บทความที่ 3

บทความที่ 3

เชิญบุคลากรทางการศึกษา เรียนรู้เรื่องปัญญาประดิษฐ์ขั้นพื้นฐาน จากสื่อชุดบทเรียน โดยเรียนรู้จากเว็บไซด์ https://aibasiclearning2568.com มีสื่อประกอบการเรียนรู้ด้วยคลิปวิดีโอรูปแบบสั้น เข้าใจง่าย พร้อมแบบทดสอบความรู้ในแต่ละบทเรียน เมื่อเรียนจบ 6 บทเรียน และมีผลคะแนนทดสอบผ่านเกณฑ์ที่กำหนด สามารถดาวน์โหลดเพื่อรับมอบใบประกาศผ่านการเรียนรู้ฯได้ (ใช้เวลาในการเรียนรู้ 1 ชั่วโมง 20 นาที) โดย เปิดสิทธิ์เข้าเรียน ตามขั้นตอน 1) สแกนเข้ากลุ่มเรียนรู้ โดยใส่ชื่อ-นามสกุล และต้องใส่อีเมล์ของตัวเองเท่านั้น (เพื่อการเข้าถึงคลิปวีดิโอสื่อการสอน) และรออนุมัติสิทธิ์เข้าเรียน https://line.me/ti/g2/7RZAOhQqCOI06qLojRvnS5UZvys_7oYKzkCXBA?utm_source=invitation&utm_medium=link_copy&utm_campaign=default 2) เรียนรู้จากเว็บไซด์ https://aibasiclearning2568.com

บทความที่ 2

บทความที่ 2

ระบบปัญญาประดิษฐ์และศักยภาพการเรียนรู้ของเครื่อง รับชมวิดีโอเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่าง AI และการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะพบกับการทำงานของเทคโนโลยีทั้งสองนี้จากตัวอย่างและตัวอย่างที่น่าสนใจเพิ่มเติม SAS data and AI solutions https://www.sas.com/th_th/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html

บทความที่ 1

บทความที่ 1

เทคโนโลยีที่สำคัญในยุคดิจิทัล: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ Tech Series: Artificial Intelligence (AI) เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) หมายถึง เทคโนโลยีการสร้างเครื่องจักรให้มีคุณลักษณะทางด้านสติปัญญาและความฉลาดเหมือนมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็น การคิดได้แบบมนุษย์ การกระทำได้แบบมนุษย์ การคิดอย่างมีเหตุผล และการกระทำอย่างมีเหตุผล โดยศาสตร์ที่เป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้เทคโนโลยี AI มีความสามารถทางสติปัญญาและการเรียนรู้เหมือนมนุษย์ คือ การเรียนรู้ของเครื่องจักร(Machine Learning: ML) ซึ่งหมายถึง ศาสตร์ที่ทำให้คอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรสามารถเรียนรู้ที่จะทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ถูกป้อนเข้า (Input) และสร้างผลลัพธ์การตอบสนองต่อข้อมูล (Output) ขึ้นมาได้เองโดยไม่ต้องถูกโปรแกรมหรือได้รับการป้อนคำสั่งเข้าไปใหม่ทุกครั้งที่คอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรได้รับข้อมูลใหม่ เป็นการนำศาสตร์ด้านคณิตศาสตร์และสถิติขั้นสูงมาประยุกต์เข้ากับความรู้ด้านการจัดการข้อมูล และการเขียนโปรแกรม โดยมีหลักการ คือ การสร้างองค์ความรู้ในเชิงโมเดลทางคณิตศาสตร์จากข้อมูลป้อนเข้าด้วยตัวเครื่องจักรเองที่สามารถใช้ทำนายอนาคตได้ โดยโมเดลที่ถูกสร้างขึ้นมีความยืดหยุ่นและสามารถที่จะปรับตัวเองเข้ากับข้อมูลใหม่ๆ ที่ได้รับป้อนเข้าไป ดังนั้น การเรียนรู้ของเครื่องจักร จึงเปรียบเสมือนความคิดระบบหนึ่งจากหลายๆ ระบบ ที่อยู่ในสมองของ AI ที่ทำหน้าที่แยกแยะและเรียนรู้ข้อมูลที่ถูกป้อนเข้ามา และประมวลผลออกมาเป็นการตอบสนองต่อข้อมูลที่แตกต่างกันหลักการทำงานของ Machine Learning สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ตาม Algorithm ที่ใช้ดังต่อไปนี้ นอกจากนี้…