หนังสือ Fundamentals of Data Engineering / AI-Assisted Programming : คอมพิวเตอร์ /Internet /เขียนโ Lock GP

*Fundamentals of Data Engineering หลักการและแนวทางปฏิบัติ 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 . * 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 ได้เสนอเทคนิควิธีเขียนโค้ดแบบ โมดูลโดยใช้คำสั่งพรอมท์ (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 . *Generative Deep Learning  หนังสือเล่มนี้ยังให้มุมมองต่ออนาคตของเจนเนอเรทีฟ เอไอ พร้อมวิธีการประยุกต์เชิงรุก ทั้งสำหรับบุคคลและระดับองค์กร เพื่อสร้างความได้เปรียบ และใช้ประยชน์จากเทคโนโลยีอันน่าทึ่งนี้ในนสร้างสรรค์ต่างๆ . * 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 สารบัญ : AI and Machine Learning for Coders  ส่วนที่ 1 การสร้างโมเดล - บทที่ 1 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ TensorFlow - บทที่ 2 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิชัน - บทที่ 3 ก้าวไปอีกขั้น : ตรวจจับคุณลักษณะในรูปภาพ - บทที่ 4 ดาต้าเซตพร้อมใช้จาก TensorFlow Datasets - บทที่ 5 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ฯลฯ ส่วนที่ 2 การใช้งานโมเดล - บทที่ 12 รู้จักกับ TensorFlow Lite - บทที่ 13 การใช้ TensorFlow Lite ในแอป Android - บทที่ 14 การใช้ TensorFlow Lite ในแอป iOS - บทที่ 15 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ TensorFlow.js - บทที่ 16 เทคนิคสร้างคอมพิวเตอร์วิชัน ด้วย TensorFlow.js . *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 สารบัญ : การพัฒนาแอพพลิเคชัน Machine Learning ส่วนที่ 1ค้นหาแนวทางที่ถูกต้องสำหรับ ML - บทที่ 1 จากเป้าหมายสู่การกำหนดกรอบของ ML - บทที่ 2 การสร้างแผนงาน ส่วนที่ 2 สร้างลำดับการทำงาน - บทที่ 3 เริ่มสร้างไปป์ไลน์ - บทที่ 4 จัดการชุดข้อมูลเริ่มต้น ส่วนที่ 3 กระบวนการทำซ้ำกับโมเดล ฯลฯ. . *Designing Machine Learning Systems บทที่ 1 ภาพรวมของระบบแมชชีนเลิร์นนิ่ง บทที่ 2 การออกแบบระบบแมชชีนเลิร์นนิ่งเบื้องต้น บทที่ 3 ความรู้พื้นฐานด้านวิศวกรรมข้อมูล บทที่ 4 ข้อมูลสำหรับการฝึก บทที่ 5 งานวิศวกรรมฟีเจอร์ บทที่ 6 การพัฒนาโมเดลและประเมินผลแบบออฟไลน์ บทที่ 7 การปรับใช้โมเดลและการให้บริการ บทที่ 8 การเปลี่ยนแปลงการแจกแจงข้อมูลและการเฝ้าติดตาม บทที่ 9 การเรียนรู้ต่อเนื่องและการทดสอบขณะใช้งาน บทที่ 10 โครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือสำหรับ MLOps . .