ปัจจุบันการประยุกต์ใช้ AI ได้ก้าวจากแค่การสนทนาและความบันเทิงแบบง่าย เข้าสู่ยุคของการนำไปใช้งานจริงในระดับองค์กรอย่างเต็มรูปแบบ นักพัฒนาและผู้ทำงานด้าน AI ส่วนใหญ่รวมถึงบุคลากรด้านเทคนิคในองค์กรต่างมีจุดอ่อนที่ชัดเจน คือ รู้แค่การเรียกใช้โมเดลสำเร็จรูป ไม่เข้าใจกระบวนทัศน์การพัฒนาวิศวกรรม AI ไม่สามารถสร้างสถาปัตยกรรมเอเจนต์ที่เสถียร ควบคุมได้ และพัฒนาได้อย่างต่อเนื่อง เอเจนต์ AI ที่สร้างขึ้นไม่มีหน่วยความจำ ไม่มีข้อจำกัด การทำงานสับสน วุ่นวาย เกิดช่องโหว่ทางตรรกะ ผลลัพธ์หลุดการควบคุม งานล้มเหลวได้ง่าย ขาดมาตรฐานการพัฒนาที่เป็นระบบ โครงการกระจัดกระจาย ไม่สามารถตอบโจทย์มาตรฐานการใช้งานจริงในองค์กร ไม่สามารถสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติแบบมีโครงสร้าง AI จึงทำได้แค่ช่วยงานง่ายๆ ไม่สามารถรองรับสถานการณ์ทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้ อยากทำโครงการ AI เชิงพาณิชย์แต่ไม่เข้าใจกลไกการค้นคืนของ RAG การทำงานร่วมกันของหลายโมเดล การดีบักและการปรับใช้โครงการ สุดท้ายจึงหยุดอยู่แค่ขั้น demo ไม่สามารถนำไปใช้เชิงพาณิชย์ได้

คอร์สปฏิบัติการประยุกต์ใช้ระดับองค์กร Harness Engineering ชุดนี้ มุ่งเน้นระบบวิศวกรรม AI ที่ล้ำสมัยของอุตสาหกรรม ตั้งแต่กระบวนทัศน์พื้นฐาน หลักการแกนกลาง ตรรกะสถาปัตยกรรม ไปจนถึงกรณีศึกษาจากบริษัทชั้นนำ มาตรฐานการพัฒนา และการปฏิบัติโครงการระดับองค์กร สร้างระบบการนำวิศวกรรม AI ไปใช้ที่สมบูรณ์และใช้เชิงพาณิชย์ได้ ช่วยให้ผู้เรียนก้าวจาก 'ใช้ AI เป็น' ไปสู่ผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมที่ 'สร้างเป็น พัฒนาเป็น และนำระบบ AI ระดับองค์กรไปใช้ได้จริง' คอร์สเริ่มจากแนวคิดพื้นฐานของ Harness และการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ทางวิศวกรรม เจาะลึกหลักการพื้นฐานของวิศวกรรม AI รวมถึงกลไกหลักอย่างวิศวกรรมบริบท หน่วยความจำถาวร การทำงานแบบมีโครงสร้าง ข้อจำกัดทางสถาปัตยกรรม และวงจรป้อนกลับ พร้อมกรณีศึกษาจากบริษัทชั้นนำอย่าง OpenAI, Anthropic, Stripe ช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจว่าระบบ AI ระดับองค์กรที่แท้จริงถูกออกแบบและพัฒนาอย่างไร

ในส่วนปฏิบัติการ คอร์สจะนำผู้เรียนประยุกต์ใช้วิธีการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อกำหนด SDD สร้างระบบ RAG บริการลูกค้าอัจฉริยะระดับองค์กรที่สมบูรณ์ตั้งแต่ศูนย์ ผู้เรียนจะได้ลงมือทำตั้งแต่การแยกความต้องการของโครงการ ออกแบบสถาปัตยกรรม ตั้งค่าสภาพแวดล้อม เชื่อมต่อโมเดลขนาดใหญ่ จัดการฐานความรู้ พัฒนาหน้าสนทนา ไปจนถึงการดีบักและแก้ไขข้อผิดพลาดของโครงการครบทุกขั้นตอน ผ่านเส้นทางการเรียนรู้ที่สมบูรณ์นี้ ผู้เรียนไม่เพียงเชี่ยวชาญวิธีการหลักในการนำวิศวกรรม AI ไปใช้ แต่ยังสะสมประสบการณ์โครงการ AI ระดับพาณิชย์ที่นำไปแสดงได้จริง มีความสามารถในการรับงานพัฒนา AI ระดับองค์กรได้อย่างอิสระ คอร์สนี้เป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้นักพัฒนาด้านเทคนิคอุปสรรคของการประยุกต์ใช้ AI และก้าวจากผู้ใช้เครื่องมือไปสู่ผู้สร้างระบบ

• 1.แนะนำคอร์ส Harness
• 2.แนวคิดพื้นฐานของ Harness
• 3.การเปลี่ยนกระบวนทัศน์วิศวกรรม AI สามครั้ง
• 4.หลักการพื้นฐานและคู่มือการประยุกต์ใช้ Harness
• 5.คุณค่าที่แท้จริงของ Harness
• 6.Harness แก้ไขปัญหาใดบ้าง
• 7.วิศวกรรมบริบทของ Harness
• 8.การแบ่งบทบาทของ Harness Agent
• 9.หน่วยความจำถาวรของ Harness
• 10.การดำเนินการแบบมีโครงสร้างของ Harness
• 11.ข้อจำกัดทางสถาปัตยกรรมของ Harness
• 12.วงจรป้อนกลับของ Harness
• 13.การจัดการเอนโทรปีของ Harness

• 14.กรณีศึกษาการปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Harness ในอุตสาหกรรม
• 15.กรณีศึกษาการปฏิบัติด้านวิศวกรรมการควบคุมของ OpenAI
• 16.กรณีศึกษาการปฏิบัติด้านวิศวกรรมการควบคุมของ Anthropic
• 17.กรณีศึกษาการปฏิบัติด้านวิศวกรรมการควบคุมของ Stripe
• 18.กรณีศึกษาการปฏิบัติด้านวิศวกรรมการควบคุมของ Huntley
• 19.หลักเกณฑ์การนำไปใช้ 6 ข้อของ Harness ในอุตสาหกรรม

• 20.การพัฒนาโครงการระดับองค์กรด้วย Harness ภาคปฏิบัติ
• 21.Harness ระยะที่ 1 ชั้นข้อมูล - ให้ Agent เข้าใจโครงการ
• 22.Harness ระยะที่ 2 ชั้นข้อจำกัด - ให้ Agent ไม่สามารถทำผิดพลาด
• 23.Harness ระยะที่ 3 ชั้นระบบอัตโนมัติ - ให้ Agent ตรวจสอบและซ่อมแซมตนเอง
• 24.Harness ตั้งแต่เริ่มต้นจนพัฒนาโครงการใหม่
• 25.คำถามที่พบบ่อยในการปฏิบัติ Harness Engineering
• 26.รายการตรวจสอบการนำ Harness Engineering ไปใช้
• 27.การพัฒนาและทดสอบฟังก์ชันโครงการด้วย Harness

• 28.การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อกำหนด SDD
• 29.แก่นแนวคิดและความลึกในการนำ SDD ไปใช้
• 30.การประยุกต์ใช้ SDD ในโครงการจริง
• 31.การทำงานร่วมกันของหลาย AI ใน SDD
• 32.แนะนำเครื่องมือโอเพนซอร์ส Harness
• 33.สรุป Harness Engineering

• 34.การพัฒนา Codex ด้วย Harness สำหรับระบบบริการลูกค้าอัจฉริยะ RAG
• 35.กระบวนการหลักของ RAG และกลไกการค้นคืนของฐานข้อมูลเวกเตอร์
• 36.การเตรียมสภาพแวดล้อมการพัฒนาโครงการ Codex
• 37.การใช้ CC Switch ของ Codex เพื่อสลับไปใช้โมเดลขนาดใหญ่ในประเทศ
• 38.การแยกความต้องการและการออกแบบสถาปัตยกรรมของโปรเจกต์ Codex
• 39.การเริ่มต้นโปรเจกต์ Codex และการจัดการ dependencies
• 40.การพัฒนาเลเยอร์เชื่อมต่อโมเดลขนาดใหญ่สำหรับฟังก์ชันธุรกิจของ Codex
• 41.การพัฒนาเครื่องมือค้นหา RAG ของ Codex
• 42.การพัฒนาหน้าจัดการฐานความรู้ของ Codex
• 43.การพัฒนาหน้าสนทนาบริการลูกค้าและเวิร์กโฟลว์ Agent ของ Codex
• 44.การพัฒนาทางเข้าสู่ระบบและการนำทางหลายหน้าของ Codex
• 45.การรันดีบักและแก้ไขข้อผิดพลาดของโปรเจกต์ Codex
• 46.สรุปบทเรียนโปรเจกต์บริการลูกค้าอัจฉริยะ Codex

💡 คำแนะนำในการเรียนรู้:เนื้อหาบทเรียนอ้างอิงจากแนวปฏิบัติในอุตสาหกรรม ณ เวลาที่เผยแพร่ แนะนำให้ศึกษาควบคู่กับกฎล่าสุดของแพลตฟอร์มในปัจจุบัน