AI for Developer
AI for Developers: Accelerate Your Coding Workflow with Generative AI
คำอธิบายหลักสูตร: หลักสูตรออนไลน์ 3 ชั่วโมงนี้ จะพาทุกคนดำดิ่งสู่โลกของ Generative AI และวิธีที่เครื่องมือเหล่านี้จะมาปฏิวัติ Workflow การเขียน code กัน !
เราจะเริ่มต้นจากพื้นฐานความเข้าใจ AI และ Prompt Engineering จากนั้นลงลึกไปกับการสาธิตการใช้ AI ช่วยงานจริง ตั้งแต่การสร้างต้นแบบ Frontend และการพัฒนาร่วมกับ design system ของ Frontend , การพัฒนา Backend, การสร้าง Testing ไปจนถึงการทำเอกสารและแนวคิดการใช้ Agentic AI ใน workflow แต่ละส่วนของ development
ทุกคนจะได้เห็นตัวอย่างการ “Vibe Coding” อย่างมีหลักการ (“Principled Good Vibe Coding”) ทั้งในแง่ของ Code Quality และ Security และได้แนวทางในการนำ AI ไปประยุกต์ใช้เพื่อเร่งความเร็วและเพิ่มประสิทธิภาพในงานพัฒนาซอฟต์แวร์อีกด้วย 😆
กลุ่มเป้าหมาย: นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกระดับ (Frontend, Backend, Full-Stack) ที่ต้องการทำความเข้าใจและเห็นตัวอย่างการนำ Generative AI มาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเร่งกระบวนการทำงานใน project จริง
ความรู้พื้นฐานที่ควรมี:
- มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์
- คุ้นเคยกับแนวคิดการเขียนโปรแกรม (ไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญภาษาใดภาษาหนึ่งเป็นพิเศษ แต่ขอให้มีประสบการณ์การพัฒนา Software มาบ้าง)
เป้าหมายของหลักสูตร:
- เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI, Generative AI และความสำคัญของ Prompt Engineering
- เห็นภาพรวมและตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Generative AI ในขั้นตอนต่างๆ ของการพัฒนาซอฟต์แวร์: Frontend, Backend, Testing, Documentation และ DevOps
- เรียนรู้แนวคิด “Principled Good Vibe Coding” เพื่อการใช้ AI ช่วยเขียน code อย่างมีประสิทธิภาพและมีหลักการ
- ทำความรู้จักกับเครื่องมือ AI ที่สำคัญสำหรับนักพัฒนา และเห็นการสาธิตการใช้งานเบื้องต้น
- ได้รับแนวทางและแรงบันดาลใจในการนำ AI ไปปรับใช้เพื่อเพิ่มความเร็วและคุณภาพในงานของตนเอง
- เข้าใจภาพรวมของข้อจำกัดและความท้าทายในการใช้ AI รวมถึงแนวโน้มในอนาคต
แน่นอนครับ นี่คือตารางการเรียนรู้และ Workshop ในรูปแบบ Markdown:
ตารางการเรียนรู้และ Workshop (Online 13:00 - 16:00)
-
13:00 - 13:40 (40 นาที) - รู้จักกับพื้นฐานของ AI และ Generative AI
- AI และ Generative AI คืออะไร
- ภาพรวม AI ในปี 2025: ปีแห่ง Agentic AI
- ศิลปะแห่ง Prompt Engineering - องค์ประกอบสำคัญของ Prompt: Persona, Task, Context, Format
- การตั้งเป้าหมายที่ชัดเจน - Meta-Prompting
- Context Windows & Tokenization
- แนะนำเครื่องมือ AI ที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนา: Chat Assistants & Coding Assistants (ภาพรวม)
-
13:40 - 14:10 (30 นาที) - Frontend Prototyping & Development ด้วย Generative AI
- “Vibe Coding” สำหรับ Frontend: การสำรวจและสร้างต้นแบบ UI อย่างรวดเร็ว
- Visual (UI) to Code และ การใช้ AI สำหรับ Design Systems
- Workshop #1: สร้าง UI ด้วย React + TypeScript และ AI
- สาธิตการใช้ AI สร้าง Design Tokens, โครงร่าง Component, Storybook (และการ Maintain project)
-
14:20 - 14:50 (30 นาที) - AI-Driven Backend Development
- การสร้าง API Specifications และ Database Design ด้วย AI
- การสร้างองค์ประกอบหลักของ Backend Logic: Repository, Models, Services, Controllers, Handlers
- Workshop #2: พัฒนา Backend ด้วย Node.js และ AI
- สาธิตการใช้ AI สร้าง API Specs หรือ Database Schema (Mermaid)
- การให้ Schema, Business Rules ที่ชัดเจน
- สาธิตการ Implement API Endpoint บางส่วน
- Mention ให้ตระหนักถึงการ Validate Input, การป้องกัน Injection พื้นฐาน เมื่อให้ AI ช่วยสร้าง Endpoint
-
14:50 - 15:10 (20 นาที) - AI-Assisted Testing & Quality Assurance
- จาก TDD สู่ TDG (Test-Driven Generation)
- การสร้าง Unit Tests (Frontend & Backend) ด้วย AI
- AI สำหรับ Code Review & Refactoring
- การใช้ AI ร่วมกับ Linter
- Workshop #3: Test-Driven Generation ด้วย AI
- สาธิตการใช้ AI สร้าง Test Cases สำหรับฟังก์ชันง่ายๆ และโค้ดที่เกี่ยวข้อง
-
15:10 - 15:40 (30 นาที) - AI สำหรับการทำเอกสารและ DevOps Automation (ภาพรวม)
- การทำเอกสาร code อัตโนมัติ (Comments, Docstrings)
- การสร้าง Technical Diagram ด้วย AI
- การใช้ Agentic AI ร่วมกับ pipeline ในการ build / test deploy
-
15:40 - 16:00 (20 นาที) - End-to-End Workflow Automation & “Principled Good AI Coding”
- Key Principles ของ “Principled Good Vibe Coding”
- การรับมือกับปัญหาสุดคลาสสิกของ AI Coding (Hallucinations)
- แนวคิด MCP (Model Context Protocol)
- การประยุกต์ใช้ AI ในโปรเจกต์ End-to-End (เชิงแนวคิด)
- ถาม-ตอบ และแบ่งปันแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม |