Generative AI (or GenAI) ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ ภาพ ดนตรี โค้ด หรือวิดีโอ ที่เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึก และสร้างผลลัพธ์ใหม่ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกับข้อมูลต้นฉบับ โดยมักอาศัยสถาปัตยกรรมแบบจำลอง เช่น GANs, Transformers, Diffusion Models และ VAEs ซึ่งเป็นพื้นฐานของการประยุกต์ใช้งานในหลากหลายด้าน รวมถึงแชตบอต การสร้างโค้ด และเครื่องมือสร้างสรรค์เนื้อหา อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีดังกล่าวยังก่อให้เกิดข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นไปได้ในการนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่น การสร้างข้อมูลที่ผิดหรือบิดเบือน และ Deepfakes
ที่มา: https://hai.stanford.edu/ai-definitions/what-is-generative-ai
Prompt Engineering คือการออกแบบและเขียนคำสั่งหรือป้อนข้อมูล (เช่น ข้อความหรือภาพ) เพื่อให้ AI ตอบสนองหรือสร้างผลลัพธ์ออกมาตามที่ต้องการ โดยไม่ต้องไปแก้ไขหรือฝึกสอนตัว AI ใหม่ เหมือนกับการปรับแต่งโมเดล (Fine-Tuning) กระบวนการนี้บางครั้งเรียกว่า "การเรียนรู้จากบริบท" (In-Context Learning) ซึ่งหมายถึงการให้ตัวอย่างเพิ่มเติมเพื่อช่วยให้ AI เข้าใจและตอบได้ตรงตามเป้าหมายมากขึ้น
ที่มา: https://www.gartner.com
เทคนิคการเขียน Prompt รูปแบบต่าง ๆ
A Practical Guide to Building Agents (OpenAI)
Building Trusted AI in the Enterprise (Anthropic)
Claude Code: Best Practices for Agentic Coding (Anthropic)
Identifying and Scaling AI Use Cases (OpenAI)
Tracking AI - Monitoring Artificial Intelligence (A Maximum Truth Project)
มหาวิทยาลัยมหิดลมอบสิทธิ์การใช้งาน Google Gemini for Education ฟรี ให้แก่ คณาจารย์ บุคลากร และนักศึกษา
มหาวิทยาลัยมหิดลมอบสิทธิ์การใช้งาน Microsoft Copilot 365 for Education ฟรี ให้แก่ คณาจารย์ บุคลากร และนักศึกษา
ระบบ AI เชิงลึก พัฒนาขึ้นเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ การวิจัย และการบริหารจัดการภายในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
โครงการจัดหาสิทธิ์การใช้งานผลิตภัณฑ์ AI (ChatGPT) ในรูปแบบการจัดหาส่วนกลาง เพื่อให้ประชาคมมหาวิทยาลัยมหิดลเข้าถึงเครื่องมือ AI ได้ในอัตราค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่าการสมัครด้วยตนเอง
Scopus AI
(via LAN/MU-WiFi)
