เครื่องมือและบทความเพื่อทำ AI ให้ใช้งานจริง

Roadmap แบบใช้งานได้จริง พร้อม milestone และข้อควรคำนึงเรื่องการ deploy (โทนจริงจัง ไม่ขายฝัน)

สรุป best practices สำหรับการทำงานจริง: versioning, monitoring, release/rollback และ governance

คุยแบบลงมือทำจริงเกี่ยวกับงาน vision ในโรงงาน: data, evaluation และการ deploy

เจาะลึกการประเมิน (evaluation) และการปรับจูนให้เหมาะกับภาษาไทยแบบใช้งานจริง

แนวทางวัดผลและสื่อสารมูลค่าทางธุรกิจของ AI พร้อม checklist ที่นำไปใช้ได้จริง

แนวทาง deploy โมเดลที่ edge รวมข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ ความหน่วง และการ optimize ให้เหมาะกับหน้างาน

เช็กลิสต์ครอบคลุม data readiness, ทักษะทีม, โครงสร้างพื้นฐาน และเกณฑ์ความสำเร็จของโปรเจกต์ AI

เทมเพลตเริ่มโปรเจกต์: scope, requirement, milestone และ deliverable ที่ชัดเจน

เทมเพลตเปรียบเทียบเวนเดอร์ AI: ความเสี่ยงการส่งมอบ ความปลอดภัย ค่าใช้จ่าย และความเหมาะสม

ประเมินความพร้อมก่อนทำ RAG: คุณภาพเอกสาร use case ที่ชัด และความต้องการด้าน infra

ชุดเริ่มต้นสำหรับประเมินคุณภาพ RAG: ชุดคำถาม, rubric ให้คะแนน และเช็กลิสต์ regression

แนวทางเก็บข้อมูล ตีกรอบ label และจัดการ dataset สำหรับงาน vision ให้พร้อมขึ้น production

เทมเพลตและแนวทางทำ SPC แบบใช้ AI ช่วย (เหมาะกับสภาพแวดล้อมโรงงาน)

เฟรมเวิร์กคำนวณต้นทุน LLM ในระบบจริง: วิธีวัด และตัวคันโยกสำหรับ optimize (ภาษาไทย)

ภาพรวม control ด้านความปลอดภัยที่ควรมีสำหรับบริการ AI (ไม่ใช่การรับรองมาตรฐาน)

เช็กลิสต์สำหรับทำงานร่วมกันระหว่าง Legal/Compliance และทีมวิศวกรรม (ไม่ใช่คำปรึกษากฎหมาย)

เทมเพลตกำหนด SLO/SLA: latency, quality, uptime และแนวทาง incident response

ชุดเทมเพลตเริ่มต้นสำหรับ model registry, monitoring dashboard และ workflow CI/CD