git clone https://github.com./racksync/workshop-ai.git
cd workshop-aiVideo Conference (Live & Record)
คอร์สเนื้อหา AI เน้นเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ RAG, n8n, Open-WebUI, Bolt, OpenAI API, Gemini API และเครื่องมืออื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง สามารถปรับลดหรือขยายตามเวลาที่เหมาะสมได้ โดยมุ่งเน้นการพัฒนาโซลูชัน AI สมัยใหม่ ตั้งแต่การทำความรู้จัก Generative AI และ Large Language Models (LLMs) ตลอดจนเทคนิค RAG (Retrieval-Augmented Generation) และ Agentic เพื่อให้ระบบ AI ที่แม่นยำและมีแหล่ง source อ้างอิงที่ชัดเจน นอกจากนี้ยังสอนการใช้งาน OpenAI API และเทคนิคการออกแบบ Prompt อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการประยุกต์ใช้ n8n เพื่อเชื่อมโยงการทำงานและพัฒนา Chatbot หรือ Workflow หลายๆ Agent ได้ โดยการเทรนเป็นแบบ Video Conferrence มีการบันทึกวีดีโอสำหรับผู้เข้าร่วมสามารถดูย้อนหลังเพื่อทบทวนได้ (Lifetime Access)
- นักพัฒนาซอฟต์แวร์
- Data Scientist
- AI Engineer
- ผู้ที่สนใจเรียนรู้การพัฒนาโซลูชัน AI และกระบวนการทำงานอัตโนมัติด้วยเครื่องมือสมัยใหม่
- 2 วัน (12 ชั่วโมง)
- Online Lecture (บรรยายแบบออนไลน์)
- Workshop (ลงมือปฏิบัติ)
- Demo & Q&A
| หัวข้อ | รายละเอียด |
|---|---|
| Prerequisite | • การเตรียมความพร้อมก่อนเรียน • พื้นฐานทั่วไป |
| Session 1: Modern AI Overview | • ภาพรวมเทคโนโลยี AI ปัจจุบัน • Generative AI, LLMs, Model • Basic of LLM: Transformer Process, Tokenizer, Embedding |
| Session 2: Prompt Engineering | • เทคนิคการออกแบบ Prompt ที่มีประสิทธิภาพ • Zero-shot และ Chain of Thought (CoT) • ReAct Framework • Large Language Models as Zero-Shot Reasoners |
| Session 3: OpenAI API และ Gemini API | • แนะนำ OpenAI API, Gemini API • วิธีการสร้างโปรเจกต์เล็ก ๆ เพื่อประยุกต์ใช้ API • ควรระวังเรื่อง Cost และ Best Practices |
| Session 4: Local Model | • Ollama คืออะไร? • การใช้งาน Local LLM ด้วย Ollama • การปรับแต่งโมเดลและ Custom endpoint |
| Session 5: Function Calling | • Function Calling กับ OpenAI • ReAct with LangChain • การพัฒนา Tool-Augmented LLM Application |
| Session 6: n8n Automation | • แนะนำ n8n: Low-code Workflow Automation |
| Session 7: AI Agentic (Agent) | • แนวคิด Agentic AI • ตัวอย่างเครื่องมือ/Framework สำหรับสร้าง Agent • Use Cases: Chatbot ที่ทำงานอัตโนมัติ, สั่งการระบบอื่นๆ • การเชื่อมต่อ Agent กับ Automation เพื่อทำงานแบบ End-to-End |
| Session 8: RAG (Retrieval-Augmented Generation) | • หลักการทำงานของ RAG • Workshop: การใช้ Website เป็น Data Source • Processing: Chunking, Embedding, Vector Database (Chroma) • Similarity Search และ Re-ranking • การประยุกต์ใช้ใน use case ต่าง ๆ |
| Session 9: Advanced Augmentation Methods | • CAG (Cache-Augmented Generation) • Caching: Context/prompt (OpenAI, Anthropic) • Response/semantic caching |
| Session 10: MCP (Model Context Protocol) | • MCP คืออะไรและทำงานอย่างไร • การนำ MCP ไปประยุกต์ใช้ในแอปพลิเคชัน • Workshop: การพัฒนาระบบด้วย MCP • Demo: การทำงานของ MCP ในโปรเจคจริง |
| Session 11: Vibe Coding & Framework | • Bolt คืออะไร? • การใช้ Bolt เพื่อพัฒนา Web Application แบบรวดเร็วทั้ง back-end และ front end • แนวทางการ Deploy |
| Bonus: Tools & Best Practices | • แนะนำเครื่องมืออื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง • แนวทางการดูแลโมเดล, Security และ Data Privacy • Best Practices ในการออกแบบ Workflow |
| Q&A, Summary & Next Steps | • ถาม-ตอบ สรุปแนวทางต่อยอดของผู้เรียน • แชร์ Resource & Community สำหรับการพัฒนาต่อ |
RACKSYNC เป็นบริษัทที่มีความเชี่ยวชาญในการพัฒนาโซลูชั่นด้าน IoT และระบบอัตโนมัติ เรามุ่งมั่นในการสร้างเทคโนโลยีที่เชื่อมต่อโลกเข้าด้วยกันผ่านระบบ IoT ที่มีประสิทธิภาพและเสถียร
- การออกแบบและพัฒนาระบบ IoT แบบครบวงจร
- โซลูชั่นเชื่อมต่อสำหรับอุตสาหกรรม 4.0
- ระบบอัตโนมัติสำหรับบ้านและอาคารอัจฉริยะ
- การฝึกอบรมและเวิร์คช็อปด้าน IoT
- โทร: 08 5880 8885
- อีเมล: [email protected]
- เว็บไซต์: https://racksync.com
- Facebook: https://www.facebook.com/racksync
© 2007-2025 RACKSYNC CO., LTD. All rights reserved.