บทที่ 1 : แนะนำภาพรวมของปัญญาประดิษฐ์ (AI, ML, DL)

🎯 วัตถุประสงค์การเรียนรู้ บทที่ 1

1. อธิบายแนวคิด ความหมาย และพัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้อย่างฉลาด
2. แยกแยะความแตกต่างระหว่าง AI, Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) ได้อย่างถูกต้อง
3. เข้าใจหลักการทำงานของสมอง AI ด้านการรับรู้ (Perception) และการเรียนรู้ (Learning) ไปจนถึงการตัดสินใจ (Decision Making)
4. อธิบายลักษณะและประเภทของความสามารถ AI สายต่างๆ (Narrow, General, Superintelligence) พร้อมยกตัวอย่างอย่างเหมาะสมให้เห็นภาพและเข้าใจได้
5. เข้าใจถึงพื้นฐานทางคณิตศาสตร์และตรรกะที่รากฐานของการทำงาน AI เช่น พีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส และทฤษฎีความน่าจะเป็น
6. อธิบายแนวคิดและประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ทั้ง 3 รูปแบบ ได้แก่:
   • การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)
   • การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)
   • การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning)
7. เชื่อมโยงความรู้ด้าน AI กับเทคโนโลยีและอุตสาหกรรม เช่น ระบบบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ และระบบ IoT ได้อย่างเหมาะสม