microsoft--generative-ai-for-beginners/translations/th/README.md

21 บทเรียนสอนทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อเริ่มสร้างแอปพลิเคชัน Generative AI

🌐 รองรับหลายภาษา

รองรับผ่าน GitHub Action (อัตโนมัติและเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ)

อาหรับ | เบงกาลี | บัลแกเรีย | พม่า (เมียนมา) | จีน (ตัวย่อ) | จีน (ตัวเต็ม, ฮ่องกง) | จีน (ตัวเต็ม, มาเก๊า) | จีน (ตัวเต็ม, ไต้หวัน) | โครเอเชีย | เช็ก | เดนมาร์ก | ดัตช์ | เอสโตเนีย | ฟินแลนด์ | ฝรั่งเศส | เยอรมัน | กรีก | ฮีบรู | ฮินดี | ฮังการี | อินโดนีเซีย | อิตาลี | ญี่ปุ่น | กันนาดา | เขมร | เกาหลี | ลิทัวเนีย | มาเลย์ | มาลายาลัม | มาราธี | เนปาล | ไนจีเรีย พิดจิน | นอร์เวย์ | เปอร์เซีย (ฟาร์ซี) | โปแลนด์ | โปรตุเกส (บราซิล) | โปรตุเกส (โปรตุเกส) | ปัญจาบ (กุรมุขี) | โรมาเนีย | รัสเซีย | เซอร์เบีย (ซีริลลิก) | สโลวัค | สโลวีเนีย | สเปน | สวาฮิลี | สวีเดน | ทากาล็อก (ฟิลิปปินส์) | ทมิฬ | เตลูกู | ไทย | ตุรกี | ยูเครน | อูรดู | เวียดนาม

ต้องการโคลนในเครื่อง?

ที่เก็บนี้รวมการแปลมากกว่า 50 ภาษา ซึ่งเพิ่มขนาดการดาวน์โหลดอย่างมาก หากต้องการโคลนโดยไม่มีการแปล ให้ใช้การตรวจสอบแบบกระจาย:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

สิ่งนี้จะให้ทุกอย่างที่คุณต้องการเพื่อทำหลักสูตรให้เสร็จอย่างรวดเร็วขึ้นมาก

Generative AI สำหรับผู้เริ่มต้น (รุ่น 3) - หลักสูตร

เรียนรู้พื้นฐานการสร้างแอปพลิเคชัน Generative AI กับหลักสูตร 21 บทเรียนโดย Microsoft Cloud Advocates

🌱 เริ่มต้น

หลักสูตรนี้มี 21 บทเรียน แต่ละบทเรียนครอบคลุมหัวข้อของตนเอง ดังนั้นเริ่มต้นได้จากที่คุณต้องการ!

บทเรียนจะถูกติดป้ายเป็น "เรียนรู้" ซึ่งอธิบายแนวคิด Generative AI หรือ "สร้าง" ซึ่งอธิบายแนวคิดและตัวอย่างโค้ดใน Python และ TypeScript เมื่อเป็นไปได้

สำหรับนักพัฒนา .NET โปรดดู Generative AI สำหรับผู้เริ่มต้น (รุ่น .NET)!

แต่ละบทเรียนยังมีส่วน "เรียนรู้ต่อ" พร้อมเครื่องมือการเรียนรู้เพิ่มเติม

สิ่งที่คุณต้องมี

เพื่อรันโค้ดในหลักสูตรนี้ คุณสามารถใช้ได้ทั้ง:

• บริการ Azure OpenAI - บทเรียน: "aoai-assignment"

• โมเดล Microsoft Foundry - บทเรียน: "githubmodels" (GitHub Models จะหยุดให้บริการปลายเดือนกรกฎาคม 2026 - กรุณาใช้ Microsoft Foundry Models แทน)

• API OpenAI - บทเรียน: "oai-assignment"

• Foundry Local - รันโมเดลแบบออฟไลน์เต็มรูปแบบบนอุปกรณ์ของคุณเอง ไม่ต้องสมัครสมาชิกคลาวด์

• ความรู้พื้นฐานของ Python หรือ TypeScript จะช่วยได้ - *สำหรับผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริง โปรดดูหลักสูตร Python และ TypeScript

• บัญชี GitHub สำหรับ fork ที่เก็บทั้งหมดนี้ ไปยังบัญชี GitHub ของคุณเอง

เราได้สร้างบทเรียน การตั้งค่าหลักสูตร เพื่อช่วยคุณตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา

อย่าลืม กดดาว (🌟) ที่ที่เก็บนี้ เพื่อหาง่ายขึ้นในภายหลัง

🧠 พร้อมที่จะใช้งานหรือยัง?

หากคุณกำลังมองหาตัวอย่างโค้ดขั้นสูงเพิ่มเติม โปรดดู ชุดตัวอย่างโค้ด Generative AI ของเรา ในทั้ง Python และ TypeScript

🗣️ พบผู้เรียนคนอื่น ๆ รับคำช่วยเหลือ

เข้าร่วม เซิร์ฟเวอร์ Microsoft Foundry Discord อย่างเป็นทางการ เพื่อพบปะและสร้างเครือข่ายกับผู้เรียนที่เข้าร่วมหลักสูตรนี้และรับการช่วยเหลือ

ถามคำถามหรือแบ่งปันความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใน ฟอรัมสำหรับนักพัฒนา Microsoft Foundry บน Github

🚀 กำลังสร้างสตาร์ทอัพ?

เยี่ยมชม Microsoft for Startups เพื่อดูวิธีเริ่มต้นสร้างด้วยเครดิต Azure วันนี้

🙏 ต้องการช่วยไหม?

คุณมีข้อเสนอแนะหรือพบข้อผิดพลาดของการสะกดหรือโค้ดไหม? แจ้งปัญหา หรือ สร้างคำขอดึง

📂 แต่ละบทเรียนประกอบด้วย:

• วิดีโอแนะนำสั้น ๆ เกี่ยวกับหัวข้อ
• บทเรียนเป็นลายลักษณ์อักษรที่อยู่ใน README
• ตัวอย่างโค้ด Python และ TypeScript รองรับ Azure OpenAI และ OpenAI API
• ลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อเรียนรู้ต่อ

🗃️ บทเรียน

#	ลิงก์บทเรียน	คำอธิบาย	วิดีโอ	การเรียนรู้เสริม
00	การตั้งค่าหลักสูตร	เรียนรู้: วิธีการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา	วิดีโอกำลังมาเร็ว ๆ นี้	เรียนรู้เพิ่ม
01	บทนำสู่ Generative AI และ LLMs	เรียนรู้: เข้าใจว่า Generative AI คืออะไร และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ทำงานอย่างไร	วิดีโอ	เรียนรู้เพิ่ม
02	การสำรวจและเปรียบเทียบ LLMs ต่าง ๆ	เรียนรู้: วิธีการเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานของคุณ	วิดีโอ	เรียนรู้เพิ่ม
03	การใช้ Generative AI อย่างรับผิดชอบ	เรียนรู้: วิธีการสร้างแอปพลิเคชัน Generative AI อย่างมีความรับผิดชอบ	วิดีโอ	เรียนรู้เพิ่ม

| 04 | ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Prompt Engineering | เรียนรู้: แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการทำ Prompt Engineering ด้วยตนเอง | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 05 | การสร้าง Prompt ขั้นสูง | เรียนรู้: วิธีการใช้เทคนิค prompt engineering เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของ prompt ของคุณ | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 06 | การสร้างแอปพลิเคชันสร้างข้อความ | สร้าง: แอปพลิเคชันสร้างข้อความโดยใช้ Azure OpenAI / OpenAI API | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 07 | การสร้างแอปพลิเคชันแชท | สร้าง: เทคนิคสำหรับการสร้างและผสานแอปพลิเคชันแชทอย่างมีประสิทธิภาพ | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 08 | การสร้างแอปพลิเคชันค้นหาข้อมูลด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์ | สร้าง: แอปค้นหาที่ใช้ Embeddings เพื่อค้นหาข้อมูล | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 09 | การสร้างแอปพลิเคชันสร้างภาพ | สร้าง: แอปพลิเคชันสร้างภาพ | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 10 | การสร้างแอปพลิเคชัน AI ด้วย Low Code | สร้าง: แอปพลิเคชัน Generative AI โดยใช้เครื่องมือ Low Code | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 11 | การผสานแอปพลิเคชันภายนอกด้วย Function Calling | สร้าง: Function Calling คืออะไรและกรณีการใช้งานสำหรับแอปพลิเคชัน | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 12 | การออกแบบ UX สำหรับแอปพลิเคชัน AI | เรียนรู้: วิธีใช้หลักการออกแบบ UX เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน Generative AI | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 13 | การรักษาความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน Generative AI | เรียนรู้: ภัยคุกคามและความเสี่ยงต่อระบบ AI และวิธีการรักษาความปลอดภัยของระบบเหล่านี้ | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 14 | วัฏจักรชีวิตของแอปพลิเคชัน Generative AI | เรียนรู้: เครื่องมือและตัวชี้วัดในการจัดการวงจรชีวิต LLM และ LLMOps | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) และฐานข้อมูลเวกเตอร์ | สร้าง: แอปพลิเคชันโดยใช้กรอบงาน RAG ในการดึง embeddings จากฐานข้อมูลเวกเตอร์ | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 16 | โมเดลโอเพนซอร์สและ Hugging Face | สร้าง: แอปพลิเคชันโดยใช้โมเดลโอเพนซอร์สที่มีอยู่บน Hugging Face | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 17 | AI Agents | สร้าง: แอปพลิเคชันโดยใช้กรอบการทำงาน AI Agent | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 18 | การปรับแต่ง LLMs | เรียนรู้: อะไร เหตุใด และวิธีการปรับแต่ง LLMs | วิดีโอ | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 19 | การสร้างด้วย SLMs | เรียนรู้: คุณประโยชน์ของการสร้างด้วย Small Language Models | วิดีโอกำลังจะมา | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 20 | การสร้างด้วยโมเดล Mistral | เรียนรู้: คุณสมบัติและความแตกต่างของโมเดลในครอบครัว Mistral | วิดีโอกำลังจะมา | เรียนรู้เพิ่มเติม | | 21 | การสร้างด้วยโมเดล Meta | เรียนรู้: คุณสมบัติและความแตกต่างของโมเดลในครอบครัว Meta | วิดีโอกำลังจะมา | เรียนรู้เพิ่มเติม |

🌟 ขอขอบคุณเป็นพิเศษ

ขอขอบคุณเป็นพิเศษแก่ John Aziz สำหรับการสร้าง GitHub Actions และเวิร์กโฟลว์ทั้งหมด

Bernhard Merkle สำหรับการมีส่วนร่วมสำคัญต่อบทเรียนแต่ละบท เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้เรียนและโค้ด

🎒 หลักสูตรอื่น ๆ

ทีมของเราผลิตหลักสูตรอื่น ๆ อีก! ลองดูได้ที่:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

ชุด Generative AI

---

การเรียนรู้หลัก

---

ชุด Copilot

ขอความช่วยเหลือ

หากคุณติดขัดหรือต้องการคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมกับผู้เรียนและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในชุมชน MCP ซึ่งเป็นชุมชนที่สนับสนุนซึ่งยินดีรับคำถามและแบ่งปันความรู้กันอย่างอิสระ

หากคุณมีคำติชมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้าง สามารถเยี่ยมชมได้ที่:

---

ปฏิเสธความรับผิดชอบ: เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator ขณะที่เราพยายามให้ความถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้การแปลโดยมนุษย์มืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดที่เกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้