ไม่ต้องมีพื้นฐานสาย Data หรือ ML มาก่อน คอร์สนี้พาคุณเริ่มตั้งแต่ “AI Engineer คือใคร” ไปจนถึงลงมือสร้าง Agent, ระบบ RAG และแอปพลิเคชัน AI ที่ deploy ใช้งานจริงได้ ด้วยเนื้อหาเจาะลึกทุกตอน (20 นาที+) พร้อม Quiz และแบบฝึกหัดลงมือทำในทุกบท เพื่อให้จบคอร์สแล้วมีทั้งความเข้าใจและพอร์ตโฟลิโอเป็นของตัวเอง
— คอร์สเรียนแบบ Text-based ที่พาคุณจาก “ไม่รู้จัก AI Engineer” ไปจนถึง “สร้าง AI Agent และแอปพลิเคชันได้ด้วยตัวเอง”
อยากเข้าสาย AI แต่ไม่รู้จะเริ่มตรงไหนดี? เห็นคำว่า LLM, RAG, Agent แล้วรู้สึกว่าเป็นเรื่องไกลตัวเกินไป?
AI Engineer 101 ออกแบบมาสำหรับ มือใหม่สมบูรณ์แบบ ไม่ต้องมีพื้นฐานสาย Data หรือ Machine Learning มาก่อนเลยก็เริ่มได้ — สอนแบบ Text-based อ่านเข้าใจง่าย เจาะลึกทุกตอน (20 นาทีขึ้นไป) พร้อม Quiz และแบบฝึกหัดลงมือทำจริงในทุกบท
เหมาะกับใคร ?
- มือใหม่ 0 พื้นฐาน ที่อยากรู้จักสาย AI Engineer ตั้งแต่เริ่มต้น
- คนที่อยากย้ายสายมาทำงานด้าน AI แต่ไม่ได้จบสายนี้โดยตรง
- Developer หรือคนทำงานสาย Tech ที่อยากต่อยอดทักษะไปทำงานด้าน AI Application
เรียนแล้วได้อะไร ?
เนื้อหา 10 บทใหญ่ / 60 บทย่อย พาคุณตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการสร้าง AI Application ใช้งานจริง
- พื้นฐานที่ต้องมี: Python, Git, Terminal, การตั้งค่าสภาพแวดล้อมทำงาน และภาพรวมของ LLM
- ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI: Transformer, Token, พารามิเตอร์การสร้างข้อความ และข้อจำกัดของโมเดล
- Prompt Engineering: จากพื้นฐานถึงขั้นสูง ควบคุม output ได้ตามที่ต้องการ
- การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API และ Tool Use: เรียกใช้ Claude API, Function Calling, Multi-tool Orchestration
- RAG และ AI Agents: Vector Database, Retrieval Pipeline, สถาปัตยกรรม Agent และ Multi-agent System
- Deployment และเส้นทางอาชีพ: นำแอป AI ขึ้นใช้งานจริง จริยธรรมของ AI และการสร้าง Portfolio
ทุกบทมี Quiz และแบบฝึกหัดลงมือทำจริง และเมื่อเรียนจบครบทุกบท รับ Certificate เอาไปแปะ LinkedIn หรือใส่ Portfolio ได้ทันที
ผู้สอน
Nut Khuannaen ผู้ก่อตั้ง common•learn จบ 2 ปริญญา (เศรษฐศาสตร์ มช. และนิติศาสตร์ ม.รามคำแหง) ปัจจุบันกำลังศึกษาต่อปริญญาโท Applied Data Science ที่มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ควบคู่กับสายงานจริง เคยเป็น Freelance Data Analyst ให้ลูกค้าต่างชาติ 3 บริษัท ผ่านงาน FP&A ในธุรกิจ Retail มากว่า 4 ปี และปัจจุบันเป็น Finance & Accounting Specialist ในบริษัท FMCG ต่างชาติ — ออกแบบคอร์สนี้จากประสบการณ์ทำงานจริง ไม่ใช่แค่ทฤษฎีในตำรา
ทำไมถึงคุ้ม ?
- ซื้อครั้งเดียว เรียนได้ตลอดชีวิต (Lifetime access)
- เนื้อหาอัปเดตตามเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนเร็ว — จ่ายครั้งเดียว ได้เนื้อหาที่ไม่หยุดพัฒนา
- ได้ Certificate เมื่อเรียนจบ
- แจ้งเตือนทุกครั้งที่มีอัปเดตผ่าน Discord พร้อมพื้นที่ถามตอบกับผู้สอน
- ยังไม่มั่นใจ? ลองเรียนฟรี สัมผัสสไตล์ Text-based ก่อนตัดสินใจได้เลย
ราคา ฿1,499 — ตลอดชีพ
Nut Khuannaen
Author
บทที่ 1 — AI Engineer คือใคร (Foundations & Mindset)
LLM คืออะไร ทำงานอย่างไรในเบื้องต้น
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 1 — AI Engineer คือใคร (Foundations & Mindset).
You must enroll in this course to access course content.
Use case จริงของ AI Engineer ในอุตสาหกรรมต่างๆ
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 1 — AI Engineer คือใคร (Foundations & Mindset).
You must enroll in this course to access course content.
ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทำงาน (Python env, API key)
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 1 — AI Engineer คือใคร (Foundations & Mindset).
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 2 — Python สำหรับ AI Engineer
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 2 — Python สำหรับ AI Engineer.
You must enroll in this course to access course content.
จัดการข้อมูลด้วย list, dict, JSON
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 2 — Python สำหรับ AI Engineer.
You must enroll in this course to access course content.
เขียน API request ด้วย Python (requests)
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 2 — Python สำหรับ AI Engineer.
You must enroll in this course to access course content.
Virtual environment และ package management
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 2 — Python สำหรับ AI Engineer.
You must enroll in this course to access course content.
Error handling และ debugging เบื้องต้น
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 2 — Python สำหรับ AI Engineer.
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – เขียนสคริปต์เรียก API ง่ายๆ
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 2 — Python สำหรับ AI Engineer.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 3 — ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI
Transformer คืออะไร (ไม่ต้องมีคณิตศาสตร์ลึก)
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 3 — ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI.
You must enroll in this course to access course content.
Token, Context window คืออะไร
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 3 — ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI.
You must enroll in this course to access course content.
Temperature, Top-p และพารามิเตอร์การสร้างข้อความ
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 3 — ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI.
You must enroll in this course to access course content.
ข้อจำกัดของ LLM – Hallucination, Bias, Knowledge cutoff
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 3 — ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI.
You must enroll in this course to access course content.
เปรียบเทียบโมเดลต่างๆ ในตลาด (ภาพรวม)
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 3 — ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI.
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – ทดลองปรับพารามิเตอร์แล้วสังเกตผล
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 3 — ทำความเข้าใจ LLM และ Generative AI.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 4 — Prompt Engineering เบื้องต้นถึงขั้นสูง
หลักการเขียน Prompt ที่ดี
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 4 — Prompt Engineering เบื้องต้นถึงขั้นสูง.
You must enroll in this course to access course content.
Zero-shot, Few-shot, Chain-of-thought
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 4 — Prompt Engineering เบื้องต้นถึงขั้นสูง.
You must enroll in this course to access course content.
System prompt vs User prompt
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 4 — Prompt Engineering เบื้องต้นถึงขั้นสูง.
You must enroll in this course to access course content.
ควบคุม output format (JSON, XML, Markdown)
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 4 — Prompt Engineering เบื้องต้นถึงขั้นสูง.
You must enroll in this course to access course content.
เทคนิคแก้ปัญหา Prompt ที่ผลลัพธ์ไม่ตรงใจ
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 4 — Prompt Engineering เบื้องต้นถึงขั้นสูง.
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – ออกแบบ prompt สำหรับ use case จริง
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 4 — Prompt Engineering เบื้องต้นถึงขั้นสูง.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 5 — การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API
REST API และ Authentication เบื้องต้น
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 5 — การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API.
You must enroll in this course to access course content.
เรียกใช้ Claude API ครั้งแรก (setup + first call)
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 5 — การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API.
You must enroll in this course to access course content.
จัดการ Conversation history และ Context
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 5 — การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API.
You must enroll in this course to access course content.
Streaming responses และ token usage
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 5 — การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API.
You must enroll in this course to access course content.
Rate limit, Error handling, Retry strategy
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 5 — การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API.
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – สร้าง chatbot ง่ายๆ ด้วย API
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 5 — การเชื่อมต่อ AI ผ่าน API.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 6 — Tool Use และ Function Calling
Tool use คืออะไร ทำไม AI ต้องใช้เครื่องมือ
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 6 — Tool Use และ Function Calling.
You must enroll in this course to access course content.
ออกแบบ function schema ให้ AI เรียกถูกต้อง
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 6 — Tool Use และ Function Calling.
You must enroll in this course to access course content.
เชื่อมต่อ AI กับ external API
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 6 — Tool Use และ Function Calling.
You must enroll in this course to access course content.
Multi-tool orchestration เบื้องต้น
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 6 — Tool Use และ Function Calling.
You must enroll in this course to access course content.
Best practice ด้าน security เมื่อ AI เรียก tool
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 6 — Tool Use และ Function Calling.
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – สร้าง AI ที่เรียกใช้ tool ได้จริง
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 6 — Tool Use และ Function Calling.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 7 — RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG คืออะไร แก้ปัญหาอะไรให้ LLM
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 7 — RAG (Retrieval-Augmented Generation).
You must enroll in this course to access course content.
Embedding และ Vector คืออะไร
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 7 — RAG (Retrieval-Augmented Generation).
You must enroll in this course to access course content.
Vector database เบื้องต้น
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 7 — RAG (Retrieval-Augmented Generation).
You must enroll in this course to access course content.
การทำ Chunking เอกสารอย่างมีประสิทธิภาพ
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 7 — RAG (Retrieval-Augmented Generation).
You must enroll in this course to access course content.
การออกแบบ Retrieval pipeline
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 7 — RAG (Retrieval-Augmented Generation).
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – สร้างระบบ RAG ถาม-ตอบจากเอกสารตัวเอง
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 7 — RAG (Retrieval-Augmented Generation).
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 8 — AI Agents เบื้องต้น
Agent คืออะไร ต่างจาก Chatbot ธรรมดายังไง
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 8 — AI Agents เบื้องต้น.
You must enroll in this course to access course content.
สถาปัตยกรรม Agent พื้นฐาน (Planning, Memory, Action)
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 8 — AI Agents เบื้องต้น.
You must enroll in this course to access course content.
ReAct pattern และการคิดเป็นขั้นตอน
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 8 — AI Agents เบื้องต้น.
You must enroll in this course to access course content.
Multi-agent system เบื้องต้น
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 8 — AI Agents เบื้องต้น.
You must enroll in this course to access course content.
ข้อควรระวังเมื่อสร้าง Agent อัตโนมัติ
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 8 — AI Agents เบื้องต้น.
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – สร้าง Agent ที่ทำงานหลายขั้นตอน
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 8 — AI Agents เบื้องต้น.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 9 — Deployment & Production
จาก Prototype สู่ Production ต้องคำนึงถึงอะไร
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 9 — Deployment & Production.
You must enroll in this course to access course content.
จัดการ Cost และ Token optimization
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 9 — Deployment & Production.
You must enroll in this course to access course content.
Monitoring, Logging และการวัดผล
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 9 — Deployment & Production.
You must enroll in this course to access course content.
Security, Privacy และการจัดการข้อมูลผู้ใช้
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 9 — Deployment & Production.
You must enroll in this course to access course content.
CI/CD เบื้องต้นสำหรับ AI application
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 9 — Deployment & Production.
You must enroll in this course to access course content.
แบบฝึกหัด – Deploy แอป AI ง่ายๆ ขึ้นระบบจริง
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 9 — Deployment & Production.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 10 — จริยธรรม อนาคต และก้าวต่อไป
จริยธรรมของ AI – Bias, Fairness, Responsible AI
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 10 — จริยธรรม อนาคต และก้าวต่อไป.
You must enroll in this course to access course content.
กฎหมายและ Regulation ที่ควรรู้
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 10 — จริยธรรม อนาคต และก้าวต่อไป.
You must enroll in this course to access course content.
เทรนด์และทิศทางอนาคตของวงการ AI
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 10 — จริยธรรม อนาคต และก้าวต่อไป.
You must enroll in this course to access course content.
สร้าง Portfolio และ Personal branding
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 10 — จริยธรรม อนาคต และก้าวต่อไป.
You must enroll in this course to access course content.
เส้นทางสายอาชีพและการหางาน AI Engineer
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 10 — จริยธรรม อนาคต และก้าวต่อไป.
You must enroll in this course to access course content.
Capstone – รวมทุกทักษะสร้างโปรเจกต์ AI ของตัวเอง
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 10 — จริยธรรม อนาคต และก้าวต่อไป.
You must enroll in this course to access course content.
Leave a Reply