In-House Training Courses

AI หรือปัญญาประดิษฐ์ คือสาขาของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้าง

ระบบที่สามารถทํางานคล้ายมนุษย์ได้ เช่น การเรียนรู้ การวิเคราะห์ และการตัดสินใจ AI แบ่งเปนประเภทต่าง ๆ ตั้งแต่ AI ทีมีความสามารถเฉพาะทาง ไปจนถึง AIที่มีความฉลาดสูงกว่ามนุษย์ โดยเทคนิคหลักที่ใช้ใน AI ได้แก่ Machine Learning, Deep Learning, และ Natural Language Processing AI ถูกนํามาใช้ในหลายด้าน เช่น การแพทย์ ธุรกิจ การขนส่ง และบันเทิง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างนวัตกรรมในงานต่าง ๆ

วันนี้เราใช้ AI ทําอะไรได้บ้าง ?

AI ถูกนํามาใช้งานในหลากหลายด้านเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและ นวัตกรรม เช่น ในการแพทย์มีการประยุกต์ใช้งาน AI ช่วยในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น การวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ และ MRI เพื่อการวินิจฉัยโรคอย่างแม่นยํา รวมถึงการพยากรณ์โรคและการวิจัยทางชีววิทยาในด้านธุรกิจ AI ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า การตลาดการบริหารจัดการลูกค้า (CRM) และการตัดสินใจทางธุรกิจด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ในด้านการขนส่ง AI ขับเคลื่อนรถยนต์อัตโนมัติ ระบบการจัดการการขนส่งอัจฉริยะและการวางแผนเส้นทางอย่างมีประสิทธิภาพส่วนในด้านบันเทิง AI ช่วยแนะนําภาพยนตร์และเพลงตามความชอบของผู้ใช้ สร้างเกมส์ที่ตอบสนองกับผู้เล่น และสร้างเนื้อหาที่ปรับตามความต้องการของผู้ใช้โดยอัตโนมัติจุดกําเนิด และวิวัฒนาการของ AI !

ยุคเริ่มต้นและแนวคิดพื้นฐาน (1950s – 1960s) – Early Concepts and Foundations

AI เริ่มต้นจากแนวคิดพื้นฐานโดย Alan Turing ที่เสนอการทดสอบ Turing Test ในป 1950 และการประชุม Dartmouth Conference ในปี 1956 ซึ่งถือเปนการก่อตั้งสาขา AI อย่างเป็นทางการยุคปัญญาประดิษฐ์เชิงสัญลักษณ์ (1960s – 1970s) – Symbolic AI ยุคนี้เน้นการพัฒนาโปรแกรมเชิงสัญลักษณ์และระบบที่ใช้กฎในการตัดสินใจ เช่น Logic Theorist และ ELIZA รวมถึงการสร้างระบบผู้เชี่ยวชาญสําหรับการวินิจฉัยทางการแพทย์

ยุคแรกของการเรียนรู้และประยุกต์ใช้ AI (1980s – 1990s) – Early Machine Learning and Applications

การพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ และการเรียนรู้เชิงลึกเริ่มขึ้นในยุคนี้ รวมถึงการใช้ AI ในเกม เช่น Deep Blue ของ IBM ที่สามารถเอาชนะแชมป์โลกหมากรุก Garry Kasparov ได้ในปี 1997

ยุคการเรียนรู้ของเครื่องจักรและข้อมูลขนาดใหญ่ (2000s – 2010s) – Machine Learning and Big Data

การเติบโตของอินเทอร์เน็ต และข้อมูลขนาดใหญ่ทําให้การเรียนรู้ของเครื่องจักรมีความสําคัญมากขึ้น โดย AlexNet ชนะการแข่งขัน ImageNet ในป 2012 และ AlphaGo ของ Google DeepMind ชนะผู้เล่นโกะระดับโลกในปี 2016 ยุคปัจจุบันและ AI เชิงกําเนิด (2020s) – Generative AI ยุคนี้เห็นการพัฒนา AI ขันสูง เช่น GPT-3 ในป 2020, AlphaFold ในป 2021 ทีทํานายโครงสร้างโปรตีนได้แม่นยํา, DALL-E 2 ในปี 2022 ที่สร้างภาพจากคําบรรยาย, และ GPT-4 ในป 2023 ที่มีความสามารถในการสร้างข้อความซับซ้อนอนาคตของ AI (2024 และต่อไป) – Future of AI AI ยังคงพัฒนาต่อไปในด้านการเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการประยุกต์ใช้

สิ่งที่จะได้รับ (หลังเข้าเรียนรู้)

ตระหนักรู้ถึงความสําคัญของ AI ในฐานะเครืองมือช่วยยกระดับ และพัฒนาศักยภาพบุคลากรเข้าใจนิยาม วิวัฒนาการ และประเภทของ AIเข้าใจวิธีการนําไปใช้งานในด้านต่างๆ เช่น การสร้างหรือปด Gap องค์ความรู้, การสร้างภาพ, เสียง และภาพเคลื่อนไหวเข้าใจขั้นตอน ในการประยุกต์ใช้เครืองมือ AI ในการทํางานให้มีประสิทธิผลสูงขึ้น