TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
INOX x ClickHouse x IBM Confluent ร่วมกับ Lead Engineer Meetup Community และ TechTalkThai ขอเชิญผู้บริหารและสายเทคร่วมงานสัมมนาและเวิร์กชอปสุดเอ็กซ์คลูซีฟ “AI in Action: Building Production AI” เผยประสบการณ์จริงจากการสร้าง Modern AI Applications พร้อมเทคโนโลยีเบื้องหลังที่ขาดไม่ได้ ในวันที่ 1 ตุลาคม 2026 เวลา 13:00 – 17:30 น. ณ TechTalkThai Office อาคารพหลโยธินเพลส
ปัจจุบันเทคโนโลยี AI กำลังก้าวข้ามจากช่วงทดลองและ Proof of Concept (PoC) ไปสู่การนำไปใช้งานจริงในระดับ Production แต่การจะสร้าง AI ให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เสถียร และรองรับการขยายตัวได้นั้น ต้องอาศัยมากกว่าแค่ AI Models ที่ดี องค์กรจำเป็นต้องมี “ข้อมูลแบบ Real-time”, “ระบบที่ช่วยติดตามการทำงาน (AI Observability)”, และ “Data Foundation” ที่แข็งแกร่ง ซึ่งสามารถรองรับการทำงานและขยายระบบได้ในระดับ Production
ขอเชิญร่วมงาน INOX x ClickHouse x IBM Confluent – AI in Action: Building Production AI ซึ่งเป็น Workshop ที่จะพาไปสำรวจประสบการณ์จากการใช้งานจริง พร้อมมุมมองด้านเทคโนโลยี เพื่อทำความเข้าใจถึงองค์ประกอบสำคัญที่องค์กรต้องมีในการสร้างและบริหารจัดการ AI ให้สามารถนำไปใช้งานจริงใน Production ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Event Details:
- Date: 1 October 2026
- Time: 13:00 – 17:30
- Venue: TechTalkThai Office, อาคารพหลโยธินเพลส
- Attendees: 50 people
- Target Audience: Head of Data, Data Architects, AI/ML Engineers, Data Engineers, AI Platform Engineers, Data Platform Teams และ Enterprise Architects
- Register: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScDDau3iQvKVc_bzhUpCRhZTPx2Boo1mPRfgYZ8EXrkAD00OA/viewform
ภายในงาน INOX จะมาแบ่งปันประสบการณ์และบทเรียนจากการพัฒนาและใช้งานเทคโนโลยีของเราเอง ผ่าน AINOX x Langfuse และ ByteArk x Confluent พร้อมรับฟังมุมมองเชิงลึกจาก ClickHouse และ IBM Confluent เกี่ยวกับเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง Modern AI Applications
สิ่งที่จะได้เรียนรู้จากงาน
- ประสบการณ์จริงจากการพัฒนาและใช้งาน AI และ Data-Intensive Solutions
- ความสำคัญของ AI Observability เมื่อต้องนำ AI ไปใช้งานในระดับ Production
- การใช้ Langfuse และ ClickHouse เพื่อช่วยเพิ่ม Visibility และทำความเข้าใจการทำงานของ AI Applications
- บทบาทของ Real-time Data Streaming ในการสร้าง Data Foundation สำหรับ AI
- แนวทางและข้อควรพิจารณาสำคัญในการสร้าง AI ที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริงและสามารถรองรับการขยายตัวในอนาคต
