รีวิวคอร์ส AI น่าสนใจกิจกรรม Google ChaiyoGCP#5

27 Feb-6 Apr 2025 ที่ผ่านมานี้มีคอร์สเกี่ยวกับ AI ที่น่าสนใจปล่อยมากับกิจกรรม Google ChaiyoGCP#5 โพสนี้เลยเอามารีวิวกันว่ามีคอร์สไหนที่ผมไปเรียนแล้วน่าสนใจบ้าง

ต้องบอกก่อนว่าผมเป็นผู้เข้าร่วมกิจกรรมมาเพื่ออัพสกิล กับอยากได้ของรางวัล (อันนี้ประเด็นหลัก 555+) และอยากแชร์คอร์สดีๆที่ให้เป็น Guideline เพื่อนๆไปลองเรียนกันดูครับ

เข้าไปดูรายละเอียดกิจกรมตามลิ้งนี้ได้เลย
https://rsvp.withgoogle.com/events/chaiyogcp-s5

Table of Contents

1. รู้จัก ChaiyoGCP กันก่อน
2. เราได้อะไรจากกิจกรรมนี้
3. ประเภท Digital Badge
4. AI Courses

รู้จัก ChaiyoGCP กันก่อน

ChaiyoCGP เป็นกิจกรรม ของทาง Google Cloud ที่ให้เราเข้าไป upskill การใช้งาน Tools ต่างๆบน Google Cloud Platform (GCP) และปีนี้จัดเป็นครั้งที่ 5 แล้ว

Chaiyo = “ไชโย” ตรงตัวเลย เป็นภาษาไทยก็หมายความว่าเป็นกิจกรรมที่จัดในประเทศไทยโดยเฉพาะ

เราได้อะไรจากกิจกรรมนี้

1. ได้เข้าเรียน ทำlabs ใช้ Tools ต่างๆฟรี (ปกติต้อง Sucscribe เสียเงิน)
2. ได้ของรางวัล (สารภาพว่าลงกิจกรรมนี้เพราะของรางวัล 99.99% เลย 555+

3. Digital Badge หลังเรียนจบคอร์สนั้นๆ (ฺBadge ผูกเข้า Credly ได้เลย)

4. ได้เข้าร่วม Discord Community เข้าไปแลกเปลี่ยน แชร์กันกับเพื่อนที่เข้าร่วมกิจกรรมได้ด้วย

ประเภท Digital Badge

Digital Badge ของ ChaiyoGCP มี 2 ประเภทคือ

• Skill Badges: การจะได้ Badge ของคอร์สกลุ่มนี้จะต้องเอาความรู้ตอนทำ Lab มาใช้สอบ Challenge ให้ผ่านก่อน ตามชื่อเลย Skill Badge การจะได้มาก็ต้องพิสูจน์ว่าเรามี Skill นั้น
• Regular Badges: Badge ประเภทนี้ไม่มีทำ Challenge เหมือนแบบ Skill Badge จะมีอย่างมากคือทำ Quiz หลังเรียนจบ

เปรียบเทียบ Skill Badge กับ Regular Badge

AI Courses

คอร์ส AI ที่จะรีวิวมีทั้งหมด 9 คอร์สครับ แบ่งเป็น Skill badge 6 + Regular badge 3 และแต่ละคอร์สผมได้แบ่งเป็น ข้อหลักๆคือ เนื้อหา, Tools ที่ได้ใช้งาน และ Chellenge (ข้อสอบประจำคอร์ส เฉพาะ Skill badge)

1. Prompt Design in Vertex AI

• เนื้อหา: คอร์สนี้จะได้เรียนเขียน Prompt ทั้งแบบธรรมดาและ Multimodal Prompt (prompt ที่มีทั้ง text และ data type อื่นๆเช่น รูปภาพ, VDO, etc.)

• Tools: Vertex AI Studio, Jupyter notebook (Python)

• Challenge: ทดสอบการเขียน Prompt ทั้งแบบใช้ AI Studio และ Python Code

2. Explore Generative AI with the Gemini API in Vertex AI

• เนื้อหา: คอร์สนี้ต่อยอดมาจากข้อ 1 เลย เราจะได้ทำ Multimodal Prompting มากขึ้น ทั้งวิเคราะห์รูปภาพ, VDO โดยเน้นที่ Gemini API ดังนั้นจะใช้ Python code ทั้งหมดเลย

• Tools: Jupyter notebook (Python)

• Challenge: ทดสอบการเขียน function เรียก Gemini API และ ทำ Multimodal Prompting ด้วย Python

3. Build Real World AI Applications with Gemini and Imagen

• เนื้อหา: คอร์สนี้เราจะได้ ใช้ GenAI และ Imagen model ทำงานกับรูปภาพ (image) สองแบบคือ บรรยายรูปภาพ (Image Recognition) และ สร้างรูปภาพ (Image Generation) บน Python

• Tools: Jupyter notebook (Python)

• Challenge: ทดสอบการใช้งาน GenAI และ Imagen model โดยใช้ Python

4. Automate Data Capture at Scale with Document AI

• เนื้อหา: คอร์สนี้เราจะได้ ทำ Lab สำหรับ Automate งาน Data Capture Pipline เหมือนเป็น Data Engineer เลย เอาไฟล์ เอกสาร กับรูปภาพไปวางใน Storage แล้ว Process ข้อมูลออกมาเป็น Table database บน BigQuery

• Tools: Document AI, Cloud Storage, BigQuery, Cloud Function

• Challenge: ทดสอบการทำ Data Capture Pipeline โดยใช้ Cloud Function เพื่อ Automate งาน Data Capture ตั้งแต่วางไฟล์จนออกมาเป็น Table (End-to-End)

5. Build Custom Processors with Document AI

• เนื้อหา: คอร์สนี้ได้ใช้ Document AI ในการ Extract Data จากภาพ และไฟล์เอกสารต่างๆ แบบละเอียดเลย ตั้งแต่งานทั่วไป จนถึง Train Document AI สำหรับงานเฉพาะของเราเอง

• Tools: Document AI, Python (บน Cloud shell)

• Challenge: เราจะได้สร้าง (Train) Custom Processor บน Document AI เพื่อ Extract ข้อมูลจากเอกสารที่ให้มา

5. Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG

• เนื้อหา: คอร์สนี้เราจะใช้ Python บน Jupyter notebook ทำงานกับ Gemini ในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายๆแบบ (Text, Image. Video, Audio) หรือเรียกว่า Multimodality
  
  และเรียนรู้เทคนิค การใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อให้ AI ตอบคำถามจากเอกสารที่เราเตรียมหรือ เรียกอีกอย่างคือ Knowledge base

• Tools: Python (บน Jupyter notebook), Vertext AI

• Challenge: ใช้ Python ในการทำ Multimodal prompt จาก Text, Image, Video เพื่อส่งให้ AI generate ไอเดียกลับมาให้เรา และทำ Multimodal RAG ที่ตอบคำถามจากเอกสารที่มี (Knowledge base) ทั้งข้อความและรูปภาพ โดยใช้ Gemini และ Vector Search

6. Boost Productivity with Gemini in BigQuery [Regular Badge]

• เนื้อหา: คอร์สนี้เราได้ใช้ Gemini ช่วยในการเขียน code SQL บน Bigquery กันเลย สำคัญเราต้องรู้เรื่อง SQL ด้วยจึงจะ Query ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

• Tools: BigQuery, Gemini

7. Work with Gemini Models in BigQuery [Regular Badge]

• เนื้อหา: คอร์สนี้จะเป็นการนำ Gemini model เข้ามา Analyze ข้อมูลใน Table เราตั้งแต่หา Sentiment, Clean data คือเอา Gemini เข้ามาทำงานใน Code SQL ของเราเลย ไม่ได้ช่วยเขียน code แบบคอร์สก่อนหน้า

• Tools: BigQuery, Gemini

8. Gemini for Data Scientists and Analysts [Regular Badge]

• เนื้อหา: คอร์สนี้เราจะได้ใช้ Gemini บน BigQuery ช่วยในการ Analyze data ซึ่งทำได้ตั้งแต่
  • แนะนำ Table ที่มีให้ใช้ (Available Tables)
  • อธิบายการทำงานของ SQL code
  • Generate SQL code สำหรับ Analyze data (Data Analyst)
  • Generate code (Python, SQL) ทำ Machine learning และหา Insight

• Tools: BigQuery, Jupyter notebook (Python), Gemini

ภาพรวมคอร์ส AI ของ Google Cloud นี้ดีเลย ได้ทำ lab จริงทำให้เข้าใจภาพรวมได้ดีขึันเยอะ ของจริงคือตอนทำ Challenge ที่ต้อง Recall lab ที่เราทำมาทั้งหมดมาแก้โจทย์เลย

แต่ถึงจะทำผ่านได้ใบเซอร์มาแล้ว แต่อยากจะบอกทุกคนว่า การจด note เป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดของการเรียนเพื่อเอาไปปรับใช้กับหน้างานจริงของเราเอง

“ใบเซอร์บอกว่าเรา ‘รู้อะไร’

แต่ไม่ได้บอกว่าเรา ‘ทำอะไร’ ได้ “

บางคนอาจสงสัย อ้าว จะใช้ Google Cloud มันต้องเสียเงินตามการใช้งานด้วยนี่ อันนี้ผมมองว่าความรู้ที่เราได้จากคอร์สพวกนี้มันเป็น Transfer Knowledge ครับ คือมันเอาไปปรับใช้กับงานอื่นๆได้

อย่างคอร์สที่มี Multimodal Prompting แค่เห็น กระบวนการคิดใน code Python ที่ได้ทำใน Lab นี่ก็ได้ไอเดียดีๆเยอะเลย

ขอบคุณทุกคนที่อ่านมาถึงตรงนี้ ชอบตรงไหนหรือมีอะไรอยากจะมาแชร์เม้นบอกกันได้ด้านล่างนี้เลย หรือ subscribe เพื่อรับอัพเดทโพสใหม่ส่งตรงถึง mail กันเลยย

Be Better Together

มาเก่งขึ้นไปพร้อมกันกับเรา สมัครรับ Content ใหม่ๆ ส่งตรงถึง inbox ฟรี!