หลายคนทำตามบทเรียนแล้วสามารถคัดลอกโค้ดได้ แต่เมื่อต้องพัฒนาโปรเจกต์ด้วยตัวเองกลับไม่รู้จะเริ่มจากตรงไหน พอสร้างฟีเจอร์เสร็จก็ติดปัญหาการ deploy การชำระเงิน และการสร้างรายได้จากการดำเนินงาน ความคิดเต็มไปหมดแต่สุดท้ายก็หยุดอยู่แค่ Demo ในเครื่อง ค่ายปฏิบัติจริง 8 สัปดาห์นี้เจาะตรงจุดเจ็บปวดของนักพัฒนา AI โดยมีวิทยากร 8 ท่านที่เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาและการนำไปใช้เชิงพาณิชย์คอยดูแลตลอดเส้นทาง เติมเต็มกิโลเมตรสุดท้ายของการนำโปรเจกต์ไปใช้จริง

หลักสูตรแบ่งออกเป็น 3 โมดูลปฏิบัติจริง เริ่มจากคอร์สระบบเพื่อวางรากฐานด้านสภาพแวดล้อมการพัฒนา ฐานข้อมูล และเว็บเซอร์วิส จากนั้นฝึกฝนทักษะด้วยโปรเจกต์ฝึกมือ 6 โปรเจกต์ เช่น มินิเกม ผู้ช่วยเสียง และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล และเจาะลึกผลิตภัณฑ์หลัก 2 ตัว ได้แก่ การสร้างแพลตฟอร์มการเขียนโปรแกรม AI และระบบจัดการความรู้ระดับองค์กรจากศูนย์ ครบวงจรตั้งแต่ออกแบบความต้องการ → พัฒนาหน้าและหลังบ้าน → รวม RAG vector database → deploy บนคลาวด์ → เชื่อมต่อการชำระเงินจนปิดวงจรธุรกิจ พร้อมแถมเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสำหรับเนื้อหา AI บน WeChat Official Account

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรม AI และต้องการนำผลิตภัณฑ์ไปสร้างรายได้จริง นักสร้างผลิตภัณฑ์สตาร์ทอัพ และบุคลากรสายเทคนิคในองค์กร จบหลักสูตรไม่ต้องส่งการบ้านเป็นกระดาษ เกณฑ์จบคือผลิตภัณฑ์ที่ออนไลน์และเข้าถึงได้ผ่านอินเทอร์เน็ต เชื่อมต่อระบบรับเงินได้ และนำเสนอผลิตภัณฑ์ได้จริง สร้างโปรเจกต์เชิงพาณิชย์ที่เขียนใส่เรซูเม่ได้จริง พลิกจาก 'เขียนโค้ดเป็น' สู่ 'ขายผลิตภัณฑ์ AI ทำกำไร' อย่างแท้จริง

จากการฝึกอบรมอย่างเป็นระบบในหลักสูตรนี้ คุณจะได้รับประสบการณ์โปรเจกต์ครบวงจรตั้งแต่วิเคราะห์ความต้องการจนถึงการออนไลน์ผลิตภัณฑ์ การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรม AI การออกแบบฐานข้อมูล การพัฒนาหน้าและหลังบ้าน RAG การสร้างเสริมการค้นคืน การ deploy บนคลาวด์ และการเชื่อมต่อการชำระเงิน ที่สำคัญกว่านั้น โปรเจกต์ฝึกมือ 6 โปรเจกต์และผลิตภัณฑ์หลัก 2 ตัวในหลักสูตรล้วนมาจากสถานการณ์เชิงพาณิชย์จริง ช่วยให้คุณค่อยๆ สร้างพอร์ตโฟลิโอของตัวเองระหว่างเรียน และสะสมผลงานปฏิบัติจริงที่นำไปแสดงได้สำหรับการรับงานหรือเริ่มธุรกิจในอนาคต สำหรับคนทำงานที่ต้องการเปลี่ยนสายมาพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI อย่างรวดเร็ว ค่ายฝึกที่เน้นผลลัพธ์นี้เป็นช่องทางเร่งความเร็วที่คุ้มค่ามาก

• 1.ภาพรวมเครื่องมือสภาพแวดล้อม
• 2.แนะนำ ดาวน์โหลด ติดตั้ง และตั้งค่า Git
• 3.แนะนำ ดาวน์โหลด ติดตั้ง และตั้งค่า Nodejs
• 4.แนะนำ ดาวน์โหลด และติดตั้ง VSCode
• 5.GLM4.7 หัวหน้าวิศวกร AI
• 6.cc-switch เครื่องมือสลับโมเดลน้ำหนักเบา
• 7.แนะนำ ติดตั้ง และตั้งค่า ClaudeCode
• 8.แนะนำและติดตั้งเบราว์เซอร์ Chrome

• 9.AI สร้างโปรแกรมเชิงวัตถุและเครื่องมืออัตโนมัติ
• 10.AI เชื่อมต่อฐานข้อมูลและบริการ API

• 11.การสร้างโมเดลผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำ MVP
• 12.แนะนำสามทหารเสือเว็บ
• 13.การสร้างโครงสร้างเว็บเพจแบบสถิต
• 14.การย้ายเว็บเพจแบบสถิตเข้าสู่เฟรมเวิร์กโปรเจกต์
• 15.แนะนำฟังก์ชันฐานข้อมูลและคลาวด์สตอเรจ
• 16.แนะนำ Supabase การสมัครบัญชีและการเตรียมสภาพแวดล้อม
• 17.การออกแบบตารางข้อมูลของ Supabase
• 18.การสร้างระบบจัดการหลังบ้าน
• 19.แนะนำและตั้งค่าเครื่องมือ chrome-devtools-mcp
• 20.สร้างคลังเกมฝั่งหน้าบ้านแบบไดนามิก
• 21.ทำฟังก์ชันหน้า Play เกมฝั่งหน้าบ้านให้เสร็จ
• 22.implement ฟังก์ชันเข้าสู่ระบบหลังบ้านสำหรับผู้ดูแล
• 23.แนะนำ Vercel และการสมัครบัญชี
• 24.การปรับใช้โปรเจกต์บน Vercel
• 25.การซื้อและตั้งค่าโดเมน - แก้ปัญหาการเข้าถึงจากในประเทศจีน

• 26.แนะนำหลักสูตรและเป้าหมายของโปรเจกต์
• 27.การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา: Git, Node.js และ VSCode
• 28.การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา: ติดตั้งและกำหนดค่า Claude Code
• 29.การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา: กำหนดค่า API Key และติดตั้ง Chrome
• 30.การพัฒนาฟังก์ชันหลักพื้นฐาน
• 31.การแพ็กโค้ดโปรเจกต์เป็นไฟล์ exe ที่รันได้
• 32.สรุปเทคนิคการเขียนโปรแกรมด้วย Claude
• 33.การพัฒนาและกำหนดค่าตารางหลายมิติใน Feishu
• 34.การจัดการบริบทและการกำหนดค่าแบบกราฟิกใน Feishu
• 35.การแพ็กตัวติดตั้งและการทดสอบเผยแพร่
• 36.การปรับปรุงฟังก์ชัน: การแก้ไขผลลัพธ์เสียงด้วยโมเดลขนาดใหญ่
• 37.การแก้ไขข้อผิดพลาดด้วยโมเดลขนาดใหญ่และการกำหนดค่าเลือกโมเดล
• 38.การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและการจัดระเบียบไดเรกทอรีโปรเจกต์

• 39.การวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์ SF Express
• 40.ระบบจัดซื้อวัสดุสำนักงาน
• 41.ตัวสร้างรายงานประจำวัน Obsidian
• 42.กระบวนการวาดภาพในเครื่องแบบครบวงจร

• 43.การวิเคราะห์ความต้องการและการกำหนดตำแหน่งทางธุรกิจ
• 44.การออกแบบฐานข้อมูล
• 45.การพัฒนาแบ็กเอนด์
• 46.การพัฒนาฟรอนต์เอนด์
• 47.การผสานรวม AI & การปรับใช้
• 48.วงจรการสร้างรายได้

• 49.การสร้างโมดูลรวบรวมเนื้อหา
• 50.ฐานข้อมูลเวกเตอร์และการค้นคืน
• 51.การพัฒนาระบบถามตอบอัจฉริยะจากฐานความรู้
• 52.ระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ Agent
• 53.การแพ็กเกจและการปรับใช้ผลิตภัณฑ์

• 54.กรณีศึกษาโบนัส - คัดเลือกกองทุน DCA ที่เหมาะกับตัวเอง

💡 คำแนะนำในการเรียน:เนื้อหาบทเรียนอ้างอิงจากการปฏิบัติในอุตสาหกรรม ณ เวลาที่เผยแพร่ แนะนำให้ศึกษาควบคู่กับกฎล่าสุดของแพลตฟอร์มในปัจจุบัน