Local AI 101 สร้าง AI ส่วนตัวบนเครื่องของคุณเอง
รายละเอียด
Local AI 101
สร้าง AI ส่วนตัวบนเครื่องของคุณเอง
เปลี่ยนคอมพิวเตอร์ที่คุณมีให้กลายเป็น AI ส่วนตัวที่ทำงานแบบ Local! หากคุณมี PC ที่ใช้ NVIDIA GPU อยู่แล้ว คุณสามารถนำพลังของการ์ดจอมารัน AI Model บนเครื่องของตัวเองได้ โดยไม่จำเป็นต้องพึ่ง Cloud ตลอดเวลา หรือถ้าต้องการความสะดวก เรียบง่าย และไม่อยากประกอบเครื่องให้ยุ่งยาก Mac mini ก็สามารถเป็นเครื่อง Local AI ได้เช่นกัน คอร์ส Local AI 101 จะพาคุณเริ่มตั้งแต่การเลือก Hardware, ติดตั้งและรัน Local LLM, สร้าง Private ChatGPT, เชื่อม AI กับ Python ไปจนถึงการสร้าง Desktop App ด้วย Tkinter, Web App ด้วย Flask และ Mobile App ด้วย Flutter พร้อมเรียนรู้ RAG ให้ AI ตอบคำถามจากเอกสารของคุณ และต่อยอดสู่ Hermes Agent ที่ทำงานร่วมกับ Local AI เพื่อเปลี่ยนจาก AI ที่เพียงแค่ “ตอบคำถาม” ให้กลายเป็น AI Agent ที่สามารถใช้เครื่องมือและช่วยทำงานจริงบนระบบของคุณได้ ทั้งหมดนี้เรียนแบบออนไลน์ 10 EP รวม 20 ชั่วโมง ตั้งแต่พื้นฐานจนสามารถนำไปสร้างระบบ Local AI ของตัวเองได้จริง
EP.1 — Introduction to Local AI
- Local AI / Local LLM คืออะไร
- Local AI vs Cloud AI
- ทำไมองค์กรสนใจ Private AI
- LLM ทำงานอย่างไรแบบเข้าใจง่าย
- Local AI นำไปทำอะไรได้บ้าง
- ข้อดีและข้อจำกัด
- ภาพรวมระบบที่จะสร้างตลอดคอร์ส
---
EP.2 — Hardware for Local AI
- CPU / GPU / RAM / VRAM
- VRAM สำคัญกับ AI อย่างไร
- NVIDIA CUDA คืออะไร
- Apple Silicon และ Unified Memory
- Mac mini เหมาะกับ Local AI แบบไหน
- NVIDIA GPU เหมาะกับงานแบบไหน
- โมเดล 8B / 14B / 32B / 70B ใช้ทรัพยากรต่างกันอย่างไร
- เลือก Hardware ให้เหมาะกับ Model และงบประมาณ
เปรียบเทียบการรัน Local AI บน "Mac mini vs NVIDIA GPU"
---
EP.3 — Install Your First Local LLM
- ติดตั้ง Ollama
- ดาวน์โหลดและจัดการ Model
- Run Local LLM
- ใช้งานผ่าน Terminal
- ทดลอง Qwen / Llama / Gemma และโมเดลอื่น ๆ
- ตรวจสอบ RAM / VRAM
- ทดสอบความเร็วในการ Generate
- ทดลองภาษาไทยและ Coding
Workshop: "รัน Local LLM เครื่องแรกของเรา"
---
EP.4 — Models & Performance
- Parameters คืออะไร
- 4B / 8B / 14B / 32B / 70B ต่างกันอย่างไร
- Quantization
- FP16 / INT8 / INT4
- Context Length
- Model Size vs Quality
- Tokens และ Tokens/sec
- Benchmark โมเดล
- เทคนิคเลือก Model ให้เหมาะกับ Hardware
---
EP.5 — Build Your Private ChatGPT
- ติดตั้ง Open WebUI
- เชื่อมต่อ Ollama
- จัดการ Model
- Conversation และ Chat History
- System Prompt
- Prompt Template
- แนบไฟล์
- สร้าง AI Assistant สำหรับงานเฉพาะด้าน
Workshop: "สร้าง Private ChatGPT ของตัวเอง"
---
EP.6 — Local AI API + Python
- Localhost และ Port
- REST API
- JSON
- Request / Response
- เรียก Ollama API
- เชื่อม Local LLM กับ Python
- Streaming Response
- เปลี่ยน Model จากโปรแกรม
- System Prompt ผ่าน API
- เตรียม Backend สำหรับ Desktop / Web / Mobile
Workshop: "สร้าง Local AI API Client ด้วย Python"
---
EP.7 — Desktop AI App with Tkinter
- พื้นฐาน Tkinter GUI
- สร้างหน้า Chat
- Text Input / Button / Chat History
- เชื่อม Tkinter กับ Local AI
- Streaming คำตอบ
- เลือก Model
- System Prompt
- บันทึกประวัติการสนทนา
Workshop: "สร้าง Local AI Desktop App"
---
EP.8 — Web AI App with Flask
- Flask และ Web Application
- Frontend / Backend
- Route และ API Endpoint
- HTML / CSS / JavaScript เบื้องต้น
- เชื่อม Flask กับ Local LLM
- สร้าง Web Chat
- Streaming Response
- เปิดให้เครื่องอื่นใน Network ใช้งาน
- พื้นฐาน Authentication
Workshop: "สร้าง Private AI Web App"
---
EP.9 — Local AI + Documents & RAG
- RAG คืออะไร
- Embedding
- Chunking
- Vector Database
- Retrieval
- อ่าน PDF / Manual / Technical Document
- Metadata และ Vector Search
- การอ้างอิงแหล่งข้อมูล
- ลดปัญหา AI ตอบมั่ว
- เชื่อม RAG กับ Application
Workshop: "Chat with Your Documents"
ตัวอย่างข้อมูล
- SOP
- Technical Manual
- Product Information
- Training Material
- เอกสารภายในบริษัท
---
EP.10 — Mobile AI App with Flutter + Final Project
- พื้นฐาน Flutter สำหรับ AI Application
- สร้างหน้า Mobile Chat
- เชื่อม Flutter กับ Flask API
- Smartphone เชื่อม Local AI Server ผ่าน Wi-Fi
- ส่ง Prompt จากมือถือ
- รับคำตอบจาก Local LLM
- แนวคิด Streaming Response
- Android / iOS
- การใช้งาน Local AI ภายใน Network
EP.พิเศษ
Local AI Agent with Hermes
จาก Local LLM สู่ AI ที่สามารถช่วยทำงานได้มากกว่า Chat
- AI Agent คืออะไร และต่างจาก LLM Chat อย่างไร
- ทำความรู้จัก Hermes Agent
- ติดตั้งและ Setup Hermes Agent
- เชื่อม Hermes Agent กับ Local AI / Local LLM
- เลือก Local Model สำหรับใช้งานกับ Agent
- การใช้ Tools ของ Agent
- ให้ AI เรียกใช้เครื่องมือและทำงานหลายขั้นตอน
- ทดลองให้ Agent ทำงานบนเครื่องของเรา
- Local AI + Tools + Agent Workflow
- การกำหนด System Prompt และพฤติกรรมของ Agent
- ข้อจำกัดของ Local Model เมื่อนำมาใช้กับ Agent
- เปรียบเทียบการใช้ Hermes Agent กับ Local Model และ Cloud Model
- แนวทางสร้าง Private AI Agent สำหรับงานส่วนตัวและองค์กร
<<วันเวลาเรียน>>>
เรียนออนไลน์ผ่านไลฟ์ในกลุ่มเฟสบุ๊ค ทุกวันพุธช่วงค่ำ เวลา 19.15 น. ยาว 10 สัปดาห์ เรียนครั้งละ 2 ชั่วโมง เริ่มคลาสแรกวันพุธที่ 21 ตุลาคม 2569 (ดูย้อนหลังได้ทุกตอนหลังจบไลฟ์)
<<< ค่าลงทะเบียนปกติ 3,960 บาท ลดให้พิเศษ! early bird 75% วันเดียวเท่านั้น! >>>
สำหรับ 50 คนแรกที่เห็นข้อความนี้เท่านั้น จ่ายเพียง 990 บาทเท่านั้น! (จำกัดจำนวนเพียง 50 สิทธิ์ หลังจากสิทธิ์หมดระบบจะตัดส่วนลดอัตโนมัติ ใครเห็นข้อความนี้ยังใช้ส่วนลดได้จ้าาา)
กดสมัครทางนี้ได้เลยจ้าาา
-----วิธีสมัคร------
1-กรอกข้อมูลตามแบบฟอร์มนี้ https://www.uncle-engineer.com/course/local-ai-101 >
2- โอนชำระผ่านบัญชีด้านล่างแล้วแนบสลิปสมัครแล้วกดส่ง >
3-รอรับอีเมลภายใน 24 ชั่วโมง
-----------------
ชำระค่าใช้จ่ายผ่าน…
บัญชี ออมทรัพย์ ธนาคารกรุงเทพ สาขา สยามพารากอน
ชื่อบัญชี: บริษัท คอนส์ โรโบติกส์ จำกัด
เลขบัญชี: <<<< 855-0-65158-5 >>>>
หรือ พร้อมเพย์ 0105561008411
ชื่อบัญชี: บริษัท คอนส์ โรโบติกส์ จำกัด
สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมทางเพจ "ลุงวิศวกร สอนคำนวณ" https://www.facebook.com/UncleEngineer/ หรือไลน์แอด @uncleengineer
-------------------
ราคาปกติ: 3,960 บาท
ส่วนลดบุคคลทั่วไป ลด 75% เหลือ:
990 บาท
สมัครเรียนกรอกแบบฟอร์มทางนี้
.png)
