ประเภทโครงการ : หลักสูตรอบรมระยะสั้น (Non-Degree) ภายใต้โครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่
รายละเอียดโครงการ มหาวิทยาลัยกรุงเทพเปิดหลักสูตรที่ร่วมมือกับ Software Park Thailand CodeCamp และ บริษัท รีเลิร์น โซลูชั่น จำกัด มุ่งเน้นการพัฒนาทักษะด้าน DevSecOps และการใช้ Generative AI เพื่อการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
– จำนวนที่รับ 40 คน / 1 รุ่นต่อปี
– ชั่วโมงเรียนจำนวน 285 ชั่วโมง (ทฤษฎี 60 ชั่วโมง, ปฏิบัติ 225 ชั่วโมง)
– ระยะเวลาเรียนตลอดหลักสูตร 120 วัน
กลุ่มเป้าหมาย
1. ผู้สำเร็จการศึกษาระดับ ปวช. / ปวส. / อนุปริญญา / ปริญญาตรี ที่สนใจยกระดับทักษะเพื่อเข้าสู่สายงาน DevSecOps, Cloud Security และ Generative AI
2. ผู้ที่ประกอบอาชีพที่ต้องกnารเพิ่มพูนสมรรถนะ (Upskill/Reskill) ทางด้านงาน DevSecOps
คุณสมบัติผู้สมัคร
1. ผู้ที่สนใจในสายงาน DevSecOps , Cloud Security และเทคโนโลยี AI หรือต้องการเปลี่ยนสายงาน
2. นักพัฒนาซอฟต์แวร์หรือวิศวกรระบบระดับเริ่มต้นที่ต้องการ Upskill เพิ่มเติม
3. มีความพร้อมเข้าร่วมการอบรมทั้งภาคทฤษฎีและภาคปฏิบัติตลอดเวลาโครงการ
รายละเอียดหลักสูตร
หลักสูตรแบ่งออกเป็น 5 โมดูล ได้แก่
โมดูล 1 : พื้นฐาน DevOps และการจัดการ CI/CD Pipeline
– หลักการทำงานของ DevOps และ CI/CD
– แนวคิดการทำงานร่วมกันระหว่าง Development, Security และ Operations
โมดูล 2 : เครื่องมือ Microsoft Azure DevOps
– การใช้งานเครื่องมือ Azure DevOps Services เช่น Boards, Pipelines, Repos
– การเชื่อมต่อและตั้งค่าเครื่องมือในระบบคลาวด์
โมดูล 3 : ความปลอดภัยใน DevSecOps
– ความสำคัญของการรักษาความปลอดภัยในกระบวนการ DevSecOps
– หลักการใช้งานเครื่องมือ SAST (Static Application Security Testing) และ DAST (Dynamic Application Security Testing)
โมดูล 4 : การประยุกต์ใช้ Generative AI ในการเขียนโค้ด (การใช้ GitHub Copilot, Azure OpenAI)
– หลักการทำงานของ Generative AI ในบริบทการพัฒนาซอฟต์แวร์
– การใช้งานเครื่องมือ AI เช่น GitHub Copilot และ Azure OpenAI Service
โมดูล 5 : โครงงาน Capstone (Project-Based Learning)
-สร้างโปรเจกต์จริงร่วมกับภาคอุตสาหกรรม
รูปแบบการเรียน
เป็นการเรียนรู้แบบผสมผสาน (Blended Learning) ที่เน้นการลงมือทำจริง
– ภาคทฤษฎีและภาคปฎิบัติ : เป็นการบรรยายและฝึกปฏิบัติในห้องปฏิบัติการ (Lab-Based Learning) โดยเน้นการใช้เครื่องมือจริง เช่น Microsoft Azure DevOps และ Generative AI Tools เป็นต้น
– การลงมือทำโครงงานจริง (Project-Based Learning) : การทำ Capstone Project ร่วมกับโจทย์จากภาคอุตสาหกรรม โดยมีผู้เชี่ยวชาญให้คำปรึกษา
เงื่อนไขการสำเร็จหลักสูตร
1. ผ่านการประเมินผลโครงงานขั้นสุดท้าย (Capstone Project) ไม่น้อยกว่า 80%
2. ส่งมอบผลงานเชิงประจักษ์ (Artifacts) เช่น ระบบ CI/CD Pipeline ที่ใช้งานได้จริงและ Source Code Repository
3. ผ่านการประเมินสมรรถนะ (Competency Assessment) ตามเกณฑ์ที่กำหนด
สถานที่เรียน
อาคารวรรณสรณ์ พญาไท
