หนังสือ Designing Machine Learning Systems / Generative Deep Learning Data Science ด้วย Python AI # Lock GP

****** หนังสือขายแยกเล่ม **************  AI-Assisted Programming   AI-Assisted Programmingเอไอเพื่อช่วยเขียนโค้ด เป็นเครื่องมือวิเศษที่ช่วยเนรมิตโค้ดภาษาต่างๆ ให้โปรแกรมเมอร์ได้แบบทันใจทำให้โปรเจ็กต์เดินหน้าแบบก้าวกระโดดอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งหนังสือเล่มนีจ้ ะครอบคลุมหลักคิดวิธีปฏิบัติครบทุกกระบวนการในวงจรการพัฒนา เนือ้ หาอ่านง่ายและเป็นขัน้ ตอน เหมาะสำหรับทุกคนที่ต้องการพัฒนาทักษะใหม่ที่จำเป็นสำหรับโปรแกรมเมอร์ ภายในเล่ม ประกอบด้วยการแนะนำวิธีใช้เอไอที่หลากหลาย ตัง้ แต่ LLM ชนิดเอนกประสงค์ (ChatGPT,Gemini และ Claude), ระบบคลาวด์เพื่อพัฒนาโค้ด เช่น GitHub Copilot, Tabnine, Cursor และ Amazon CodeWhispererรวมทัง้ เจนเนอเรทีฟเอไออื่นๆ ซึ่ง Tom Taulli ได้เสนอเทคนิควิธีเขียนโค้ดแบบโมดูลโดยใช้คำสั่งพรอมท์ (prompt) รวมทัง้ ประเด็นต่างๆ ดังนี้ ? ความสามารถหลักๆ ของเครื่องมือพัฒนาโค้ดที่ใช้เอไอ ? ข้อดี-ข้อเสีย และตัวอย่างการใช้งานระบบคลาวด์ยอดนิยมเพื่อพัฒนาโค้ด เช่น GitHub Copilot ? วิธีใช้ ChatGPT, Gemini, Claude และ LLM อื่นๆ ในการช่วยเขียนโค้ด ? การใช้เอไอในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ตัง้ แต่สร้างข้อกำหนด, วางแผน, เขียนโค้ด, ดีบั๊ก และ ทดสอบ ? การใช้วิศวกรรมพรอมท์ (prompt engineering) เพื่อการพัฒนาโค้ด และจัดการงานจำเจ ? วิธีใช้เอไอทัง้ ชนิด low code และ no code ------------- การพัฒนาแอพพลิเคชัน Machine Learning การพัฒนาแอพพลิเคชัน Machine Learning การนำ Machine Learning ไปใช้ในแอพพลิเคชัน จำเป็นต้องผสมผสานระหว่างความคิดสร้างสรรค์ แนวทางการทำงานทางวิศวกรรม และความคิดเชิงวิเคราะห์ ซึ่งต้องการมากกว่าเพียงแค่ฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูล เพราะยังมีการเลือกแนวทางของ ML ที่เหมาะสมสำหรับคุณลักษณะของข้อมูล วิเคราะห์ข้อผิดพลาดของโมเดล แก้ปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูล รวมถึงการตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดล หนังสือเล่มนี้ได้อธิบายทุกขั้นตอนของกระบวนการเหล่านี้ และมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ผู้อ่านประสบความสำเร็จในแต่ละขั้นตอน ด้วยการเสนอวิธีการ ตัวอย่างโค้ด และคำแนะนำจากประสบการณ์ ซึ่งในเล่มประกอบด้วยคำแนะนำเชิงปฏิบัติทีละขั้นตอน ตัวอย่างที่ใช้ได้จริง รวมถึงกรณีศึกษา โดยตัวอย่างส่วนใหญ่จะมาพร้อมกับภาพประกอบ และมีโค้ดให้ดาวน์โหลดไปทดลองได้ ------ Fundamentals of Data Engineering  Fundamentals of Data Engineeringหลักการและแนวทางปฏิบัติ ในการพัฒนาระบบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพงานด้านวิศวกรรมข้อมูลได้เติบโตอย่างรวดเร็วในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ทำให้วิศวกร ซอฟต์แวร์, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักวิเคราะห์จำนวนมาก ต่างศึกษาและมองหาแนวทาง ปฏิบัติที่ครอบคลุมกระบวนการต่างๆ ในวงจรชีวิตของวิศวกรรมข้อมูลคุณจะได้เรียนรู้ถึงวิธีวางแผนและพัฒนาระบบ เพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กร    โดยผู้เขียนจะสร้างความเข้าใจผ่านแต่ละช่วงของวงจรชีวิตวิศวกรรมข้อมูล เพื่อให้คุณเรียนรู้ถึง แนวคิดในการสร้างข้อมูล, การนำข้อมูลเข้า, การประสานงาน, การแปลง, การจัดเก็บ และการ กำกับดูแล รวมถึงการประเมินเทคโนโลยีข้อมูล เพื่อให้เหมาะสมกับลักษณะการใช้งานแบบต่างๆ หนังสือเล่มนีจ้ ะทำให้คุณสามารถ ? เห็นภาพรวมของภูมิทัศน์ทางวิศวกรรมข้อมูลทัง้ หมด ? ประเมินปัญหาทางวิศวกรรมข้อมูล โดยใช้กรอบแนวทางปฏิบัติแบบครบวงจร ? เลือกเทคโนโลยี, สถาปัตยกรรม และกระบวนการด้านข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ? ใช้วงจรชีวิตวิศวกรรมข้อมูลเพื่อออกแบบ และสร้างสถาปัตยกรรมที่แข็งแกร่ ----------- เรียนรู้หลักการ Data Science ด้วย Python   การเรียน Data Science ไม่ใช่แค่ใช้เครื่องมือหรือไลบรารีเป็น แต่ยังต้องเข้าใจถึงหลักการเบื้องหลังการทำงานด้วย หนังสือ "เรียนรู้หลักการ Data Science ด้วย Python" เล่มนี้ จะสอนให้ให้คุณรู้ถึงตัวเครื่องมือและอัลกอริธึมที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง โดยการเขียนขึ้นด้วยภาษา Python ทั้งหมด หากคุณมีความรู้ด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมบ้าง ผู้เขียนจะช่วยให้เข้าใจแกนหลักของ Data Science และเพิ่มทักษะที่จำเป็นต่อการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นเรื่อง Deep Learning และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ พร้อมทดลองสร้างโมเดลด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยตัวคุณเอง --------- AI and Machine Learning for Coders    "AI and Machine Learning for Coders" เล่มนี้ มีเป้าหมายเพื่อเตรียมผู้อ่านให้พร้อมสำหรับการเขียนโปรแกรมด้าน AI และ Machine Learning สำหรับโปรเจ็กต์ที่หลากหลาย ทั้งการใช้กับโทรศัพท์มือถือ ใช้ในบราวเซอร์ หรือผ่านระบบคลาวด์ โดยเน้นการเขียนโค้ด ไม่เน้นคณิตศาสตร์ เนื้อหาในเล่มแบ่งเป็น 2 ส่วนหลักคือ ส่วนที่ 1 พูดถึงวิธีใช้ TensorFlow เพื่อสร้างโมเดล ML หลายรูปแบบ ตั้งแต่คอมพิวเตอร์วิชันไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และส่วนที่ 2 จะช่วยให้ผู้อ่านนำโมเดลไปใช้กับโทรศัพท์มือถือ ทั้งบน Android iOS หรือรันบนบราวเซอร์ที่ใช้ JavaScript หรือเปิดให้บริการบนระบบคลาวด์ได้ โดยผู้อ่านสามารถดาวน์โหลดตัวอย่างโปรแกรมในเล่มได้ที่ https://github.com/lmoroney/tfbook ---------- Designing Machine Learning Systems   ระบบแมชชีนเลิร์นนิ่งมีทั้งความซับซ้อน และแตกต่างไม่ซ้ำกัน เพราะมีองค์ประกอบจำนวนมาก และมีผู้เกี่ยวข้องหลายฝ่าย อีกทั้งการสร้างระบบขึ้นอยู่กับข้อมูล ซึ่งแต่ละกรณีก็มีข้อมูลไม่เหมือนกัน หนังสือ "Designing Machine Learning Systems" เล่มนี้ จึงเสนอการเรียนรู้แบบองค์รวม โดยให้แนวทางการออกแบบระบบ ML ที่วางใจได้ รองรับการปรับขนาด บำรุงรักษาง่าย และปรับเปลี่ยนให้เข้ากับสภาพแวดล้อม และข้อกำหนดทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้    เนื้อหาภายในเล่มจะช่วยให้คุณเรียนรู้ในการรับมือกับสถานการณ์ต่าง ๆ อาทิ ขั้นตอนทางวิศวกรรมข้อมูล และการเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสม และการเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสมเพื่อตอบโจทย์ธุรกิจ การสร้างกระบวนการอัตโนมัติสำหรับการพัฒนาแบบต่อเนื่อง การประเมิน การปรับใช้และการอัพเดทโมเดล การพัฒนาระบบตรวจสอบ เพื่อตรวจจับและแก้ไขปัญหาที่อาจพบขณะใช้งาน