Top 15 câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản có đáp án

Lĩnh vực AI có tốc độ tăng trưởng nhanh chóng những năm gần đây. Ngành học này cũng thu hút khá nhiều sinh viên. Tuy nhiên, sự mới mẻ vẫn là yếu tố tạo nên áp lực trong tâm lý của các bạn trẻ. Dưới đây là 20 câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản nhất, có đáp án để giúp bạn chuẩn bị cho buổi phỏng vấn của mình.

1. Các loại AI chính là gì?

Nhìn chung, AI có thể chia làm bốn nhóm phổ biến là Reactive Machines, Limited Memory, Theory of Mind và Self-aware AI. Mỗi nhóm thể hiện mức độ “thông minh” khác nhau, từ những hệ thống chỉ phản ứng đơn giản cho đến những mô hình có khả năng hiểu cảm xúc và tự nhận thức.

2. Machine learning khác gì so với lập trình truyền thống?

Trong lập trình truyền thống, con người phải viết rõ từng quy tắc để máy tính xử lý dữ liệu. Còn với machine learning, mô hình tự học từ dữ liệu, tự tìm ra quy luật và đưa ra dự đoán mà không cần phải chỉ dẫn quá chi tiết.

Ảnh minh họa so sánh giữa lập trình và học máy

3. Convolutional Neural Network (CNN) là gì?

CNN là một dạng mạng học sâu chuyên xử lý hình ảnh. Mạng này sử dụng các tham số học được như trọng số và hệ số để “nhìn” và nhận biết những đặc điểm quan trọng trong ảnh, giúp phân biệt đối tượng một cách hiệu quả.

4. Generative Adversarial Networks (GANs) là gì?

GANs là mô hình gồm hai mạng học song song: một mạng tạo ra dữ liệu mới và một mạng kiểm tra xem dữ liệu đó có giống thật hay không. Cả hai cùng “thi đấu” với nhau, từ đó tạo ra những nội dung giả mà đôi khi rất khó phân biệt với dữ liệu thật.

5. Bias trong machine learning là gì và vì sao quan trọng?

Bias là những sai lệch xuất hiện khi mô hình học từ dữ liệu không cân bằng hoặc có định kiến. Điều này quan trọng vì bias có thể dẫn đến dự đoán sai lệch, thiếu công bằng, đặc biệt trong những ứng dụng liên quan đến con người và đạo đức.

6. Overfitting là gì và làm sao để tránh?

Overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, đến mức học cả “nhiễu”, khiến nó khó dự đoán đúng với dữ liệu mới. Một số cách hạn chế bao gồm đơn giản hóa mô hình, tăng thêm dữ liệu hoặc dùng các kỹ thuật regularization.

Hình ảnh minh họa Over-fitting

7. Phân biệt classification và regression?

Classification dùng để dự đoán các nhóm hoặc nhãn, chẳng hạn phân loại email là spam hay không spam. Regression dùng để dự đoán giá trị số, ví dụ dự đoán giá nhà hoặc doanh thu.

8. Làm sao đảm bảo mô hình AI hoạt động công bằng và đạo đức?

Để mô hình AI minh bạch và công bằng, cần kiểm thử với nhiều loại dữ liệu khác nhau, liên tục theo dõi bias, đưa yếu tố đạo đức vào suốt quá trình phát triển và minh bạch về cách mô hình đưa ra quyết định.

9. Những vấn đề đạo đức nào liên quan đến AI?

Một số vấn đề thường gặp gồm có quyền riêng tư, nguy cơ mất việc do tự động hóa, thiếu minh bạch trong quyết định, sự thiên lệch của mô hình và khả năng bị lạm dụng trong các mục đích xấu.

10. AI có thể ảnh hưởng đến xã hội như thế nào?

AI có thể tác động mạnh đến xã hội bằng cách tăng hiệu quả hoạt động, mở ra nhiều cơ hội đổi mới, cải thiện chăm sóc sức khỏe và đồng thời tạo ra sự bất bình đẳng mới.

Tác động từ AI đến cuộc sống là rất lớn

11. Turing Test là gì và vì sao quan trọng?

Turing Test đánh giá khả năng của máy trong việc thể hiện hành vi thông minh tương đương con người, qua đó xác định mức độ tiến bộ của hệ thống AI hiện đại.

12. Vai trò của AI trong an ninh mạng là gì?

AI hỗ trợ tự động hóa các quy trình phát hiện và phản ứng trước mối đe dọa, phân tích lượng dữ liệu lớn và dự đoán những lỗ hổng có thể xuất hiện trong hệ thống.

13. Những ứng dụng AI phổ biến trong doanh nghiệp là gì?

AI hiện được dùng trong chăm sóc khách hàng, phân tích dự đoán, cá nhân hóa nội dung, chống gian lận, tối ưu chuỗi cung ứng và hỗ trợ tuyển dụng với nhiều công cụ tự động hóa.

14. Bạn tiếp cận một vấn đề mới bằng AI như thế nào?

Giải quyết vấn đề mới bằng AI gồm hiểu rõ bối cảnh, thu thập và xử lý dữ liệu, chọn mô hình phù hợp, huấn luyện mô hình và cải thiện kết quả dựa trên đánh giá.

Sử dụng AI là xu hướng trong thời đại mới

15. AI model explainability là gì và vì sao quan trọng?

Explainability giúp chúng ta hiểu cách mô hình đưa ra quyết định, từ đó tăng tính minh bạch, xây dựng sự tin tưởng và đảm bảo mô hình hoạt động dựa trên lý do hợp lý.

16. Làm sao để theo kịp lĩnh vực AI luôn thay đổi nhanh chóng?

Để theo kịp AI, bạn cần học liên tục thông qua khóa học, theo dõi nghiên cứu, tham gia cộng đồng, dự sự kiện chuyên môn và thử nghiệm các công nghệ mới.

Những câu hỏi trên đây khá đơn giản nhưng lại rất phổ biến trong các cuộc phỏng vấn về AI. Mong rằng những thông tin được chia sẻ trên đây có thể giúp bạn hoàn thành buổi phỏng vấn thành công. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp