lợi nhuận. B B. Cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm chi phí. C C. Thay thế hoàn toàn nhân viên và loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp của con người trong mọi quy trình. D D. Nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.

A A. Một loại phần mềm máy tính có khả năng thực hiện tất cả các công việc mà con người có thể làm. B B. Khả năng của máy tính hoặc hệ thống để mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người, đặc biệt là học tập, suy luận và tự sửa lỗi. C C. Việc sử dụng robot tự động hóa các quy trình sản xuất trong nhà máy. D D. Công nghệ cho phép máy tính truy cập và xử lý dữ liệu internet.

A A. Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng về AI. B B. Chi phí đầu tư ban đầu cho hạ tầng và công nghệ AI cao. C C. Dễ dàng tích hợp AI vào mọi quy trình kinh doanh hiện có. D D. Lo ngại về vấn đề đạo đức và trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định.

A A. Giảm thiểu lỗi do con người gây ra. B B. Tăng năng suất và hiệu quả hoạt động. C C. Đảm bảo 100% sáng tạo trong công việc. D D. Tiết kiệm chi phí vận hành.

A A. Phân tích dữ liệu lịch sử để lập báo cáo hàng tháng. B B. Hệ thống giám sát và cảnh báo rủi ro theo thời gian thực, phân tích dữ liệu liên tục để phát hiện các sự kiện quan trọng và cơ hội. C C. Tạo ra các bản trình bày đẹp mắt về dữ liệu. D D. Sao lưu dữ liệu kinh doanh.

A A. Chỉ khi sử dụng các thuật toán Deep Learning phức tạp. B B. Luôn quan trọng, đặc biệt khi AI đưa ra các quyết định quan trọng, có tác động lớn đến khách hàng, nhân viên hoặc hoạt động kinh doanh, và cần đảm bảo tính minh bạch, trách nhiệm và dễ hiểu. C C. Chỉ quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu, không liên quan đến người dùng kinh doanh. D D. Không quan trọng, vì kết quả của AI luôn đúng.

A A. Tự động hóa việc kiểm toán báo cáo tài chính. B B. Phân tích lịch sử giao dịch và hành vi người dùng để xác định các mẫu bất thường, dấu hiệu của gian lận. C C. Thay thế hoàn toàn nhân viên kế toán. D D. Dự báo giá cổ phiếu chính xác tuyệt đối.

A A. Dữ liệu lịch sử giao dịch bán hàng. B B. Dữ liệu hình ảnh sản phẩm. C C. Dữ liệu ngẫu nhiên không có cấu trúc và không liên quan đến vấn đề cần giải quyết. D D. Dữ liệu phản hồi của khách hàng về sản phẩm và dịch vụ.

A A. Giảm chi phí thuê nhân viên phân tích dữ liệu. B B. Tăng cường khả năng phân tích dữ liệu với khối lượng lớn, tốc độ cao và độ phức tạp cao mà con người khó xử lý hiệu quả. C C. Đảm bảo dữ liệu luôn chính xác 100%. D D. Loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp của con người trong quá trình phân tích.

A A. Phát triển chiến lược kinh doanh dài hạn. B B. Tự động hóa các phản hồi cho các câu hỏi thường gặp (FAQs). C C. Đánh giá hiệu quả làm việc của nhân viên. D D. Dự báo xu hướng thị trường.

A A. Computer Vision (Thị giác máy tính). B B. Natural Language Processing (NLP - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên). C C. Robotics (Robot học). D D. Expert Systems (Hệ chuyên gia).

A A. Support Vector Machines (SVM). B B. Convolutional Neural Networks (CNNs). C C. Recurrent Neural Networks (RNNs) và Transformers. D D. K-Means Clustering.

A A. Deep Learning chỉ sử dụng dữ liệu văn bản, còn Machine Learning sử dụng mọi loại dữ liệu. B B. Deep Learning là một tập con của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron sâu với nhiều lớp để học các biểu diễn phức tạp từ dữ liệu. C C. Deep Learning dễ dàng giải thích kết quả hơn Machine Learning. D D. Deep Learning không cần dữ liệu huấn luyện.

A A. Đạt được thành công ngay lập tức và vượt trội so với đối thủ. B B. Có thể lãng phí nguồn lực, triển khai AI không hiệu quả, không đạt được mục tiêu kinh doanh mong muốn, hoặc thậm chí gặp phải các vấn đề không mong muốn. C C. Tiết kiệm được chi phí đầu tư vào AI. D D. Không có rủi ro gì cả.

A A. Xác định rõ vấn đề kinh doanh cần giải quyết và mục tiêu ứng dụng AI. B B. Thu thập, chuẩn bị và khám phá dữ liệu. C C. Bỏ qua giai đoạn kiểm thử và đánh giá mô hình để triển khai nhanh chóng. D D. Xây dựng, huấn luyện, kiểm thử và đánh giá mô hình AI.

A A. Giảm sự chú trọng vào đạo đức AI và tính minh bạch. B B. Tăng cường tích hợp AI vào mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh, từ ra quyết định chiến lược đến tự động hóa các tác vụ hàng ngày, cùng với sự phát triển của AI có trách nhiệm và dễ giải thích. C C. Giảm đầu tư vào AI do lo ngại về rủi ro và chi phí. D D. AI chỉ được ứng dụng trong các ngành công nghệ cao, ít liên quan đến các ngành truyền thống.

A A. Học từ dữ liệu được gắn nhãn. B B. Học bằng cách thử và sai, nhận phần thưởng (reward) hoặc hình phạt (penalty) dựa trên hành động trong môi trường, từ đó tối ưu hóa chiến lược hành động. C C. Phân nhóm dữ liệu thành các cụm. D D. Dự đoán giá trị số liên tục.

A A. Sử dụng công nghệ AI mới nhất và phức tạp nhất. B B. Có dữ liệu chất lượng cao và phù hợp với mục tiêu kinh doanh. C C. Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI đắt giá nhất. D D. Đầu tư mạnh vào phần cứng siêu máy tính.

A A. AI có thể đưa ra quyết định tuyển dụng dựa trên dữ liệu huấn luyện chứa đựng sự thiên vị, dẫn đến phân biệt đối xử với một số nhóm ứng viên. B B. AI có thể bị hacker tấn công và làm lộ thông tin cá nhân của ứng viên. C C. AI làm giảm sự tương tác giữa con người trong quá trình tuyển dụng. D D. Chi phí đầu tư vào hệ thống AI tuyển dụng quá cao.

A A. Thay thế hoàn toàn công nhân sản xuất. B B. Dự đoán thời tiết để lập kế hoạch sản xuất. C C. Kiểm tra chất lượng sản phẩm tự động bằng hình ảnh và phân tích dữ liệu cảm biến. D D. Tăng giá bán sản phẩm.

A A. Sở thích cá nhân của từng nhân viên trong công ty. B B. Nhu cầu hàng hóa trong tương lai, giúp tối ưu hóa lượng tồn kho và kế hoạch sản xuất. C C. Thời tiết chính xác trong 10 năm tới. D D. Giá cổ phiếu của đối thủ cạnh tranh.

A A. Chatbot hỗ trợ khách hàng trực tuyến 24/7. B B. Hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa cho từng khách hàng. C C. Phần mềm quản lý kho hàng tự động. D D. Phân tích dự đoán hành vi khách hàng để tối ưu chiến dịch quảng cáo.

A A. Machine Learning là một nhánh hoàn toàn độc lập và không liên quan đến AI. B B. Machine Learning là một ứng dụng cụ thể của AI trong lĩnh vực sản xuất. C C. Machine Learning là một phương pháp cốt lõi để đạt được trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. D D. Machine Learning là một công cụ để kiểm tra lỗi của các hệ thống AI.

A A. Regression (Hồi quy). B B. Clustering (Phân cụm). C C. Reinforcement Learning (Học tăng cường). D D. Dimensionality Reduction (Giảm chiều dữ liệu).

A A. Sử dụng dữ liệu huấn luyện càng nhiều càng tốt, bất kể chất lượng. B B. Thường xuyên kiểm tra, đánh giá mô hình AI để phát hiện và giảm thiểu thiên vị, đồng thời sử dụng các kỹ thuật làm sạch và cân bằng dữ liệu. C C. Ẩn thông tin về nhân khẩu học trong dữ liệu huấn luyện. D D. Giả định rằng AI luôn khách quan và không có thiên vị.

A A. Hiểu và dịch ngôn ngữ tự nhiên. B B. Phân tích và 'nhìn' hình ảnh, video giống như con người. C C. Điều khiển robot trong môi trường công nghiệp. D D. Dự đoán thị trường chứng khoán.

A A. Việc tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu khi sử dụng AI. B B. Các nguyên tắc và giá trị đạo đức cần được xem xét khi phát triển và triển khai AI, đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm, công bằng và minh bạch. C C. Chi phí đầu tư vào các hệ thống AI đạo đức. D D. Việc mã hóa đạo đức vào thuật toán AI.

A A. Lựa chọn thuật toán Machine Learning phù hợp. B B. Chuẩn bị và biến đổi dữ liệu thô thành các đặc trưng (features) có ý nghĩa và phù hợp để mô hình học tập. C C. Đánh giá hiệu suất của mô hình AI. D D. Triển khai mô hình AI vào thực tế.

A A. Tự động viết mã phần mềm. B B. Phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng, phân tích lưu lượng mạng và hành vi người dùng để xác định các hoạt động đáng ngờ. C C. Quản lý mật khẩu cho người dùng. D D. Tạo ra các trang web an toàn.

A A. Sử dụng robot để thay thế nhân viên thu ngân. B B. Triển khai hệ thống camera giám sát an ninh. C C. Ứng dụng chatbot tư vấn sản phẩm và hỗ trợ mua hàng trực tuyến. D D. Tối ưu hóa lịch trình làm việc của nhân viên bán hàng.