Câu hỏi tự luận mức độ vận dụng cao Tin học ứng dụng 12 cd bài 2: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (tiếp theo)

Câu 1:

- Học máy (Machine Learning): Các thuật toán như hồi quy logistic, cây quyết định, và hồi quy tuyến tính.

- Học sâu (Deep Learning): Sử dụng mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) với các thư viện như TensorFlow và PyTorch.

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các công cụ như NLTK, spaCy và BERT giúp xử lý và phân tích ngôn ngữ.

- Thị giác máy tính (Computer Vision): Sử dụng OpenCV và các mô hình học sâu để nhận diện và phân tích hình ảnh.

- Hệ thống khuyến nghị: Các thuật toán như Collaborative Filtering và Content-Based Filtering.

- Robotics: Công nghệ cảm biến và điều khiển cho robot, sử dụng ROS (Robot Operating System).

- AI trên đám mây: Các dịch vụ AI từ AWS, Google Cloud và Microsoft Azure cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ và lưu trữ dữ liệu.

Câu 2: 

- Tăng cường tiện ích: AI có thể giúp tối ưu hóa các thiết bị gia đình thông minh, từ điều chỉnh nhiệt độ đến quản lý năng lượng.

- Y tế cá nhân hóa: AI có thể phân tích dữ liệu sức khỏe cá nhân để cung cấp các khuyến nghị về chế độ ăn uống, tập luyện và phòng ngừa bệnh tật.

- Hỗ trợ học tập: AI có thể tạo ra môi trường học tập cá nhân hóa, giúp học sinh tiếp thu kiến thức hiệu quả hơn.

- Giao thông thông minh: AI có thể tối ưu hóa lộ trình di chuyển, giảm tắc nghẽn và cải thiện an toàn giao thông.

- Dịch vụ khách hàng: Các chatbot và trợ lý ảo sẽ cung cấp hỗ trợ 24/7, giúp giải quyết nhanh chóng các yêu cầu của khách hàng.

Câu 3: 

*Ví dụ: Hệ thống lái xe tự động (Autonomous Driving Systems).

- Cách thức hoạt động:

+ Cảm biến: Xe tự lái được trang bị nhiều cảm biến như camera, radar và lidar để thu thập thông tin về môi trường xung quanh.

+ Xử lý dữ liệu: Dữ liệu từ cảm biến được xử lý bằng các thuật toán học máy và học sâu để nhận diện đối tượng (xe, người đi bộ, biển báo giao thông).

+ Quyết định: Hệ thống AI phân tích thông tin và đưa ra quyết định về lộ trình, tốc độ và hành động cần thực hiện (dừng lại, rẽ trái, tăng tốc).

+ Học hỏi từ trải nghiệm: Xe tự lái có khả năng học hỏi từ các chuyến đi trước để cải thiện hiệu suất và an toàn.