Generative AI for Software Developer
หลักสูตร Generative AI for Software Developer เป็นการอบรมใช้ Prompt ภาษาอังกฤษกับ ChatGPT และ Claude ในงานพัฒนาซอฟต์แวร์ ตั้งแต่ออกแบบระบบและฐานข้อมูล เขียนและวิเคราะห์โค้ด จนถึงจัดการ Legacy Code เหมาะกับนักพัฒนา Tech Lead และฟรีแลนซ์ จบแล้วใช้ AI สร้างแอปต้นแบบ เว็บไซต์ และ Chatbot ได้
- ระยะเวลา18 ชั่วโมง · 3 วัน
- รูปแบบออนไซต์ / ออนไลน์สด
- รอบถัดไปเปิดตามคำขอ
- ใบรับรองมี Certificate
ภาพรวมหลักสูตร
หลักสูตรนี้จะพาผู้เรียนก้าวเข้าสู่การใช้ AI ในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ ตั้งแต่การร่างไอเดีย การออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ การสร้างโค้ดต้นแบบ การจัดการ legacy code ไปจนถึงการสร้างเว็บไซต์และแชทบอท โดยเน้นการลงมือปฏิบัติจริงในรูปแบบ workshop เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ไปใช้ได้ทันทีในงานจริง
สิ่งที่คุณจะได้รับ
- เข้าใจพื้นฐานของ Generative AI, LLM, NLP และ Transformer Model ที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT และ Claude
- ฝึกใช้ Prompt ภาษาอังกฤษเพื่อสั่งงาน AI ให้ช่วยออกแบบ เขียนโค้ด แก้ปัญหา และวิเคราะห์โค้ด
- ใช้ AI ในการช่วยออกแบบฐานข้อมูล ระบบซอฟต์แวร์ และวาด Diagram
- สร้างแอปต้นแบบ (Prototype), เว็บไซต์, และ Chatbot ด้วย AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ดทั้งหมดเอง
- เรียนรู้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด (Best Practices) ในการใช้ AI ร่วมกับกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์จริง
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ
- นักพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Developers)
- Full Stack / Backend / Frontend Developers
- DevOps Engineers และ Software Architects
- AI Enthusiasts และ Technical Leads
- ผู้เรียนสาย Programming ที่กำลังเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI-first
- ผู้พัฒนาแอป หรือฟรีแลนซ์ที่ต้องการลดเวลาและต้นทุน
- อาจารย์ / ผู้ฝึกอบรม / Mentor ด้าน Software Development
พื้นฐานของผู้เข้าอบรม
- มีพื้นฐานภาษาอังกฤษระดับอ่านออกเขียนได้ (ไม่ต้องถึงขั้นคล่อง)
- มีประสบการณ์เขียนโปรแกรมมาแล้ว เช่น Python, JavaScript, TypeScript, Java หรือภาษาใดก็ได้
- เข้าใจหลักการพื้นฐานของซอฟต์แวร์ เช่น MVC, API, Database, Git
- เคยใช้งาน VS Code หรือ IDE อื่นๆ สำหรับพัฒนาโปรแกรม
- มีความคุ้นเคยกับระบบปฏิบัติการ เช่น Windows, macOS หรือ Linux
หัวข้อการฝึกอบรม
วันที่ 1 Introduction to Generative AI for Developers
Section 1 Generative AI 101
- แนวคิดของ Generative AI และความหมายที่แท้จริง
- ตัวอย่างการใช้งานจริงในสาย Dev
- ความแตกต่างของ AI แบบ Rule-based vs LLM-based
- Tools เปรียบเทียบ: ChatGPT vs Claude vs GitHub Copilot
Section 2 เข้าใจ LLMs และ Transformers
- โครงสร้างเบื้องหลัง LLMs (Transformer, Tokenization)
- RLHF คืออะไร? ทำให้ AI ฉลาดได้อย่างไร
- Prompt Engineering เบื้องต้น: Prompt = Programming
Section 3 Prompt ภาษาอังกฤษสำหรับ Developer
- วิธีตั้ง Prompt ที่ดี: Clear, Specific, Role-based
- โครงสร้าง Prompt ที่ควรใช้กับ ChatGPT และ Claude
- ตัวอย่าง Prompt สำหรับ Coding, Debugging, Explain Code
04 Hands-on Labs:
- สมัครและตั้งค่า ChatGPT, Claude, OpenAI API Key
- ทดลอง Prompt เบื้องต้น: Generate, Refactor, Translate Code
วันที่ 2 AI for Coding, Architecture & Debugging
Section 4 AI Coding Assistant อย่างมีประสิทธิภาพ
- แนะนำ GitHub Copilot และการรันโค้ด Python ใน ChatGPT
- แนะนำ Claude กับฟีเจอร์ Code Understanding
- การใช้ Prompt เพื่อ Generate Function, Unit Test, API Docs
Section 5 AI กับ Software Design & System Architecture
- Generating UML, ERD, Architecture Diagram จาก Prompt
- ใช้ AI ออกแบบ API ด้วย RESTful / GraphQL
- เทคนิค Craft Prompt ให้ AI ช่วยเขียนโครงสร้างระบบ
Section 6 จัดการ Legacy Code ด้วย AI
- ให้ AI อธิบายโค้ดเก่า (Explain Code)
- Refactor / Simplify / Add Comment
- Use case: อ่านโค้ด Java / Python ที่ไม่มีเอกสาร
08 Hands-on Labs:
- Generate ระบบ API + Database Schema + Diagram
- สั่ง AI ทำ Reverse Engineering จากโค้ดที่ให้ไว้
- Workshop: เขียน Prompt ให้ Claude อ่านและสรุปโค้ด
วันที่ 3 AI Prototyping, Automation & Best Practices
Section 7 Prototyping & UI Generation
- ใช้ AI สร้าง HTML, UI ด้วย Tailwind CSS และ Bootstrap Template
- Generate Static Web + Hosting on GitHub Pages / Vercel
- AI tools: Framer AI, Uizard, Locofy, Relume
Section 8 AI-powered Chatbot & Assistant
- ใช้ ChatGPT สร้าง Chatbot ตอบคำถาม
- ใช้ Claude ช่วยสร้าง FAQ Bot / Coding Assistant
- แนวคิด RAG (Retrieval Augmented Generation)
Section 9 Best Practices & Limitations
- วิธีเชื่อม AI เข้า Dev Lifecycle: Plan → Build → Test → Deploy
- การวัดคุณภาพ Prompt / การปรับใช้ AI ในองค์กร
- ข้อควรระวังเรื่อง Security, Hallucination, Copyright
12 Hands-on Labs:
- สร้าง Static Website ด้วย Prompt เดียว
- ทดลองสร้าง Chatbot ตามโจทย์ Workshop
- สรุป Prompt ที่ใช้ได้จริง พร้อมรวมเป็น Prompt Library ส่วนตัว
รอบอบรมและรูปแบบการอบรม
สำหรับบุคคล — รอบอบรมทั่วไป
ขณะนี้ยังไม่มีรอบอบรมเปิดรับสมัคร ลงชื่อจองไว้ได้เลย ทีมงานจะติดต่อกลับเป็นกลุ่มแรกเมื่อเปิดรอบถัดไป หรือสอบถามทางไลน์ หรือโทร 02-570-8449 หรือ 088-807-9770
สำหรับองค์กร — In-house / Private Training
- ปรับเนื้อหาให้ตรงกับเครื่องมือและงานจริงของทีม
- เลือกวันเอง อบรมที่บริษัทหรือออนไลน์สด
- ออกใบเสนอราคาในนามนิติบุคคลให้ฝ่ายจัดซื้อ
วิทยากรผู้สอน
คำถามที่พบบ่อย
เขียน Prompt ให้ AI ช่วยเขียนโค้ดได้ดีต้องทำอย่างไร
เริ่มจากกำหนดบทบาท เช่น ให้ AI เป็น Senior Backend Developer จากนั้นให้บริบทที่ชัดเจน ทั้งภาษา เฟรมเวิร์ก เวอร์ชัน และโค้ดที่เกี่ยวข้อง แล้วบอกงานแบบเจาะจงพร้อมเงื่อนไข เช่น ต้องมี Validation และ Unit Test และระบุรูปแบบคำตอบที่ต้องการ การเขียนเป็นภาษาอังกฤษมักได้ผลแม่นกว่า ถ้าผลยังไม่ตรงให้ปรับ Prompt ทีละจุดแทนการเริ่มใหม่ทั้งหมด
ใช้ AI ช่วยอ่านและ Refactor Legacy Code ทำอย่างไร
เริ่มจากส่งโค้ดทีละส่วนที่มีขนาดพอเหมาะให้ AI อธิบายว่าทำอะไร รับข้อมูลอะไร และพึ่งพาส่วนไหน จากนั้นให้ AI เขียนคอมเมนต์หรือเอกสารสรุป และสร้าง Unit Test ที่จับพฤติกรรมเดิมไว้ก่อน แล้วจึงสั่ง Refactor หรือ Simplify ทีละขั้น ทุกครั้งต้องรัน Test ยืนยันว่าผลยังเหมือนเดิม และตรวจโค้ดที่ได้เอง เพราะ AI อาจเข้าใจผิดหรือแต่งรายละเอียดขึ้นมาได้
RAG (Retrieval Augmented Generation) คืออะไร
RAG คือเทคนิคที่ให้ AI ค้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งของเราก่อนตอบ เช่น เอกสารคู่มือหรือฐานความรู้ขององค์กร โดยแบ่งเอกสารเป็นส่วนย่อย แปลงเป็น Embedding เก็บในฐานข้อมูลเวกเตอร์ เมื่อมีคำถามจะค้นส่วนที่ใกล้เคียงที่สุดแล้วแนบไปกับ Prompt ให้ LLM ตอบจากข้อมูลนั้น ช่วยให้คำตอบอิงข้อมูลล่าสุดของเราและลดการแต่งคำตอบขึ้นเอง เหมาะกับ FAQ Bot และผู้ช่วยตอบคำถาม
หลักสูตร Generative AI for Software Developer เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน
เหมาะกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้ง Frontend, Backend และ Full Stack, DevOps Engineer, Software Architect, Tech Lead และฟรีแลนซ์ ควรเคยเขียนโปรแกรมมาแล้วสักภาษา เข้าใจหลักการอย่าง MVC, API, Database และ Git เคยใช้ VS Code หรือ IDE อื่น และอ่านเขียนภาษาอังกฤษได้โดยไม่ต้องคล่อง
เรียนจบหลักสูตร Generative AI for Software Developer แล้วทำอะไรได้บ้าง
เขียน Prompt ภาษาอังกฤษสั่ง ChatGPT และ Claude ให้ช่วยเขียน Debug และอธิบายโค้ด สร้าง Unit Test และเอกสาร API ใช้ AI ออกแบบฐานข้อมูล ระบบ และ Diagram อย่าง UML หรือ ERD จัดการ Legacy Code สร้างเว็บไซต์ต้นแบบและ Chatbot และวางแนวทางใช้ AI อย่างระมัดระวังเรื่อง Security และ Hallucination ผู้ผ่านการอบรมได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ที่มีเลขที่ของตัวเองและตรวจสอบออนไลน์ได้
จัดอบรมหลักสูตร Generative AI for Software Developer ให้ทีมในองค์กรได้ไหม
ได้ หลักสูตรนี้จัดเป็นการอบรมแบบ In-house ให้ทีมในองค์กรได้ และปรับตัวอย่างให้ตรงกับงานของทีม เช่น ฝึกเขียน Prompt กับภาษาและเฟรมเวิร์กที่ทีมใช้อยู่จริง ขอใบเสนอราคาได้จากหน้านี้ หรือติดต่อทาง LINE @itgenius โทร 02-570-8449