- You must enroll in this course to access course content.
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