AI
หลักสูตรที่เน้นปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะ เราจะสอนวิธีนำ AI ไปประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ
70% ของการฝึกอบรมเป็นการฝึกปฏิบัติ ในโครงการจริง
ผลงาน 3 โครงการ ที่นายจ้างจะประทับใจ
การสนับสนุนด้านอาชีพเพื่อการจ้างงานที่ประสบความสำเร็จ
Vibe Coder คือใคร?
Vibe Coder คือผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลแบบครบวงจรโดยใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) นี่คือแนวทางที่ผสมผสานการคิดเชิงออกแบบและเครื่องมือ AI สมัยใหม่ เพื่อเปลี่ยนไอเดียให้เป็นแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ:
ผู้มาใหม่
เพื่อเข้าสู่สายงานไอทีอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโค้ด เปลี่ยนอาชีพ และเริ่มหารายได้จากโปรเจกต์จริง
ผู้ปฏิบัติงาน
เพื่อใช้ AI ในการทำงานประจำโดยอัตโนมัติ สร้างผลิตภัณฑ์ได้เร็วขึ้นสิบเท่า และเติบโตอย่างก้าวกระโดด
ทำไมถึงควรเลือกเรียนหลักสูตร Vibe Coding?
เกณฑ์การเข้าใช้ต่ำ
การเขียนโค้ดแบบ Vibe เป็นแนวทางที่คุณสามารถเริ่มต้นได้โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรมมาก่อน สิ่งที่คุณต้องการคือความสนใจ ความใส่ใจ และความปรารถนาที่จะเรียนรู้
อุปสงค์และรายได้
ความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่สามารถสร้างแอปพลิเคชันโดยใช้ AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และเงินเดือนอยู่ระหว่าง 800-1,000 ดอลลาร์สหรัฐ และจะเพิ่มขึ้นตามประสบการณ์
ความยืดหยุ่นและอิสรภาพ
Vibe Coding มอบความยืดหยุ่นให้คุณ: คุณสามารถทำงานจากระยะไกล เลือกโปรเจกต์ และวางแผนเวลาของคุณได้
ความได้เปรียบในการแข่งขัน
ทุกผลิตภัณฑ์จำเป็นต้องมีแอปพลิเคชันเฉพาะของตนเอง ความสามารถในการสร้างแอปพลิเคชันนั้นได้อย่างรวดเร็วผ่านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถือเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันและเป็นตัวกำหนดความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ในตลาด
ผลกระทบต่อผู้ใช้
การตัดสินใจของคุณส่งผลกระทบต่อผู้คน – คุณเป็นผู้กำหนดว่าผู้ใช้จะใช้งานผลิตภัณฑ์ได้ง่ายและสะดวกเพียงใด
รายได้จะเพิ่มขึ้น
พร้อมกับประสบการณ์
+14% จากข้อมูลของ DOU เงินเดือนในสาขานี้เพิ่มขึ้นทุกปี
จูเนียร์
คุณจะได้ค้นพบอาชีพใหม่และเริ่มต้นในตำแหน่งผู้เชี่ยวชาญระดับจูเนียร์
จาก 800 ดอลลาร์ขึ้นไป
กลาง
คุณมีประสบการณ์มากกว่าหนึ่งปีและมีผลงานหลายชิ้นในพอร์ตโฟลิโอของคุณ
จาก 1300 ดอลลาร์ขึ้นไป
อาวุโส
คุณมีประสบการณ์มากกว่า 4 ปี ทักษะขั้นสูง และคดีสำคัญในแฟ้มสะสมผลงาน
จาก 2500 ดอลลาร์ขึ้นไป
AI คือมาตรฐานใหม่ของวิชาชีพนี้
โปรแกรมของเรา -
AI-native
ในขณะที่สถาบันอื่น ๆ เพิ่มเพียงโมดูลเกี่ยวกับ AI แต่เราออกแบบโครงสร้างการฝึกอบรมของเราให้ AI เป็นองค์ประกอบพื้นฐานในทุกด้าน
เราไม่ได้แค่สอนเทคโนโลยี แต่เราปรับนักเรียนให้เข้ากับความเป็นจริงที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นมาตรฐานในวิชาชีพไปแล้ว
นักเรียนของเราใช้เครื่องมือ AI ทุกวัน โดยบูรณาการ AI เข้ากับทุกขั้นตอนการทำงาน
เราสอนให้พวกเขาคิดแบบผู้เชี่ยวชาญที่สามารถใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ในการทำงานอัตโนมัติ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และเร่งกระบวนการทำงานให้เร็วขึ้น
ประสบการณ์จริงและการฝึกฝนอย่างมาก
ฝึกฝนกับงานและโครงการจริง
สร้างผลิตภัณฑ์เต็มรูปแบบ "ตั้งแต่เริ่มต้น" ดื่มด่ำกับโครงการขนาดใหญ่และซับซ้อน ทำงานกับสถานการณ์จริงที่ใกล้เคียงกับการพัฒนาเชิงพาณิชย์มากที่สุด
ดังนั้นคุณจึงเข้าสู่ตลาดไม่ใช่ในฐานะผู้เริ่มต้น แต่ในฐานะผู้เชี่ยวชาญระดับต้นถึงกลาง
การช่วยเหลือครู
อาจารย์ของเราเป็นนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ ซึ่งจะช่วยคุณสร้างแอปพลิเคชันคุณภาพสูงและเป็นมืออาชีพ
แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของตนเอง
บันทึกการเรียน สถิติผลการเรียน การบ้านและสื่อการเรียนรู้ การสนับสนุน — ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อการเรียนรู้ที่สะดวกและมีประสิทธิภาพ
หลักสูตร
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และผลิตภัณฑ์ดิจิทัล 3 หัวข้อ
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?
- สาขาต่างๆ (การเรียนรู้ของเครื่อง, คอมพิวเตอร์วิชั่น, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์)
- คำศัพท์สำคัญ: โมเดล, คำใบ้, บริบท, โทเค็น, ผลลัพธ์
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI), LLM และหลักการทำงานของแบบจำลองสมัยใหม่ 4 หัวข้อ
- หลักสูตร LLM ทำงานอย่างไร?
- ภาพหลอน
- อุณหภูมิและบริบท
- จุดแข็งและจุดอ่อนของ LLM
วิศวกรรมการแจ้งเตือน: หลักการพื้นฐานของการตั้งค่าภารกิจสำหรับ AI 3 หัวข้อ
- โครงสร้างของคำถามที่ดี: วัตถุประสงค์ บริบท
- ข้อจำกัด
- รูปแบบผลลัพธ์: ศูนย์ช็อต, หนึ่งช็อต, ไม่กี่ช็อต
การตรวจสอบ การจริยธรรม ความปลอดภัย และการทำงานอย่างมีความรับผิดชอบกับ AI 3 หัวข้อ
- เหตุใดจึงต้องตรวจสอบคำตอบจาก AI?
- วิธีการตรวจสอบผลลัพธ์
- จริยธรรมและการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล
Vibe Coding คืออะไร และแตกต่างจากการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมอย่างไร? 2 หัวข้อ
- วิวัฒนาการของแนวทางต่างๆ: การเขียนโปรแกรมด้วยมือ → โลว์โค้ด → การใช้ AI ช่วย → ไวบ์โค้ดดิ้ง
- ข้อดีและข้อจำกัด
เครื่องมือเขียนโค้ด Vibe และแผนผังขั้นตอนการทำงานของ AI สมัยใหม่ 10 หัวข้อ
- ChatGPT
- Gemini
- คล็อด
- เคอร์เซอร์
- GitHub
- Copilot
- สายฟ้า
- น่ารัก
- โค้ดของคล็อด
- โคเด็กซ์
แอปพลิเคชันประเภทต่างๆ ประกอบด้วยอะไรบ้าง? 7 หัวข้อ
- หน้าเว็บคงที่
- ส่วนหน้าแบบโต้ตอบ
- ฟูลสแต็ก
- ฐานข้อมูลสนับสนุน
- แผงควบคุมผู้ดูแลระบบ
- แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- สถานการณ์การใช้งานทั่วไป
สถาปัตยกรรมแอปพลิเคชันเว็บ: เบราว์เซอร์, ส่วนหน้า (front-end), ส่วนหลัง (back-end), ฐานข้อมูล, การติดตั้งใช้งาน 4 หัวข้อ
- วิธีการทำงานของเว็บแอปพลิเคชัน
- บทบาทของแต่ละระดับ
- การไหลของข้อมูล
- จุดที่เกิดข้อผิดพลาด
พื้นฐาน HTML เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างของโค้ดที่สร้างโดย AI 4 หัวข้อ
- โครงสร้างเอกสาร HTML
- แท็กพื้นฐาน
- แบบฟอร์ม
- การอ่านและแก้ไข HTML ที่สร้างโดย AI
พื้นฐาน CSS เพื่อความเข้าใจในการออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ 6 หัวข้อ
- ตัวเลือก
- สี
- แบบอักษร
- แบบจำลองกล่อง
- เฟล็กซ์บ็อกซ์
- ตารางในระดับพื้นฐาน
พื้นฐาน JavaScript สำหรับทำความเข้าใจตรรกะของแอปพลิเคชัน 8 หัวข้อ
- ตัวแปร
- ประเภทข้อมูล
- เงื่อนไข
- รอบ
- ฟังก์ชั่น
- อาร์เรย์
- วัตถุ
- การอ่าน JavaScript ที่สร้างโดย AI
JavaScript ในส่วนหน้า (Front End): DOM, เหตุการณ์, ฟอร์ม และการจัดเก็บข้อมูล 4 หัวข้อ
- การทำงานกับ DOM
- เหตุการณ์ (คลิก, ป้อนข้อมูล, ส่ง)
- แบบฟอร์มและการตรวจสอบความถูกต้อง
- พื้นที่จัดเก็บข้อมูลภายในเครื่อง
การอ่าน การอธิบาย และการปรับแต่งโค้ดที่สร้างโดย AI 3 หัวข้อ
- การอ่านโค้ดที่ไม่คุ้นเคย
- ทำการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยโดยไม่ทำให้ระบบเสียหาย
- เปรียบเทียบเวอร์ชันของโค้ด
Git สำหรับการเขียนโค้ด Safe Vibe 5 หัวข้อ
- การควบคุมเวอร์ชัน
- ที่เก็บข้อมูล
- ให้สัญญา
- ประวัติศาสตร์
- บันทึกสถานะการทำงานและกลับไปยังเวอร์ชันก่อนหน้า
GitHub และขั้นตอนการทำงานพื้นฐานสำหรับนักเรียน 6 หัวข้อ
- โคลน
- ดัน
- ดึง
- สาขา
- อ่านไฟล์
- การใช้งาน GitHub ร่วมกับ Cursor และ GitHub Copilot
กระบวนการคิดเชิงออกแบบสำหรับการเขียนโค้ด Vibe: ปัญหา กลุ่มเป้าหมาย ผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้ (MVP) 5 หัวข้อ
- คำชี้แจงปัญหา
- กลุ่มเป้าหมาย
- ความต้องการของผู้ใช้
- MVP คืออะไร และจะลดทอนไอเดียให้เหลือเพียงเวอร์ชันแรกที่ใช้งานได้จริงได้อย่างไร
- การจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์
การออกแบบแอปพลิเคชัน: ขั้นตอนการใช้งานของผู้ใช้ หน้าจอ เกณฑ์การยอมรับ 6 หัวข้อ
- ขั้นตอนการใช้งาน
- แผนผังหน้าจอ
- รายการคุณสมบัติ
- วัตถุข้อมูล
- เกณฑ์การยอมรับ การแบ่งงานสำหรับ AI
- ควรใช้ Bolt/Lovable เมื่อใด เมื่อเทียบกับ Cursor และ GitHub Copilot
การสร้างส่วนหน้าของแอปพลิเคชันด้วย Cursor และ GitHub Copilot 7 หัวข้อ
- โครงสร้างโปรเจ็กต์ฝั่ง Front-end
- หน้าจอพื้นฐาน
- ส่วนประกอบอินเทอร์เฟซ
- การนำทาง
- แบบฟอร์ม
- สถานะว่าง/กำลังโหลด/เกิดข้อผิดพลาด
- การปรับปรุง UI ผ่านการแจ้งเตือนด้วย AI
โครงสร้างพื้นฐานฝั่งเซิร์ฟเวอร์สำหรับแอปพลิเคชันแบบฟูลสแต็ก 5 หัวข้อ
- บทบาทของตรรกะฝั่งเซิร์ฟเวอร์
- โครงสร้างของ API แบบง่าย
- เส้นทางและจุดสิ้นสุด
- การดำเนินการ CRUD
- การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
ชั้นฐานข้อมูลและการจัดการข้อมูล 8 หัวข้อ
- แนวทางเชิงสัมพันธ์และ NoSQL
- ตาราง
- การบันทึก
- ฟิลด์
- การเชื่อมต่อ
- แผนผังข้อมูล
- การเชื่อมต่อระบบแบ็กเอนด์เข้ากับฐานข้อมูล
- ข้อมูลเมล็ดพันธุ์
การบูรณาการส่วนหน้า ส่วนหลัง และฐานข้อมูลเข้าด้วยกันเป็นแอปพลิเคชันแบบฟูลสแต็ก 4 หัวข้อ
- อินเทอร์เฟซสำหรับการสื่อสาร API
- การรับและส่งข้อมูล
- การซิงค์ UI และสถานะ
- การจัดการข้อผิดพลาดของเครือข่าย
การทดสอบ การแก้ไขข้อผิดพลาด และการปรับปรุงโครงสร้างแอปพลิเคชันที่สร้างโดย AI 4 หัวข้อ
- การค้นหาข้อผิดพลาดในคอนโซลและเทอร์มินัล
- ขั้นตอนการแก้ไขปัญหา
- รายการตรวจสอบคุณภาพ
- ข้อผิดพลาดทั่วไปในการผสานรวมระบบ front-end/back-end และฐานข้อมูล
การติดตั้งใช้งาน การเผยแพร่ และการบำรุงรักษาแอปพลิเคชัน 2 หัวข้อ
- การปรับใช้
- การเผยแพร่และการบำรุงรักษาแอปพลิเคชัน
Claude Code และ Codex: การพัฒนาขั้นต่อไปที่ใช้ AI ช่วยเหลือและมีความเป็นอิสระ 4 หัวข้อ
- ประมวลกฎหมายโคลดและประมวลกฎหมายโคเด็กซ์คืออะไร?
- การวิเคราะห์โครงการเอเจนต์ AI ที่มีอยู่
- คำแนะนำในการดีบัก repo
- การเปรียบเทียบ Claude Code, Codex, Cursor และ GitHub Copilot
โครงงานสุดท้าย: การสร้างแอปพลิเคชัน Full-Stack ที่สมบูรณ์แบบ 5 หัวข้อ
- การเลือกหัวข้อ
- การก่อตัวของ MVP
- ขั้นตอนการใช้งานและชุดคุณสมบัติ
- การใช้งานส่วนหน้า + ส่วนหลัง + ฐานข้อมูล
- เตรียมความพร้อมสำหรับการใช้งานจริง การสร้างไฟล์ README
122 หัวข้อ
6 months
หลังจากเรียนจบหลักสูตรแล้ว ประวัติย่อของคุณจะมีลักษณะดังนี้:
ตำแหน่ง
นักพัฒนา Vibe-code
ทักษะ
- ทำงานร่วมกับ ChatGPT และ Gemini
- ทำงานร่วมกับ Cursor, GitHub, Copilot, Claude, Codex
- วิศวกรรมด่วน
- การสร้างโครงสร้างของแอปพลิเคชัน
- การพัฒนาส่วนหน้า
- การพัฒนาแบ็กเอนด์
- ทำงานกับฐานข้อมูล
- การผสานรวมส่วนหน้า ส่วนหลัง และฐานข้อมูล
- การเผยแพร่ใบสมัคร
- การทดสอบและการแก้ไขข้อผิดพลาด
- การใช้งาน Git และ GitHub
เครื่องมือ
-
ChatGPT
-
Gemini
-
เคอร์เซอร์
-
GitHub
-
Copilot
-
คล็อด
-
สายฟ้า
-
น่ารัก
-
โคเด็กซ์
คำถามที่พบบ่อย
หลักสูตรการเขียนโค้ด Vibe เหมาะสำหรับใคร?
หลักสูตร Vibe Coding เหมาะสำหรับผู้ประกอบการ ฟรีแลนซ์ นักการตลาด นักออกแบบ และทุกคนที่ต้องการนำไอเดียของตนไปใช้ได้เร็วขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านเทคนิคเชิงลึก นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์สำหรับผู้เริ่มต้นด้านไอทีที่ต้องการเข้าใจแนวทางสมัยใหม่ในการสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลโดยใช้เครื่องมือ AI แม้ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรม คุณก็สามารถเรียนรู้การสร้างแอปพลิเคชันง่ายๆ ระบบอัตโนมัติ และโปรเจ็กต์ MVP ได้
