Categories

โครงสร้างเนื้อหาใน A-LABs

1. อุปกรณ์คู่กาย (Devices / Artifacts)

เครื่องมือที่ดี คือก้าวแรกของความสำเร็จ เรามาเลือกใช้อุปกรณ์คู่กายที่มีคุณภาพสูง
ไม่ว่าจะเป็น
> Notebook สำหรับสร้างสิ่งต่างๆ ตามที่เราต้องการ ,
> Mobile device สำหรับพกติดตัวให้สามารถเชื่อมต่อเครือข่าย Internet ได้ตลอดเวลา
> Home lab server / Cloud server ที่มี GPU สำหรับงาน AI และ Machine Learning ที่พร้อมสนับสนุนการพัฒนาและวิจัยอย่างเต็มที่

2. Infrastructure Tools

เสริมรากฐานให้แข็งแกร่งด้วยเครื่องมือ Infrastructure ชั้นนำ เช่น Kubernetes, Docker, Terraform, Serverless Architecture, รวมถึง Opensource tools เด็ดๆ เพื่อใช้ในการพัฒนา ให้บริการ และการดูแลระบบอย่างมืออาชีพ

3. Machine Learning / AI Skills

ยกระดับทักษะด้าน AI และ Machine Learning ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับเชิงลึก เช่น Supervised/Unsupervised Learning, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Generative AI และ Ethical AI พร้อมกรณีศึกษาและตัวอย่างการนำไปใช้จริง, รวมถึง Opensource tools เด็ดๆ เพื่อใช้ในการสร้างระบบ AI และ Machine Learning

4. Dev Language Skills

การเลือกภาษาพัฒนาอย่างเหมาะสมช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้โปรเจกต์ของเรา เราสนับสนุนการเรียนรู้ภาษาสำคัญๆ เช่น Python, JavaScript (Node.js), Rust เพื่อการสร้างโซลูชั่นที่รวดเร็ว ทรงพลัง ทันสมัย และปรับตัวได้กับทุกสถานการณ์

5. Database Skills

จัดการข้อมูลอย่างมืออาชีพ ตั้งแต่ RDBMS เช่น PostgreSQL ไปจนถึง NoSQL อย่าง MongoDB, Redis และการออกแบบ Big Data Platform เพื่อตอบโจทย์การทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่และ AI Data Pipelines เพื่อใช้เชื่อมต่อกับระบบ AI แะ Machine Learning, รวมถึง Opensource tools เด็ดๆ เพื่อใช้ในการสร้าง Data Platform ไว้ใช้งานจริง

6. Operating System Skills

เสริมพื้นฐานสำคัญกับทักษะความเชี่ยวชาญด้านระบบปฏิบัติการ ทั้ง Linux, macOS, Windows Server ฝึกฝนการติดตั้ง, ตั้งค่าระบบ, การจัดการสิทธิ์, Networking, และ Performance Tuning เพื่อรองรับการพัฒนาและการทำงานที่เกี่ยวข้องในอนาคตอย่างมีประสิทธิภาพ