การสอนใช้งานเครื่องมือ AI ทั่วไปแบบละเอียดจากศูนย์ ครอบคลุมทุกด้าน หลายมุมมอง ไม่มีโฆษณา ไม่ขายเครื่องมือ

ใช้มุมมองของเพื่อนร่วมงานหรือเพื่อนบ้าน ผ่านประสบการณ์จริงในการใช้ AI พร้อมเทคนิคและวิธีการ

อะไรคือคอร์สที่เหมาะกับคนทั่วไปจาก 0-1? คนทั่วไปคือใคร? คนทำงาน พ่อแม่ ผู้เรียนที่สนใจ นักเรียน ผู้เริ่มต้นกับ AI เจ้าของธุรกิจ ผู้บริหาร ฯลฯ ไม่ต้องจ่ายเพิ่ม ไม่ต้องเขียนโปรแกรม ไม่ต้องรู้โค้ด แค่ใช้ความคิดและเวลา ก็ได้ผลลัพธ์คุณภาพสูง ไม่ซับซ้อน ไม่ต้องดาวน์โหลดเครื่องมือเยอะ ไม่ต้องสมัครมินิโปรแกรมหลายตัว ไม่ต้องจ่ายเงินทุกครั้งที่ถาม

อะไรคือจาก 0-1? จากพื้นฐาน 0, ความรู้ 0, นิสัย 0, เทคนิค 0, โค้ด 0 ฯลฯ ส่วน 1 คือเรียนรู้การใช้ เรียนรู้การได้ผลลัพธ์ เรียนรู้การตัดสินคุณภาพ ฝึกฝนความรู้และนิสัย จนใช้เครื่องมือที่มีอยู่เป็นอาวุธที่เหมาะกับตัวเอง สิ่งที่ได้ไม่ใช่แค่การใช้เครื่องมือ AI แต่ยังฝึกความคิด ซึ่งช่วยในงานและชีวิตนอกเหนือจากการใช้ AI

หลังจากคนทั่วไปผ่าน 0-1 แล้วล่ะ? สามารถเรียน Workflow แบบต่อเลโก้, เรียนโค้ด json, เรียนวิธีประหยัดค่า TOKEN, เรียนสร้าง AI Application, เรียนการนำไปใช้เชิงธุรกิจ แต่เพื่อนร่วมงานแนะนำว่า ถ้าคุณเป็น 'คนทั่วไป' ข้างต้น ควรเรียนคอร์สนี้ให้ดีก่อน

• คนทำงาน พ่อแม่ ผู้เรียนที่สนใจ นักเรียน ฯลฯ ที่ต้องการใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพ
• ผู้เริ่มต้น AI จากศูนย์ ที่ไม่อยากเรียนเขียนโปรแกรม ไม่อยากจ่ายเพิ่ม
• เจ้าของธุรกิจที่ต้องการฝึกพนักงานแต่ไม่อยากจ่ายแพง และผู้บริหารที่ต้องทำงานคนเดียวเทียบเท่าทั้งแผนก
• คนที่ต้องการฝึก AI Thinking และใช้เครื่องมือ AI เป็นอาวุธที่เหมาะกับตัวเอง
• ผู้ใช้ระดับสูงที่ต้องการเชี่ยวชาญ Prompt Engineering และการสร้าง Agent อย่างเป็นระบบ

• เข้าใจแนวคิดหลักของ AIGC ประวัติของสองยักษ์ใหญ่ AI และตรรกะที่ AI ขับเคลื่อนการพัฒนาเครื่องมือ
• เข้าใจหลักการทำงานของ Large Model แยกความแตกต่างระหว่าง Reasoning Model และ Instruction Model
• เรียนรู้การใช้เครื่องมือ AI อย่างถูกต้องจากศูนย์ และสร้างแผนพัฒนา AI ของตัวเองอย่างยั่งยืน
• เชี่ยวชาญ Prompt Engineering อย่างเป็นระบบ รวมถึงการสนทนา, Structured Prompt, Super Prompt
• ใช้เทคนิค Prompt แม่นยำ: Locking, Decomposition, Image Decomposition, Reshaping และ Reverse Teaching
• เชี่ยวชาญการใช้ขั้นสูง: ค้นหาเว็บ, Super Structured Prompt, Reasoning Prompt
• ระบุข้อผิดพลาดในการใช้เครื่องมือ AI และหลีกเลี่ยงจุดเสี่ยงทั่วไป
• เรียนรู้การแนะนำและการสร้าง Agent สามารถสร้าง Agent ง่ายๆ ได้ด้วยตัวเอง

จุดเด่นของคอร์สนี้คือมุมมองผู้ใช้ทั่วไป ไม่ขายเครื่องมือ ไม่มีโฆษณา แยกเครื่องมือ AI จากแนวคิดสู่การปฏิบัติเป็นขั้นตอนที่ทำตามได้ เริ่มจากแนวคิด AIGC และประวัติ AI ช่วยสร้างความเข้าใจและแผนส่วนตัว จากนั้นเข้าสู่หลักการ Large Model และการเริ่มใช้เครื่องมือ ส่วนสำคัญคือ Prompt Engineering จากการสนทนาพื้นฐาน, Structured Prompt ถึง Super Prompt แล้วลงลึกเทคนิคแม่นยำอย่าง Locking, Decomposition, Reshaping และ Reverse Teaching สุดท้ายต่อยอดถึงการสร้าง Agent หลังเรียนจบไม่เพียงทำเครื่องมือ AI ประจำวันได้เอง แต่ยังมีนิสัยคิดวิเคราะห์คุณภาพผลลัพธ์ ปรับ Prompt และถ่ายทอดความสามารถ AI ไปสู่งาน การเรียน และชีวิต

• 1.บทนำ
• 2.แนะนำวิทยากร
• 3.การแบ่งปันเส้นทาง AI ของวิทยากรและกรณีศึกษาความร่วมมือ
• 4.โครงสร้างหลักสูตรและแรงบันดาลใจจากกรณีศึกษา
• 5.อุ่นเครื่องกรณีศึกษา
• 6.การมีส่วนร่วมและข้อชี้แจง

• 7.แนวคิดบางประการใน AIGC
• 8.ประวัติความเป็นมาของสองยักษ์ใหญ่ด้าน AI
• 9.เทคโนโลยี AI นำทางการพัฒนาเครื่องมือ AI
• 10.ทำความเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันและวางแผนตนเองอย่างถูกต้อง
• 11.แผนการพัฒนา AI อย่างยั่งยืน

• 12.หลักการทำงานหลักของโมเดลขนาดใหญ่
• 13.ความแตกต่างในการใช้งานระหว่างโมเดลการอนุมานและโมเดลคำสั่ง
• 14.วิธีเริ่มต้นใช้งานเครื่องมือ AI

• 15.บทนำวิศวกรรมพรอมต์
• 16.วิศวกรรมพรอมต์คืออะไร
• 17.พรอมต์-บทสนทนา
• 18.พรอมต์-การใช้พรอมต์แบบมีโครงสร้าง
• 19.พรอมต์-การใช้ซูเปอร์พรอมต์
• 20.”you”&”me” ในพรอมต์

• 21.เทคนิคการใช้พรอมต์อย่างแม่นยำ-บทนำ
• 22.เทคนิคการใช้พรอมต์อย่างแม่นยำ-เทคนิคล็อก
• 23.เทคนิคแม่นยำพรอมต์-เทคนิคการแยกส่วน
• 24.เทคนิคแม่นยำพรอมต์-เทคนิคการแยกส่วน-การสร้างภาพ
• 25.มุกเล่นเสียงจากการแยกส่วน
• 26.เทคนิคแม่นยำพรอมต์-การปรับโครงสร้างและการสอนย้อนกลับ
• 27.วิเคราะห์เทคนิคเล็กๆ น้อยๆ ในการใช้งาน-การค้นหาผ่านอินเทอร์เน็ต
• 28.ความเข้าใจผิดในการใช้เครื่องมือ AI

• 29.Prompt - การใช้ Prompt แบบมีโครงสร้างขั้นสูง [markdown]
• 30.ภาคผนวกเพิ่มเติม - การใช้ Prompt เชิงเหตุผล
• 31.ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Agent
• 32.การสอนสร้าง Agent
• 33.บทสรุปและกำลังใจ

💡 เคล็ดลับการเรียนรู้:เนื้อหาบทเรียนอ้างอิงจากการปฏิบัติในอุตสาหกรรม ณ เวลาที่เผยแพร่ แนะนำให้ศึกษาควบคู่กับกฎล่าสุดของแพลตฟอร์มในปัจจุบัน