ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สำหรับผู้เริ่มต้น

หลักสูตรที่ครอบคลุม สำรวจพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ (Generative AI) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models) การออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) และการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยใช้เครื่องมืออย่าง Azure OpenAI และ Power Platform

เรียนรู้พื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ และสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะตั้งแต่ศูนย์

ข้อขอบคุณ: Microsoft, Azure, และ OpenAI

1. อธิบายกลไกการทำงานภายในของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) รวมถึงกระบวนการแบ่งข้อความ (tokenization) กลไกการจดจำความสำคัญ (attention mechanism) และผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน (non-deterministic output)
2. เปรียบเทียบประเภทต่าง ๆ ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (โมเดลพื้นฐาน, เปิดแหล่งที่มาเทียบกับแบบเฉพาะเจาะจง, และสถาปัตยกรรม Encoder/Decoder) เพื่อเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับสถานการณ์ทางธุรกิจ
3. ประเมินกลยุทธ์ในการปรับปรุงผลลัพธ์ของโมเดล โดยเฉพาะการเลือกระหว่างการเขียนคำสั่ง (Prompt Engineering), การเพิ่มเติมข้อมูลจากแหล่งข้อมูล (Retrieval Augmented Generation - RAG) และการปรับแต่งแบบเฉพาะ (Fine-tuning)
4. นิยามการเขียนคำสั่ง (Prompt Engineering) และอธิบายบทบาทของมันในฐานะอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมหลักสำหรับปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์
5. แยกแยะระหว่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่พื้นฐาน (Base LLMs) กับโมเดลที่ได้รับการปรับให้เข้าใจคำสั่ง (Instruction-Tuned LLMs) และวิธีการประมวลผลข้อความของแต่ละแบบ
6. สร้างคำสั่งที่ซับซ้อนโดยใช้คำสั่ง ข้อมูลหลัก สัญญาณชี้นำ และแม่แบบ
7. สร้างและตั้งค่าแอปพลิเคชันสร้างข้อความโดยใช้ไลบรารี openai จัดการตัวแปรสภาพแวดล้อม และปรับเปลี่ยนความหลากหลายของผลลัพธ์ผ่านอุณหภูมิ (temperature)
8. แยกแยะระหว่างแชทบอทที่ทำงานตามกฎกับแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ที่รับรู้บริบท พร้อมดำเนินการตามหลักการหกประการของปัญญาประดิษฐ์ที่รับผิดชอบของไมโครซอฟต์
9. ดำเนินการค้นหาเชิงความหมายโดยแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ (embeddings) และใช้ความคล้ายคลึงแบบโคซายน์ (cosine similarity) เพื่อค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องนอกเหนือจากการค้นหาด้วยคำหลัก
10. สร้างและตั้งค่าแอปพลิเคชันสร้างภาพ พร้อมใช้ "คำสั่งเมตา" (meta prompts) เพื่อกำหนดขอบเขตเนื้อหาและความปลอดภัย