Who is NLP and Thai Text Analytics with LLMs for, and what background is needed?

Built for Data analysts and data scientists who need to analyse Thai text · Marketing and social listening teams who track customer opinion · Customer experience and call centre teams with large volumes of complaints or chats Background you should have: Basic Python and basic table handling with pandas · A basic grasp of machine learning concepts helps but is not required Not sure the fit is right? Talk to our team on LINE @itgenius or call 02-570-8449.

How much does NLP and Thai Text Analytics with LLMs cost and how long does it run?

THB 7,500 (currently THB 6,750 on promotion). The course runs 12 hours. The price excludes 7% VAT (for payment in a company's name). Pay by bank transfer to the company account, confirm it on our payment page, and we can issue the receipt or tax invoice in your company's name.

Do I get a certificate?

Yes. Everyone who completes the course receives a Certificate of Completion from IT Genius Institute. Each certificate carries its own number, and anyone holding that number can verify it online on our certificate page, so you can add it to your portfolio or pass it to HR as evidence of training.

Where does the training take place, and is there an online option?

You can attend onsite at IT Genius Institute or arrange to join online, and we also run it as a private in-house session for your team. Ask about dates and venues on LINE @itgenius or call 02-570-8449.

What if I fall behind or miss a session — can I retake it?

Yes. You may retake the same course free of charge in a later round, under the institute's conditions. Tell our team which course and round you attended, and we will check it and offer you the rounds that still have seats. Ask us on LINE @itgenius or call 02-570-8449.

How do I enrol, or request a quotation for my company?

Enrol online with the registration form on this page. You can register several attendees at once and enter your tax ID and billing address for the tax invoice. Or request a company quotation straight from the quote button. For anything else call 02-570-8449 or reach us on LINE @itgenius.

ພາສາໂປຣແກຣມມິງ · PRC-37

NLP and Thai Text Analytics with LLMs

หลักสูตร NLP and Thai Text Analytics with LLMs เป็นการอบรมการวิเคราะห์ข้อความภาษาไทยจากรีวิวและโซเชียลด้วย Python ตั้งแต่ตัดคำด้วย PyThaiNLP สร้างโมเดล Sentiment หาหัวข้อ จนถึงใช้ LLM จัดหมวดและดึงข้อมูล เหมาะกับ Data Analyst ทีม Marketing และทีม CX จบแล้วได้รายงาน Voice of Customer

ອັບເດດລ່າສຸດ 1 ຕ.ລ. 2026

ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 6,750 ບາດ / ທ່ານ 7,500 −10% ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ

ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ ລົງຊື່ຈອງໄວ້

PDFດາວໂຫຼດ Course Outline

ໄລຍະເວລາ12 ຊົ່ວໂມງ · 2 ມື້
ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

ข้อความจากลูกค้าเป็นข้อมูลที่มีค่ามากแต่ถูกใช้น้อยที่สุด ทั้งรีวิวสินค้า ความคิดเห็นบนโซเชียล แชตกับแอดมิน และแบบสอบถามปลายเปิด ข้อความภาษาไทยวิเคราะห์ยากกว่าภาษาอังกฤษ เพราะไม่มีการเว้นวรรคระหว่างคำ มีคำสแลง คำสะกดผิด อีโมจิ และการพิมพ์ซ้ำอย่าง 555 หลายองค์กรจึงยังอ่านทีละข้อความ หรือนับแค่จำนวนดาว ทำให้มองไม่เห็นว่าลูกค้าพอใจหรือไม่พอใจเรื่องอะไรกันแน่

หลักสูตรนี้พาวิเคราะห์ข้อความภาษาไทยด้วย Python ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการใช้ LLM เริ่มจากตัดคำและทำความสะอาดข้อความด้วย PyThaiNLP สรุปคำสำคัญด้วย TF-IDF สร้างโมเดล Sentiment แบบดั้งเดิมด้วย scikit-learn และใช้ Embedding กับโมเดลภาษาไทยบน Hugging Face จากนั้นค้นหาหัวข้อที่ลูกค้าพูดถึงด้วย Topic Modeling ใช้ LLM จัดหมวด วิเคราะห์ความรู้สึกรายประเด็น และดึงข้อมูลออกมาเป็น JSON พร้อมวัดความแม่นยำและคุมต้นทุน ก่อนสรุปเป็นรายงาน Insight และปิดท้ายด้วยโปรเจกต์วิเคราะห์รีวิวตั้งแต่ต้นจนจบ (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Intermediate)

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

เข้าใจความท้าทายของ NLP ภาษาไทย และเลือกวิธีวิเคราะห์ให้เหมาะกับโจทย์
ตัดคำ ทำความสะอาด และ Normalize ข้อความภาษาไทยด้วย PyThaiNLP
สรุปคำสำคัญและเปรียบเทียบกลุ่มข้อความด้วย TF-IDF
สร้างโมเดลจำแนก Sentiment ด้วย scikit-learn และโมเดลภาษาไทยบน Hugging Face
ค้นหาหัวข้อที่ลูกค้าพูดถึงด้วย Embedding และ Topic Modeling
ใช้ LLM จัดหมวด วิเคราะห์ความรู้สึกรายประเด็น และดึงข้อมูลเป็น JSON
วัดความแม่นยำและเปรียบเทียบต้นทุนระหว่างโมเดลดั้งเดิมกับ LLM
สรุปผลการวิเคราะห์เป็นรายงาน Insight ที่ฝ่ายธุรกิจนำไปใช้ได้

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

Data Analyst และ Data Scientist ที่ต้องวิเคราะห์ข้อความภาษาไทย
ทีม Marketing และ Social Listening ที่ต้องติดตามความคิดเห็นของลูกค้า
ทีม Customer Experience และ Call Center ที่มีข้อความร้องเรียนหรือแชตจำนวนมาก
Python Developer ที่ต้องการสร้างระบบจัดหมวดข้อความอัตโนมัติ
นักวิจัยและนักศึกษาที่ทำงานด้านข้อความภาษาไทย

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

เขียน Python ขั้นพื้นฐานได้ และใช้ pandas จัดการตารางข้อมูลเบื้องต้นได้
เข้าใจแนวคิด Machine Learning เบื้องต้นจะช่วยให้เรียนได้เร็วขึ้น แต่ไม่บังคับ
มีบัญชี Google สำหรับ Google Colab
มี API Key ของ LLM อย่างน้อยหนึ่งราย เช่น Gemini, OpenAI หรือ Claude

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

รายละเอียดหลักสูตร

หลักสูตรนี้อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab บน Google Colab กับชุดรีวิวและความคิดเห็นภาษาไทยแบบเปิด และชุดข้อความของบริษัทสมมุติ ระดับ Intermediate ต่อยอดจาก Python for Machine Learning โดยเจาะไปที่ข้อความภาษาไทยและการใช้ LLM วิเคราะห์ข้อความโดยเฉพาะ

ผู้เรียนใช้บัญชี Google และ API Key ของ LLM ของตนเองหรือของบริษัท ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายตามการใช้งานจริง หากนำข้อความของลูกค้าจริงไปวิเคราะห์ ควรตรวจเงื่อนไขของแพลตฟอร์มต้นทางและ PDPA ก่อนเสมอ ผู้เรียนจะได้ Notebook ครบทุก Lab ฟังก์ชันทำความสะอาดข้อความภาษาไทย Template ของ Prompt และ Template รายงาน Voice of Customer กลับไปใช้งานต่อ

Day 1 พื้นฐาน NLP ภาษาไทยด้วย PyThaiNLP

Section 1: ภาพรวม Text Analytics ภาษาไทย

งานวิเคราะห์ข้อความในธุรกิจ: รีวิว โซเชียล แชต และแบบสอบถามปลายเปิด
ทำไมภาษาไทยยาก: ไม่เว้นวรรค สแลง คำสะกดผิด และอีโมจิ
เลือกวิธีให้เหมาะ: กฎ, Machine Learning, โมเดลภาษา หรือ LLM
Lab: เตรียม Google Colab และโหลดชุดรีวิวภาษาไทยตัวอย่าง

Section 2: Lab: ตัดคำและประมวลผลด้วย PyThaiNLP

ตัดคำด้วย Engine ต่าง ๆ และเปรียบเทียบผลลัพธ์
ตัดประโยค ระบุชนิดของคำ และ Normalize ข้อความ
เพิ่มคำศัพท์เฉพาะธุรกิจ เช่น ชื่อสินค้าและชื่อสาขา ลงพจนานุกรม
Lab: ตัดคำรีวิวทั้งชุดแล้วนับคำที่พบบ่อย

Section 3: ทำความสะอาดข้อความจากโซเชียล

จัดการ URL, Hashtag, Mention และอีโมจิ
ตัดตัวอักษรซ้ำ เช่น มากกกก และแปลง 555 ให้มีความหมาย
Stopword ภาษาไทยและเมื่อไรไม่ควรตัดทิ้ง
Lab: สร้างฟังก์ชันทำความสะอาดข้อความที่ใช้ซ้ำได้

Section 4: Lab: คำสำคัญและการเปรียบเทียบด้วย TF-IDF

Bag-of-Words, N-gram และ TF-IDF กับข้อความภาษาไทย
หาคำที่โดดเด่นของรีวิวเชิงบวกเทียบกับเชิงลบ
Word Cloud ภาษาไทยที่แสดงฟอนต์ได้ถูกต้อง
Lab: เปรียบเทียบคำสำคัญของแต่ละสาขาหรือแต่ละสินค้า

Section 5: Lab: โมเดล Sentiment แบบดั้งเดิม

เตรียม Label และแบ่งข้อมูล Train กับ Test
TF-IDF ร่วมกับ Logistic Regression ด้วย scikit-learn
วัดผลด้วย Precision, Recall, F1 และ Confusion Matrix
ดูข้อความที่โมเดลทายผิดเพื่อหาสาเหตุ
Lab: สร้างโมเดลจำแนกรีวิวบวก กลาง และลบ

Section 6: Embedding และโมเดลภาษาไทยบน Hugging Face

แนวคิด Embedding และ Transformer แบบเข้าใจง่าย
โมเดลภาษาไทยอย่าง WangchanBERTa และโมเดล Embedding หลายภาษา
ใช้ Pipeline ของ Hugging Face จำแนกข้อความโดยไม่ต้อง Train เอง
Lab: ค้นหารีวิวที่ความหมายใกล้กันด้วย Embedding

Day 2 วิเคราะห์ข้อความเชิงลึกด้วย LLM

Section 7: Lab: ค้นหาหัวข้อด้วย Topic Modeling

จัดกลุ่มข้อความด้วย Embedding และ Clustering
ใช้ BERTopic ร่วมกับตัวตัดคำภาษาไทย
ให้ LLM ตั้งชื่อและสรุปแต่ละหัวข้อเป็นภาษาไทย
Lab: หาว่าลูกค้าพูดถึงเรื่องอะไรมากที่สุดในแต่ละเดือน

Section 8: LLM สำหรับจัดหมวดและ Sentiment

Zero-shot และ Few-shot Classification ด้วย Prompt
Aspect-based Sentiment: แยกความรู้สึกต่อราคา บริการ และสินค้า
จัดการข้อความประชดประชันและข้อความที่มีหลายประเด็น
Lab: จัดหมวดเรื่องร้องเรียนตามหมวดที่ธุรกิจกำหนด

Section 9: Lab: ดึงข้อมูลเป็น JSON ด้วย LLM

Structured Output ตาม Schema ที่กำหนด
ดึงชื่อสินค้า สาขา ปัญหา และความเร่งด่วนจากข้อความ
ตรวจและปิดบังข้อมูลส่วนบุคคลก่อนส่งให้ LLM
ประมวลผลข้อความจำนวนมากด้วย Batch และจัดการ Error
Lab: แปลงแชตลูกค้าเป็นตารางพร้อมวิเคราะห์

Section 10: วัดผลและคุมต้นทุน

สร้างชุดข้อความที่คน Label ไว้เป็นมาตรฐานอ้างอิง
เปรียบเทียบโมเดลดั้งเดิม โมเดลภาษาไทย และ LLM ด้วยตัวเลขเดียวกัน
คำนวณต้นทุนต่อพันข้อความ และลดต้นทุนด้วยการคัดกรองก่อน
Lab: ตารางเปรียบเทียบความแม่นยำ ความเร็ว และต้นทุน

Section 11: จาก Insight สู่รายงานธุรกิจ

ติดตามแนวโน้มความรู้สึกและหัวข้อตามช่วงเวลา
ให้ LLM สรุปประเด็นสำคัญพร้อมยกตัวอย่างข้อความจริง
ส่งออกผลเป็น CSV หรือ Google Sheets เพื่อทำ Dashboard ต่อ
Lab: รายงาน Voice of Customer หนึ่งหน้าสำหรับผู้บริหาร

Section 12: Workshop: Capstone วิเคราะห์รีวิวครบวงจร

เลือกชุดข้อมูลตัวอย่างหรือข้อความของตนเองที่ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคล
ทำครบตั้งแต่ทำความสะอาด จัดหมวด Sentiment จนถึงหัวข้อ
วัดความแม่นยำและสรุปต้นทุนของวิธีที่เลือก
นำเสนอ Insight และรีวิวร่วมกัน

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

สามิตร โกยมCEO ที่สถาบันไอทีจีเนียส

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

หลักสูตร NLP and Thai Text Analytics with LLMs เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับ Data Analyst และ Data Scientist ที่ต้องวิเคราะห์ข้อความภาษาไทย · ทีม Marketing และ Social Listening ที่ต้องติดตามความคิดเห็นของลูกค้า · ทีม Customer Experience และ Call Center ที่มีข้อความร้องเรียนหรือแชตจำนวนมาก พื้นฐานที่ผู้เรียนควรมี เขียน Python ขั้นพื้นฐานได้ และใช้ pandas จัดการตารางข้อมูลเบื้องต้นได้ · เข้าใจแนวคิด Machine Learning เบื้องต้นจะช่วยให้เรียนได้เร็วขึ้น แต่ไม่บังคับ หากไม่แน่ใจว่าพื้นฐานพอหรือไม่ ปรึกษาทีมงานได้ฟรีทาง LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

หลักสูตร NLP and Thai Text Analytics with LLMs ราคาเท่าไร ใช้เวลาเรียนกี่ชั่วโมง

ราคาปกติ 7,500 บาท (โปรโมชันปัจจุบันเหลือ 6,750 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