Sign in Subscribe

AI

ให้ AI คิด วางแผน และสรุปผล: นักวิเคราะห์ยุคใหม่ต้องรู้จัก Agentic AI

ให้ AI คิด วางแผน และสรุปผล: นักวิเคราะห์ยุคใหม่ต้องรู้จัก Agentic AI

🧠 Agentic AI คืออะไร? Agentic AI หมายถึง AI ที่สามารถ ตัดสินใจและลงมือทำได้ด้วยตัวเอง เช่น รับเป้าหมาย -> วางแผน -> วิเคราะห์ -> สรุปผล โดยมีความคล้าย “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” ที่ทำงานแบบอัตโนมัติและเชิงรุก 🔧 เครื

AI จะพาเราไปไหน? ส่องเทรนด์มาแรง 2025

AI จะพาเราไปไหน? ส่องเทรนด์มาแรง 2025

🔑 ในปี 2025 เทรนด์ของ Data Science และ AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและลึกซึ้ง โดยเฉพาะในด้านการทำงานอัตโนมัติ การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ และการผสานเทคโนโลยีขั้นสูงเข้ากับชีวิตประจำวัน แนวโน้มสำคัญที่ควรจับตามอง 1. Agentic AI: ระบบอัตโนมัติที่ตัดสินใจได้เอง Agentic AI

8 เทรนด์ Data & AI ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตวงการธนาคาร ปี 2025

8 เทรนด์ Data & AI ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตวงการธนาคาร ปี 2025

ในยุคที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ธนาคารทั่วโลกต่างเร่งปรับตัว เพื่อให้ทันกับความคาดหวังของลูกค้า และรับมือกับความเสี่ยงที่ซับซ้อนขึ้น AI และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนองค์กร ในบทความนี้ เราจะพาไปดู 8 แนวโน้

Notebook LM คืออะไร? รู้จักผู้ช่วย AI ที่อ่านและสรุปเอกสารให้คุณ

Notebook LM คืออะไร? รู้จักผู้ช่วย AI ที่อ่านและสรุปเอกสารให้คุณ

Notebook LM คือ “สมุดโน้ตอัจฉริยะที่มี AI ช่วยวิเคราะห์เอกสารให้คุณ” พัฒนาโดย Google และใช้ Language Model (AI คล้าย ChatGPT) ช่วยให้คุณ: * อ่านเอกสารจำนวนมากได้เร็วขึ้น * สรุปเนื้อหาอัตโนมัติ * ตั้งคำถามจากข้อมูลในเอกสาร * จดบันทึกหรือทำสรุปแบบมี

รู้จัก Agentic AI: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ตอบ แต่ลงมือทำให้เรา

รู้จัก Agentic AI: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ตอบ แต่ลงมือทำให้เรา

Agentic AI คืออะไร? Agentic AI (อ่านว่า “เอเจนทิก เอไอ”) คือ ปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการทำงานอย่างเป็นอิสระ โดยไม่ต้องมีคนมาคอยสั่งทีละขั้นตอน ซึ่งต่างจาก AI แบบเดิมที่ต้องมีคำสั่งหรือ Input ชัดเจนทุกครั้ง คำว่า “Agentic” มาจากคำว่

4 คำฮิต! AI, ML, DL, Gen AI ต่างกันยังไง? สรุปเข้าใจง่าย

4 คำฮิต! AI, ML, DL, Gen AI ต่างกันยังไง? สรุปเข้าใจง่าย

ทุกวันนี้เราได้ยินคำว่า AI (ปัญญาประดิษฐ์) กันบ่อยมาก ทั้งในข่าว เทคโนโลยีใหม่ๆ หรือแม้แต่ในชีวิตประจำวัน แต่บางครั้งก็จะมีคำอื่นๆ โผล่มาด้วย เช่น Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) และล่าสุดที่ฮิตสุดๆ

การพัฒนา AI และ Data Science Model

การพัฒนา AI และ Data Science Model

🤖 กระบวนการพัฒนา AI A. ขั้นตอนการวางแผน * กำหนดวัตถุประสงค์ * ระบุกรณีการใช้งาน * ประเมินความเป็นไปได้ * เลือกแนวทาง AI B. การเตรียมข้อมูล * การเก็บรวบรวมข้อมูล * การทำความสะอาดข้อมูล * การติดป้ายข้อมูล * การเพิ่มข้อมูล C. การพัฒนาโมเดล * การเลือกอัลกอริทึม * การออกแบบสถาปัตยกรรมโมเดล