Data Sci Boot Camp Batch#11 : Intro + AI Prompt 101

เอาจริงๆ นั่งๆอยู่ตอนวันสิ่นปีแล้ว feed ของ Data Sci Boot Camp Batch#11 เข้ามาครับ เลยจ่ายเงินลองมาฟังดู สำหรับวันนี้เป็นการ Intro ว่ามาฟังอะไร ประมาณนี้จดสั่นๆ

Day 1: Intro

• How to be better at (almost everything) มีแปลไทยด้วยนะ - Key เป็ด Premium/generalist ของคุณ Pat Flynn
• naked statistics มีแปลไทยด้วยนะ - key เป็นตัวอย่างการรู้หลายเรื่อง (generalist) คุณ Charles wheelan economist แต่รู้ statistic ด้วย ทำให้การนำเสนอออกมาน่าสนใจ
• Think like A Freak (Stephen J. Dubner and Steven Levitt) มีแปลไทยด้วยนะ - ทำให้เอ๋ คิด และลองถาม ชีวิตการเรียนรู้ และเข้าใจสิ่งที่เราไม่รู้
• Business Made Simple (Donald miller) มีแปลไทยด้วยนะ - ทุกอย่างเกิดการจากเขียน และใส่ momentun ลงไป
• It doesn’t have to be crazy at work (David Heinemeier Hansson / Jason Fried) มีแปลไทยด้วยนะ - How to work effienct + time management + happiness live

-แนวทางการเรียน

• VDO + Text ให้เรียนก่อน แยกตาม Sprint เรื่องต่างๆ
• ทุกวันเสาร์มา Live Class Recap / Live ดูย้อนหลังได้นะ เหมือนจะถึงเดือน 6/2025
• นอกจากนี้มี Discord ห้องย่อยๆในแต่ละเรื่องๆ
• แต่ละ Week มีการบ้านด้วยน้า
• ช่วง 1 Feb - 30 Apr มีตัว Cert ของ W3CSchool มาให้ลองเรียนด้วย คุ้มไปไหน
• หลังสงกรานต์มีให้สอบ Final ทำและมี Digital Badge

-Two Rule

1. Skills in combinations are more powerfull than individual skills - รู้หลายๆด้าน Skill ในระดับที่สูงกว่าทั่วไปนิดหน่อย และหาจุดเชื่อมของแต่ละจุด เพื่อเอามาใช้งานได้
2. Never go beyoud 80% - ฝึกฝนให้คิดว่า Output > Input เสมอ (Law of Diminishing Return) ถ้าเรียนไปแล้วมันถึงจุดอิ่มตัวทำงานซ้ำๆ และออกมาเสริม Skill อื่นๆ

ผมชอบกราฟนี้ เอามาแปะ

-10,000 Hours Rule

หากจะเก่ง ต้องฝึกย้ำให้มันจดจำลง Cell เหมือนที่ผมเคยอ่านมา 21 วันทำติดกันเปลี่ยนนิสัยได้ แต่จริงๆแอดทอยแนะนำว่าทำติดกันสัก 20 ชั่วโมงก็เก่งแล้ว

เวลาเป็นสิ่งที่มีค่าที่สุดนะ ใช้ให้คุ้มค่า

และชอบอีกตัวอย่าง เรื่องการเรียนภาษา เราไม่จำเป็นต้องรู้หมด รู้แต่ส่วนใหญ่ที่ใช้งานกันเอาตัวรอดได้แล้ว

-connect the dot

• ถ้าเรารู้หลาย Skill จะเชื่อมโยงกัน สร้างสิ่งใหม่ ทำให้มีมูลค่าขึ้นมาได้
  Ref: How to fail at almost everything and still win big Scott Adams

-Plan for learning

• Sprint - Agile แบ่งงานออกเป็นรอบๆ แล้วค่อยเพิ่มเติมเข้ามา มี Timebox ที่ชัดเจน เพื่อให้เห็น Progress Incremental Model ถ้าอยากรู้อ่านเพิ่มได้ใน Blog ด้านล่าง

• เตรียมตัว Good Sleep / Good Food / Good Exercise / Drink a lot of water
• แบ่งเวลา Focus และลุยกับมัน อย่าให้มีตัวมา Interupt / Disrupt หรือ กำหนด Timebox แบบเทคนิค Promodo 
  Ref: It doesn’t have to be crazy at work - พอฟังเสร็จลองมาหาเจอ Podcast อันนี้

ถ้าของผมช่วงตี3-5 นี่แหละ สงบดี
ปล. เวลาก่อนนอน ยิ่งบนเตืยง ไม่น่ารอด 55 ผมเองเหมือนกัน หนังสือเต็มเตืยง 555

-Data Analyst / Data Science / Data Engineer ต่างกันยังไง

ทั้ง 3 role ยุ่งกับ Data เหมือนกันหมดนะ แต่ต่างกันไปคนละมุม ตามรูปง่ายดี

โดย Data ตอนนี้เป็นสิ่งที่จำเป็นนะ ไม่ใช่ของใหม่ จริงๆลองมาอ่าน Session ของแอดทอยใน NCD2024 : Data is not SEXY anymore ได้นะ

-Data Science Process

สำหรับ Class นี้จะมอง Data Science เป็น Skill น้า โดยมีการทำงานของมันมี Process ตามนี้เลย

• Import แหล่งข้อมูล
• Tidy จัดการขยะ
• Tranform / Visualize / Model หาว่าเราได้อะไรจาก Data มันเป็น Incremental Process
• Communicate

ส่วนที่ซับซ้อน และเราต้องลงทุนมากสุด Tidy จัดการขยะ และ Import แหล่งข้อมูล ถ้าวัตถุดิบมันดี การนำมาปรุงแต่ง (Tranform / Visualize / Model) จะง่ายขึ้นด้วย

-4M จาก Limitless Expanded Edition

• Motivation - รู้ว่าทำ/เรียนเพื่ออะไร
• Mindset - รู้ว่าเราสามารถเป็นอะไรได้บ้าง what possible
• Method - วิธีการ
• Momentum - Momentum is action ผมว่าสรุปแบบนี้ การที่เราค่อยๆสร้างสิ่งที่ต้องการขึ้นมาที่ละนิด

-Build Your Presence Online

ทำ Portfolio เอาไว้บอกคนทั่วไปว่าเรามีอะไรดี เพราะ ถ้าคนทั่วไป อาจจะแบบเข้าไม่ถึง เช่น เรื่อง Code เขียนอะไรที่เข้าใจง่าย และคนส่วนใหญ่เข้าใจ จะดีมาก

ปกติมันจะเป็น Linked In / Git แต่แอดทอยแนนะนำ ทำ Web เสริมไปด้วย บอกตัวตนเราได้ชัดด้วย (เหมือน Blog นี้ ^_^)

-Research Skill

Research Skill สำคัญมากนะ ไม่ใช้เฉพาะสายงานวิจัยนะ จริงๆเป็นแนวทางการเรียนรู้ด้วยตัวเองน้า คนที่จะทำให้เราเรียนรู้ได้ การเอ๊ะๆ ถาม โดยอาจจะเริ่มจาก Google / Chat AI เช่น chatGPT, Gemini , Claude.ai แล้วยุคนี้

เอ้าวันแรกจบแล้ว พุ่งนี้มาเรียนเพิ่ม เรียนจนต้องร้องขอชีวิตจริงๆ ครับ

Day 1+ AI Prompt Engineer Bonus Class

แอดป้ายยา Course Google Prompting Essentials

- เก่งไปพร้อมกับ AI อย่าให้ AI มาแทนเรา

• เราใช้ AI ช่วยงานได้จะ แต่อย่าให้มันทำงานแทนเราหมด 100% ตัวอย่างที่เจอกันช่วงนี้บทความที่ Google จับด้ว่าใช้ AI เขียนหมด 100% จะถูกเอาออกไปจาก Search หน้าแรกๆ หรือ ไม่ขึ้นเลย

• อนาคต AI มันจะแพงขึ้นเรื่อยๆนะ ดังนั้นการนำมาใช้ ต้องมีแนวคิดที่ชัดเจนนะ โยน AI แต่ถ้าไม่แก้ pain point จริงๆ มันก็สะท้อนออกมาที่ผลกระกอบการนะ ตัวอย่างที่แอดทอยยกมา Klarna Revenue and Usage Statistics (2024) - Business of Apps

• อีกมุมที่ถกกันเรื่องของ Productivity ที่ยังไม่ชัดเจน เราใช้ AI ทำงานได้เยอะขึ้น แต่งานที่เสร็จไว impact กับ ธุรกิจ และองค์กร หรือป่าว ?

AI ตอนนี้มันไปไวมาก ล่าสุดตัว Model O1 ของ OpenAI มาแข่ง Codeforce ตอนนี้ได้ 27xx ส่วนคนที่เก่งที่สุด = tourist เห็นจากใน Chat เป็น อาจารย์มหาลัย Kotkorovich อายุ 30 ปี ชาวเบลารุส

- Generative AI > AGI

• AGI มันกำลังเรียนรู้ ตอนนี้กำลังก้าวเดิน AI ไม่นอนฉลาดขึ้นทุกวัน โดยคุณ Stuart Russell ลองสำรวจดูว่า AGI จากนักวิจัย ได้ข้อสรุปว่า AGI เก่งกว่าเราปี 2045 แต่อาจจะไวกว่านั้น
• เมื่อก่อน AI จะแนว Predictive Model เช่น คาดการณ์ลูกค้าหาย / การคืนเงิน
• ยุคนี้ Prescriptive Analytics คำที่เราคุ้นเคยกัน Generative AI เป็น LLM มันทำนายนะ ทำนายคำ / รูป จาก input ที่เราป้อน โดยรูปแบบที่ใช้กดับหลักๆ ChatBot แบบ Chat GPT

The Only Purpose of AI >> Education ให้เราเองเก่งขึ้น เป็นคนที่ดีขึ้น

• แต่ตอนนี้เอาไปใช้มุมการตลาดซะเยอะ เราเอามาใช้งานต้องเรียนรู้ให้ได้ว่า เรารู้อะไรมากกว่าเดิมนะ
• ข้อจำกัดที่ยากสุดของ AI ตอนนี้ Human ใจคนหยั่งถึงยากนะ
• Generative AI ตอนนี้เป็น Multi-Model แล้วนะ มันบอกรับอะไรหลายอย่าง แล้วทำได้ แต่ความยาก AI เป็น Black Box มัน Debug ไม่ได้นะ

English is a new Programming Language

• ข้อมูลที่ Train AI มาจากภาษาอังกฤษนะ เกือบๆ 59% โดยภาษาไทยอยู่ในกลุ่ม Low Resource Language (มีประมาณ 2%) พวก Prompt ที่ถามๆควรใช้ภาษาอังกฤษ เพราะทำ Tokenizer ใช้ Cost น้อยกว่าภาษาอื่นๆนะ ถูกนั้นเองง
• ลองไปเล่นได้นะ https://platform.openai.com/tokenizer ดูว่า Token ที่ใช้แต่ละภาษา เบื่องหลังลึกลองไปดูจาก Keynote ของ national coding day 2024 ที่ผมจดไว้ได้ครับ

- LLM - Gemini + Prompt Tip

LLM ตอนนี้มันช่วย Writing / Reading / Chatting

งานหลักของเราแต่เอ๊ะแล้วถามมัน ตัวอย่างวันนี้ที่แอดทอย สอนจะเป็นตัว Gemini ผมเองไม่เคยใช้ 55 ใช้แต่พวก Github Copilot ที่เหลือใช้ Claude แบบฟรีเอา 55

Prompt Tip

Power verb + ที่เราสงสัย + ส่วนเสริมขยาย

• Power verb บอกว่าเราต้องอะไรเปลี่ยนเป็นคำอื่นๆตามบริบทได้ เช่น Brainstorm / Summaries / Explain / Teach me เป็นต้น
• ที่เราสงสัย อันที่เราอยากถามแหละ แต่ต้องระบุให้ชัด ตัวอย่าง เช่น หนังสือ อาจจะมีชื่อที่คล้ายกัน เหมือนกันเป็นต้น
• ส่วนเสริมขยาย บอกให้ AI อธิบาย เราอ่านง่าย
  - ภาษาง่ายๆ in simple language
  - รูปแบบการแสดงผล in bullet point / in table format
  - อื่นๆ เช่น mood & tone

ตัวอย่าง เช่น

• Teach me "Generalism" in simple language
• can you summarize "Design Pattterns for cloud native Applications (O Reilly) in bullet point
• Explain five key principles of Generalism in book How to be better at (almost everything) by Pat Flynn

ปิดท้าย AI มีประเด็น IP บางอันเป็นหนังสือมีลิขสิทธ์นะ

สรุป ลองเอามาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดทั้งกับตัวเราเอง และโลกใบนี้นะ / อยู่ร่วมกับ AI / ทำให้โลกใบนี้น่าอยู่ขึ้น ^__^