นักพัฒนา Generative AI: สร้าง RAG, AI Agents, และการติดตั้งใช้งานบน Cloud

Generative AI กำลังเปลี่ยนวิธีการสร้างซอฟต์แวร์ของเรา แต่การก้าวข้ามไปจากการใช้ prompt แบบง่ายๆ ต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมระบบ หลักสูตรนี้เชื่อมช่องว่างระหว่าง AI เชิงแนวคิดและวิศวกรรมเชิงปฏิบัติ โดยจะแนะนำคุณตลอดกระบวนการสร้างแอปพลิเคชัน AI ระดับ Production คุณจะเปลี่ยนจากการทำความเข้าใจวิธีการทำงานของ Large Language Models ไปสู่การออกแบบระบบเอเจนต์อัตโนมัติและเครื่องมือค้นหาเชิงความหมาย (semantic search engines) ด้วยการอ่านคำอธิบายที่มีโครงสร้างและการวิเคราะห์การใช้งานโค้ดที่สะอาดตา คุณจะได้รับทักษะที่จำเป็นในการออกแบบ เพิ่มประสิทธิภาพ และรันภาระงาน AI บน Cloud What you'll learn: - ทำความเข้าใจแนวคิดหลักของ Generative AI, Large Language Models, และสถาปัตยกรรม Transformer - สร้างไปป์ไลน์ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ที่แข็งแกร่งสำหรับการสืบค้นเอกสารที่กำหนดเอง - พัฒนาเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์อัตโนมัติโดยใช้เฟรมเวิร์กสมัยใหม่ เช่น CrewAI และ PydanticAI - นำ vector databases และ semantic search มาใช้เพื่อขับเคลื่อนการดึงความรู้แบบอัจฉริยะ - กำหนดค่าและติดตั้งใช้งานโมเดล AI ในสภาพแวดล้อม Cloud โดยใช้ Docker และ containerization - ประยุกต์ใช้ Python async patterns และ type hints เพื่อเขียนโค้ด AI orchestration ที่สะอาดตาและพร้อมใช้งานระดับ Production หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์หลัก, คำจำกัดความพื้นฐานของ neural networks, และพื้นฐาน prompt engineering จากนั้นคุณจะก้าวหน้าผ่านคู่มือที่เป็นลายลักษณ์อักษรทีละขั้นตอน ซึ่งครอบคลุมการรวม API, vector databases, การประสานงานแบบหลายเอเจนต์, และกลยุทธ์การติดตั้งใช้งานบน Cloud หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับ software developers, system architects, และผู้ที่สนใจเทคโนโลยีที่ต้องการเข้าสู่สาขาวิศวกรรม AI ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐาน machine learning มาก่อน แต่แนะนำให้มีความคุ้นเคยพื้นฐานกับ Python เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างและติดตั้งใช้งานระบบ AI อัจฉริยะระบบแรกของคุณ