Generative AI & Prompt Engineering สำหรับผู้เริ่มต้น

หลักสูตรนี้ผู้เรียนจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับหลักการพื้นฐานของ Generative AI และเทคนิคการเขียน Prompt หรือคำสั่งเพื่อสื่อสารกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย Prompt Engineering ซึ่งเป็นเทคนิคในการสร้างและปรับปรุงคำสั่ง Prompt เพื่อดึงเอาความสามารถของเครื่องมือ AI (ChatGPT , Gemini , Claude , อื่นๆ) มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับงานด้านต่างๆ

โดยเนื้อหาจะแบ่งออกเป็น 4  ส่วนหลักๆด้วยกัน คือ

ส่วนที่ 1 : พื้นฐาน Generative AI & LLM

ส่วนที่ 2 : องค์ประกอบพื้นฐานของ Prompt

ส่วนที่ 3 : เทคนิคการเขียน Prompt (Prompt Techniques)

ส่วนที่ 4 : Prompt Engineering Frameworks

สิ่งที่จะได้เรียนรู้ในหัวข้อพื้นฐาน Generative AI & LLM

• รู้จักกับ Generative AI

• รู้จักกับ LLM (Large Language Model)

• พื้นฐานการใช้งาน ChatGPT

• Prompt Engineering

สิ่งที่จะได้เรียนรู้ในหัวข้องค์ประกอบพื้นฐานของ Prompt

• Task / Instruction (เป้าหมาย)

• Context (บริบท)

• Examples (ตัวอย่าง)

• Persona (บทบาทหรือบุคลิก)

• Format / Style (รูปแแบบและสไตล์)

• Tone (น้ำเสียง อารมณ์และบรรยากาศ)

สิ่งที่จะได้เรียนรู้ในหัวข้อเทคนิคการเขียน Prompt

• Zero-Shot Prompting (ไม่มีตัวอย่าง)

• One-Shot Prompting (หนึ่งตัวอย่าง)

• Few-Shot Prompting (หลายตัวอย่าง)

• Chain of Thought Prompting (คิดเป็นขั้นตอน)

• Role-Play Prompting (สวมบทบาท)

• Counterfactual Prompting (คิดนอกกรอบ)

• Self Consistency (โหวตตามเสียงข้างมาก)

• Tree-of-Thoughts Prompting (แตกแขนงความคิด)

• Generated Knowledge Prompting (สร้างองค์ความรู้)

• Prompt Chaining (แบ่งขั้นตอนย่อย)

• Meta Prompting (คิดแบบเหนือระดับ)

• Constitutional AI Prompting (คิดในกรอบจริยธรรม)

สิ่งที่จะได้เรียนรู้ในหัวข้อ Prompt Engineering Frameworks

• APE Framework

• BAB Framework

• CARE Framework

• CLEAR Framework

• RISE Framework

• ROSES Framework

• RTF Framework

• SAF Framework

• TAG Framework