Google Cloud GenAI Academy APAC 2026: เส้นทาง Cohort 3
เจาะลึกประสบการณ์เรียนรู้ Google Cloud GenAI Academy APAC Edition Cohort 3 จัดโดย Hack2Skill และ Google Cloud พร้อมโปรเจกต์ Reflectora-AI
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- Huzaifa เข้าร่วม Google Cloud GenAI Academy APAC Cohort 3 จัดโดย Hack2Skill
- โปรแกรมแบ่งเป็น 3 แทรกหลัก ครอบคลุม RAG, BigQuery MCP และระบบอัตโนมัติ
- ผู้เรียนต้องส่ง Ideathon Prototype โดยเขาพัฒนาแอป Reflectora-AI
- ได้รับใบรับรอง Gen AI Master Certificate จากหลักสูตรนี้
การเรียนรู้โครงสร้างเทคโนโลยีคลาวด์และปัญญาประดิษฐ์ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับนักพัฒนาหลายคน โดยในโปรแกรม Google Cloud GenAI Academy APAC Edition Cohort 3 ซึ่งจัดขึ้นโดยความร่วมมือระหว่าง Hack2Skill และ Google Cloud ผู้เข้าร่วมอย่าง Huzaifa ได้มีโอกาสสัมผัสประสบการณ์การใช้งาน Google Cloud และ AI agents อย่างจริงจังเป็นครั้งแรก เพื่อทำความเข้าใจวิธีการเชื่อมโยงโมเดลเข้ากับเครื่องมือ ข้อมูล แอปพลิเคชัน และโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์
หลักสูตรดังกล่าวไม่ได้มีเพียงแค่การดูวิดีโอหรืออ่านทฤษฎีเท่านั้น แต่ยังอัดแน่นไปด้วยเวิร์กช็อปแบบลงมือทำจริง โค้ดแล็บ (codelabs) และแบบทดสอบ ก่อนจะปิดท้ายด้วยการส่งโปรเจกต์ Ideathon Prototype Submission เพื่อเปลี่ยนสิ่งที่ได้เรียนรู้ให้ออกมาเป็นผลงานใช้งานได้จริง ซึ่งนำไปสู่การได้รับใบรับรอง Gen AI Master Certificate ในท้ายที่สุด
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
โปรแกรมการเรียนรู้ถูกแบ่งออกเป็น 3 แทรกหลัก โดยแต่ละส่วนประกอบด้วยเวิร์กช็อป โค้ดแล็บ และแบบทดสอบ ซึ่งช่วยให้ผู้เรียนเห็นภาพชัดเจนว่า AI agent สามารถก้าวข้ามขีดจำกัดของแชทบอตทั่วไป และทำงานร่วมกับข้อมูล เครื่องมือ ตลอดจนบริการบนคลาวด์ได้อย่างไร โดยแทรกแรกเน้นการสร้าง AI agent สำหรับแอปพลิเคชันที่ติดต่อกับลูกค้าผ่านการใช้งาน RAG AI Agent บน Streamlit ร่วมกับ Google ADK และ Cloud Run ในสถานการณ์จำลองร้านกาแฟ
การเชื่อมโยงระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) เข้ากับเครื่องมือคลาวด์อย่าง Cloud Run ในหลักสูตรนี้ ช่วยสะท้อนให้เห็นว่านักพัฒนาสามารถสร้างระบบที่ดึงข้อมูลเฉพาะเจาะจง เช่น ข้อมูลเมนูและสารก่อภูมิแพ้ มาประมวลผลร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เพื่อให้คำแนะนำที่แม่นยำและตอบโจทย์ธุรกิจได้มากกว่าการอาศัยแค่ความรู้ทั่วไปของโมเดล
ในแทรกที่สอง เนื้อหาขยับไปสู่การใช้งาน AI agents ร่วมกับข้อมูลทางธุรกิจ โดยใช้ Gemini และ BigQuery MCP Server บน Cloud Run ซึ่งช่วยให้ AI agent สามารถโต้ตอบกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (structured data) ได้ผ่านโปรโตคอล MCP (Model Context Protocol) ทำให้ AI สามารถดึงและวิเคราะห์ข้อมูลจาก BigQuery มาช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจได้ ส่วนแทรกที่สามเน้นการทำงานอัตโนมัติในส่วนปฏิบัติการ โดยใช้แซนด์บ็อกซ์ของ Cloud Run เพื่อให้เอเจนต์สามารถเขียนและรันโค้ด Python ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การประเมินยอดขายร่วมกับตารางจบการศึกษาเพื่อคาดการณ์ปัญหาคอขวดในการดำเนินงาน
หลังจากผ่านพ้นช่วงการเรียนรู้ทั้งสามแทรก ผู้เข้าร่วมต้องแข่งขันกันสร้างต้นแบบใน Ideathon Prototype Submission โดยเกณฑ์การประเมินมุ่งเน้นไปที่ 4 ด้านหลัก ได้แก่:
- การใช้งานเทคโนโลยี Google Cloud
- ความสมบูรณ์และแนวคิดของโปรเจกต์
- การแก้ปัญหาผ่านเทคโนโลยี AI
- การนำเสนอผ่านโซเชียลมีเดีย
สำหรับผลงานของ Huzaifa เขาได้พัฒนา Reflectora-AI ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันจดบันทึกส่วนตัวที่ขับเคลื่อนด้วยพลัง AI ออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถสะท้อนความคิดและแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ โดยมีโหมด AI หลากหลายรูปแบบ พร้อมทั้งให้ความสำคัญกับการตรวจสอบสิทธิ์ของผู้ใช้และการจัดการข้อมูลส่วนบุคคลผ่าน Google AI Studio, Gemini และบริการต่างๆ ของ Google Cloud
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น