ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ບໍ? [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

ຄຳຕອບ: AI ຈະບໍ່ທົດແທນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ; ມັນຈະເຮັດໃຫ້ການຂຽນໂປຣແກຣມປົກກະຕິເປັນອັດຕະໂນມັດ ພ້ອມທັງຍົກສູງມາດຕະຖານສຳລັບການຕັດສິນ, ການຄິດແບບລະບົບ, ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ນັກຮຽນ ຫຼື ນັກພັດທະນາທີ່ອີງໃສ່ພຽງແຕ່ syntax ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ຄັດລອກຈະກາຍເປັນຄົນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ; ຜູ້ທີ່ເຂົ້າໃຈພື້ນຖານສາມາດໃຊ້ AI ໄດ້ຢ່າງປອດໄພ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ພື້ນຖານ: ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບອັລກໍຣິທຶມ, ລະບົບ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ການດີບັກ ແທນການທ່ອງຈຳໄວຍະກອນແບບຕື້ນໆ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ປະຕິບັດຕໍ່ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຄືກັບວຽກຮ່າງທີ່ທ່ານຕ້ອງກວດສອບ, ທົດສອບ ແລະ ເປັນເຈົ້າຂອງ.

ຄວາມສ່ຽງລະດັບເລີ່ມຕົ້ນ: ສ້າງໂຄງການຕົວຈິງເພາະວ່າວຽກງານປົກກະຕິຂອງພະນັກງານລະດັບນ້ອຍອາດຈະຫົດຕົວ, ປ່ຽນແປງ, ຫຼືຖືກດູດຊຶມໂດຍເຄື່ອງມື.

ຄວາມຮູ້ດ້ານ AI: ໃຊ້ AI ສຳລັບຄຳອະທິບາຍ, ການປຽບທຽບ ແລະ ການທົບທວນ, ບໍ່ແມ່ນການວາງລະຫັດແບບບອດ.

ຄວາມຢືດຢຸ່ນໃນອາຊີບ: ພັດທະນາທັກສະການຕັດສິນ, ການສື່ສານ, ແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ເຄື່ອງມືບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 AI ຈະມາແທນຜູ້ຈັດການໂຄງການບໍ?
ສຳຫຼວດວິທີທີ່ AI ອາດຈະປັບປ່ຽນບົດບາດການຄຸ້ມຄອງໂຄງການ.

🔗 ພະນັກງານຮ້ານຂາຍຢາຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ຫຼືບໍ່?
ເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ວຽກງານຮ້ານຂາຍຢາ ແລະ ການດູແລຄົນເຈັບ.

🔗 AI ຈະທົດແທນວິສະວະກອນໂຍທາບໍ?
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນວິສະວະກອນໂຍທາໂດຍບໍ່ຕ້ອງທົດແທນຄວາມຊ່ຽວຊານ.

🔗 AI ຈະມາແທນພະນັກງານບັນຊີບໍ?
ເບິ່ງວ່າລະບົບອັດຕະໂນມັດປ່ຽນແປງວຽກງານບັນຊີ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການໃນອະນາຄົດແນວໃດ.

1. ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີລຸ້ນໃດທີ່ດີໃນຍຸກ AI? 🧩

ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີລຸ້ນທີ່ດີໃນປະຈຸບັນບໍ່ພຽງແຕ່ "ຮຽນ Python ແລະຫວັງ". ນັ້ນບໍ່ເຄີຍພຽງພໍ, ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ຄົນຈະຜ່ານຜ່າມັນໄດ້ໄລຍະໜຶ່ງ.

ພື້ນຖານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ເຂັ້ມແຂງປະກອບມີ:

• ອັລກໍຣິທຶມ ແລະ ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ - ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າເຈົ້າຈະຂຽນລະຫັດຕົ້ນໄມ້ສີແດງ-ດຳດ້ວຍມືທຸກໆເຊົ້າ, ແຕ່ຍ້ອນວ່າເຈົ້າຈຳເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈການແລກປ່ຽນ.

• ການຄິດແບບລະບົບ - ລະບົບປະຕິບັດການ, ເຄືອຂ່າຍ, ຖານຂໍ້ມູນ, ລະບົບແບບກະຈາຍ, ຂໍ້ຈຳກັດຂອງຮາດແວ.

• ການຫາເຫດຜົນທາງຄະນິດສາດ - ເຫດຜົນ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ຄະນິດສາດແບບບໍ່ຕໍ່ເນື່ອງ, ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່ ເມື່ອກ່ຽວຂ້ອງ.

• ການຕັດສິນດ້ານວິສະວະກຳຊອບແວ - ສະຖາປັດຕະຍະກຳ, ຄວາມສາມາດໃນການບຳລຸງຮັກສາ, ການແກ້ໄຂບັນຫາ, ການທົດສອບ, ເອກະສານ.

• ການຮັບຮູ້ຄວາມປອດໄພ - ເພາະວ່າ ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຍັງອາດຈະບໍ່ປອດໄພຢ່າງໜ້າຕະຫຼົກ.

• ການອອກແບບທີ່ເນັ້ນມະນຸດເປັນສູນກາງ - ຜູ້ໃຊ້ເຮັດສິ່ງທີ່ຄາດເດົາບໍ່ໄດ້. ສະເໝີ. ວາງແຜນສຳລັບສິ່ງນັ້ນ.

• ການຮູ້ໜັງສືດ້ວຍ AI - ການຮູ້ວ່າຮູບແບບໃດສາມາດເຮັດໄດ້, ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເຮັດບໍ່ໄດ້, ແລະບ່ອນທີ່ພວກເຂົາຮູ້ສຶກຫຼອນເຂົ້າໄປໃນຄູນ້ຳຢ່າງໝັ້ນໃຈ.

ອົງການສຶກສາວິຊາຊີບ ຍັງຄົງຖືວ່າວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີເປັນສາຂາວິຊາທີ່ກວ້າງຂວາງເຊິ່ງກວມເອົາຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ອັລກໍຣິທຶມ, ລະບົບ, ການພັດທະນາຊອບແວ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແລະ ປັນຍາປະດິດ - ບໍ່ພຽງແຕ່ການປະຕິບັດການຂຽນໂປຣແກຣມເທົ່ານັ້ນ.

ສະນັ້ນຄຳຖາມທີ່ດີກວ່າບໍ່ພຽງແຕ່ “ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ບໍ?” ແຕ່ມັນຄື: ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີລຸ້ນໃດທີ່ຍັງຢູ່ລອດ ແລະ ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍກວ່າ?

ຄຳຕອບແມ່ນລຸ້ນທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ. ລຸ້ນທີ່ມີການຕັດສິນ.

2. ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ທັກສະ AI ທຽບກັບ ທັກສະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ ⚖️

3. ເປັນຫຍັງຄົນຈຶ່ງຄິດວ່າ AI ຈະທົດແທນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ 😬

ຜູ້ຄົນບໍ່ໄດ້ປະດິດຄວາມຢ້ານກົວນີ້ອອກມາຈາກອາກາດ. ເຄື່ອງມືການຂຽນໂປຣແກຣມ AI ແມ່ນໜ້າປະທັບໃຈແທ້ໆ. ພວກມັນສາມາດສ້າງຟັງຊັນຕ່າງໆ, ອະທິບາຍຄວາມຜິດພາດ, ຂຽນລະຫັດຄືນໃໝ່ໃນພາສາອື່ນ, ສ້າງຕົວຢ່າງ API, ແລະແມ້ກະທັ້ງສ້າງຮ່າງທຳອິດຂອງແອັບທີ່ດີ.

ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຫຍັງເລີຍ.

ສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ມັນອາດຈະຮູ້ສຶກຄືກັບມະຫັດສະຈັນ. ເຈົ້າພິມວ່າ: “ສ້າງແບບຟອມເຂົ້າສູ່ລະບົບດ້ວຍການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໃຫ້ຂ້ອຍ,” ແລະ ລະຫັດຈະປາກົດຂຶ້ນ. ຈາກນັ້ນເຈົ້າຂໍຮູບແບບ, ແລະ ລະຫັດເພີ່ມເຕີມຈະປາກົດຂຶ້ນ. ຈາກນັ້ນເຈົ້າຂໍການທົດສອບ, ແລະ ມັນໃຫ້ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນການທົດສອບ. ທັນໃດນັ້ນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນກໍ່ສົງໄສວ່າ, “ລໍຖ້າກ່ອນ, ເປັນຫຍັງຂ້ອຍຈຶ່ງຮຽນ loops?”

ຄຳຖາມທີ່ຍຸດຕິທຳ. ແຕ່ກໍ່ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທັງໝົດ.

AI ແຂງແຮງທີ່ສຸດເມື່ອ:

• ໜ້າວຽກໄດ້ຖືກກຳນົດໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ.

• ຮູບແບບດັ່ງກ່າວມີຢູ່ແລ້ວໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.

• ສະພາບແວດລ້ອມແມ່ນແບບດັ້ງເດີມ.

• ຄວາມສ່ຽງແມ່ນຕໍ່າ ຫຼື ທົດສອບໄດ້ງ່າຍ.

• ຜູ້ໃຊ້ສາມາດກວດສອບຜົນຜະລິດໄດ້.

AI ກາຍເປັນສັ່ນຄອນເມື່ອ:

• ຂໍ້ກຳນົດແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນ.

• ລະບົບມີຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ບໍ່ເປັນລະບຽບ.

• ຄວາມປອດໄພເປັນເລື່ອງສຳຄັນ.

• ປະສິດທິພາບມີຄວາມສຳຄັນ.

• ຂໍ້ຜິດພາດແມ່ນເກີດຈາກສະພາບການທີ່ເຊື່ອງໄວ້.

• ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນຂຶ້ນກັບເຫດຜົນທາງທຸລະກິດທີ່ບໍ່ມີໃຜຂຽນລົງ.

ແລະອັນສຸດທ້າຍນັ້ນບໍ? ນັ້ນແມ່ນຊອບແວການຜະລິດສ່ວນໃຫຍ່.

ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ, AI ສາມາດທົດແທນວຽກງານການຂຽນໂປຣແກຣມບາງຢ່າງໄດ້. ແຕ່ການທົດແທນ ວຽກງານ ບໍ່ຄືກັນກັບການທົດແທນ ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ. ຊ້ວນສາມາດຂຸດໄດ້ໄວກວ່າມື, ແຕ່ມັນບໍ່ໄດ້ທົດແທນທໍລະນີວິທະຍາ. ໂອເຄ, ບາງທີຄຳປຽບທຽບນັ້ນອາດຈະສັ່ນຄອນເລັກນ້ອຍ - ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈແລ້ວ.

4. ຄວາມເປັນຈິງຂອງຕະຫຼາດວຽກເຮັດງານທຳ: ບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິບຫາຍ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມສະບາຍໃຈເຊັ່ນກັນ 📊

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການສົນທະນາກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ມີອາລົມຜິດປົກກະຕິ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຄາດຄະເນຕະຫຼາດແຮງງານຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຕ້ອງການທີ່ເຂັ້ມແຂງສຳລັບວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄອມພິວເຕີ. ສຳນັກງານສະຖິຕິແຮງງານສະຫະລັດຄາດຄະເນວ່າ ບົດບາດນັກພັດທະນາຊອບແວ, ນັກວິເຄາະການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ ແລະ ຜູ້ທົດສອບ ຈະເຕີບໂຕໄວກວ່າອາຊີບໂດຍສະເລ່ຍຫຼາຍ, ໂດຍຄາດວ່າຈະມີຕຳແໜ່ງວ່າງຫຼາຍຕຳແໜ່ງໃນແຕ່ລະປີຕະຫຼອດໄລຍະເວລາການຄາດຄະເນ. ມັນຍັງຄາດຄະເນວ່າ ອາຊີບຄອມພິວເຕີ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ໂດຍລວມຈະເຕີບໂຕໄວກວ່າອາຊີບໂດຍສະເລ່ຍຫຼາຍ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, AI ກໍາລັງກົດດັນວຽກງານລະດັບເລີ່ມຕົ້ນບາງຢ່າງ. ບົດລາຍງານຫຼ້າສຸດກ່ຽວກັບການ ສຳຜັດກັບແຮງງານ AI ໄດ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າ ການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄອມພິວເຕີແມ່ນໜຶ່ງໃນບັນດາຂົງເຂດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍທີ່ສຸດຕໍ່ກັບການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດຂອງ AI, ໂດຍສະເພາະບ່ອນທີ່ວຽກງານດັ່ງກ່າວກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການວິເຄາະ ຫຼື ການຂຽນແບບປົກກະຕິ.

ທັງສອງຢ່າງສາມາດເປັນຄວາມຈິງໄດ້. ໜ້າລຳຄານ, ແຕ່ກໍ່ເປັນຄວາມຈິງ.

ຂະແໜງການນີ້ສາມາດເຕີບໃຫຍ່ຂະຫຍາຍຕົວໄດ້ ໃນຂະນະທີ່ຕຳແໜ່ງງານສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນບາງຄົນກາຍເປັນເລື່ອງຍາກທີ່ຈະໄດ້ຮັບ. ບໍລິສັດຕ່າງໆອາດຈະຍັງຕ້ອງການວິສະວະກອນຊອບແວ, ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະຄວາມປອດໄພ, ວິສະວະກອນ AI, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງ ແລະ ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ມີຈິດໃຈໃນການຄົ້ນຄວ້າ. ແຕ່ພວກເຂົາອາດຄາດຫວັງວ່າຄົນລຸ້ນໃໝ່ຈະເຮັດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ໄວຂຶ້ນ ດ້ວຍເຄື່ອງມື AI ຕັ້ງແຕ່ມື້ທຳອິດ.

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າແຖບລະດັບເຂົ້າໃໝ່ອາດຈະປ່ຽນຈາກ:

"ເຈົ້າຂຽນລະຫັດໄດ້ບໍ?"

ເຖິງ:

"ເຈົ້າສາມາດໃຊ້ AI, ເຂົ້າໃຈລະຫັດ, ຈັບຄວາມຜິດພາດ, ປັບປຸງສະຖາປັດຕະຍະກຳ, ອະທິບາຍການແລກປ່ຽນ, ແລະ ບໍ່ສົ່ງໄພພິບັດດ້ານຄວາມປອດໄພໂດຍບັງເອີນໄດ້ບໍ?"

ນັ້ນແມ່ນຫຼາຍ. ຫຍາບຄາຍເລັກນ້ອຍ.

5. ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ໃນມະຫາວິທະຍາໄລບໍ? 🎓

ບໍ່, ແຕ່ການສຶກສາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຕ້ອງມີການປ່ຽນແປງ. ໃນບາງບ່ອນ, ມັນກໍ່ເປັນແນວນັ້ນແລ້ວ.

ເສັ້ນທາງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແບບດັ້ງເດີມມັກຈະປະກອບມີການຂຽນໂປຣແກຣມ, ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ອັລກໍຣິທຶມ, ສະຖາປັດຕະຍະກຳຄອມພິວເຕີ, ລະບົບປະຕິບັດການ, ຖານຂໍ້ມູນ, ທິດສະດີ, ວິສະວະກຳຊອບແວ, ແລະ ວິຊາເລືອກເຊັ່ນ: AI, ຮູບພາບ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ຫຼື ການພົວພັນລະຫວ່າງມະນຸດກັບຄອມພິວເຕີ. AI ບໍ່ໄດ້ລຶບຫົວຂໍ້ເຫຼົ່ານັ້ນ. ມັນເຮັດໃຫ້ຫົວຂໍ້ເຫຼົ່ານັ້ນຫຼາຍຫົວຂໍ້ມີຄວາມຮີບດ່ວນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ເປັນຫຍັງ?

ເພາະວ່າຖ້າ AI ຂຽນລະຫັດ, ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງຍັງຕ້ອງຖາມວ່າ:

• ອັລກໍຣິທຶມນີ້ມີປະສິດທິພາບບໍ?

• ອັນນີ້ປອດໄພຕໍ່ຄວາມຊົງຈຳບໍ?

• ການຄົ້ນຫາຖານຂໍ້ມູນນີ້ມີຂະໜາດໃຫຍ່ບໍ?

• ຮູບແບບນີ້ມີອະຄະຕິບໍ?

• ລະບົບນີ້ສາມາດໂຈມຕີໄດ້ບໍ?

• ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນເມື່ອ API ລົ້ມເຫຼວ?

• ໃຜຮັບຜິດຊອບເມື່ອຜົນຜະລິດຜິດພາດ?

• ພວກເຮົາຈະທົດສອບສິ່ງນີ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງໄດ້ແນວໃດ?

ວຽກງານຫຼັກສູດວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີລະດັບປະລິນຍາຕີທີ່ສຳຄັນລ່າສຸດໄດ້ ລວມເອົາປັນຍາປະດິດເຂົ້າໃນການສຶກສາ CS ຢ່າງກວ້າງຂວາງ , ໂດຍຖືວ່າມັນເປັນສິ່ງທີ່ນັກສຶກສາຄວນເຂົ້າໃຈໃນທົ່ວຂົງເຂດແທນທີ່ຈະເປັນວິຊາເລືອກທີ່ໂດດດ່ຽວ.

ນັ້ນແມ່ນທິດທາງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ບໍ່ແມ່ນ “ຢຸດສອນ CS ເພາະວ່າ AI ມີຢູ່.” ຄ້າຍຄືກັບ: “ສອນ CS ດ້ວຍ AI ຢູ່ໃນຫ້ອງ.”

AI ສາມາດກາຍເປັນຜູ້ສອນພິເສດ, ຜູ້ຊ່ວຍຫ້ອງທົດລອງ, ຜູ້ກວດສອບລະຫັດ, ຄູ່ຮ່ວມງານແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ແລະຜູ້ສ້າງແນວຄວາມຄິດ. ແຕ່ນັກຮຽນຍັງຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້. ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນພວກເຂົາຈະກາຍເປັນຜູ້ໂດຍສານໃນລົດທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງໂດຍບໍ່ມີພວງມາໄລ, ບໍ່ມີແຜນທີ່, ແລະມີຄວາມໝັ້ນໃຈທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ.

6. ສິ່ງທີ່ AI ທົດແທນໃນວຽກງານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ 🧰

ຂໍໃຫ້ເວົ້າກົງໄປກົງມາ: AI ສາມາດທົດແທນສ່ວນທີ່ໜ້າລຳຄານຂອງການຂຽນໂປຣແກຣມໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ. ແລະໂຊກດີ, ໃນບາງກໍລະນີ.

AI ເກັ່ງໃນການທົດແທນ ຫຼື ຫຼຸດຜ່ອນ:

• ຮູບແບບທີ່ຊ້ຳໆ.

• ສະຄຣິບງ່າຍໆ.

• ເອກະສານຮ່າງສະບັບທຳອິດ.

• ການທົດສອບຫົວໜ່ວຍພື້ນຖານ.

• ການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການສະແດງອອກປົກກະຕິ.

• ການແປໄວຍະກອນ.

• ຊິ້ນສ່ວນດ້ານໜ້າທີ່ໜາແໜ້ນດ້ວຍແມ່ແບບ.

• ເຄັດລັບການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແບບງ່າຍໆ.

• ຊ່ວງເວລາ “ອະທິບາຍຂໍ້ຄວາມຜິດພາດນີ້ກ່ອນທີ່ຂ້ອຍຈະຖິ້ມຄອມພິວເຕີໂນດບຸກຂອງຂ້ອຍ”.

ອັນນີ້ເປັນປະໂຫຍດ. ມັນບໍ່ໄດ້ເປັນການໂກງ, ຖ້າເຈົ້າເຂົ້າໃຈຜົນໄດ້ຮັບ.

ແຕ່ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື:

• ການແກ້ໄຂບັນຫາຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.

• ຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການຜະລິດ.

• ກຳມະສິດທາງດ້ານສະຖາປັດຕະຍະກຳ.

• ຄວາມສາມາດໃນການຮັກສາໄລຍະຍາວ.

• ການທົບທວນຄືນຄວາມປອດໄພ.

• ການປັບແຕ່ງປະສິດທິພາບໃນລະບົບທີ່ຜິດປົກກະຕິ.

• ເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້.

• ການຕັດສິນທາງດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະ ກົດໝາຍ.

• ການສ້າງແບບຈຳລອງບັນຫາໃນລະດັບການຄົ້ນຄວ້າ.

• ການປະສານງານທີມ ແລະ ການນຳພາດ້ານເຕັກນິກ.

ການປ່ຽນແປງທີ່ສຳຄັນແມ່ນນັກວິທະຍາສາດ ແລະ ນັກພັດທະນາຄອມພິວເຕີອາດໃຊ້ເວລາໜ້ອຍລົງໃນການພິມທຸກຢ່າງດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ມີເວລາຫຼາຍຂຶ້ນໃນການທົບທວນ, ອອກແບບ, ຈັດການ, ທົດສອບ ແລະ ຕັດສິນໃຈ. ນັ້ນຟັງແລ້ວໜ້າສົນໃຈຫຼາຍ. ມັນຍັງໝາຍຄວາມວ່າຄວາມຜິດພາດສາມາດໃຫຍ່ຂຶ້ນໄດ້ຖ້າບໍ່ມີໃຜຮູ້ວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນ.

AI ຊ່ວຍໃຫ້ຄົນສາມາດສ້າງລະຫັດໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ມັນບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ລະຫັດນັ້ນຖືກຕ້ອງໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ປະໂຫຍກນັ້ນຄວນພິມໃສ່ຈອກ. ☕

7. ບັນຫາສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ: ສ່ວນທີ່ຍາກທີ່ສຸດທີ່ບໍ່ມີໃຜມັກເວົ້າເຖິງ 🚪

ສ່ວນທີ່ອ່ອນແອທີ່ສຸດຂອງລະບົບທັງໝົດແມ່ນທໍ່ສົ່ງສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ.

ຕາມປະເພນີ, ນັກພັດທະນາລຸ້ນໃໝ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ໂດຍການເຮັດວຽກນ້ອຍໆ. ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດນີ້. ຂຽນຈຸດສິ້ນສຸດນີ້. ເພີ່ມແບບຟອມນີ້. ປັບໂຄງສ້າງໂມດູນນ້ອຍໆນີ້ຄືນໃໝ່. ເຮັດວຽກທີ່ໜ້າເບື່ອເລັກນ້ອຍ, ຈາກນັ້ນຄ່ອຍໆສ້າງບັນຫາໃຫຍ່ຂຶ້ນ.

ແຕ່ຖ້າ AI ສາມາດເຮັດວຽກນ້ອຍໆຫຼາຍຢ່າງໄດ້, ບໍລິສັດອາດຈະຈ້າງນັກພັດທະນາລະດັບນ້ອຍລົງໜ້ອຍລົງ ຫຼື ຄາດຫວັງວ່ານັກພັດທະນາລະດັບນ້ອຍຈະເຮັດວຽກຄືກັບນັກພັດທະນາລະດັບກາງທີ່ມີຜູ້ຊ່ວຍ AI. ນັ້ນສ້າງຄວາມຂັດແຍ້ງເລັກນ້ອຍທີ່ໜ້າລັງກຽດ:

ເຈົ້າຕ້ອງການປະສົບການເພື່ອຄວບຄຸມ AI ໄດ້ດີ, ແຕ່ເຈົ້າຕ້ອງການວຽກງານສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ປະສົບການ.

ນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຈະຕ້ອງຖືກວິນາດ. ມັນໝາຍຄວາມວ່າຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຕ້ອງຮຽນຮູ້ແຕກຕ່າງ.

ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ພຽງແຕ່ກະຕຸ້ນ AI ແລະວາງລະຫັດຈະມີບັນຫາ. ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອເລັ່ງການປະຕິບັດຢ່າງຕັ້ງໃຈສາມາດກາຍເປັນຄົນທີ່ເຂັ້ມແຂງຫຼາຍ.

ນິໄສຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີກວ່າໃນປະຈຸບັນລວມມີ:

• ຂໍໃຫ້ AI ສຳລັບຄຳອະທິບາຍ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄຳຕອບເທົ່ານັ້ນ.

• ຂຽນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຄືນໃໝ່ດ້ວຍຕົນເອງ.

• ທຳລາຍລະຫັດໂດຍເຈດຕະນາ ແລະ ແກ້ໄຂມັນ.

• ປຽບທຽບສອງວິທີແກ້ໄຂ ແລະ ອະທິບາຍການແລກປ່ຽນ.

• ສ້າງໂຄງການທີ່ເກີນລະດັບການສອນເລັກນ້ອຍ.

• ຮຽນຮູ້ເຄື່ອງມືການດີບັກແຕ່ຫົວທີ.

• ອ່ານເອກະສານ, ແມ່ນແລ້ວ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະເຈັບປວດກໍຕາມ.

• ບາງຄັ້ງກໍ່ຝຶກຊ້ອມໂດຍບໍ່ມີ AI, ຄືກັບການຝຶກຊ້ອມດ້ວຍນໍ້າໜັກຂໍ້ຕີນ.

• ຮັກສາ “ບັນທຶກຄວາມຜິດພາດ” ຂອງຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ສິ່ງທີ່ເປັນສາເຫດຂອງຂໍ້ຜິດພາດເຫຼົ່ານັ້ນ.

ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີທີ່ສຸດຈະບໍ່ແມ່ນຜູ້ທີ່ຫຼີກລ່ຽງ AI. ພວກເຂົາຈະເປັນຜູ້ທີ່ໃຊ້ມັນໂດຍບໍ່ຂຶ້ນກັບມັນ, ເຊິ່ງເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າລຳຄານສຳລັບຜູ້ໃຫຍ່ແຕ່ກໍ່ຖືກຕ້ອງ.

8. ເປັນຫຍັງຫຼັກການພື້ນຖານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈຶ່ງມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນ, ບໍ່ແມ່ນໜ້ອຍລົງ 🧠

ນີ້ແມ່ນຈຸດປ່ຽນ: AI ອາດເຮັດໃຫ້ພື້ນຖານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ເມື່ອລະຫັດມີລາຄາຖືກໃນການສ້າງ, ການຕັດສິນກໍ່ກາຍເປັນທັກສະທີ່ຫາຍາກ.

ລອງນຶກພາບເບິ່ງຄົນສອງຄົນທີ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນລະຫັດ AI ຄົນດຽວກັນ.

ບຸກຄົນ A ເວົ້າວ່າ: “ສ້າງແອັບໃຫ້ຂ້ອຍ.”

ບຸກຄົນ B ກ່າວວ່າ: “ສ້າງ API ຂະໜາດນ້ອຍທີ່ສຸດດ້ວຍການແຍກທີ່ຊັດເຈນລະຫວ່າງການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ເຫດຜົນທາງທຸລະກິດ, ແລະ ການຄົງຕົວ. ໃຊ້ການກວດສອບການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ເພີ່ມການທົດສອບອ້ອມຮອບກໍລະນີຂອບ, ຫຼີກລ່ຽງການເກັບຮັກສາຄວາມລັບໃນລະຫັດ, ແລະ ອະທິບາຍຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຟັງຊັນການຄົ້ນຫາ.”

ເຄື່ອງມືດຽວກັນ. ຜົນຜະລິດແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ.

ຄວາມແຕກຕ່າງບໍ່ແມ່ນຄວາມໄວໃນການພິມ. ມັນແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈ.

ຫຼັກການພື້ນຖານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານ:

• ຖາມຄຳຖາມທີ່ດີກວ່າ.

• ຊອກຫາຂໍ້ມູນໄຮ້ສາລະໄດ້ໄວຂຶ້ນ.

• ປະເມີນຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບ.

• ອອກແບບລະບົບທີ່ປອດໄພກວ່າ.

• ເຮັດການແລກປ່ຽນປະສິດທິພາບ.

• ຫຼີກລ່ຽງການກໍ່ສ້າງຫຼາຍເກີນໄປ.

• ຮູ້ວ່າເວລາໃດທີ່ລະຫັດງ່າຍໆດີກວ່າ.

• ເຂົ້າໃຈວ່າເຄື່ອງມືນີ້ກຳລັງແຍກອອກຈາກຫຍັງ.

AI ແມ່ນຄືກັບນັກຝຶກງານທີ່ວ່ອງໄວຫຼາຍຜູ້ທີ່ອ່ານທຸກຢ່າງ, ບໍ່ລືມຫຍັງເລີຍ, ບາງຄັ້ງກໍຕົວະ, ແລະບໍ່ເຄີຍເບິ່ງຄືວ່າອາຍ. ເປັນປະໂຫຍດບໍ? ແນ່ນອນ. ປອດໄພໂດຍບໍ່ມີການຊີ້ນຳບໍ? ບໍ່ແມ່ນແທ້ໆ.

ການຊີ້ນຳນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີອາໄສຢູ່.

9. ແຜນທີ່ອາຊີບວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແບບໃໝ່ 🗺️

ແຜນທີ່ອາຊີບເກົ່າແມ່ນຄ້າຍຄື:

ຮຽນຂຽນໂປຣແກຣມ → ໄດ້ວຽກລະດັບນ້ອຍ → ມີປະສົບການ → ຊ່ຽວຊານ.

ແຜນທີ່ໃໝ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັບ:

ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ CS → ຮຽນຮູ້ການຂຽນໂປຣແກຣມດ້ວຍ ແລະ ບໍ່ມີ AI → ສ້າງໂຄງການຕົວຈິງ → ເຂົ້າໃຈລະບົບຕ່າງໆ → ຊ່ຽວຊານ → ສືບຕໍ່ປັບຕົວຕະຫຼອດໄປ.

ບາງພື້ນທີ່ອາດຈະມີຄຸນຄ່າຫຼາຍໂດຍສະເພາະ:

ວິສະວະກຳ AI ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກປະຍຸກ 🤖

ບໍ່ພຽງແຕ່ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນຜະລິດຕະພັນ, ການປະເມີນຜົນຜະລິດ, ການຄຸ້ມຄອງລະບົບການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ການເຮັດວຽກກັບການຝັງ, ການຈັດການຂໍ້ຈຳກັດຂອງຮູບແບບ, ແລະ ການສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບ.

ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ 🔐

AI ສາມາດຂຽນລະຫັດທີ່ບໍ່ປອດໄພໄດ້ໄວ. ຜູ້ໂຈມຕີສາມາດໃຊ້ AI ໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ ຄວາມຮູ້ດ້ານຄວາມປອດໄພ ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ບໍ່ແມ່ນໜ້ອຍລົງ.

ວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ ແລະ ຖານຂໍ້ມູນ 🗄️

ປັນຍາປະດິດ (AI) ເຮັດວຽກດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ແຕ່ຂໍ້ມູນຂອງອົງກອນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສັບສົນ, ຊໍ້າຊ້ອນ, ບໍ່ສອດຄ່ອງ ແລະ ຖືກຫຼອກລວງທາງວິນຍານ. ຜູ້ທີ່ສາມາດສ້າງທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຈະຍັງຄົງມີຄຸນຄ່າ.

ລະບົບ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ⚙️

ລະບົບຄລາວ, ການປະມວນຜົນແບບກະຈາຍ, ຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດການ, ຄວາມໜ່ວງຊ້າ, ການຂະຫຍາຍ, ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື - AI ສາມາດຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ລະບົບການຜະລິດຍັງຕ້ອງການມະນຸດທີ່ເຂົ້າໃຈເຖິງຄວາມລົ້ມເຫຼວ.

ການພົວພັນລະຫວ່າງຄົນກັບຄອມພິວເຕີ 🧑💻

ຍ້ອນວ່າ AI ກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການໂຕ້ຕອບຂອງຊອບແວ, ການອອກແບບລະບົບທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ, ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ເປັນມິດກັບມະນຸດຈຶ່ງກາຍເປັນທັກສະທີ່ຈິງຈັງ.

ວິສະວະກຳຊອບແວທີ່ເນັ້ນໃສ່ຜະລິດຕະພັນ 🧭

ວິສະວະກອນທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ພຽງແຕ່ຖາມວ່າ "ພວກເຮົາສາມາດສ້າງມັນໄດ້ບໍ?" ພວກເຂົາຖາມວ່າ "ພວກເຮົາຄວນສ້າງມັນບໍ, ເພື່ອໃຜ, ແລະມັນຈະແຕກຫັກແນວໃດຖ້າພວກເຮົາເຮັດ?"

ນັ້ນບໍ່ໄດ້ຫາຍໄປ.

10. ນັກສຶກສາຄວນຮຽນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີບໍ? 📚

ແມ່ນແລ້ວ - ແຕ່ພວກເຂົາຄວນສຶກສາມັນດ້ວຍຕາທີ່ເປີດກວ້າງ.

ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຍັງຄົງເປັນລະດັບປະລິນຍາຕີ ແລະ ທັກສະທີ່ມີປະສິດທິພາບ ເພາະວ່າການຄຳນວນກຳລັງແຜ່ຂະຫຍາຍໄປສູ່ເກືອບທຸກຂົງເຂດຄື: ການແພດ, ການເງິນ, ການຂົນສົ່ງ, ການບັນເທີງ, ວຽກງານດ້ານສະພາບອາກາດ, ການສຶກສາ, ການຜະລິດ, ຫຸ່ນຍົນ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ ຊອບແວວິສາຫະກິດທຳມະດາທີ່ບໍລິຫານໂລກຢ່າງງຽບໆ. ຊອບແວທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈຈ່າຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍ.

ແຕ່ນັກຮຽນບໍ່ຄວນປະຕິບັດຕໍ່ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຄືກັບປີ້ທອງຄຳທີ່ຮັບປະກັນໄດ້. ມັນບໍ່ແມ່ນ "ຮຽນພາສາ, ເກັບເງິນເດືອນ". ບາງທີມັນອາດຈະບໍ່ເຄີຍເປັນແບບນັ້ນ, ແຕ່ນິທານເລື່ອງນີ້ມີວັນພັກຍາວ.

ນັກສຶກສາຄວນສຸມໃສ່:

• ການສ້າງໂຄງການຕົວຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ວຽກມອບໝາຍໃນຫ້ອງຮຽນເທົ່ານັ້ນ.

• ຮຽນຮູ້ພາສາໜຶ່ງຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ຈາກນັ້ນຮຽນຮູ້ພາສາອື່ນໆດ້ວຍການປະຕິບັດຕົວຈິງ.

• ການເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມ ນອກເໜືອໄປຈາກເຄັດລັບການສໍາພາດ.

• ຄຸ້ນເຄີຍກັບ Linux, Git, APIs, ຖານຂໍ້ມູນ ແລະ ການທົດສອບ.

• ການໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ທຸກໆມື້, ແຕ່ສຳຄັນຫຼາຍ.

• ການອ່ານລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນເທື່ອລະແຖວ.

• ຝຶກຝົນການສື່ສານ.

• ຮຽນຄະນິດສາດໃຫ້ພຽງພໍເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຕົກໃຈ.

• ການພັດທະນາຜົນງານທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຕັດສິນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ພາບໜ້າຈໍເທົ່ານັ້ນ.

ນັກສຶກສາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດອະທິບາຍການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນຈະໂດດເດັ່ນ. ນັກສຶກສາທີ່ເວົ້າວ່າ "AI ຂຽນມັນ" ແລະຍົກບ່າ? ບໍ່ເໝາະສົມປານໃດ.

11. ບໍລິສັດຕ່າງໆຕ້ອງການຫຍັງ 🏢

ບໍລິສັດຕ່າງໆບໍ່ຕ້ອງການ "ຜູ້ຂຽນໂປຣແກຣມ" ຫຼາຍກວ່າຜົນໄດ້ຮັບ.

ພວກເຂົາຕ້ອງການລະບົບທີ່ເຮັດວຽກໄດ້, ຂະຫຍາຍໄດ້, ຮັກສາຄວາມປອດໄພ, ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ສ້າງລາຍຮັບ, ຫຼີກລ່ຽງການຟ້ອງຮ້ອງ, ແລະ ບໍ່ລົ້ມລະລາຍໃນເວລາທີ່ການສາທິດເລີ່ມຕົ້ນ. ໜ້າເສຍດາຍ, ພຶດຕິກຳການສາທິດແບບຄລາສສິກ.

AI ປ່ຽນແປງວິທີການຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານັ້ນ. ມັນອາດຈະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບວຽກງານຈັດຕັ້ງປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງບາງຢ່າງ. ແຕ່ມັນເພີ່ມຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຄົນທີ່ສາມາດລວມ:

• ຄວາມເລິກທາງດ້ານເຕັກນິກ.

• ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບໂດເມນ.

• ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຂອງ AI.

• ການຮັບຮູ້ຄວາມສ່ຽງ.

• ການສື່ສານ.

• ລົດຊາດ.

ລົດຊາດຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ. ວິສະວະກອນທີ່ດີຈະພັດທະນາຄວາມຮູ້ສຶກວ່າເວລາໃດທີ່ລະຫັດສະຫຼາດເກີນໄປ, ເວລາໃດທີ່ລະບົບອ່ອນແອເກີນໄປ, ເວລາໃດທີ່ການອອກແບບສັບສົນເກີນໄປ, ຫຼືເວລາໃດທີ່ການແກ້ໄຂຢ່າງວ່ອງໄວແມ່ນໄພພິບັດໃນອະນາຄົດໂດຍໃສ່ໝວກນ້ອຍໆ. 🎩

ປັນຍາປະດິດສາມາດສ້າງທາງເລືອກຕ່າງໆໄດ້. ມະນຸດຍັງຕ້ອງການລົດຊາດ.

12. ດັ່ງນັ້ນ, ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ບໍ? ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ 🧾

ດັ່ງນັ້ນ, ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກທົດແທນດ້ວຍ AI ບໍ? ບໍ່ - ບໍ່ແມ່ນເປັນສາຂາວິຊາ, ບໍ່ແມ່ນວິທີຄິດ, ແລະ ບໍ່ແມ່ນພື້ນຖານທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການປະມວນຜົນແບບທັນສະໄໝ.

ແຕ່ບາງສ່ວນຂອງການຂຽນໂປຣແກຣມຈະເປັນແບບອັດຕະໂນມັດ. ວຽກງານລະດັບເລີ່ມຕົ້ນບາງຢ່າງຈະມີການປ່ຽນແປງ. ບາງຄົນທີ່ອາໄສພຽງແຕ່ທັກສະການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ຕື້ນໆຈະຮູ້ສຶກວ່າຖືກບີບບັງຄັບ. ນັ້ນແມ່ນສ່ວນທີ່ບໍ່ສະບາຍ.

ອະນາຄົດທີ່ດີກວ່າຈະເປັນຂອງຜູ້ທີ່ເຂົ້າໃຈວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຢ່າງເລິກເຊິ່ງພຽງພໍທີ່ຈະໃຊ້ AI ໄດ້ດີ.

AI ອາດຈະທົດແທນ:

• ການຂຽນລະຫັດທີ່ຊ້ຳຊ້ອນບາງຢ່າງ.

• ບາງໜ້າວຽກພື້ນຖານໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.

• ການດີບັກບາງຢ່າງໃນສະພາບການຕ່ຳ.

• ບາງວຽກງານລະດັບການສອນ.

• ບາງຊຸດທັກສະ “ຂ້ອຍຮູ້ພຽງແຕ່ໄວຍາກອນ”.

AI ຈະບໍ່ທົດແທນ:

• ການຄິດແບບຄຳນວນ.

• ການອອກແບບລະບົບ.

• ການຕັດສິນດ້ານຄວາມປອດໄພ.

• ຄົ້ນຄວ້າຄວາມຄິດສ້າງສັນ.

• ການໃຫ້ເຫດຜົນກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນ.

• ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງມະນຸດ.

• ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າຊອບແວຄວນເຮັດຫຍັງ ແລະ ເປັນຫຍັງ.

ຄຳຕອບທີ່ແທ້ຈິງຕໍ່ “ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ບໍ?” ແມ່ນ:

ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກປ່ຽນແປງໂດຍ AI. ຮຸ່ນທີ່ອ່ອນແອ, ຕື້ນ, ແລະຄັດລອກ-ວາງອາດຈະຈາງຫາຍໄປ. ຮຸ່ນທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ - ຮຸ່ນທີ່ສ້າງຂຶ້ນບົນເຫດຜົນ, ລະບົບ, ນາມທຳ, ແລະ ການຕັດສິນ - ກາຍເປັນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍກວ່າທີ່ເຄີຍ.

ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ຢ່າເຊົາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ ເພາະວ່າ AI ສາມາດຂຽນຟັງຊັນໄດ້.

ຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າສາມາດບອກໄດ້ວ່າໜ້າທີ່ນັ້ນເປັນຂີ້ເຫຍື້ອຫຼືບໍ່. 🚀

ຮັບອໍເດີ້ດ່ວນ ✅

AI ຈະບໍ່ທົດແທນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ. ມັນຈະທົດແທນວຽກງານການຂຽນໂປຣແກຣມປົກກະຕິບາງຢ່າງ ແລະ ຍົກສູງມາດຕະຖານທັກສະສຳລັບນັກຮຽນ ແລະ ນັກພັດທະນາ. ເສັ້ນທາງທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດແມ່ນການຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ, ສ້າງໂຄງການຕົວຈິງ, ນຳໃຊ້ AI ເປັນເຄື່ອງມື, ແລະ ພັດທະນາການຕັດສິນເພື່ອກວດສອບ, ປັບປຸງ, ແລະ ເປັນເຈົ້າຂອງສິ່ງທີ່ AI ຜະລິດອອກມາ.

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງແອັບວາງແຜນການແກ້ໄຂຂະໜາດນ້ອຍ 🛠️

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບນັກສຶກສາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີປີສອງຢາກສ້າງໂປຣແກຣມວາງແຜນການສອບເສັງແບບງ່າຍໆ. ບໍ່ມີຫຍັງໃຫຍ່ຫຼວງ. ພຽງແຕ່ແອັບເວັບນ້ອຍໆບ່ອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເພີ່ມໂມດູນ, ເສັ້ນຕາຍ, ຫົວຂໍ້ ແລະ ຊົ່ວໂມງຮຽນທີ່ມີຢູ່, ຈາກນັ້ນໄດ້ຮັບແຜນການປະຈຳອາທິດ.

ນັກຮຽນສາມາດຂໍໃຫ້ AI ສ້າງທຸກຢ່າງໃນການກະຕຸ້ນດຽວ. ນັ້ນອາດຈະສ້າງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເບິ່ງໜ້າປະທັບໃຈເປັນເວລາຫ້ານາທີ, ຈາກນັ້ນກໍ່ແຕກຫັກເມື່ອເສັ້ນຕາຍຊ້ອນກັນ, ຂໍ້ມູນຫາຍໄປຫຼັງຈາກການໂຫຼດຄືນໃໝ່, ຫຼືຕາຕະລາງເວລາກຳນົດເວລາຮຽນ 19 ຊົ່ວໂມງໃຫ້ກັບວັນອັງຄານຢ່າງງຽບໆ.

ວິທີການທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າແມ່ນການໃຊ້ AI ເປັນຜູ້ຊ່ວຍໃນການຂຽນໂປຣແກຣມ ໃນຂະນະທີ່ຍັງໃຊ້ການຕັດສິນທາງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ. ເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນ "ເຮັດໃຫ້ AI ສ້າງແອັບຂອງຂ້ອຍ." ເປົ້າໝາຍແມ່ນ: "ໃຊ້ AI ເພື່ອເຄື່ອນໄຫວໄວຂຶ້ນ ໃນຂະນະທີ່ຂ້ອຍເຂົ້າໃຈທຸກທາງເລືອກໃນການອອກແບບ."

ສິ່ງທີ່ໂຄງການຕ້ອງການ

ກ່ອນທີ່ຈະກະຕຸ້ນ, ນັກຮຽນຄວນກຳນົດພື້ນຖານບາງຢ່າງ:

• ຄຸນສົມບັດຫຼັກ: ເພີ່ມໂມດູນ, ເພີ່ມຫົວຂໍ້, ກຳນົດວັນທີສອບເສັງ, ໃສ່ຊົ່ວໂມງຮຽນທີ່ມີ, ສ້າງແຜນການປະຈຳອາທິດ.

• ຮູບແບບຂໍ້ມູນ: ໂມດູນ, ຫົວຂໍ້, ເສັ້ນຕາຍ, ບຸລິມະສິດ, ໜ້າວຽກທີ່ສຳເລັດແລ້ວ.

• ຂໍ້ຈຳກັດ: ບໍ່ມີກອງປະຊຸມຮຽນຫຼັງທ່ຽງຄືນ, ບໍ່ມີຫົວຂໍ້ຊໍ້າກັນ, ຫຼີກລ່ຽງການວາງແຜນຊົ່ວໂມງຫຼາຍກວ່າທີ່ຜູ້ໃຊ້ປ້ອນເຂົ້າ.

• ຊຸດເຕັກໂນໂລຢີ: ຕົວຢ່າງ, React ສຳລັບອິນເຕີເຟດ, Node/Express API ຂະໜາດນ້ອຍ, ແລະ SQLite ຫຼື ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນສຳລັບລຸ້ນທຳອິດ.

• ແຜນການທົດສອບ: ກວດສອບອິນພຸດຫວ່າງເປົ່າ, ຕາຕະລາງເວລາທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້, ໂມດູນທີ່ຊໍ້າກັນ, ແລະກໍລະນີຂອບວັນທີ.

• ກົດລະບຽບຄວາມປອດໄພ: ບໍ່ຄວນສົ່ງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງນັກຮຽນໄປຫາເຄື່ອງມື AI ສາທາລະນະ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າມັນຈະບໍ່ລະບຸຊື່.

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ອ່ອນແອຈະເປັນ:

ສ້າງແອັບວາງແຜນການແກ້ໄຂໃຫ້ຂ້ອຍ.

ສິ່ງນັ້ນເຮັດໃຫ້ AI ມີພື້ນທີ່ຫຼາຍເກີນໄປທີ່ຈະປະດິດ, ສ້າງຫຼາຍເກີນໄປ ຫຼື ພາດລາຍລະອຽດທີ່ສຳຄັນ.

ການກະຕຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າຈະເປັນ:

ຂ້ອຍກຳລັງສ້າງແອັບວາງແຜນການແກ້ໄຂຂະໜາດນ້ອຍສຳລັບໂຄງການຜົນງານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ.
ໃຊ້ React ສຳລັບ frontend ແລະຮັກສາລຸ້ນທຳອິດໃຫ້ງ່າຍດາຍ.
ຜູ້ໃຊ້ຄວນຈະສາມາດເພີ່ມໂມດູນ, ເພີ່ມຫົວຂໍ້ພາຍໃຕ້ໂມດູນນັ້ນ, ກຳນົດວັນສອບເສັງ, ໃສ່ຊົ່ວໂມງຮຽນທີ່ມີຕໍ່ມື້, ແລະສ້າງແຜນການແກ້ໄຂປະຈຳອາທິດ.

ຢ່າສ້າງການພິສູດຢືນຢັນຕົວຕົນເທື່ອ.
ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໄວ້ໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນສຳລັບລຸ້ນທີໜຶ່ງ.
ລວມເອົາການຢືນຢັນການປ້ອນຂໍ້ມູນສຳລັບຊື່ໂມດູນທີ່ຫວ່າງເປົ່າ, ວັນທີສອບເສັງທີ່ຜ່ານມາ, ຫົວຂໍ້ທີ່ຊໍ້າກັນ, ແລະຊົ່ວໂມງຮຽນທີ່ສູງກວ່າ 12 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ມື້.

ກ່ອນອື່ນໝົດ, ໃຫ້ສະເໜີຮູບແບບຂໍ້ມູນ ແລະ ໂຄງສ້າງອົງປະກອບ.
ຢ່າຂຽນລະຫັດເຕັມຈົນກວ່າຂ້ອຍຈະອະນຸມັດໂຄງສ້າງ.
ອະທິບາຍການແລກປ່ຽນດ້ວຍພາສາທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ງ່າຍດາຍ.

ການກະຕຸ້ນເຕືອນນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າເພາະມັນເຮັດໃຫ້ AI ຊ້າລົງ. ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການອອກແບບກ່ອນລະຫັດ. ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ການຕັດສິນທາງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີເລີ່ມມີຄວາມສຳຄັນ.

ວິທີການທົດສອບມັນ

ນັກຮຽນບໍ່ຄວນໄວ້ວາງໃຈການສາທິດທຳອິດທີ່ເຮັດວຽກໄດ້. ພວກເຂົາຄວນທົດສອບມັນຄືກັບຄົນທີ່ພະຍາຍາມທຳລາຍມັນ, ເພາະວ່າຜູ້ໃຊ້ຈະເຮັດແບບນັ້ນແທ້ໆ.

ກໍລະນີທົດສອບທີ່ດີລວມມີ:

• ເພີ່ມໂມດູນທີ່ບໍ່ມີຊື່.

• ເພີ່ມຫົວຂໍ້ດຽວກັນສອງເທື່ອ.

• ກຳນົດວັນສອບເສັງໃນອະດີດ.

• ໃສ່ຊົ່ວໂມງຮຽນທີ່ມີໃຫ້ສູນສຳລັບທຸກໆມື້.

• ໃສ່ຊົ່ວໂມງຮຽນ 20 ຊົ່ວໂມງສຳລັບມື້ໜຶ່ງ.

• ເພີ່ມຫ້າຫົວຂໍ້ທີ່ກຳນົດສົ່ງໃນມື້ອື່ນ ແລະ ກວດສອບວ່າແອັບສ້າງແຜນການທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ຫຼືບໍ່.

• ໂຫຼດໜ້າເວັບຄືນໃໝ່ ແລະ ກວດສອບວ່າຂໍ້ມູນທີ່ບັນທຶກໄວ້ຍັງປາກົດຢູ່ຫຼືບໍ່.

• ໝາຍຫົວຂໍ້ວ່າສຳເລັດແລ້ວ ແລະ ກວດສອບວ່າຕາຕະລາງເວລາອັບເດດຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່.

ພວກເຂົາຍັງສາມາດຂໍໃຫ້ AI ທົບທວນເຫດຜົນໄດ້:

ນີ້ແມ່ນຟັງຊັນການກຳນົດເວລາຂອງຂ້ອຍ. ຊອກຫາກໍລະນີຂອບທີ່ມັນອາດຈະສ້າງແຜນການແກ້ໄຂທີ່ບໍ່ເປັນຈິງ ຫຼື ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຢ່າຂຽນມັນຄືນໃໝ່ເທື່ອ. ອະທິບາຍບັນຫາກ່ອນ, ຈາກນັ້ນແນະນຳການທົດສອບທີ່ຂ້ອຍຄວນເພີ່ມ.

ສິ່ງນັ້ນເຮັດໃຫ້ AI ກາຍເປັນຜູ້ທົບທວນຄືນແທນທີ່ຈະເປັນການທົດແທນການຄິດ.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຄວາມຜິດພາດທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດແມ່ນການຄັດລອກລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍບໍ່ເຂົ້າໃຈມັນ. ແອັບອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າເຮັດວຽກໄດ້, ແຕ່ນັກຮຽນອາດຈະບໍ່ສາມາດອະທິບາຍໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ຫຼືປົກປ້ອງທາງເລືອກການອອກແບບຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການສຳພາດໄດ້.

ບັນຫາທີ່ເປັນຈິງອື່ນໆລວມມີ:

• AI ຂຽນອັລກໍຣິທຶມການກຳນົດເວລາທີ່ບໍ່ສົນໃຈຊົ່ວໂມງທີ່ມີ.

• ແອັບເກັບຮັກສາທຸກຢ່າງໄວ້ໃນວັດຖຸທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບອັນດຽວເຊິ່ງກາຍເປັນເລື່ອງຍາກທີ່ຈະຮັກສາ.

• ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງອິນພຸດເກີດຂຶ້ນພຽງແຕ່ໃນອິນເຕີເຟດເທົ່ານັ້ນ, ບໍ່ແມ່ນໃນເຫດຜົນພື້ນຖານ.

• ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃຊ້ຫ້ອງສະໝຸດທີ່ນັກຮຽນບໍ່ເຂົ້າໃຈ.

• AI ປະດິດຄຸນສົມບັດຕ່າງໆທີ່ບໍ່ເຄີຍຖືກຮ້ອງຂໍ.

• ນັກຮຽນຮ້ອງຂໍ “ລະຫັດທີ່ດີກວ່າ” ແລະ ໄດ້ຮັບບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສັບສົນກວ່າ, ບໍ່ແມ່ນດີກວ່າແທ້ໆ.

• ແອັບບໍ່ມີການທົດສອບ, ສະນັ້ນທຸກໆການປ່ຽນແປງມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະທຳລາຍຕົວວາງແຜນ.

ກົດລະບຽບທີ່ຄຸ້ມຄ່າຄື: ຖ້ານັກຮຽນບໍ່ສາມາດອະທິບາຍຟັງຊັນໄດ້ແຕ່ລະແຖວ, ມັນກໍ່ຍັງບໍ່ແມ່ນໂຄງການຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງຄົບຖ້ວນ.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ນີ້ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການໃຊ້ AI ບໍ່ດີ ແລະ ການໃຊ້ມັນໄດ້ດີ.

ການໃຊ້ AI ທີ່ບໍ່ດີໝາຍເຖິງການຂໍໃຫ້ມີແອັບທີ່ສຳເລັດແລ້ວ, ວາງຜົນຜະລິດ, ແລະຫວັງວ່າຈະບໍ່ມີໃຜເບິ່ງໃກ້ໆເກີນໄປ.

ການນຳໃຊ້ AI ໃຫ້ດີໝາຍເຖິງການນຳໃຊ້ມັນເພື່ອປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງ, ປຽບທຽບການແລກປ່ຽນ, ສ້າງຮ່າງ, ແນະນຳການທົດສອບ, ແລະ ທົບທວນກໍລະນີຂອບ - ໃນຂະນະທີ່ນັກຮຽນຍັງເປັນເຈົ້າຂອງລະຫັດສຸດທ້າຍ.

ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ. AI ສາມາດຊ່ວຍສ້າງຕົວວາງແຜນການແກ້ໄຂໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ແຕ່ນັກຮຽນຕ້ອງການຄວາມຮູ້ດ້ານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າຕົວວາງແຜນນັ້ນຖືກຕ້ອງ, ສາມາດຮັກສາໄດ້, ສາມາດທົດສອບໄດ້, ແລະ ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະສະແດງໃຫ້ທຸກຄົນເຫັນຫຼືບໍ່.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ໃນອະນາຄົດ AI ຈະສາມາດທົດແທນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີໄດ້ບໍ?

ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະບໍ່ຖືກທົດແທນໂດຍ AI ໃນຖານະເປັນສາຂາວິຊາໜຶ່ງ. AI ສາມາດອັດຕະໂນມັດວຽກງານການຂຽນໂປຣແກຣມບາງຢ່າງ, ສ້າງຮ່າງ, ອະທິບາຍຄວາມຜິດພາດ, ແລະເລັ່ງການເຮັດວຽກປົກກະຕິ. ແຕ່ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຍັງປະກອບມີລະບົບ, ອັລກໍຣິທຶມ, ຄວາມປອດໄພ, ຂໍ້ມູນ, ສະຖາປັດຕະຍະກຳ, ທິດສະດີ, ແລະ ການຕັດສິນ. ຂົງເຂດເຫຼົ່ານັ້ນຍັງຕ້ອງການຄົນທີ່ສາມາດຫາເຫດຜົນໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ, ກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະເຂົ້າໃຈວ່າຊອບແວຄວນເຮັດຫຍັງ.

ສ່ວນໃດຂອງວຽກງານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ AI ສາມາດອັດຕະໂນມັດໄດ້?

AI ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດກັບໜ້າວຽກທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ ແລະ ມີການກຳນົດໄວ້ຢ່າງດີ. ມັນສາມາດຊ່ວຍໃນການຂຽນລະຫັດແບບເລີ່ມຕົ້ນ, ສະຄຣິບງ່າຍໆ, ການທົດສອບພື້ນຖານ, ຮ່າງເອກະສານ, ການແປໄວຍາກອນ, ການສະແດງປົກກະຕິ, ແລະ ຕົ້ນແບບໄວໆ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດດ້ານຜົນຜະລິດທີ່ແທ້ຈິງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ລະບົບອັດຕະໂນມັດຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອມະນຸດສາມາດກວດສອບຜົນຜະລິດ, ເຂົ້າໃຈສະພາບການ, ແລະ ຕັດສິນໃຈວ່າວິທີແກ້ໄຂທີ່ສ້າງຂຶ້ນນັ້ນປອດໄພ ແລະ ເໝາະສົມຫຼືບໍ່.

ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດທົດແທນວຽກງານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີໄດ້ຢ່າງສິ້ນເຊີງ?

AI ສາມາດຜະລິດລະຫັດໄດ້, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດເປັນເຈົ້າຂອງຜົນໄດ້ຮັບໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື. ວຽກງານຊອບແວກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ກົດລະບຽບທາງທຸລະກິດ, ຜູ້ໃຊ້, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ, ຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນການຜະລິດ, ການແລກປ່ຽນປະສິດທິພາບ, ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາໄລຍະຍາວ. ບໍລິສັດຍັງຕ້ອງການຄົນທີ່ສາມາດອອກແບບລະບົບ, ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ, ສື່ສານຢ່າງຊັດເຈນ, ແລະ ຮັບຜິດຊອບເມື່ອມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງເກີດບັນຫາ. AI ຊ່ວຍໃນວຽກງານ, ບໍ່ແມ່ນການຕັດສິນແບບມືອາຊີບຢ່າງເຕັມທີ່.

AI ປ່ຽນແປງວຽກງານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີລະດັບເລີ່ມຕົ້ນແນວໃດ?

AI ອາດເຮັດໃຫ້ວຽກງານການຂຽນໂປຣແກຣມສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນງ່າຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງສາມາດຍົກລະດັບມາດຕະຖານສຳລັບບົດບາດລະດັບນ້ອຍ. ແທນທີ່ຈະຖາມວ່າຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງສາມາດຂຽນລະຫັດໄດ້ຫຼືບໍ່, ນາຍຈ້າງອາດຄາດຫວັງວ່າຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຈະໃຊ້ເຄື່ອງມື AI, ກວດສອບລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ກວດຈັບຄວາມຜິດພາດ, ອະທິບາຍການແລກປ່ຽນ, ແລະທົດສອບຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ພື້ນຖານ ແລະ ການປະຕິບັດຢ່າງຕັ້ງໃຈມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບນັກຮຽນ ແລະ ນັກພັດທະນາໃໝ່.

ນັກສຶກສາຄວນຮຽນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຍ້ອນ AI ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, ນັກສຶກສາຄວນສຶກສາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ແຕ່ດ້ວຍຄວາມຄາດຫວັງທີ່ເປັນຈິງ. ມັນບໍ່ຄວນຖືກປະຕິບັດເປັນທາງລັດທີ່ຮັບປະກັນໄປສູ່ວຽກເຮັດງານທຳ. ນັກສຶກສາຕ້ອງການພື້ນຖານ, ໂຄງການຕົວຈິງ, ທັກສະການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, Git, ຖານຂໍ້ມູນ, ການທົດສອບ, ການສື່ສານ, ແລະ ຄວາມຮູ້ດ້ານ AI. ເປົ້າໝາຍບໍ່ພຽງແຕ່ເພື່ອຜະລິດລະຫັດໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ແຕ່ຍັງເພື່ອເຂົ້າໃຈລະຫັດຢ່າງເລິກເຊິ່ງພໍທີ່ຈະປັບປຸງ ແລະ ປົກປ້ອງມັນ.

ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນສາມາດໃຊ້ AI ໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ຕ້ອງເພິ່ງພາມັນ?

ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຄວນໃຊ້ AI ເປັນຄູສອນ ແລະ ຄູ່ຝຶກຊ້ອມ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຄື່ອງຕອບຮັບເທົ່ານັ້ນ. ວິທີການທີ່ດີແມ່ນການຂໍຄຳອະທິບາຍ, ຂຽນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຄືນໃໝ່ດ້ວຍຕົນເອງ, ແຍກໂປຣແກຣມຕາມຈຸດປະສົງ, ປຽບທຽບວິທີແກ້ໄຂ, ແລະ ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໂດຍບໍ່ມີ AI ໃນບາງຄັ້ງ. ການອ່ານເອກະສານ ແລະ ການຕິດຕາມຄວາມຜິດພາດກໍ່ຊ່ວຍໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນການສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເກັບກຳຕົວຢ່າງການເຮັດວຽກເທົ່ານັ້ນ.

ເປັນຫຍັງພື້ນຖານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກັບ AI?

ເມື່ອ AI ເຮັດໃຫ້ລະຫັດສ້າງງ່າຍຂຶ້ນ, ການຕັດສິນກໍ່ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນ. ຫຼັກການພື້ນຖານຊ່ວຍໃຫ້ຄົນຖາມຄຳຖາມທີ່ດີກວ່າ, ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂທີ່ອ່ອນແອ, ເຂົ້າໃຈປະສິດທິພາບ, ປະເມີນສະຖາປັດຕະຍະກຳ, ແລະ ສັງເກດເຫັນບັນຫາຄວາມປອດໄພ. ຄົນສອງຄົນສາມາດໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ດຽວກັນ ແລະ ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍຂຶ້ນກັບຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າ. ພື້ນຖານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ເຂັ້ມແຂງເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງມືມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ມີຄວາມສ່ຽງໜ້ອຍລົງ.

ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ໃນມະຫາວິທະຍາໄລບໍ?

ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈະບໍ່ຫາຍໄປຈາກມະຫາວິທະຍາໄລເພາະວ່າ AI ມີຢູ່. ແທນທີ່ຈະເປັນແນວນັ້ນ, ການສຶກສາຈຳເປັນຕ້ອງລວມເອົາ AI ໂດຍກົງຫຼາຍຂຶ້ນ ໃນຂະນະທີ່ຍັງສອນການຂຽນໂປຣແກຣມ, ອັລກໍຣິທຶມ, ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ລະບົບ, ຖານຂໍ້ມູນ, ທິດສະດີ ແລະ ວິສະວະກຳຊອບແວ. AI ສາມາດເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຜູ້ສອນ ຫຼື ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂປຣແກຣມ, ແຕ່ນັກຮຽນຍັງຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ວິທີການເຮັດວຽກຂອງລະບົບ ແລະ ວິທີການປະເມີນຄຳຕອບທີ່ສ້າງຂຶ້ນ.

ທັກສະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີໃດທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດຈາກລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງ AI?

ທັກສະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບການ, ການຕັດສິນ, ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບແມ່ນຍາກທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການອອກແບບລະບົບ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ການດີບັກໃນການຜະລິດ, ສະຖາປັດຕະຍະກຳ, ການປັບແຕ່ງປະສິດທິພາບ, ການໃຊ້ເຫດຜົນຂອງຜະລິດຕະພັນ, ການພົວພັນລະຫວ່າງມະນຸດກັບຄອມພິວເຕີ, ວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ແລະ ການວາງກອບບັນຫາໃນລະດັບການຄົ້ນຄວ້າ. AI ສາມາດຊ່ວຍໃນຂົງເຂດເຫຼົ່ານີ້, ແຕ່ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວມັນບໍ່ສາມາດທົດແທນຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໃນການຊັ່ງນໍ້າໜັກການແລກປ່ຽນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງຕົນເອງໄດ້.

ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການກະກຽມສຳລັບອາຊີບວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີດ້ວຍ AI ແມ່ນຫຍັງ?

ເສັ້ນທາງທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດແມ່ນການລວມເອົາພື້ນຖານເຂົ້າກັບຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຂອງ AI ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ. ຮຽນຮູ້ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ສ້າງໂຄງການຕົວຈິງ, ເຂົ້າໃຈອັລກໍຣິທຶມ ແລະ ລະບົບຕ່າງໆ, ຝຶກການທົດສອບ ແລະ ການດີບັກ, ແລະ ນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ຢ່າງມີວິຈາລະນະຍານ. ອ່ານລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນເປັນແຖວ ແລະ ພ້ອມທີ່ຈະອະທິບາຍທາງເລືອກໃນການອອກແບບ. ນາຍຈ້າງຈະໃຫ້ຄຸນຄ່າກັບຄົນທີ່ສາມາດສ້າງຜົນໄດ້ຮັບ ແລະ ເຂົ້າໃຈຄວາມສ່ຽງ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. ສຳນັກງານສະຖິຕິແຮງງານສະຫະລັດ - ອາຊີບຄອມພິວເຕີ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ - bls.gov

2. ສະມາຄົມເຄື່ອງຈັກຄອມພິວເຕີ - ແນວທາງຫຼັກສູດ CS2023 - acm.org

3. CSET, ມະຫາວິທະຍາໄລ Georgetown - ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຂອງລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI - cset.georgetown.edu

4. Anthropic - ການເປີດເຜີຍແຮງງານ AI - anthropix.com

5. Stack Overflow - ເຄື່ອງມືການຂຽນໂປຣແກຣມ AI - survey.stackoverflow.co

6. AAAI - ປັນຍາປະດິດປະສົມປະສານຢ່າງກວ້າງຂວາງ - ojs.aaai.org

7. ຊຸດເອກະສານ Cheat Sheet OWASP - Cheat Sheet ຄວາມປອດໄພຂອງຕົວແທນ AI - cheatsheetseries.owasp.org

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ