รายงานสรุปผลการศึกษาออนไลน์หัวข้อ: วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์: การเดินทางจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ (The Evolution of Artificial Intelligence: A Journey from Theory to Practice)

ผู้จัดการฝึกอบรม: AI IXX .ai

ช่วงเวลาฝึกอบรม: วันที่ 21 ตุลาคม – 8 พฤศจิกายน พ.ศ. 2568

ผู้เข้ารับการฝึกอบรม: คุณสุริยา เผือกพันธ์

ผู้บรรยาย: Nadine Brehmer

1. ที่มาและความสำคัญ

    ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้ก้าวข้ามจากขอบเขตทางทฤษฎีและห้องปฏิบัติการเข้าสู่การประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันและภาคอุตสาหกรรมในวงกว้างอย่างมีนัยสำคัญ นับเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจและสังคมในยุคดิจิทัล องค์กรทุกภาคส่วนจำเป็นต้องทำความเข้าใจถึงวิวัฒนาการ แนวคิดพื้นฐาน และศักยภาพในการประยุกต์ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน การตัดสินใจ และสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ให้เกิดขึ้น การเข้ารับการศึกษาในหลักสูตร "วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์: การเดินทางจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ" จึงมีความสำคัญยิ่งต่อการพัฒนาบุคลากรให้มีความรู้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งในหลักการและแนวปฏิบัติที่ถูกต้อง เพื่อให้สามารถเตรียมความพร้อมและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. วัตถุประสงค์

     การเข้าร่วมการศึกษาออนไลน์ในหลักสูตรนี้มีวัตถุประสงค์หลัก ดังนี้:

    2.1 เพื่อทำความเข้าใจถึง ประวัติศาสตร์และวิวัฒนาการ ของแนวคิดปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่จุดเริ่มต้นทางทฤษฎีไปจนถึงเทคโนโลยีล้ำสมัยในปัจจุบัน .

    2.2 เพื่อเรียนรู้ หลักการพื้นฐาน ของ AI ประเภทต่าง ๆ อาทิ Machine Learning, Deep Learning, และ Generative AI รวมถึงความแตกต่างและขีดความสามารถของแต่ละประเภท

    2.3 เพื่อวิเคราะห์และประเมิน กรณีศึกษา (Case Studies) และแนวทางการประยุกต์ใช้ AI ในภาคธุรกิจ อุตสาหกรรม และการบริการสาธารณะ ที่ประสบความสำเร็จ เพื่อเป็นแนวทางในการกำหนดกลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีขององค์กร

    2.4 เพื่อพัฒนาความสามารถในการ ประเมินผลกระทบทางจริยธรรม (Ethical Implications) และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI ไปใช้งานในบริบทต่าง ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความโปร่งใส (Transparency) และความรับผิดชอบ (Accountability)

3. รูปแบบการอบรม

     หลักสูตร "วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์: การเดินทางจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ" เป็นการศึกษาออนไลน์ที่ดำเนินการระหว่างวันที่ 21 ตุลาคม ถึงวันที่ 8 พฤศจิกายน พ.ศ. 2568 โดยมี Nadine Brehmer เป็นผู้บรรยาย หลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาในรูปแบบของการบรรยายเชิงวิเคราะห์ (Analytical Lectures) และการนำเสนอแนวคิดทางทฤษฎีที่มาพร้อมกับการสาธิตและอภิปรายเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติ (Practical Applications) ในโลกแห่งความเป็นจริง เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่ปรัชญาพื้นฐานของ AI (เช่น Turing Test) ไปจนถึงการทำงานของ Large Language Models (LLMs) ในปัจจุบัน โดยเน้นการสร้างความเข้าใจแบบบูรณาการระหว่างแนวคิดเชิงวิชาการและการนำไปใช้จริงในภาคอุตสาหกรรม ผู้เข้ารับการฝึกอบรมได้ใช้เวลาในการศึกษาเนื้อหาและทำกิจกรรมครบถ้วนตามเกณฑ์ที่กำหนด จึงได้รับการรับรองว่าสำเร็จหลักสูตรโดยสมบูรณ์

4. ผลที่ได้รับจากการอบรม

    ผลจากการศึกษาหลักสูตรดังกล่าว ทำให้ผู้เข้ารับการฝึกอบรมได้รับความรู้และทักษะที่สำคัญ ดังนี้:

     4.1 ความเข้าใจเชิงโครงสร้างของ AI: สามารถจำแนกและอธิบายความแตกต่างระหว่าง AI เชิงแคบ (Narrow AI) และ AI เชิงทั่วไป (General AI) รวมถึงเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่าง Machine Learning กับ Data Science .     4.2 ความรู้ด้านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีหลัก: ได้รับความรู้เกี่ยวกับกลไกการทำงานและขีดจำกัดของเทคโนโลยีหลัก อาทิ โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), และ Computer Vision ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมในปัจจุบัน

     4.3 กรอบการคิดเชิงจริยธรรม: ได้พัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์ผลกระทบทางจริยธรรมที่เกิดจากการใช้ AI ในการตัดสินใจ โดยเฉพาะประเด็นเรื่อง อคติของอัลกอริทึม (Algorithmic Bias) และความจำเป็นในการสร้าง Explainable AI (XAI) เพื่อรักษาความไว้วางใจของผู้ใช้งาน

     4.4 การกำหนดทิศทางนวัตกรรม: สามารถประเมินศักยภาพของ AI ในการปรับปรุงกระบวนการทำงานแบบอัตโนมัติ (Automation) และการสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลใหม่ ๆ ที่ตอบสนองต่อความต้องการของตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

5. การนำมาประยุกต์ใช้ในงานที่เกี่ยวข้อง

     ความรู้ที่ได้รับจากหลักสูตรนี้สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการปฏิบัติงานในองค์กรได้อย่างเป็นรูปธรรม ดังนี้:

     5.1 การวิเคราะห์ความต้องการทางธุรกิจ: ใช้ความเข้าใจในขีดความสามารถของ AI แต่ละประเภทเพื่อระบุปัญหาทางธุรกิจที่สามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยี AI อย่างเหมาะสม แทนการนำเทคโนโลยีมาใช้โดยไม่มีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน

     5.2 การพัฒนาแนวทางการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ: นำหลักการของ Machine Learning มาใช้ในการประเมินคุณภาพและความเหมาะสมของชุดข้อมูลที่องค์กรมีอยู่ เพื่อเป็นรากฐานในการสร้างโมเดลทำนายผล หรือโมเดลจำแนกประเภทที่มีความน่าเชื่อถือ

    5.3 การบริหารจัดการโครงการ AI (AI Project Management): สามารถสื่อสารกับทีมเทคนิคและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเกี่ยวกับการทำงานของโมเดล และจัดการความคาดหวังเกี่ยวกับข้อจำกัดทางเทคนิคและความเสี่ยงทางจริยธรรมได้อย่างแม่นยำ

    5.4 การสร้างกรอบจริยธรรมภายใน: นำแนวคิดเกี่ยวกับความโปร่งใสและความรับผิดชอบมาปรับใช้ในการจัดทำแนวทางปฏิบัติ (Guidelines) ในการใช้เครื่องมือ AI ภายในองค์กร เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งานนั้นสอดคล้องกับหลักธรรมาภิบาลและจริยธรรมสากล

6. ข้อเสนอแนะ

     เพื่อให้การศึกษาและการพัฒนาบุคลากรด้าน AI มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ขอเสนอแนะดังนี้:

     6.1 ควรมีการจัดทำหลักสูตรต่อยอดที่เน้นการปฏิบัติจริง (Hands-on Labs) สำหรับการใช้งานเครื่องมือ AI ยอดนิยม เช่น Python Libraries หรือ Cloud AI Platforms เพื่อให้ผู้เรียนได้ฝึกฝนทักษะเชิงเทคนิคเพิ่มเติม

     6.2 ควรมีการจัดตั้งเวทีแลกเปลี่ยนเรียนรู้ (Community of Practice) เพื่อให้ผู้ที่สำเร็จหลักสูตรสามารถนำเสนอแนวคิดการประยุกต์ใช้ AI ในงานของตนเอง และรับข้อเสนอแนะจากผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้เกิดการผลักดันนวัตกรรมภายในองค์กรอย่างต่อเนื่อง

7. สรุป

    หลักสูตร "วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์: การเดินทางจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ" เป็นรากฐานสำคัญที่ช่วยให้ผู้เข้ารับการฝึกอบรมมีความเข้าใจอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับโลกของ AI นับเป็นก้าวสำคัญในการเปลี่ยนผ่านจาก ความรู้ทางทฤษฎี ไปสู่ แนวทางปฏิบัติ ที่สามารถนำไปปรับใช้เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับองค์กร การเรียนรู้นี้ตอกย้ำถึงความจำเป็นที่บุคลากรจะต้องไม่เพียงแต่เข้าใจ วิธีการทำงาน ของ AI เท่านั้น แต่ต้องเข้าใจถึง ความรับผิดชอบ และ ผลกระทบทางจริยธรรม ที่มาพร้อมกับเทคโนโลยีดังกล่าว การนำความรู้และกรอบความคิดที่ได้รับไปประยุกต์ใช้อย่างรอบคอบและเป็นระบบจะช่วยให้องค์กรสามารถเติบโตอย่างยั่งยืนในยุคที่ AI เป็นปัจจัยหลักในการขับเคลื่อนโลกธุรกิจ