ສອບຖາມຫຼັກສູດເລືອກຊ່ອງທາງທີ່ສະດວກ ທີມງານຕອບເອງທຸກຊ່ອງທາງ
LINE @itgeniusຕອບໄວທີ່ສຸດ · ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ
ໂທລະສັບ
02-570-8449ຫ້ອງການ088-807-9770ມືຖື
ອີເມວ ແລະ ໂຊຊຽວ
contact@itgenius.co.thສຳລັບໃບສະເໜີລາຄາ ແລະ ເອກະສານFacebookitgeniusonlineYouTubeitgeniusengຂໍຄຳປຶກສາຈັດຝຶກອົບຮົມໃຫ້ທີມ
AI · AIC-82

AI for UX/UI and Product Design

หลักสูตร AI for UX/UI and Product Design เป็นการอบรมการใช้ AI ในทุกช่วงของงาน UX/UI ตั้งแต่วางแผน Research สรุปผลสัมภาษณ์ จนถึงสร้าง UI ด้วย Google Stitch และทำ Prototype ด้วย Figma Make, v0 และ Claude เหมาะกับ UX/UI Designer, UX Researcher และ Product Manager ที่ต้องการออกแบบได้เร็วขึ้น

ອັບເດດລ່າສຸດ
ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 6,210 ບາດ / ທ່ານ 6,900 −10% ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ
PDFດາວໂຫຼດ Course Outline
  • ໄລຍະເວລາ12 ຊົ່ວໂມງ · 2 ມື້
  • ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
  • ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
  • ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

งาน UX/UI วันนี้ต้องเร็วขึ้นทุกขั้น ตั้งแต่สรุปผลสัมภาษณ์ผู้ใช้ ไปจนถึงทำต้นแบบให้ทีมและลูกค้าเห็นภาพ เครื่องมือ AI ช่วยร่างแบบสอบถาม จัดกลุ่ม Insight สร้างหน้าจอจากคำอธิบาย และทำ Prototype ที่กดใช้งานได้ในเวลาไม่นาน แต่ถ้าใช้ผิดวิธี ทีมก็อาจได้ Persona ที่แต่งขึ้นเอง Insight ที่ไม่มีข้อมูลรองรับ หรือหน้าจอที่สวยแต่ไม่ได้แก้ปัญหาของผู้ใช้จริง

หลักสูตรนี้ต่อยอดจาก UX Design and Design Thinking และ Figma for beginners โดยพาใช้ AI ในทุกช่วงของกระบวนการออกแบบ ตั้งแต่วางแผน Research ร่างแบบสอบถาม สรุปผลสัมภาษณ์และทำ Affinity Map ทำ Persona, Journey Map และ Problem Statement จากข้อมูลจริง ใช้ AI ช่วยรีวิว Heuristic และ Accessibility จากนั้นร่าง User Flow และ UX Writing สร้าง UI ด้วย Google Stitch ใช้ AI ใน Figma และ Figma Make และทำ Prototype ที่ใช้งานได้ด้วย v0 และ Claude โดยยึดหลักให้คนตัดสินใจและตรวจสอบทุกผลลัพธ์ ก่อนปิดท้ายด้วยการทดสอบกับผู้ใช้จริงและนำเสนอผลงาน (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Intermediate)

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

  • รู้ว่า AI ช่วยงานช่วงไหนของกระบวนการ UX ได้ และช่วงไหนต้องใช้ข้อมูลจากผู้ใช้จริง
  • ใช้ AI วางแผน Research ร่างแบบสอบถาม และสรุปผลสัมภาษณ์โดยคงหลักฐานอ้างอิง
  • สร้าง Persona, Journey Map และ Problem Statement จากข้อมูลจริง ไม่ใช่ข้อมูลที่ AI แต่งขึ้น
  • ใช้ AI ช่วยรีวิว Heuristic, Accessibility และ UX Writing
  • สร้างและปรับ UI อย่างรวดเร็วด้วย Google Stitch และฟีเจอร์ AI ใน Figma
  • ทำ Prototype ที่ใช้งานได้ด้วย Figma Make, v0 และ Claude เพื่อนำไปทดสอบกับผู้ใช้
  • ปกป้องข้อมูลผู้ใช้และข้อมูลลูกค้าตามหลัก PDPA เมื่อใช้เครื่องมือ AI

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

  • UX/UI Designer และ Product Designer ที่ต้องการทำงานได้เร็วขึ้นด้วย AI
  • UX Researcher ที่ต้องสรุปผลสัมภาษณ์และแบบสอบถามจำนวนมาก
  • Product Manager และ Product Owner ที่อยากทำต้นแบบเพื่อทดสอบแนวคิดได้เอง
  • ผู้ที่ผ่านหลักสูตร UX Design and Design Thinking หรือ Figma for beginners แล้วต้องการต่อยอด

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

  • เข้าใจกระบวนการ UX หรือ Design Thinking ขั้นพื้นฐาน
  • ใช้ Figma สร้าง Frame, Component และ Prototype เบื้องต้นได้
  • มีบัญชี Figma และบัญชี Google ของตนเองหรือของบริษัท
  • โน้ตบุ๊กที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต พร้อมเบราว์เซอร์รุ่นล่าสุด

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

รายละเอียดหลักสูตร

อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบ Workshop เดินตามโจทย์บริการตัวอย่างเดียวตลอดหลักสูตร ระดับ Intermediate หลักสูตรนี้ต่อยอดจาก UX Design and Design Thinking และ Figma for beginners จึงไม่สอนพื้นฐาน UX และ Figma ซ้ำ แต่เน้นการใช้ AI ในแต่ละขั้นของกระบวนการออกแบบ

ผู้เรียนใช้บัญชีของตนเองหรือของบริษัท ฟีเจอร์ AI ของ Figma และ Figma Make มีโควตาตามแพ็กเกจ บางส่วนต้องใช้แพ็กเกจแบบเสียเงิน ส่วน Google Stitch, v0, Claude และ ChatGPT มีแบบใช้ฟรีที่จำกัดการใช้งาน ข้อมูลฝึกเป็นข้อมูลจำลองทั้งหมด ผู้เรียนจะได้เอกสารประกอบการอบรม Prompt Library ไฟล์ Figma และ Template สำหรับงาน Research จนถึงการทดสอบกลับไปใช้งานต่อ

Day 1 AI ในงาน Research และ Define

Section 1: AI ในกระบวนการ UX/UI

  • AI ช่วยงานช่วงไหนของ Design Thinking และ Double Diamond ได้จริง
  • ความเสี่ยง: Insight ที่ไม่มีข้อมูลรองรับ และ Synthetic User ที่ใช้แทนผู้ใช้จริงไม่ได้
  • ข้อมูลผู้ใช้กับ PDPA: อะไรห้ามอัปโหลด และวิธีปิดบังข้อมูลส่วนบุคคล
  • เลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน: ผู้ช่วย AI, เครื่องมือสร้าง UI และ Prototype
  • Lab: ตั้งค่าพื้นที่ทำงาน AI และกติกาการใช้งานของทีม

Section 2: Lab: วางแผน Research ด้วย AI

  • ร่าง Research Plan: เป้าหมาย คำถามวิจัย และวิธีเก็บข้อมูล
  • ร่าง Interview Guide และ Screener สำหรับคัดเลือกผู้ใช้
  • ร่างแบบสอบถาม และให้ AI ช่วยตรวจคำถามชี้นำหรือคำถามที่มีอคติ
  • Lab: Research Plan และ Interview Guide สำหรับโจทย์บริการตัวอย่าง

Section 3: Lab: สรุปผลสัมภาษณ์และ Affinity Map

  • ถอดเสียงสัมภาษณ์โดยได้รับความยินยอม และลบข้อมูลที่ระบุตัวบุคคลก่อนวิเคราะห์
  • ให้ AI จัดกลุ่มประเด็นและร่าง Affinity Map จากบทสัมภาษณ์หลายชุด
  • ตรวจทุก Insight กับคำพูดจริงของผู้ใช้ และตัดสิ่งที่ไม่มีหลักฐาน
  • วิเคราะห์คำตอบปลายเปิดจากแบบสอบถามจำนวนมาก
  • Lab: สรุป Insight จากบทสัมภาษณ์จำลอง 6 ชุด

Section 4: Lab: Persona, Journey Map และ Problem Statement

  • ร่าง Persona จาก Insight ที่มีข้อมูลรองรับ ไม่ใช่จากจินตนาการของ AI
  • ทำ Customer Journey Map พร้อม Pain Point และโอกาสในการออกแบบ
  • เขียน Problem Statement และคำถาม How Might We
  • Lab: Persona และ Journey Map จากผล Research ใน Section 3

Section 5: Lab: Heuristic Review และ Accessibility ด้วย AI

  • ให้ AI วิเคราะห์ภาพหน้าจอตามหลัก Heuristic ของ Nielsen
  • เปรียบเทียบ Flow ของคู่แข่งหรือบริการที่คล้ายกันจากภาพหน้าจอ
  • ตรวจ Contrast ขนาดตัวอักษร และปัญหา Accessibility เบื้องต้น
  • จัดลำดับปัญหาตามความรุนแรง และตรวจซ้ำด้วยวิจารณญาณของนักออกแบบ
  • Lab: รายงานรีวิวหน้าจอของแอปตัวอย่าง
Day 2 จากไอเดียสู่ Prototype และการทดสอบ

Section 6: Lab: IA, User Flow และ UX Writing

  • ร่าง Sitemap และ Information Architecture จาก Problem Statement
  • ร่าง User Flow ทั้งเส้นทางหลักและกรณีผิดพลาด
  • เขียน Microcopy, Error Message และ Empty State ทั้งภาษาไทยและอังกฤษ
  • กำหนด Tone of Voice ให้ AI เขียนได้สม่ำเสมอทั้งผลิตภัณฑ์
  • Lab: User Flow และข้อความบนหน้าจอของ Flow หลัก

Section 7: Lab: สร้าง UI รวดเร็วด้วย Google Stitch

  • สร้างหน้าจอจากคำอธิบายหรือภาพร่าง และขอหลายทางเลือก
  • ปรับ Layout สี และองค์ประกอบด้วยการสั่งต่อเป็นขั้น
  • ส่งงานต่อเข้า Figma เพื่อปรับให้ตรงกับ Design System
  • Lab: ร่างหน้าจอหลัก 3 หน้าของบริการตัวอย่าง

Section 8: Lab: AI ใน Figma และ Figma Make

  • ฟีเจอร์ AI ใน Figma ที่ช่วยงานซ้ำ เช่น ตั้งชื่อ Layer และเติมเนื้อหาตัวอย่าง
  • Figma Make สร้าง Prototype ที่ใช้งานได้จากคำอธิบายและหน้าจอที่ออกแบบไว้
  • ใช้ Component และ Design System เดิมเพื่อให้ผลลัพธ์สอดคล้องกับแบรนด์
  • ข้อจำกัดของงานที่ AI สร้าง และสิ่งที่นักออกแบบต้องเก็บเอง
  • Lab: Prototype ของ Flow หลักใน Figma

Section 9: Lab: Prototype ที่ใช้งานได้ด้วย v0 และ Claude

  • สร้าง Prototype แบบโค้ดจากคำอธิบายหรือภาพหน้าจอด้วย v0
  • ปรับหน้าตาด้วย Design Mode และส่งต่อโค้ดให้ทีมพัฒนา
  • ใช้ Claude ทำ Prototype แบบโต้ตอบได้สำหรับทดสอบแนวคิดเร็ว ๆ
  • เลือกระหว่าง Prototype ใน Figma กับแบบโค้ดให้เหมาะกับคำถามที่ต้องการทดสอบ
  • Lab: Prototype ที่ใช้ข้อมูลจำลองและกดใช้งานได้จริง

Section 10: Workshop: Usability Testing และนำเสนอผลงาน

  • ใช้ AI ร่าง Test Script และ Task สำหรับ Usability Testing
  • ทดสอบ Prototype กับเพื่อนร่วมชั้นในบทบาทผู้ใช้ และจดบันทึกผล
  • สรุปผลทดสอบด้วย AI แล้วจัดลำดับสิ่งที่ต้องแก้
  • นำเสนอตั้งแต่ Insight ถึง Prototype และวาง Workflow AI ของทีม

ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ

ຂະນະນີ້ຍັງບໍ່ມີຮອບຝຶກອົບຮົມເປີດຮັບສະໝັກ ລົງຊື່ຈອງໄວ້ໄດ້ເລີຍ ທີມງານຈະຕິດຕໍ່ກັບເປັນກຸ່ມທຳອິດເມື່ອເປີດຮອບຕໍ່ໄປ ຫຼື ສອບຖາມທາງ LINE ຫຼື ໂທ 02-570-8449 ຫຼື 088-807-9770

ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training

  • ປັບເນື້ອໃນໃຫ້ກົງກັບເຄື່ອງມື ແລະ ວຽກຈິງຂອງທີມ
  • ເລືອກວັນເອງ ຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍລິສັດ ຫຼື ອອນລາຍສົດ
  • ອອກໃບສະເໜີລາຄາໃນນາມນິຕິບຸກຄົນໃຫ້ຝ່າຍຈັດຊື້
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ

ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

AI ช่วยงาน UX ได้ช่วงไหนบ้าง และช่วงไหนยังต้องใช้ข้อมูลจากผู้ใช้จริง

AI ช่วยได้ดีในงานที่ต้องร่างและสรุปจำนวนมาก เช่น วางแผน Research ร่างแบบสอบถามและคำถามสัมภาษณ์ สรุปผลสัมภาษณ์เป็นกลุ่มประเด็น รีวิว Heuristic และ Accessibility เขียน UX Writing และสร้าง UI หรือ Prototype อย่างรวดเร็ว แต่ความต้องการ ปัญหา และพฤติกรรมของผู้ใช้ต้องมาจากการสัมภาษณ์และทดสอบกับคนจริง Persona หรือ Journey Map ที่ AI แต่งขึ้นเองโดยไม่มีข้อมูลรองรับจึงไม่ควรใช้ตัดสินใจ

สรุปผลสัมภาษณ์ผู้ใช้ด้วย AI ทำ Affinity Map อย่างไรให้น่าเชื่อถือ

เริ่มจากถอดบทสัมภาษณ์และลบข้อมูลที่ระบุตัวผู้ให้สัมภาษณ์ออก จากนั้นให้ AI ดึงข้อสังเกตสำคัญออกมาเป็นข้อ ๆ โดยกำกับให้แนบคำพูดต้นฉบับหรือตำแหน่งในบทสัมภาษณ์ทุกข้อ แล้วจึงจัดกลุ่มข้อสังเกตที่คล้ายกันเป็นธีมแบบ Affinity Map สุดท้ายผู้วิจัยต้องตรวจว่าทุกธีมมีหลักฐานจากผู้ใช้หลายคนรองรับ ไม่ใช่ข้อสรุปที่ AI สร้างขึ้นเอง

Google Stitch กับ Figma Make ต่างกันอย่างไร เหมาะกับงานแบบไหน

Google Stitch ใช้สร้างหน้าจอ UI จากคำอธิบายหรือภาพร่างได้รวดเร็ว เหมาะกับการสำรวจแนวทางหน้าตาหลายแบบในช่วงต้น แล้วนำผลไปทำต่อใน Figma ส่วน Figma Make ใช้สร้าง Prototype ที่โต้ตอบได้จาก Prompt ภายใน Figma เหมาะกับการทำต้นแบบที่ใช้งานได้จริงเพื่อนำไปทดสอบกับผู้ใช้ หลักสูตรนี้ใช้ทั้งสองเครื่องมือร่วมกับ v0 และ Claude ในขั้นจากไอเดียสู่ Prototype

หลักสูตร AI for UX/UI and Product Design เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับ UX/UI Designer และ Product Designer ที่อยากทำงานเร็วขึ้นด้วย AI, UX Researcher ที่ต้องสรุปผลสัมภาษณ์จำนวนมาก และ Product Manager หรือ Product Owner ที่อยากทำต้นแบบทดสอบแนวคิดเอง เป็นระดับ Intermediate ควรเข้าใจกระบวนการ UX หรือ Design Thinking ขั้นพื้นฐาน และใช้ Figma สร้าง Frame, Component และ Prototype เบื้องต้นได้ เพราะหลักสูตรไม่สอนพื้นฐานซ้ำ

เรียนจบหลักสูตร AI for UX/UI and Product Design แล้วทำอะไรได้บ้าง

ใช้ AI วางแผน Research และสรุปผลสัมภาษณ์โดยคงหลักฐานอ้างอิง สร้าง Persona, Journey Map และ Problem Statement จากข้อมูลจริง รีวิว Heuristic, Accessibility และ UX Writing สร้าง UI ด้วย Google Stitch และ AI ใน Figma และทำ Prototype ที่ใช้งานได้ด้วย Figma Make, v0 และ Claude เพื่อทดสอบกับผู้ใช้ ผู้ผ่านการอบรมได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ที่มีเลขที่ของตัวเองและตรวจสอบออนไลน์ได้

เรียน AI for UX/UI and Product Design ต้องใช้บัญชีและเครื่องมืออะไรบ้าง

ใช้บัญชี Figma และบัญชี Google ของตนเองหรือของบริษัท พร้อมโน้ตบุ๊กที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและเบราว์เซอร์รุ่นล่าสุด ฟีเจอร์ AI ของ Figma และ Figma Make มีโควตาตามแพ็กเกจและบางส่วนต้องใช้แพ็กเกจแบบเสียเงิน ส่วน Google Stitch, v0, Claude และ ChatGPT มีแบบใช้ฟรีที่จำกัดการใช้งาน ข้อมูลฝึกทั้งหมดเป็นข้อมูลจำลอง