ຮຽນຮູ້ວິທີການນຳໃຊ້ AI ແລະ Computer Vision ເຂົ້າໃນກ້ອງດັກຖ່າຍ (Camera Traps) ເພື່ອກວດຈັບ ແລະ ຕິດຕາມເສືອ ແລະ ຊ້າງປ່າໃນປະເທດລາວ.

ຮຽນຮູ້ວິທີການນຳໃຊ້ ແລະ ຕິດຕັ້ງ Large Language Models (LLM) ແບບ Offline ຜ່ານ LM Studio ແລະ Ollama ເພື່ອຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນທຸລະກິດໃນປັດຈຸບັນ.

ຮຽນຮູ້ວິວັດທະນາການຂອງລະບົບແປພາສາ ຈາກການໃຊ້ກົດເກນໄວຍາກອນແບບເກົ່າ ຈົນກາຍມາເປັນເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ສະຫຼາດໃນປັດຈຸບັນ.

ວິທີທີ່ Google ເອົາ AI ມາຊ່ວຍໃນການຂຽນອີເມວ, ສ້າງເອກະສານ ແລະ ຈັດການຂໍ້ມູນໃນ Gmail, Docs, ແລະ Sheets ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ.

ການທົດສອບ ແລະ ວັດແທກປະສິດທິພາບລະຫວ່າງ GPT-4 ແລະ Claude ໃນການປະມວນຜົນ ແລະ ແປພາສາລາວ ເຊິ່ງເປັນພາສາ Low-Resource.

ລົງເລິກເຖິງຄະນິດສາດຂອງ Machine Learning ສຳລັບນັກສຶກສາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ ພ້ອມຕົວຢ່າງການຂຽນໂຄດ ແລະ ການນຳໃຊ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມຕົວຈິງຂອງລາວ.

ກ້າວເຂົ້າສູ່ໂລກຂອງ Spiking Neural Networks (SNN) ແລະ Neuromorphic Computing ຮຽນຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງ AI ຍຸກໃໝ່ຈຶ່ງຕ້ອງຮຽນແບບສະໝອງມະນຸດ ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການໃຊ້ພະລັງງານ ພ້ອມໂອກາດການນຳໃຊ້ໃນລາວ.

ເຈາະເລິກສະຖາປັດຕະຍະກຳ Sparse Mixture of Experts (SMoE) ຂອງ Mixtral 8x7B ແລະ ວິທີການຣັນໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ແບບ Local ສຳລັບນັກພັດທະນາໃນລາວ.

ຂໍ້ທ້າທາຍທາງດ້ານໂຄງລ່າງພື້ນຖານ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມໃນການນຳເອົາລົດໃຫຍ່ຂັບເຄື່ອນອັດຕະໂນມັດ (Self-driving cars) ມາແລ່ນໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ.

ຮຽນຮູ້ວິທີການສ້າງ Neural Network (NN) ດ້ວຍ Keras ແບບເປັນຂັ້ນຕອນ ເພື່ອຈັດປະເພດຂໍ້ມູນແບບສອງທາງເລືອກ (Binary Classification) ໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນກາເຟຈາກປາກຊ່ອງ.