10 ทักษะ AI ที่คนทำงานทุกคนควรมีในปี 2026
ในปี 2026 คนที่ได้เปรียบไม่ใช่คนที่ใช้ AI เป็นเพียงอย่างเดียว แต่คือคนที่รู้ว่าจะใช้ AI อย่างไรให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีกว่า เร็วกว่า และปลอดภัยกว่า
มี 10 ทักษะสำคัญ ดังนี้
1. AI Literacy
เข้าใจว่า
Latest
Model Context Protocol (MCP) ทำงานอย่างไร? ทำไมหลายคนเรียกว่า “USB-C ของ AI”
AI Agent คืออะไร? ต่างจาก ChatGPT อย่างไร
LLM vs RAG vs Agentic AI vs MCP ต่างกันอย่างไร?
AI Literacy คืออะไร? ทักษะที่ทุกคนควรมีในยุค AI
Prompt Engineering vs RAG vs Fine-tuning ต่างกันอย่างไร?
10 Keywords ที่ต้องรู้ เพื่อเข้าใจ Generative AI
Data Science
Data Science & AI ในธนาคาร: จากความท้าทายสู่ความสำเร็จ
ความท้าทาย และ เทคโนโลยีที่นิยมใช้ ในการ Implement Data Science และ AI ในธนาคาร
1. ความท้าทายหลัก (Challenges)
📊👨🏻💻
ด้านข้อมูล (Data Challenges)
1) ข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบ
* Core banking, CRM, ระบบบัตรเครดิต, ระบบสินเชื่อ ฯลฯ ทำให้ต้องใช้เวลาใน ETL และ Data Integration
2) คุ
เปิดสูตรลับการตลาดธนาคารด้วย Data Science
ก้าวแรกสู่สาย Data: เครื่องมือไหนใช้ทำอะไร?
จาก 0 สู่ Data Scientist: เรียน Python ภายใน 1 เดือน
AI จะพาเราไปไหน? ส่องเทรนด์มาแรง 2025
เมื่อแผนที่มีเวลา: วิเคราะห์เชิงสาเหตุในมิติพื้นที่และกาลเวลา
Correlation ไม่เท่ากับ Causation! เข้าใจโมเดลเชิงสาเหตุแบบง่าย ๆ
machine learning
Three Ways Machines Learn
Machine Learning (ML) หากจะแบ่งตามประเภทของการเรียนรู้ สามารถแบ่งได้ 3 ประเภท ดังนี้
Supervised Learning
เหมือนกับการให้ Machine เรียนรู้แบบมีผู้สอน (จาก ค่าเป้าหมาย ‘Target’ หรือ ตัวแปร Output) จะทำการเรียนรู้ซ้ำๆ (iteration) ไปเรื่อยๆ จนกว่าการทำนายจะใกล้เคียงกับค่าเป้าหมาย ตัวอย่างเช่
The Shape of Learning: Parametric vs Non-Parametric
Generative vs Discriminative Models: เมื่อ AI ต้องสร้าง กับ ต้องตัดสิน
OVR vs OVO: ศึกสองแนวคิดของ Machine Learning
รู้จัก Multi-Label Classification
4 คำฮิต! AI, ML, DL, Gen AI ต่างกันยังไง? สรุปเข้าใจง่าย
เปิดโลก Machine Learning : ประเภทและอัลกอริทึมสำคัญ
Gen AI
AI Literacy คืออะไร? ทักษะที่ทุกคนควรมีในยุค AI
หลายคนคิดว่า AI เป็นเรื่องของโปรแกรมเมอร์หรือ Data Scientist แต่ความจริงแล้ว AI Literacy คือทักษะของคนทำงานทุกคน
AI Literacy คือ ความสามารถในการเข้าใจ ใช้งาน และประเมินผลลัพธ์จาก AI ได้อย่างเหมาะสมและปลอดภัย ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดหรือสร้าง AI model เอง
AI
10 Keywords ที่ต้องรู้ เพื่อเข้าใจ Generative AI
AI for Business: เมื่อ AI คือเครื่องมือสร้างผลลัพธ์
ใช้ Gen AI เรียนรู้การทำ Dashboard ด้วย Looker ฉบับมือใหม่
AI Hallucination เกิดจากอะไร?
Meta Prompting : Skill ใหม่ของสาย Data
