AI000

หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ระดับเริ่มต้น

เรียนรู้พื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

5.0 คะแนน
500 นักเรียน

ภาพรวมคอร์สเรียน

📚 ภาพรวมหลักสูตร

หลักสูตรนี้เป็นการแนะนำพื้นฐานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และหุ่นยนต์ โดยจะนำพานักเรียนผ่านแนวคิดหลักที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และโต้ตอบกับโลกได้ เราจะเริ่มต้นด้วยการนิยาม AI และสำรวจเครื่องมือพื้นฐาน เช่น เซ็นเซอร์สำหรับการรับรู้ และอัลกอริทึมสำหรับการทำตามคำสั่ง จากนั้น หลักสูตรจะเจาะลึกถึงวิธีการที่เครื่องจักรได้รับความฉลาดผ่านข้อมูล (Machine Learning) และสำรวจศักยภาพเชิงสร้างสรรค์ของ Generative AI สุดท้าย หลักสูตรจะผสานฮาร์ดแวร์ทางกล (Robotics) เข้ากับสมองอันชาญฉลาด และสรุปด้วยแนวทางปฏิบัติทางจริยธรรมที่จำเป็นสำหรับการใช้เทคโนโลยี AI อันทรงพลังอย่างมีความรับผิดชอบและเป็นประโยชน์

🎯 วัตถุประสงค์การเรียนรู้

เมื่อสิ้นสุดหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถ:

  1. นิยามปัญญาประดิษฐ์ และแยกแยะระบบเครื่องจักร 'อัจฉริยะ' ออกจากของเล่นอัตโนมัติแบบดั้งเดิมได้
  2. อธิบายหน้าที่ของเซ็นเซอร์ อัลกอริทึม และการฝึกฝนด้วยข้อมูลในการทำให้เครื่องจักรรับรู้และเรียนรู้ได้
  3. วิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างซอฟต์แวร์ AI ('สมอง') และฮาร์ดแวร์หุ่นยนต์ ('ร่างกาย') และนำกฎพื้นฐานทางจริยธรรมมาใช้ในการโต้ตอบกับเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างปลอดภัย

🔹 บทที่ 1: ปลุกหุ่นยนต์ที่หลับใหล (สวัสดี AI)

ภาพรวม: ทำความเข้าใจว่าปัญญาประดิษฐ์คืออะไร และเครื่องจักรที่มี 'สมองอัจฉริยะ' แตกต่างจากของเล่นที่ควบคุมจากระยะไกลธรรมดาอย่างไร

ผลการเรียนรู้:

  • นิยาม AI ว่าเป็นเครื่องจักรที่สามารถคิด เรียนรู้ และตอบสนองได้อย่างอิสระ
  • แยกแยะระหว่างหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กับของเล่นที่ไม่ใช่ AI (เหตุและผล)
  • เข้าใจว่า AI รับฟังและประมวลผลข้อมูล (คำสั่งเสียง)
  • ระบุ AI ที่เกี่ยวข้องในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น ผู้ช่วยอัจฉริยะในบ้าน

🔹 บทที่ 2: ดวงตาและหูสำหรับเครื่องจักร (เซ็นเซอร์)

ภาพรวม: สำรวจวิธีการที่เครื่องจักรรับรู้และเข้าใจโลกรอบตัวโดยใช้เซ็นเซอร์พิเศษ ซึ่งทำหน้าที่เป็นดวงตาและหูของหุ่นยนต์

ผลการเรียนรู้:

  • แนะนำเซ็นเซอร์ (กล้อง ไมโครโฟน) ในฐานะ 'ประสาทสัมผัสทั้งห้า' ของเครื่องจักร
  • เข้าใจว่าเครื่องจักรตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์เป็น 'ตัวเลข' หรือข้อมูล ไม่ใช่ภาพ/เสียงโดยตรง
  • ฝึกฝนการใช้การมองเห็นของเครื่องจักรเพื่อระบุวัตถุหรือใบหน้าในเกมแบบโต้ตอบ
  • ระบุเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ในเครื่องมือประจำวัน เช่น เครื่องสแกนบาร์โค้ด

🔹 บทที่ 3: ตำราอาหารของหุ่นยนต์ (อัลกอริทึม)

ภาพรวม: เรียนรู้ว่าทำไมเครื่องจักรจึงต้องทำตามคำแนะนำตามลำดับที่แน่นอน อัลกอริทึมเปรียบเสมือนสูตรอาหารโดยละเอียดทีละขั้นตอนที่เครื่องจักรใช้ในการแก้ปัญหา

ผลการเรียนรู้:

  • นิยามอัลกอริทึมว่าเป็นขั้นตอนตามลำดับ หรือ 'สูตร' สำหรับการทำงานให้สำเร็จ
  • เข้าใจว่าลำดับของขั้นตอนมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของเครื่องจักร
  • เข้าร่วมในเกมค้นหาเส้นทางเพื่อมอบคำแนะนำตามลำดับให้กับหุ่นยนต์
  • ระบุการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การนำทางด้วย GPS

🔹 บทที่ 4: เครื่องจักรเรียนรู้อย่างไรให้ฉลาด (ข้อมูลและการฝึกฝน)

ภาพรวม: ค้นพบแนวคิดของ Machine Learning เครื่องจักรไม่ได้เกิดมาฉลาด แต่ต้องการ 'การฝึกฝน' ผ่านการดูตัวอย่างจำนวนมาก (ข้อมูล) เพื่อค้นหารูปแบบ

ผลการเรียนรู้:

  • อธิบายว่าเครื่องจักรเรียนรู้ผ่าน 'การฝึกฝน' คล้ายกับที่มนุษย์เรียนรู้การขี่จักรยาน
  • เข้าใจบทบาทของข้อมูล (รูปภาพ ตัวอย่าง) ในการช่วย AI จำแนกวัตถุ
  • ฝึกฝนการเป็น 'โค้ช' โดยการฝึกหุ่นยนต์ให้รู้จักสิ่งของต่างๆ
  • หารือถึงความสำคัญของการป้อนข้อมูลการฝึกฝนที่ถูกต้องและเป็นบวกให้กับ AI

🔹 บทที่ 5: แผ่นภาพวิเศษ (Generative AI)

ภาพรวม: สำรวจพลังสร้างสรรค์ของ Generative AI ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถวาดภาพ เขียนเรื่องราว และสร้างสรรค์สิ่งที่ไม่เคยมีมาก่อนได้

ผลการเรียนรู้:

  • นิยาม Generative AI ว่าเป็นความสามารถของเครื่องจักรในการสร้างเนื้อหาใหม่
  • แยกแยะเนื้อหาที่สร้างขึ้นจากภาพตัดปะหรือการคัดลอกธรรมดา
  • ใช้พรอมต์แบบโต้ตอบเพื่อชม AI แปลงความคิดง่ายๆ ให้เป็นงานศิลปะที่มีรายละเอียด
  • ตระหนักถึงศักยภาพเชิงจินตนาการอันไร้ขีดจำกัดของ AI (เช่น การวาดช้างมีปีก)

🔹 บทที่ 6: ร่างกายเหล็กกล้าทรงพลัง (หุ่นยนต์)

ภาพรวม: ทำความเข้าใจส่วนที่เป็นกายภาพของ AI ร่างกายทางกล (หุ่นยนต์) ทำหน้าที่ตามคำสั่งที่ได้รับจากสมอง AI โดยใช้ข้อต่อ มอเตอร์ และแบตเตอรี่

ผลการเรียนรู้:

  • แยกแยะระหว่าง AI (สติปัญญา/สมอง) และหุ่นยนต์ (ร่างกายทางกายภาพ)
  • เข้าใจบทบาทของส่วนประกอบทางกายภาพ เช่น มอเตอร์และแอคทูเอเตอร์ในการเคลื่อนไหว
  • ฝึกฝนการควบคุมแขนหุ่นยนต์จำลองเพื่อทำงานทางกายภาพที่แม่นยำ
  • ระบุหุ่นยนต์ในครัวเรือนประจำวัน (เช่น เครื่องดูดฝุ่น) ในฐานะระบบ AI แบบบูรณาการ

🔹 บทที่ 7: กฎสำหรับเพื่อนที่ดี (จริยธรรม)

ภาพรวม: กำหนดแนวทางปฏิบัติทางจริยธรรม และ 'กฎเพื่อนที่ดี' สำหรับการโต้ตอบกับ AI ที่ทรงพลัง เพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องจักรจะถูกใช้เป็นผู้ช่วยที่มีประโยชน์

ผลการเรียนรู้:

  • เข้าใจว่า AI ต้องปฏิบัติตามกฎและรับฟังคำสั่งที่ดีของมนุษย์
  • กำหนดบทบาทหลักของ AI ในฐานะผู้ช่วยที่มีประโยชน์ ไม่ใช่ผู้มีอิทธิพลในทางที่ไม่ดี
  • ฝึกฝนการตัดสินใจทางจริยธรรมเมื่อเผชิญกับตัวเลือกสถานการณ์สำหรับหุ่นยนต์
  • ตระหนักถึงความรับผิดชอบของมนุษย์ในการออกคำสั่งและฝึกฝนระบบ AI อย่างมีเมตตาและยุติธรรม