ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Instituteຫຼັກສູດໄອທີສອນສົດ ຄອບຄຸມເວັບ ມືຖື ຖານຂໍ້ມູນ ກຣາຟິກ ແລະ ອື່ນໆ
ซอฟต์แวร์ที่มีปัญหาหลังส่งมอบส่วนใหญ่ไม่ได้พังเพราะไม่มีการทดสอบ แต่พังเพราะทดสอบไม่ตรงจุด Requirement ที่ตกหล่นหรือขัดกันเองไม่ถูกจับได้ตั้งแต่ต้น Test Case เขียนกว้างจนคนอื่นทำตามไม่ได้…
องค์กรจำนวนมากลงทุนกับข้อมูลและ AI แล้ว แต่ผู้บริหารยังตอบได้ยากว่าควรเริ่มตรงไหน โครงการใดคุ้มค่า และจะควบคุมความเสี่ยงอย่างไร เพราะการพูดคุยกับทีมเทคนิคมักเต็มไปด้วยศัพท์เฉพาะ ขณะที่การตัดสินใจเรื่องแพลตฟอร์ม งบประมาณ…
ChatGPT กลายเป็นเครื่องมือที่คนทำงานจำนวนมากเปิดใช้ทุกวัน แต่ส่วนใหญ่ยังใช้แค่ถามตอบทีละข้อความ ทั้งที่ ChatGPT ในปัจจุบันอ่านไฟล์ วิเคราะห์ข้อมูล สร้างไฟล์ Word, Excel และ PowerPoint เชื่อมต่อกับอีเมลและปฏิทิน ค้นคว้าเชิงลึก และทำงานตามรอบเวลาที่กำหนดได้…
เมื่อ AI Agent ต้องทำงานยาวหลายสิบขั้น เรียกเครื่องมือจริง แก้ไฟล์จริง และรันคำสั่งบนระบบจริง สิ่งที่ตัดสินว่า Agent จะน่าเชื่อถือหรือไม่ไม่ได้อยู่ที่ตัวโมเดลอย่างเดียว แต่อยู่ที่ Harness หรือ Runtime ที่ห่อโมเดลไว้ ทั้ง Loop ที่รู้ว่าเมื่อไรต้องหยุด…
งานอัตโนมัติแบบเดิมทำงานตามเงื่อนไขที่เขียนไว้ล่วงหน้า พอเจอข้อความที่ไม่ตรงรูปแบบหรือคำถามที่ต้องดูข้อมูลหลายแหล่งประกอบกันก็ไปต่อไม่ได้ Agentic AI เปลี่ยนโจทย์นี้ด้วยการให้ LLM เป็นผู้ตีความ วางแผน และเลือกเครื่องมือเองว่าต้องดึงข้อมูลอะไร จากที่ไหน…
เมื่อ AI ร่างเอกสาร วิเคราะห์ข้อมูล และตอบคำถามได้เร็วขึ้นทุกวัน คำถามที่คนทำงานหลีกเลี่ยงไม่ได้คือคุณค่าของเราอยู่ตรงไหน รายงาน Future of Jobs Report 2025 ของ World Economic Forum ระบุว่าทักษะที่นายจ้างต้องการจะเปลี่ยนไปราว 39% ภายในปี 2030…
หลายองค์กรเริ่มโครงการ AI ด้วยความตื่นเต้น แต่จำนวนไม่น้อยติดอยู่ในสถานะนำร่องไม่จบ หรือที่เรียกว่า Pilot Purgatory เพราะเลือกปัญหาไม่ชัด ไม่มีข้อมูลรองรับ ไม่มีเจ้าของโครงการ ไม่ได้กำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จตั้งแต่ต้น หรือไม่มีแผนขยายผลหลังนำร่อง…
AI จะฉลาดได้เท่ากับข้อมูลที่ป้อนให้ โครงการ AI หลายโครงการในองค์กรไม่สำเร็จไม่ใช่เพราะเทคโนโลยี แต่เพราะข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายที่ รหัสสินค้าหรือรหัสผู้ขายไม่ตรงกันระหว่างระบบ ข้อมูลไม่ครบ หรือไม่มีใครเป็นเจ้าของข้อมูลอย่างชัดเจน…
ธุรกิจการผลิตที่ความต้องการผันผวนตามฤดูกาลต้องวางแผนภายใต้ความไม่แน่นอนหลายชั้นพร้อมกัน ทั้งยอดขายที่ขึ้นลงตามช่วงเวลา ราคาวัตถุดิบ ระยะเวลาการจัดส่ง และความเสี่ยงของซัพพลายเออร์…
หลายคนเริ่มใช้ AI ในงานประจำวันแล้ว แต่ผลลัพธ์ยังไม่ตรงใจ ต้องสั่งแก้ซ้ำหลายรอบ หรือไม่แน่ใจว่าคำตอบที่ได้ถูกต้องพอจะส่งต่อได้หรือไม่ ปัญหาส่วนใหญ่ไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือ แต่อยู่ที่วิธีสั่งงาน การเขียน Prompt ที่ดีคือการสื่อสารอย่างมีโครงสร้าง…
นักพัฒนาส่วนใหญ่ใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดกันแล้ว แต่ยังใช้แบบสั่งทีละงานแล้วคัดลอกผลลัพธ์มาวาง ซึ่งได้ประโยชน์แค่ช่วงเขียนโค้ดเท่านั้น ขณะที่เวลาจริงของทีมพัฒนาหมดไปกับการวางแผน แตกงาน ทบทวนโค้ด ทดสอบ ไล่ปัญหา และงาน Deploy…
งาน QA ส่วนใหญ่หมดไปกับงานที่ทำซ้ำ เขียน Test Case ทีละข้อจากเอกสารที่ไม่ครบ เตรียมข้อมูลทดสอบทีละชุด ไล่รันสคริปต์ที่พังเพราะหน้าจอเปลี่ยนนิดเดียว แล้วยังต้องสรุปผลส่งทีมอีก พอเวลาไม่พอก็ต้องเลือกว่าจะทดสอบอะไรและปล่อยอะไรผ่านไป ซึ่งเป็นจุดที่บั๊กมักหลุดขึ้น…
งานวิเคราะห์และออกแบบระบบใช้เวลาไปกับการเขียนเอกสารและวาด Diagram มากกว่าการคิดออกแบบจริง กว่าจะได้ Use Case ครบ วาด Process Flow เสร็จ ทำ ER Diagram ให้ตรงกับที่คุยไว้ แล้วยังต้องเขียนสเปก API และร่างสถาปัตยกรรมอีก พอความต้องการเปลี่ยนกลางทาง…
Claude Code ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับถาม AI ให้ช่วยเขียนโค้ด แต่ทำหน้าที่เสมือน AI Coding Agent ที่เข้าใจโครงสร้างของโปรเจกต์ อ่านไฟล์ แก้ไข Source Code รันคำสั่ง ทดสอบระบบ และทำงานร่วมกับ Development Workflow ได้จริง…
งานไอทีเกือบทุกสายวางอยู่บนเครือข่าย ไม่ว่าจะเป็นระบบเซิร์ฟเวอร์ คลาวด์ ความปลอดภัย หรือแม้แต่การพัฒนาซอฟต์แวร์ เมื่อระบบมีปัญหา คนที่อ่านเส้นทางของข้อมูลออกว่าติดที่ชั้นไหนจะแก้ปัญหาได้เร็วกว่าคนที่เดาไปเรื่อย ๆ หลายเท่า หลักสูตร CCNA…
องค์กรจำนวนมากถูกคู่ค้าหรือลูกค้าถามหาใบรับรอง ISO/IEC 27001 แต่พอเริ่มลงมือกลับพบว่ามาตรฐานอ่านยาก เต็มไปด้วยศัพท์เฉพาะ และไม่บอกตรง ๆ ว่าองค์กรต้องทำอะไรบ้าง หลายแห่งจึงจ้างที่ปรึกษามาทำเอกสารให้แล้วได้ใบรับรองที่ไม่สะท้อนการทำงานจริง…
องค์กรส่วนใหญ่มีพนักงานใช้ AI กันแล้ว แต่ยังไม่มีนโยบายว่าใช้ได้แค่ไหน ข้อมูลอะไรห้ามป้อนเข้าไป ใครรับผิดชอบเมื่อ AI ให้ผลผิด และจะตอบผู้ตรวจสอบอย่างไรว่ามีการควบคุมอยู่จริง ช่องว่างนี้กลายเป็นความเสี่ยงทั้งด้านข้อมูลรั่วไหล ด้านกฎหมาย และด้านชื่อเสียง…
การรู้จักบริการของ AWS ทีละตัวไม่เพียงพอสำหรับงานสถาปนิกระบบ สิ่งที่ตลาดต้องการคือคนที่ตอบได้ว่าเมื่อมีโจทย์ธุรกิจหนึ่ง ควรเลือกบริการใด ต่อกันอย่างไร ระบบจะทนต่อความล้มเหลวได้แค่ไหน ปลอดภัยพอหรือไม่ และค่าใช้จ่ายจะบานปลายตรงจุดไหน ข้อสอบ SAA-C03…
หลักสูตรนี้พาผู้เรียนเดินทางครบเส้นทางในสองวัน จากคนที่ยังไม่เคยเขียนโปรแกรมมาก่อน ไปจนถึงการสร้างเว็บแอปแบบ Fullstack ที่มีฐานข้อมูลและระบบสมาชิก แล้ว Deploy ขึ้นใช้งานจริงบน Production ด้วยการทำงานร่วมกับ AI Agent อย่างเป็นระบบ…
นักพัฒนาส่วนใหญ่เริ่มใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดกันแล้ว แต่ยังใช้ในลักษณะถามทีละคำถามและคัดลอกโค้ดมาวาง ซึ่งได้ประโยชน์เพียงบางส่วนและมักเจอปัญหาโค้ดที่ AI สร้างไม่เข้ากับโครงสร้างเดิม การทำงานร่วมกับ AI แบบมืออาชีพต้องมี Workflow ที่ชัดเจน ตั้งแต่การออกแบบ…
หลายคนมีไอเดียเว็บหรือเครื่องมือที่อยากใช้ในงานของตัวเอง แต่ติดตรงที่เขียนโปรแกรมไม่เป็น และการจ้างทำก็ใช้ทั้งเวลาและงบประมาณ ทุกวันนี้ AI ที่ช่วยเขียนโค้ดได้เปลี่ยนเรื่องนี้ไปแล้ว คนที่ไม่มีพื้นฐานสามารถอธิบายสิ่งที่ต้องการเป็นภาษาคน แล้วให้ AI สร้างโค้ดให้…
การทดสอบเว็บด้วยมือทุกครั้งก่อนปล่อยของทำให้ทีมเสียเวลามาก และยิ่งระบบใหญ่ขึ้นก็ยิ่งทดสอบไม่ทั่วถึง สุดท้ายบั๊กที่ผู้ใช้เจอมักเป็นจุดที่ไม่มีใครได้กดซ้ำ Playwright เป็นเครื่องมือทดสอบอัตโนมัติจาก Microsoft ที่สั่งเบราว์เซอร์ทำงานแทนคนได้ครบทั้ง Chromium,…
หลายองค์กรบอกว่าทำ Agile แล้ว แต่ในทางปฏิบัติกลับกลายเป็นการประชุมที่มากขึ้น งานที่ยังส่งช้าเหมือนเดิม และทีมที่ไม่รู้ว่าตกลงจะทำอะไรก่อน ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือ แต่อยู่ที่การเข้าใจว่า Agile และ Scrum แก้ปัญหาอะไรและกิจกรรมแต่ละอย่างมีไว้เพื่ออะไร…
ระบบที่เชื่อมต่อกันแบบเรียกตรง (Point-to-Point) จะพันกันยุ่งเหยิงเมื่อมีบริการมากขึ้น และเมื่อระบบปลายทางล่ม ข้อมูลก็หายไปด้วย Apache Kafka แก้ปัญหานี้ด้วยการทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางรับส่งเหตุการณ์ (Event) ที่เก็บข้อมูลไว้อย่างทนทาน…