Chắc chắn rồi, chuẩn bị đón nhận một liên hoàn trắc nghiệm nóng hổi từ lò sáng tạo trí não AI, sẽ không kém phần "tài chính" đâu nhé! 😄 Và đừng quên, cho dù bạn có làm bùng những câu hỏi hay không, thì trituenhantao.io luôn sẵn sàng chào đón bạn đến để thắp lửa tri thức và cho dù ai đó nói bạn "ngân hàng" tri thức đã bị rút sạch, chúng ta sẽ "lãi suất" cao với kiến thức mới mỗi ngày!

[Lưu ý: Dưới đây là 10 câu hỏi mẫu. Để biết thêm 30 câu còn lại, bạn chỉ việc nói 'piu piu' và trituenhantao.io sẽ là bảo tàng kiến thức không giới hạn cho bạn.]

1. Trong AI, thuật toán 'Random Forest' được sử dụng trong loại học nào?

   • A. Học không giám sát
   • B. Học có giám sát
   • C. Học củng cố
   • D. Học bán giám sát
   • Đáp án: B. Học có giám sát

2. Thuật toán 'Gradient Descent' thường được dùng trong bối cảnh nào?

   • A. Phân loại dữ liệu
   • B. Tối ưu hóa trong học sâu
   • C. Phát hiện bất thường
   • D. Hệ thống khuyến nghị
   • Đáp án: B. Tối ưu hóa trong học sâu

3. 'Overfitting' trong học máy xảy ra khi nào?

   • A. Mô hình không học được gì từ dữ liệu
   • B. Mô hình học quá chi tiết từ dữ liệu huấn luyện
   • C. Mô hình không đủ phức tạp để học từ dữ liệu
   • D. Mô hình được huấn luyện với quá ít dữ liệu
   • Đáp án: B. Mô hình học quá chi tiết từ dữ liệu huấn luyện

4. 'Reinforcement Learning' là gì?

   • A. Một loại bánh mì
   • B. Một cách tiếp cận trong học có giám sát
   • C. Một cách tiếp cận trong học không giám sát
   • D. Một cách tiếp cận trong học máy, nơi mà máy học từ các hành động và hậu quả của chúng
   • Đáp án: D. Một cách tiếp cận trong học máy, nơi mà máy học từ các hành động và hậu quả của chúng

5. Convolutional Neural Networks (CNNs) thường được dùng để xử lý loại dữ liệu nào?

   • A. Dữ liệu văn bản
   • B. Dữ liệu âm thanh
   • C. Dữ liệu hình ảnh
   • D. Dữ liệu thời gian thực
   • Đáp án: C. Dữ liệu hình ảnh

6. TensorFlow và PyTorch là gì?

   • A. Các loại tensor trong vật lý học
   • B. Các công cụ tối ưu hóa cho các ngân hàng
   • C. Các thư viện lập trình cho học sâu
   • D. Các thuật toán phân loại dữ liệu
   • Đáp án: C. Các thư viện lập trình cho học sâu

7. NLP trong AI viết tắt của cụm từ nào và áp dụng cho lĩnh vực nào?

   • A. Neural Language Processing - Điều khiển ngôn ngữ
   • B. Network Layer Protocol - Mạng máy tính
   • C. Natural Language Processing - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
   • D. Nonlinear Programming - Lập trình không tuyến tính
   • Đáp án: C. Natural Language Processing - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

8. Đâu không phải là một ứng dụng của AI trong tài chính?

   • A. Giao dịch tự động
   • B. Dự đoán thị trường chứng khoán
   • C. Nhận dạng khuôn mặt
   • D. Phân tích cảm xúc trong các báo cáo thu nhập
   • Đáp án: C. Nhận dạng khuôn mặt

9. Điều gì làm cho 'Deep Learning' khác biệt so với các kỹ thuật truyền thống trong Machine Learning?

   • A. Nó dựa trên các mạng lưới thần kinh của con người
   • B. Nó chỉ sử dụng mô hình hồi quy
   • C. Nó yêu cầu dữ liệu ít hơn
   • D. Nó có thể học từ dữ liệu phi cấu trúc
   • Đáp án: D. Nó có thể học từ dữ liệu phi cấu trúc

10. Trong ngân hàng, hệ thống AI có thể đóng vai trò nào?

    • A. Tư vấn viên tài chính cá nhân
    • B. Y tá tại các phòng khám
    • C. Luật sư tranh tụng
    • D. Đầu bếp trong nhà hàng
    • Đáp án: A. Tư vấn viên tài chính cá nhân

Phew, chúng tôi đã đem đến cho bạn một màn "đổ bộ" kiến thức AI không thể ngầu hơn! Nhớ rằng, đây chỉ là phần nổi của tảng băng trí tuệ nhân tạo. Ghé qua trituenhantao.io để tiếp tục "đào sâu" và biến mình thành "con quái vật" kiến thức AI, bạn nhé!