AI, Machine Learning và Deep Learning

<p>Hai loại: tìm kiếm mù và tìm kiếm có thông tin. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Phân tích cảm xúc trong văn bản. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Chọn một nhánh duy nhất để khám phá cho đến khi không còn trạng thái nào để thăm. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Bằng $g$ cộng $h$. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Chỉ chứa các trạng thái đã được xét đến. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Tự động điều chỉnh tham số của thuật toán để cải thiện độ chính xác. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Gồm việc thu thập phản hồi từ môi trường để cải thiện kết quả. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Dữ liệu đã dán nhãn. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Một chương trình có khả năng thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Chỉ thực hiện các vấn đề-hành động đơn lẻ, cụ thể (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Sự thông minh của một chương trình máy tính. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Phân loại dữ liệu theo các nhóm khác nhau. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Ước lượng giá trị từ điểm n tới điểm đích (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Phải luôn lưu lại tất cả các trạng thái. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Tâm lý học. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Một trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt trội hơn con người trong nhiều lĩnh vực. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Khi xét cùng bài toán và hàm heuristic (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Vượt qua bài kiểm tra Turing (B)</p> Signup and view all the answers

<ol start="1956"> <li>(C)</li> </ol> Signup and view all the answers

<p>Tìm kiếm theo chiều sâu tìm theo bề dọc của cây (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Một trong những nhà sáng lập lý thuyết trí tuệ nhân tạo. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Có mối quan hệ trực tiếp giữa ngôn ngữ và suy nghĩ. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Giảm chi phí và tăng hiệu quả trong doanh nghiệp (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Kỹ thuật điện tử (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Máy học hỗ trợ. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Có khả năng hiểu và xử lý hoàn toàn giống như con người. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Hệ chuyên gia (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Heuristic (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Học máy (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Phân loại dữ liệu thành các nhóm rời rạc (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Phân tách hai lớp của dữ liệu với một mặt siêu phẳng (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Các đặc điểm của k mẫu gần nhất (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Học có giám sát (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Đòi hỏi tính toán nhiều thông số phức tạp (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Là một lớp con của trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ ron (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Định lượng mức độ hỗn tạp trong dữ liệu (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Học máy có giám sát (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Xác định số lượng cụm tối ưu trong dữ liệu (B)</p> Signup and view all the answers

Là tập hợp các kỹ thuật và thuật toán cho phép các máy tính thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người, như học hỏi, giải quyết vấn đề, suy luận và nhận thức.

Là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có thể suy luận, học hỏi và giải quyết vấn đề như con người.

Là một loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như chơi cờ vua, nhận dạng khuôn mặt hoặc dịch ngôn ngữ.

Là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng học hỏi và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau giống con người, bao gồm cả khả năng suy luận, giải quyết vấn đề và học hỏi từ kinh nghiệm.

Là một loại trí tuệ nhân tạo vượt xa trí thông minh của con người, có thể giải quyết các vấn đề phức tạp và sáng tạo ra những ý tưởng mới mà con người không thể tưởng tượng.

Là khả năng của máy tính để học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng cho từng nhiệm vụ.

Là một ngành công nghiệp sử dụng các thuật toán và kỹ thuật học máy để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Là một lĩnh vực nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy tính có thể giao tiếp và tương tác với con người một cách tự nhiên.

Là một bộ các quy tắc và hướng dẫn cụ thể để giải quyết một vấn đề hoặc thực hiện một nhiệm vụ.

Là một hệ thống máy tính được thiết kế để thực hiện các tác vụ vật lý với sự điều khiển tự động.

Dịch vụ ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) cho phép máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người.

Trí tuệ nhân tạo là việc tạo ra các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, như học hỏi, giải quyết vấn đề, đưa ra quyết định.

Hàm heuristic là hàm ước lượng chi phí để đi từ trạng thái hiện tại đến trạng thái đích trong bài toán tìm kiếm. Hàm này thường không chính xác, nhưng cung cấp thông tin hữu ích để định hướng cho thuật toán tìm kiếm.

Không gian trạng thái là một tập hợp tất cả các trạng thái có thể xảy ra trong một bài toán tìm kiếm. Mỗi trạng thái là một cấu hình có thể đạt được của bài toán.

Lời giải của bài toán tìm kiếm là một chuỗi các hành động dẫn từ trạng thái ban đầu đến trạng thái đích. Nó được biểu diễn bằng cây tìm kiếm.

Là một phương pháp duyệt không gian trạng thái chỉ sử dụng các thông tin theo phát biểu của bài toán tìm kiếm tổng quát trong quá trình tìm kiếm.

Là một thuật toán phát triển các nút chưa xét các theo chiều sâu nhưng có giới hạn mức.

Là một cấu trúc phân cấp của các nút và các nhánh, thể hiện các lựa chọn và kết quả có thể trong quá trình giải quyết vấn đề.

Là một thuật toán phát triển các nút chưa xét theo chiều rộng.

Là một tập hợp tất cả các trạng thái có thể có của bài toán.

Là phương pháp duyệt không gian trạng thái, sử dụng thông tin heuristic để ước lượng khoảng cách đến trạng thái mục tiêu.

Là một phương thức đánh giá mô hình học máy dựa trên khả năng dự đoán chính xác trên dữ liệu chưa được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

Là một bộ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy.

Là một tập hợp các kinh nghiệm được lưu trữ và sử dụng để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy.

Là một phương pháp học máy cho phép thuật toán tìm kiếm lời giải tốt nhất thông qua thử nghiệm liên tục.

Là một tập hợp các kinh nghiệm được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy.

Là độ lệch trung bình giữa kết quả dự báo và giá trị quan sát trên tập dữ liệu huấn luyện.

Là một phương pháp phân lớp sử dụng hàm logit để dự đoán khả năng thuộc về một lớp nhất định.

Là một thuật toán học máy dùng để phân loại các đối tượng dựa trên khoảng cách đến các điểm dữ liệu gần nhất.

Là quá trình xác định và loại bỏ các điểm dữ liệu không phù hợp với mô hình.

Là một thuật toán học máy sử dụng các cây quyết định để phân loại dữ liệu.

Là một phương pháp phân cụm dữ liệu sử dụng Elbow method để tìm số cụm tối ưu.

Là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, như dịch ngôn ngữ, chơi game hoặc phân tích dữ liệu. AI yếu không có khả năng suy nghĩ như con người và thường được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp và có khả năng học hỏi và thích nghi giống như con người. AI mạnh có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ đa dạng, chẳng hạn như lái xe, viết tiểu thuyết hoặc sáng tạo ra sản phẩm mới.

Là một khái niệm mô tả AI vượt qua trí tuệ của con người, có khả năng suy nghĩ và hành động vượt xa khả năng của con người. AI cực mạnh có thể giải quyết những vấn đề mà con người không thể tưởng tượng được.

Là một phương pháp tìm kiếm trong AI được sử dụng để tìm kiếm giải pháp tốt nhất cho một bài toán. Phương pháp này sử dụng thông tin về bài toán để định hướng quá trình tìm kiếm, giúp tìm kiếm hiệu quả hơn.

Là một phương pháp tìm kiếm được sử dụng trong AI. Phương pháp này dựa trên heuristic, một loại ước lượng để đánh giá độ gần của một trạng thái với trạng thái đích.

Là một phương pháp tìm kiếm được sử dụng trong AI để tìm kiếm giải pháp tốt nhất cho một bài toán. Phương pháp này dựa trên thuật toán A* có sử dụng heuristic để đánh giá độ gần của trạng thái với trạng thái đích.

Là một loại tìm kiếm không sử dụng bất kỳ thông tin nào về bài toán để tìm kiếm giải pháp. Phương pháp này khá cơ bản nhưng có thể tốn nhiều thời gian và tài nguyên.

Là một kĩ thuật được sử dụng trong AI để ước lượng giá trị của một giải pháp tiềm năng. Heuristic được sử dụng để hướng dẫn việc tìm kiếm giải pháp tối ưu bằng cách sử dụng những kiến thức và kinh nghiệm có sẵn.

Là một tập hợp các trạng thái có thể đạt được trong một bài toán. Không gian tìm kiếm là tập hợp tất cả các trạng thái mà thuật toán có thể khám phá để tìm giải pháp.

Là một thuật ngữ trong AI mô tả cách thức mà một thuật toán tìm kiếm giải pháp cho một bài toán. Chiều sâu của tìm kiếm cho biết mức độ sâu mà thuật toán có thể khám phá trong không gian tìm kiếm.