🎞️ Videos → AI Guessing Image Game by using p5.js and Ollama

มาทำความรู้จักกับการสร้าง AI Guessing Image Game ง่ายๆ ด้วย p5.js และ Ollama ในเซสชันนี้ โบ๊ท ชรันธร ลิ้มสีโล Microsoft Learn Student Ambassador และ student tech lead ประเทศไทย จะมาแบ่งปันแรงบันดาลใจจากเกม Quick, Draw! ของ Google พร้อมอธิบายกลไกการทำงานของโปรเจกต์ที่ผสานความสามารถของ p5.js ในการวาดภาพ และ Ollama ซึ่งเปรียบเหมือนเป็น docker สำหรับรันโมเดล LLaVA (Large Language Vision Assistant) แบบ local โดยไม่ต้องใช้อินเทอร์เน็ต ตัวอย่างการใช้งานจริงจะแสดงให้เห็นถึงวิธีการวาดภาพ อัปโหลด และให้ LLaVA วิเคราะห์ภาพที่วาด มาร่วมเรียนรู้และค้นพบความเป็นไปได้ใหม่ๆ ของ small language model ในการสร้างสรรค์แอปพลิเคชันแบบ multimodal ที่น่าสนใจ

• แนะนำตัวและที่มาของ AI Guessing Image Game 0:00
• LLM, Multimodal และแรงบันดาลใจจาก Quick, Draw! 1:21
• Quick, Draw! Dataset และ CNN 2:58
• Generative AI และ Open Source Models 5:10
• LLaVA และ Ollama 6:02
• Ollama Architecture และ Local Model 7:46
• Demo Workflow: อัปโหลดรูปภาพและถามคำถาม 8:49
• Demo Code: สำรวจ Repo และ Index.js 10:29
• Demo Code: เจาะลึก index.js และ Provider 11:50
• Demo Code: Generate.js และ OpenAI vs. Ollama 13:55
• Demo: รัน Ollama และ LLaVA 15:32
• Demo: วาดภาพและทดสอบ AI 16:33
• Demo: เปลี่ยนคำถามและลองวาดรูปใหม่ 17:32
• LLaVA และ Responsible AI 19:23
• สรุป Key takeaway และ Q&A 20:31
• Multi-modal Model Use Cases และ Project Astra 21:16
• Creativity + AI + Sustainability = Small Language Model 21:35
• ต่อยอด Small Language Model และ FOSSASIA 22:18