Cloud Platform AI and Machine Learning: From Data to Generative Models

การปรับใช้ machine learning บนระบบ cloud อาจดูเป็นเรื่องท้าทายเนื่องจากมีบริการ สายธารข้อมูล (data pipelines) และประเภทของโมเดลให้เลือกมากมาย คู่มือรูปแบบข้อความนี้จะช่วยลดความซับซ้อนของวงจรชีวิตทั้งหมด ช่วยให้คุณเปลี่ยนผ่านจากข้อมูลดิบไปสู่โมเดล AI ที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง คุณจะได้รับความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีใช้ประโยชน์จากบริการ cloud-based AI เพื่อสร้างโซลูชันทั้งแบบ predictive และ generative AI จากการสำรวจรูปแบบสถาปัตยกรรมในโลกแห่งความเป็นจริง คุณจะได้เรียนรู้วิธีการจัดโครงสร้างข้อมูล การเทรนโมเดล และการนำแนวปฏิบัติด้าน MLOps สมัยใหม่ไปใช้งาน สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI และ machine learning รวมถึงวิธีการแบบ supervised, unsupervised และ generative - นำทางวงจรชีวิตจากข้อมูลสู่ AI บนระบบ cloud ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลและการเตรียมข้อมูลขั้นต้น ไปจนถึงการประเมินผลโมเดล - กำหนดค่ากระบวนการทำงานของ predictive machine learning โดยใช้เครื่องมือแบบ cloud-native และสายธารการทำงานแบบอัตโนมัติ - สำรวจพื้นฐานของ generative AI รวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (large language models) และพื้นฐานการทำ prompt engineering - เข้าใจรูปแบบ Retrieval-Augmented Generation สมัยใหม่และการเชื่อมต่อเข้ากับฐานข้อมูลเวกเตอร์ (vector database) - นำแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ MLOps ไปใช้ในการเฝ้าระวัง การจัดวางระบบ และการขยายขนาดโมเดลอย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อม cloud หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและสถาปัตยกรรม cloud AI หลัก ก่อนที่จะขยับไปสู่กระบวนการเตรียมข้อมูลและการเทรนโมเดลที่นำไปใช้ได้จริง จากนั้นคุณจะได้ศึกษาทฤษฎีรูปแบบการออกแบบ generative AI และกลยุทธ์การจัดวางระบบสมัยใหม่ผ่านคำอธิบายรูปแบบข้อความที่ชัดเจนและเป็นโครงสร้าง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่มุ่งหวังจะเป็น data scientist,นักพัฒนา และผู้ที่สนใจในเทคโนโลยี ซึ่งยังใหม่กับ cloud-based AI และต้องการรากฐานทางความคิดที่มั่นคงโดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ machine learning มาก่อน เริ่มต้นการเดินทางสู่โลกของปัญญาประดิษฐ์บน cloud ได้แล้ววันนี้