การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Large Language Models (LLMs) มีหลายวิธีหลัก ๆ ได้แก่ RAG (Retrieval Augmented Generation), Fine-Tuning และ Prompt Engineering ทั้งสามวิธีนี้มีวัตถุประสงค์

ทำความเข้าใจ AI, Machine Learning, Deep Learning และ Generative AI คำว่า ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI), แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning - ML), ดีปเลิร์นนิง (Deep Learning - DL), และ

การเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ เร็วขึ้น 10 เท่าด้วย AI นั้นเป็นแนวคิดที่น่าสนใจและเป็นไปได้จริงในหลาย ๆ ด้าน แต่ก็ต้องเข้าใจว่า "10 เท่า" เป็นการเปรียบเปรยถึงการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมหาศาลมากกว่าจะเป็นตัวเลขที

ในปี 2025 การเรียนรู้ AI ควรเน้นการผสมผสานทฤษฎีพื้นฐานเข้ากับการปฏิบัติจริง โดยเริ่มจาก คณิตศาสตร์ และ การเขียนโปรแกรม ที่แข็งแกร่ง ตามด้วยการเรียนรู้ แมชชีนเลิร์นนิง และ ดีปเลิร์นนิง ขั้นพื้นฐาน สิ่ง

เนื้อหาครอบคลุมประเด็นสำคัญต่างๆ เกี่ยวกับ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI หรือ GAI) ตั้งแต่พื้นฐาน ไปจนถึงการใช้งานจริง รวมถึงข้อควรระวัง และวิธีคิดที่เหมาะสมในการนำไปใช้ ดังนี้