ໂທ. 02-570-8449 ມືຖື 088-807-9770 ຊຳລະເງິນ
ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ @itgenius
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ຫຼັກສູດເວີກຊັອບຕາຕະລາງຝຶກອົບຮົມ
ສຳລັບອົງກອນ
ຝຶກອົບຮົມພາຍໃນອົງກອນ (In-house)AI Transformationຝຶກອົບຮົມໜ່ວຍງານລັດບໍລິການພັດທະນາລະບົບເຊົ່າຫ້ອງຝຶກອົບຮົມ
ບົດຄວາມ
ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ
ຮູ້ຈັກສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌ວິທະຍາກອນຜົນງານລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາຊ່ອງທາງຊຳລະເງິນ
ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາຄອສອອນລາຍ
ຮູບແບບສີ
ພາສາ
THENLA
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
ໜ້າຫຼັກ / ຫຼັກສູດ / AI / ລາຍລະອຽດ
AI · AIC-86

Document AI: OCR to Structured Data

หลักสูตร Document AI: OCR to Structured Data เป็นการอบรมการแปลงใบแจ้งหนี้ แบบฟอร์ม และสัญญาภาษาไทยเป็นข้อมูล JSON ที่ตรวจสอบแล้ว ด้วย OCR และ Vision LLM พร้อมขั้นตอนให้คนรีวิว เหมาะกับนักพัฒนา Python และทีม Automation ที่ดูแลงานเอกสารจำนวนมาก จบแล้วได้ Pipeline ดึงข้อมูลเอกสารที่นำไปต่อยอดในองค์กรได้

ອັບເດດລ່າສຸດ
Document AI: OCR to Structured Data
ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 7,110 ບາດ / ທ່ານ 7,900 −10% ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ ລົງຊື່ຈອງໄວ້
PDFດາວໂຫຼດ Course Outline
  • ໄລຍະເວລາ12 ຊົ່ວໂມງ · 2 ມື້
  • ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
  • ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
  • ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

ทุกองค์กรมีเอกสารที่ต้องคีย์ข้อมูลซ้ำทุกวัน ทั้งใบแจ้งหนี้ ใบกำกับภาษี ใบเสร็จ แบบฟอร์มสมัคร และสัญญา ซึ่งมักมาเป็น PDF สแกนหรือภาพถ่ายจากมือถือ OCR แบบเดิมอ่านภาษาไทยได้ไม่ดีนักและไม่รู้ว่าตัวเลขไหนคือยอดสุทธิ ขณะที่ AI รุ่นใหม่อ่านเอกสารได้เก่งขึ้นมาก แต่ถ้าใช้โดยไม่มีการตรวจสอบก็อาจได้ตัวเลขที่ผิดหรือข้อมูลที่โมเดลแต่งขึ้นเอง ซึ่งเป็นความเสี่ยงที่งานบัญชีและงานสัญญายอมรับไม่ได้

หลักสูตรนี้พาผู้เรียนสร้างระบบ Document AI ที่แปลงเอกสารภาษาไทยและอังกฤษเป็นข้อมูล JSON ที่ตรวจสอบแล้ว เริ่มจากเตรียมไฟล์และภาพ เปรียบเทียบ 3 แนวทางคือ OCR โมเดลเปิดอย่าง Typhoon OCR, บริการบนคลาวด์อย่าง Azure Document Intelligence และ Vision LLM อย่าง Gemini กับโมเดลของ OpenAI จากนั้นบังคับผลลัพธ์ให้ตรง Schema ด้วย Structured Output และ Pydantic ตรวจความถูกต้องด้วยกฎทางธุรกิจ ส่งเอกสารที่ไม่มั่นใจให้คนรีวิว วัดความแม่นยำและต้นทุน แล้วประกอบเป็น Pipeline อัตโนมัติด้วย FastAPI และ n8n ปิดท้ายด้วย Capstone ระบบดึงข้อมูลเอกสารของตนเอง (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Intermediate)

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

  • เลือกแนวทาง OCR, Document AI Service หรือ Vision LLM ให้เหมาะกับเอกสารและข้อจำกัดขององค์กร
  • เตรียม PDF และภาพสแกนภาษาไทยให้พร้อมสำหรับการอ่านด้วย AI
  • ใช้ Typhoon OCR, Azure Document Intelligence และ Vision LLM ดึงข้อความและโครงสร้างจากเอกสาร
  • ออกแบบ JSON Schema และใช้ Structured Output ให้ได้ข้อมูลที่ตรงรูปแบบทุกครั้ง
  • ตรวจสอบข้อมูลด้วยกฎทางธุรกิจ เช่น เลขผู้เสียภาษี ยอดรวม และ VAT
  • ออกแบบขั้นตอน Human-in-the-Loop ให้คนรีวิวเฉพาะเอกสารที่จำเป็น
  • วัดความถูกต้องรายฟิลด์และเปรียบเทียบต้นทุนของแต่ละแนวทาง
  • ประกอบ Pipeline อัตโนมัติที่คำนึงถึง PDPA และความปลอดภัยของข้อมูล

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

  • นักพัฒนา Python และ AI Engineer ที่ต้องสร้างระบบดึงข้อมูลจากเอกสาร
  • ทีม IT และ Automation ที่ดูแลงานบัญชี จัดซื้อ HR หรือธุรการที่มีเอกสารจำนวนมาก
  • Data Engineer ที่ต้องนำข้อมูลจากเอกสาร PDF เข้าระบบหรือฐานข้อมูล
  • ผู้ที่เคยใช้ OCR แบบเดิมแล้วติดปัญหาภาษาไทยหรือเอกสารที่ไม่มีรูปแบบตายตัว
  • Solution Architect ที่ต้องเลือกแนวทาง Document AI ให้คุ้มค่าและปลอดภัย

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

  • เขียน Python ได้ในระดับใช้งาน เช่น Function, ติดตั้ง Package และอ่านไฟล์ JSON
  • เข้าใจพื้นฐานการใช้งาน LLM และการเขียน Prompt
  • ใช้ Command Line และเรียก REST API ขั้นพื้นฐานได้
  • โน้ตบุ๊กที่ติดตั้ง Python และ VS Code ได้ พร้อมบัญชี Google สำหรับ Google AI Studio และ Google Colab

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

รายละเอียดหลักสูตร

อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab ทุก Section บนชุดเอกสารจำลองที่ไม่มีข้อมูลจริง ระดับ Intermediate หลักสูตรนี้ต่อยอดจาก RAG & Knowledge Base ซึ่งเน้นการค้นหาคำตอบจากเอกสาร โดยเปลี่ยนโจทย์มาเป็นการดึงฟิลด์จากใบแจ้งหนี้ แบบฟอร์ม และสัญญาภาษาไทยเป็นข้อมูล JSON ที่ตรวจสอบแล้วและนำเข้าระบบได้

ผู้เรียนเปรียบเทียบ Typhoon OCR, Azure Document Intelligence และ Vision LLM ด้วยตัวเลขจริง ผู้เรียนใช้บัญชี API ของตนเองหรือของบริษัท ซึ่งมีค่าใช้จ่ายตามการใช้งาน (บางบริการมี Free Tier หรือเครดิตทดลอง) และรันโมเดลโอเพนซอร์สบน Google Colab หรือ Cloud GPU ที่ผู้เรียนจ่ายเอง ผู้เรียนจะได้ Lab Guide โค้ด Python ครบทุก Lab ชุดเอกสารจำลองพร้อม Ground Truth และ Workflow n8n ตัวอย่างกลับไปใช้งานต่อ

Day 1 จากภาพเอกสารสู่ข้อมูลโครงสร้าง

Section 1: ภาพรวม Document AI และการเลือกแนวทาง

  • งานเอกสารที่เหมาะกับ AI: ใบแจ้งหนี้ ใบกำกับภาษี ใบเสร็จ แบบฟอร์ม และสัญญา
  • OCR แบบดั้งเดิม, Document AI Service และ Vision LLM ต่างกันอย่างไร
  • ความยากของเอกสารไทย: ไม่เว้นวรรคระหว่างคำ วรรณยุกต์ ตัวเลขไทย และลายมือ
  • เกณฑ์เลือก: ความแม่นยำ ต้นทุนต่อหน้า ความเร็ว และข้อมูลออกนอกองค์กรได้หรือไม่
  • Lab: เตรียม Python และชุดเอกสารจำลองสำหรับทุก Lab

Section 2: เตรียมไฟล์และภาพก่อนส่งให้ AI

  • แยก PDF ที่มี Text Layer ออกจาก PDF สแกน และดึงข้อความโดยไม่ต้อง OCR
  • แปลง PDF เป็นภาพ ปรับความละเอียด หมุน ตัดขอบ และลด Noise
  • จัดการเอกสารหลายหน้า ภาพถ่ายจากมือถือ และเอกสารที่เอียง
  • Lab: สคริปต์คัดแยกและเตรียมไฟล์เอกสารแบบอัตโนมัติ

Section 3: Lab: OCR ภาษาไทยด้วย Typhoon OCR

  • Typhoon OCR โมเดล Vision-Language แบบเปิดสำหรับเอกสารไทยและอังกฤษ
  • รันโมเดลบน Google Colab หรือ Cloud GPU และเรียกใช้ผ่าน API
  • ผลลัพธ์แบบ Markdown ที่รักษาตาราง หัวข้อ และลำดับการอ่าน
  • Lab: OCR ใบแจ้งหนี้และแบบฟอร์มภาษาไทยแล้วตรวจความถูกต้อง

Section 4: Document AI Service บนคลาวด์

  • Azure Document Intelligence: โมเดล Read, Layout และ Prebuilt Invoice ที่รองรับภาษาไทย
  • ดึงตาราง Key-Value และช่องติ๊กเลือกจากแบบฟอร์ม
  • ค่าใช้จ่ายต่อหน้า Free Tier และตำแหน่งที่ตั้งของข้อมูล
  • Lab: ดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยโมเดล Prebuilt แล้วเทียบกับ Typhoon OCR

Section 5: Vision LLM อ่านเอกสารโดยตรง

  • ส่งภาพหรือ PDF ให้ Gemini และโมเดลของ OpenAI อ่านพร้อมคำสั่งที่ชัดเจน
  • Prompt สำหรับเอกสาร: ระบุฟิลด์ หน่วย รูปแบบวันที่ และวิธีจัดการช่องว่าง
  • OCR ก่อนแล้วให้ LLM จัดโครงสร้าง เทียบกับส่งภาพให้ LLM โดยตรง
  • ความเสี่ยงที่โมเดลแต่งข้อมูล และวิธีบังคับให้ตอบว่าไม่พบ
  • Lab: อ่านใบเสร็จและสัญญาภาษาไทยด้วย Vision LLM

Section 6: Lab: Structured Output และ JSON Schema

  • ออกแบบ Schema ของใบแจ้งหนี้และแบบฟอร์มด้วย Pydantic
  • ใช้ Structured Output ของ Gemini API และ OpenAI API ให้ได้ JSON ตาม Schema
  • รายการสินค้าหลายบรรทัด ฟิลด์ซ้อน และค่าที่ไม่บังคับ
  • Lab: แปลงใบแจ้งหนี้ทั้งชุดเป็น JSON ที่ผ่าน Schema
Day 2 ตรวจสอบ คนรีวิว และ Pipeline ใช้งานจริง

Section 7: Lab: Validation และกฎทางธุรกิจ

  • ตรวจรูปแบบเลขประจำตัวผู้เสียภาษี 13 หลัก วันที่ พ.ศ. และ ค.ศ. และสกุลเงิน
  • ตรวจยอดรายการ VAT 7% และยอดสุทธิให้สอดคล้องกัน
  • จับคู่กับข้อมูลหลัก เช่น รายชื่อผู้ขายและเลขใบสั่งซื้อ
  • Lab: เขียนชุดกฎตรวจสอบและรายงานข้อผิดพลาดรายเอกสาร

Section 8: จำแนกเอกสารและดึงข้อมูลจากสัญญา

  • จำแนกประเภทเอกสารอัตโนมัติก่อนเลือก Schema ที่ใช้
  • แยกเอกสารหลายฉบับที่สแกนรวมมาในไฟล์เดียว
  • ดึงคู่สัญญา วันที่ มูลค่า ระยะเวลา และเงื่อนไขต่ออายุจากสัญญา พร้อมอ้างอิงหน้า
  • Lab: จำแนกและดึงข้อมูลจากชุดเอกสารผสม

Section 9: Lab: Human-in-the-Loop Review

  • ใช้ Confidence และผลตรวจกฎตัดสินว่าเอกสารใดผ่านอัตโนมัติ เอกสารใดต้องให้คนดู
  • สร้างหน้าจอรีวิวด้วย Streamlit แสดงภาพเอกสารคู่กับฟิลด์ที่ดึงได้
  • บันทึกการแก้ไขของผู้ตรวจเพื่อนำไปปรับ Prompt และกฎ
  • Audit Trail: ใครแก้อะไร เมื่อไร และอนุมัติด้วยเหตุผลใด

Section 10: วัดความถูกต้องและควบคุมต้นทุน

  • สร้างชุด Ground Truth จากเอกสารที่คนตรวจแล้ว
  • วัดความถูกต้องรายฟิลด์ อัตราส่งให้คนตรวจ และเวลาต่อเอกสาร
  • ลดต้นทุนด้วย Batch, Cache และโมเดลเล็กสำหรับเอกสารง่าย
  • Lab: รายงานเปรียบเทียบ 3 แนวทางบนชุดเอกสารเดียวกัน

Section 11: Pipeline อัตโนมัติและ PDPA

  • รับเอกสารจากอีเมล โฟลเดอร์ หรือ API แล้วประมวลผลผ่าน FastAPI
  • ต่อ Workflow ด้วย n8n ส่งผลเข้า Google Sheets ฐานข้อมูล หรือระบบปลายทาง
  • จัดการ Error, Retry และเอกสารที่ประมวลผลไม่สำเร็จ
  • PDPA: ปิดบังข้อมูลส่วนบุคคล สิทธิ์เข้าถึง ระยะเวลาเก็บ และการรันโมเดลภายในองค์กร

Section 12: Workshop: Capstone ระบบ Document AI

  • เลือกโจทย์: ใบแจ้งหนี้ผู้ขาย แบบฟอร์มสมัคร หรือสัญญา
  • ออกแบบ Schema กฎตรวจสอบ และเกณฑ์ส่งให้คนรีวิว
  • ประกอบ Pipeline ตั้งแต่รับไฟล์ อ่านเอกสาร ตรวจสอบ จนส่งออกข้อมูล
  • นำเสนอผลวัดความถูกต้องและแผนนำไปใช้ในงานจริง

ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ

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

ລົງຊື່ຈອງໄວ້ ສອບຖາມຮອບຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training

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

ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

หลักสูตร Document AI: OCR to Structured Data เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับ นักพัฒนา Python และ AI Engineer ที่ต้องสร้างระบบดึงข้อมูลจากเอกสาร · ทีม IT และ Automation ที่ดูแลงานบัญชี จัดซื้อ HR หรือธุรการที่มีเอกสารจำนวนมาก · Data Engineer ที่ต้องนำข้อมูลจากเอกสาร PDF เข้าระบบหรือฐานข้อมูล พื้นฐานที่ผู้เรียนควรมี เขียน Python ได้ในระดับใช้งาน เช่น Function, ติดตั้ง Package และอ่านไฟล์ JSON · เข้าใจพื้นฐานการใช้งาน LLM และการเขียน Prompt หากไม่แน่ใจว่าพื้นฐานพอหรือไม่ ปรึกษาทีมงานได้ฟรีทาง LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

หลักสูตร Document AI: OCR to Structured Data ราคาเท่าไร ใช้เวลาเรียนกี่ชั่วโมง

ราคาปกติ 7,900 บาท (โปรโมชันปัจจุบันเหลือ 7,110 บาท) ใช้เวลาอบรม 12 ชั่วโมง ราคานี้ยังไม่รวม VAT 7% (กรณีชำระในนามนิติบุคคล) ชำระค่าอบรมด้วยการโอนเข้าบัญชีบริษัท แล้วแจ้งชำระเงินผ่านหน้าแจ้งชำระเงินของเว็บไซต์ และขอใบเสร็จรับเงินหรือใบกำกับภาษีในนามบริษัทได้

เรียนจบได้รับ Certificate หรือไม่

ได้รับ ผู้ผ่านการอบรมทุกท่านจะได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) จากสถาบันไอทีจีเนียส ใบประกาศแต่ละใบมีเลขที่ของตัวเอง ใครก็ตามที่มีเลขที่ใบประกาศตรวจสอบความถูกต้องออนไลน์ได้ที่หน้าตรวจสอบใบประกาศของสถาบัน จึงใช้แนบแฟ้มผลงานหรือส่งให้ฝ่ายบุคคลประกอบการพัฒนาบุคลากรได้

อบรมที่ไหน มีเรียนแบบออนไลน์หรือไม่

เรียนได้ทั้งแบบออนไซต์ที่สถาบันไอทีจีเนียส และนัดเรียนผ่านออนไลน์ และรับจัดอบรมเฉพาะทีม (In-house Training) ให้องค์กร สอบถามรอบและสถานที่ได้ที่ LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

ถ้าเรียนไม่ทันหรือขาดเรียน มีเรียนซ้ำ/เรียนชดเชยหรือไม่

มี ผู้เรียนสามารถแจ้งขอเรียนซ้ำ (repeat) ในรอบถัดไปของหลักสูตรเดียวกันได้ฟรีตามเงื่อนไขของสถาบัน แจ้งชื่อหลักสูตรและรอบที่เคยเรียนกับทีมงาน แล้วทีมงานจะตรวจสอบและแจ้งรอบที่ยังมีที่นั่งว่างให้เลือก สอบถามได้ที่ LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

สมัครเรียนหรือขอใบเสนอราคาในนามบริษัทได้อย่างไร

สมัครออนไลน์ได้จากแบบฟอร์มลงทะเบียนบนหน้านี้ ลงทะเบียนผู้เข้าอบรมหลายคนได้ในครั้งเดียว และกรอกเลขประจำตัวผู้เสียภาษีกับที่อยู่สำหรับออกใบกำกับภาษีได้ในฟอร์ม หรือขอใบเสนอราคา (Quotation) ในนามนิติบุคคลได้ทันทีจากปุ่มขอใบเสนอราคา สอบถามเพิ่มเติมโทร 02-570-8449 หรือ LINE @itgenius