ຫຼັກສູດ AI: ຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະ ການເລືອກ
ສະຫຼຸບສັ່ງເລີຍ: ປະຫວັດການພັດທະນາຂອງປັດຈຸບັນເຮັດໃຫ້ການຮຽນກ່ຽວກັບປັນຍາປະດັບປຸກ (AI) ເປັນສ່ວນສໍາຄັນສໍາລັບອາຊີບຫຼາຍສາຂາ. ບົດຄວາມນີ້ຈະອະທິບາຍວ່າຫຼັກສູດ AI ເປັນຫຍັງ, ແນວທາງຮຽນທີ່ມີ, ວິທີການເລືອກທີ່ເໝາະສົມ ແລະເນື້ອຫາ/ເຄື່ອງມືທີ່ຄວນຈະເຄີຍຮັບ. ສານະນີ້ອອກແບບເພື່ອນຳໃຊ້ສໍາລັບຜູ້ທີ່ຢາກເຂົ້າໃນວົງການ AI ຢ່າງມີແຜນການ ແລະເຂົ້າໃຈວ່າຫຼັກສູດແຕ່ລະປະເພດມີສິ່ງທີ່ຈຳເປັນໃນການຮຽນຕໍ່ໄປ.
AI ຄືຫຍັງ?
AI ແມ່ນການພັດທະນາລະບົບທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເຄື່ອງມືສາມາດຮຽນ, ຕອບສະຫຼອງ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ໂດຍພວມເຄື່ອງມືທີ່ເປັນອັດຕະໂນມັດ. ຫຼັກສູດ AI ມັກຄົບຄຸມຫົວຂໍ້ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ພື້ນຖານຂອງອະລະກີທຶງ (algorithms), ການຄຳນວນທາງສີນສະເລີຍ (statistics), ແລະເຄື່ອງມືເປັນພາສາການສັນຍາລັກ (programming) ຢ່າງ Python. ສະເພາະວ່າ AI ກໍມີເນື້ອຫາກວ່າງໄກ, ຜູ້ຮຽນສາມາດເລືອກຮຽນຕົວທີ່ເໝາະກັບລະດັບຄວາມຮູ້ຂອງຕົວເອງ.
ຫຼັກສູດ AI ມີແນວແບບໃດ?
ຫຼັກສູດທີ່ພົບເຫັນມັກແບ່ງເປັນຫຼັກສູດເບິ່ງທົ່ວໄປ, ພື້ນຖານ, ແລະລຸ່ມລະດັບສ່ວນກ່ອນ. ຮູບແບບຮຽນອາດມີທັ່ງອອນໄລນ໌ທີ່ຟັງເປັນວີດິໂອ ແລະ ວິທຍາສາດທີ່ມີແນວທຳກັບໂຄງການ (projects), ການຝຶກກົດທົດຜ່ານ Kaggle ຫຼືໃນແພລຕິຟອມສັ່ງງານ. ມີຫຼັກສູດທີ່ເປັນເພາະທີ່ອອກແບບສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ນັກການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະຜູ້ພັດທະນາແອັບ/ແພຄເຊອນ.
ຈຸດໝາຍຂອງການຮຽນ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຫຼັກສູດທີ່ດີຄວນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຮຽນພັດທະນາທັກສະຫຼາຍດ້ານ: ພື້ນຖານທາງຄຳນວນ, ການຮຽນແບບເຄື່ອງມື, ການແຮງງານໃນໂຄງການຈັດການຂໍ້ມູນ, ແລະຂໍ້ພິການທາງຈິດຕະສຶກ. ເນື້ອຫາຄວນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຮຽນສ້າງໂໝດງານ/portfolio ແລະເຂົ້າໃຈການນໍາ AI ໄປໃຊ້ໃນວິຊາການຕ່າງໆ.
ເນື້ອຫາແລະເຄື່ອງມືທີ່ຄວນສົນໃຈ
ຫຼັກສູດທີ່ມີຄວາມນ້ຳໃຈຄວນຄອບຄຸມວິຊາການຢ່າງບຸກຕ່າງ: ພາສາສະແດງ (Python), ທັກສະໃນການແປງຂໍ້ມູນ, ການເຮັດເຄື່ອງມືຢ່າງ TensorFlow ແລະ PyTorch, ການຮຽນແບບເຊັນທຳ (supervised) ແລະບໍ່ເທົ່າ (unsupervised), ແລະການປະເມີນຜົນ. ການຝຶກດ້ວຍໂຄງການຈຳເຍົາຈຳເປັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ທັກສະແຂງແລະມີ portfolio ທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໃນການສະແດງຄວາມສາມາດ.
ຜູ້ຮັບຮອງຫຼັກສູດແລະບໍລິການ
| Provider Name | Services Offered | Key Features/Benefits |
|---|---|---|
| Coursera | ຫຼັກສູດຈາກມະຫາວິທຍາໄລ ແລະ ໂຄຮັງການຮຽນ | ນຳໂດຍມະຫາວິທຍາໄລ, ມີການອອກໃບຢືນຢັນ |
| edX | ຫຼັກສູດບັງຄັບ ແລະ ບໍລິການອອນໄລນ໌ | ຮຽນຈາກມະຫາວິທຍາໄລໄດ້, ມີແນວທຳການຄົ້ນຄ້ວາ |
| Udacity | Nanodegree ສໍາລັບພັດທະນາ AI ແລະ Data | ໂຄງການທີ່ມີໂຈະການຮຽນຫນັກແລະຝຶກຊຸດໂຄງການ |
| Fast.ai | ຫຼັກສູດຟຣີ ສຳລັບ deep learning | ມຸ່ງເນັ້ນການນໍາໃຊ້ຢຸດເກີ້ຍ, ດີສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການໃຊ້ຈິງ |
| DataCamp | ຮຽນແບບອະກອນິກາຣທີ່ມີຄວາມປະຕິບັດ | ຝຶກດ້ວຍສອບຕອບ ແລະຫນ່ວຍຮຽນສັ້ນ |
| Microsoft Learn / Google AI | ຄໍາປະກັນເຄື່ອງມື ແລະ ທັກສະໃນ cloud | ອອກແບບເພື່ອນຳໃຊ້ໃນສະພາບການຜະລິດງານ |
ຕາຕະລາງຂ້າງເທິງແມ່ນຕົວຢ່າງຜູ້ສະໜອງຫຼັກສູດທີ່ມີຢ່າງແນ່ນອນ ແລະຄຳອະທິບາຍຫຼັກສູດ. ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການບໍລິການສະເຫຼີມສິດແລະເນື້ອຫາສາມາດປ່ຽນໄດ້ຕາມເວລາແລະນະທຳການຜະລິດ.
ຂໍ້ສະເຫຼີມ: ຂໍ້ມູນສະກຸນແລະການໃຫ້ບໍລິການຂ້າງເທິງຈະມີການປ່ຽນແປງໄດ້ ແລະຜູ້ຮຽນຄວນກວດສອບເພື່ອຕັດສິນໃຈ.
ສົ່ງສະຫຼຸບ: ການເລືອກຫຼັກສູດ AI ຄວນອີງໂດຍຈຸດປະສົງສ່ວນບຸກ, ລະດັບຄວາມຮູ້, ແລະແນວທຳທີ່ຈະນໍາໄປໃຊ້ໃນອາຊີບ. ການຮຽນທີ່ມີໂຄງການທົດສອບພ້ອມ portfolio ແມ່ນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ຄຸນຄ່າຂອງການຮຽນມີຄວາມນ່າໃຊ້ໃນຕະຫລາດງານ.
