Ai cũng biết viết ra tận 40 câu hỏi có thể làm mọi ngân hàng não phải mở cửa từ sáng tới tối, và ngân hàng tôi thì chỉ làm việc giờ hành chính thôi. Nên thay vì đưa ra tất cả cùng một lúc, tôi sẽ chia nhỏ ra và cung cấp cho bạn 10 câu để bắt đầu, và hãy nhớ - giống như Bitcoin tăng giá một cách bất ngờ, những câu hỏi tiếp theo sẽ xuất hiện khi bạn least expect it. Và nhớ ghé thăm trituenhantao.io, nơi có thể khiến bạn trở thành 'Elon Musk' trong thế giới AI của tài chính!

1. Alphago, hệ thống AI vô địch thế giới cờ vây, sử dụng kỹ thuật nào?

   • A. Tối ưu hóa bayesian
   • B. Học củng cố
   • C. Học có giám sát
   • D. Học không giám sát
   • Đáp án: B. Học củng cố

2. Mô hình học máy nào thường được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu?

   • A. Regression Trees
   • B. Random Forest
   • C. Linear Regression
   • D. Neural Networks
   • Đáp án: C. Linear Regression

3. Trong học máy, thuật ngữ "overfitting" có nghĩa là gì?

   • A. Mô hình không đủ phức tạp đối với dữ liệu
   • B. Mô hình quá phức tạp và học được nhiễu từ dữ liệu
   • C. Mô hình vừa vặn với dữ liệu test
   • D. Mô hình chưa được huấn luyện
   • Đáp án: B. Mô hình quá phức tạp và học được nhiễu từ dữ liệu

4. GAN (Generative Adversarial Network) là gì?

   • A. Mô hình tạo ra dữ liệu cạnh tranh
   • B. Mô hình phân tích sentiment
   • C. Mô hình dự đoán xác suất vỡ nợ
   • D. Mô hình tối ưu hóa danh mục đầu tư
   • Đáp án: A. Mô hình tạo ra dữ liệu cạnh tranh

5. Mô hình RNN (Recurrent Neural Network) thường dùng trong tài chính cho tác vụ nào?

   • A. Phân loại hình ảnh
   • B. Dự báo chuỗi thời gian
   • C. Phân tích cảm xúc
   • D. Nhận dạng giọng nói
   • Đáp án: B. Dự báo chuỗi thời gian

6. XGBoost thường được sử dụng cho việc gì trong lĩnh vực tài chính?

   • A. Phân tích video
   • B. Phân loại người dùng
   • C. Dự đoán xác suất mặc định
   • D. Nhận dạng giọng nói
   • Đáp án: C. Dự đoán xác suất mặc định

7. NLP (Natural Language Processing) trong AI có thể sử dụng để thực hiện tác vụ nào trong tài chính?

   • A. Dự báo giá vàng
   • B. Tóm tắt báo cáo tài chính
   • C. Dự đoán thị trường chứng khoán
   • D. Quản lý rủi ro tín dụng
   • Đáp án: B. Tóm tắt báo cáo tài chính

8. Kỹ thuật "bagging" trong học máy có nghĩa là gì?

   • A. Kết hợp nhiều mô hình để giảm variance
   • B. Loại bỏ các tính năng không quan trọng
   • C. Tự động điều chỉnh các tham số
   • D. Tăng số lượng dữ liệu huấn luyện
   • Đáp án: A. Kết hợp nhiều mô hình để giảm variance

9. LSTM (Long Short Term Memory) networks giải quyết vấn đề gì trong học sâu?

   • A. Vanishing gradient
   • B. Overfitting
   • C. Underfitting
   • D. Exploding gradient
   • Đáp án: A. Vanishing gradient

10. "Feature Engineering" trong học máy là gì?

    • A. Tạo ra các quy định mới để cải thiện mô hình
    • B. Chọn lựa và biến đổi các đặc trưng dữ liệu để cải thiện mô hình
    • C. Kỹ thuật mã hóa đặc trưng
    • D. Loại bỏ dữ liệu nhiễu
    • Đáp án: B. Chọn lựa và biến đổi các đặc trưng dữ liệu để cải thiện mô hình