ບົດຄວາມໝວດ "AI ແລະ ML" 19 ບົດ — ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ຈິງ ການອອກແບບ PoC ແລະ ແນວທາງປະຕິບັດດ້ານ AI, DX ແລະ ຄວາມປອດໄພ ສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ທີມ IT
ອະທິບາຍກົນໄກການ Fine-tuning ຕັ້ງແຕ່ພື້ນຖານ, ຄວາມສຳພັນກັບ PEFT/LoRA, ການເລືອກໃຊ້ກັບ RAG, ການຄິດໄລ່ຕົ້ນທຶນ ແລະ ເຊັກລິດສຳລັບບໍລິສັດ B2B ໃນການພັດທະນາໂມເດວ.
ຄູ່ມືປະຕິບັດການສຳລັບບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນໃນໄທ ເພື່ອອັດຕະໂນມັດການຈັດໝວດໝູ່ HS Code, ໃບຢັ້ງຢືນແຫຼ່ງກຳເນີດ, AEO ແລະ ການກວດສອບເອກະສານດ້ວຍ AI ຕາມການປະຕິຮູບພາສີປີ 2026.
ອະທິບາຍກົນໄກ "ອະຄະຕິຈາກການອັດຕະໂນມັດ" ທີ່ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຜິດພາດ ແລະວິທີປ້ອງກັນດ້ວຍການສະແດງ Confidence level, HITL ແລະ Audit log.
ອະທິບາຍກົນໄກ Test-Time Compute ແລະວິທີການປັບແຕ່ງການແລກປ່ຽນ ຫຼື Trade-off ລະຫວ່າງຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍຳ. ພ້ອມແນະນຳມາດຕະຖານການນຳໃຊ້ LLM ໃນຍຸກໃໝ່.
ອະທິບາຍພື້ນຖານ Edge AI ແລະ On-device LLM ພ້ອມວິທີອອກແບບລະບົບສຳລັບວຽກທີ່ Cloud LLM ເຮັດບໍ່ໄດ້ ເຊັ່ນ: ຄວາມໜ່ວງຕໍ່າ, ຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນ ແລະ ພື້ນທີ່ອັບສັນຍານ.
ໃນຍຸກ EEC ແລະ ລົດໄຟຈີນ-ໄທ, ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ບໍລິສັດຂົນສົ່ງໃນໄທໃຊ້ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດສົ່ງ, ອັດຕະໂນມັດໃນສາງ ແລະ ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ ພ້ອມແນະນຳວິທີປະຕິບັດຕົວຈິງ.
ຄວນເລືອກ Fine-tuning ຫຼື RAG? ປຽບທຽບ 4 ປັດໄຈ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມແມ້ນຍຳ, ຄວາມຖີ່ໃນການອັບເດດ ແລະ ຄວາມປອດໄພ ພ້ອມແນະນຳວິທີເລືອກໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກ.
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ອຸດສາຫະກຳໂຮງແຮມ & ການທ່ອງທ່ຽວໄທໃຊ້ AI ກຳນົດລາຄາແບບ Dynamic ແລະ ການຈັດການລາຍຮັບ—ຕັ້ງແຕ່ການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການຮອດການເພີ່ມປະສິດທິພາບລາຄາ.
ອະທິບາຍຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ AI ສຳລັບການບຳລຸງຮັກສາແບບພະຍາກອນ ແລະ ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໃນອຸດສາຫະກຳການຜະລິດຂອງໄທ ຕັ້ງແຕ່ການໃຊ້ຂໍ້ມູນ Sensor ຈົນເຖິງການກວດສອບຮູບພາບແບບອັດຕະໂນມັດ.
ວິທີທີ່ SME ໃນໄທຫຼຸດຕົ້ນທຶນສ້າງເນື້ອຫາ SNS ແລະ EC ດ້ວຍ Generative AI ລວມທັງຂັ້ນຕອນການສ້າງຮູບ, ວິດີໂອ ແລະຂໍ້ຄວາມສຳລັບ LINE ແລະ TikTok.
ປຽບທຽບ GPT OSS, Phi-4, Llama 4 Scout ແລະ Open-weight Models ອື່ນໆ ກັບ Cloud API ໃນ 3 ມິຕິ: GPU, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, TCO. ຄູ່ມືນຳໃຊ້ AI ທ້ອງຖິ່ນ ເພື່ອຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ປະຫຍັດຕົ້ນທຶນ.
ຄວາມສ່ຽງ AI ເພີ່ມຂຶ້ນໄວ: Deepfake, Prompt Injection, Shadow AI ແລະໄພຂົ່ມຂູ່ລ່າສຸດ. ຮຽນຮູ້ການປ້ອງກັນ 3 ຊັ້ນ ທາງດ້ານເຕັກນິກ, ການດໍາເນີນງານ ແລະ Governance.
