AI Engineering with Claude

สำหรับ Developer ที่อยากสร้าง AI Agent ให้พร้อมใช้ในระบบจริง ไม่ใช่แค่เดโม

  • ใช้เครื่องมือ Claude ชุดเดียวกับที่ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้ทำงานจริง
  • 4 โปรเจกต์ใส่ Portfolio จากโจทย์ธุรกิจจริง
  • ดูตามเวลาที่คุณสะดวก ติดตรงไหนทักผมถามได้ตลอด
อาจารย์ แมน วริศจาก Animator สู่ Software Dev ระดับโลกทำงานที่ ฮ่องกง-เยอรมัน-ญี่ปุ่น รวม 13 ปี

คอร์สนี้มีอะไรบ้าง

38 ชั่วโมงนี้ คุณจะได้อะไรบ้าง

ทุกตัวเลขอ้างอิงจากเนื้อหาในหลักสูตรด้านล่างของหน้านี้ ไม่ได้ปัดขึ้นเพื่อให้พาดหัวดูดี

38
ชั่วโมงวิดีโอ
4
โมดูล
39
บทเรียน
4
โปรเจกต์ใส่ Portfolio

ผมใช้ชุดเครื่องมือนี้ทุกวัน

ไม่ใช่ทฤษฎีจากสไลด์

ผมทำซอฟต์แวร์มา 13 ปี ที่ฮ่องกง เยอรมัน และญี่ปุ่น ทุกวันนี้ผมใช้ Claude Code และ Agent SDK กับงานจริง

คอร์สนี้จึงสอนสิ่งที่พร้อมนำไปใช้ในระบบจริง ทั้ง Loop, Tools, การวัดผล และ Guardrails ที่บังคับใช้ได้จริง

เหมาะกับใคร

สำหรับ Developer ที่กำลังขยับมาทำ AI Engineering

Developer ที่กำลังจะส่ง Agent ตัวแรก

เขียนโปรแกรมเป็นอยู่แล้ว แต่อยากได้แพตเทิร์นสำหรับสร้าง Agent ที่ใช้งานกับผู้ใช้จริงได้

Backend และ Platform Engineer

ได้รับมอบหมายให้นำ AI ไปใช้กับระบบเดิม และอยากให้ตรวจสอบ วัดผล และควบคุมได้

Tech Lead ที่ต้องเลือกแนวทาง

ต้องตัดสินใจเรื่องโมเดล การออกแบบ Tool และขอบเขต Autonomy ก่อนพาทีมลงมือทำ

ก่อนเริ่มเรียน

คอร์สนี้เป็นระดับกลาง

คอร์สนี้เหมาะกับคนที่เขียนและรันโค้ดเองได้แล้ว ถ้ามีหลายข้อที่ยังไม่คุ้น แนะนำให้เริ่มจาก Full-Stack Bootcamp ก่อน

  • ใช้ Python พื้นฐานได้
  • ใช้ TypeScript พื้นฐานได้
  • เคยเรียกใช้ LLM API มาก่อนอย่างน้อยหนึ่งครั้ง
  • พอเข้าใจว่า AI Agent คืออะไร แม้จะยังไม่ลึก
เริ่มจาก Full-Stack Bootcamp

ทักษะที่ได้

10 อย่างที่คุณจะทำได้หลังเรียนจบ

ทุกทักษะสอนผ่านระบบที่คุณได้ลงมือรันจริง ไม่ใช่แค่อธิบายในสไลด์

  • Claude Code Platform
  • Claude API
  • Agentic Workflows
  • Claude Agent SDK
  • สถาปัตยกรรมและบทบาทของ MCP
  • Chatbot และ Agent ที่ต่อกับ MCP
  • AI Agent Observability
  • การวัดผล AI Agent
  • Governance สำหรับ Agentic AI
  • Multi-Agent Orchestration

หลักสูตร

4 โมดูล 39 บทเรียน 4 โปรเจกต์

ทุกโมดูลจบด้วยโปรเจกต์ที่คุณต้องรันเอง ลองทดสอบทั้งกรณีปกติและกรณีที่ระบบมีปัญหา เพื่อให้เข้าใจว่าการออกแบบแต่ละส่วนส่งผลอย่างไร

กดที่โมดูลเพื่อดูบทเรียนทั้งหมด

นำ Claude ไปใช้ในระบบจริง ตั้งแต่เลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน ออกแบบ Agent Loop ไปจนถึงตั้งค่า Claude Code ให้ทั้งทีมใช้ร่วมกัน

เครื่องมือที่ใช้Claude API logoClaude APIClaude Agent SDK logoClaude Agent SDKClaude Code logoClaude CodeClaude Skills
  1. 1ตั้งค่า Workspace และ API Key
  2. 2รู้จักตระกูลโมเดล Claude 5
  3. 3เลือกโมเดลให้เหมาะกับงานผ่าน Claude API
  4. 4พื้นฐานการออกแบบระบบ Agentic
  5. 5ออกแบบสถาปัตยกรรมของ Agent
  6. 6รู้จัก Claude Agent SDK
  7. 7สร้าง Agent สำหรับระบบจริงด้วย Agent SDK
  8. 8สร้าง Claims Intake Agent ด้วย stop_reason Loop
  9. 9ออกแบบ Context Strategy ให้ Support Copilot ที่คุยยาว
  10. 10รู้จัก Claude Code
  11. 11ตั้งค่า Claude Code
  12. 12รู้จัก Claude Skills
  13. 13สร้าง Claude Skills ของตัวเอง
  14. 14ตั้งค่า Claude Code ให้ทีมที่ทำงานบน Monorepo หลายส่วน
  15. 15สร้างระบบเฝ้าระวังคุณภาพแบบหลายกะ
โปรเจกต์

4 ระบบที่รันได้จริง พร้อมคำอธิบาย

ติดตั้ง รัน และตรวจสอบ 4 ระบบอ้างอิงจากโมดูลนี้ แล้วใช้ผลจากการรันจริงอธิบายว่าทำไมจึงออกแบบระบบแบบนั้น

คุณจะได้รัน Agent และอธิบายสถาปัตยกรรมของระบบ

เชื่อมแอป AI เข้ากับ Tool ข้อมูล และระบบที่ต้องใช้ผ่าน Model Context Protocol พร้อมกำหนดขอบเขตการเข้าถึงให้ชัดเจน

เครื่องมือที่ใช้Model Context Protocol logoModel Context ProtocolFastMCPClaude Agent SDK logoClaude Agent SDKPython logoPython
  1. 1เริ่มต้นกับ MCP in Action
  2. 2พื้นฐานของ MCP
  3. 3สถาปัตยกรรมและบทบาทใน MCP
  4. 4ฟีเจอร์ฝั่ง Server: Tools, Resources และ Prompts
  5. 5ฟีเจอร์ฝั่ง Client: Roots, Sampling และ Elicitation
  6. 6สร้าง MCP Server ด้วย FastMCP
  7. 7ต่อ MCP Server เข้ากับ Agent จาก Agent SDK
  8. 8สร้าง Agent จัดการสต๊อกสินค้าด้วย MCP Tools
  9. 9รู้จัก Custom Tools ใน Agent SDK
  10. 10ลงมือสร้าง Custom Tools ใน Agent SDK
  11. 11MCP Governance: Scoped Config และ Agent Loop ที่ตรวจสอบย้อนหลังได้
โปรเจกต์

PriceScout: Agentic Analyst

เขียน Client ที่สั่งงาน Scraper และ Database Server ของคุณเอง เพื่อเก็บและวิเคราะห์ราคาคู่แข่ง

คุณจะได้สร้างและสั่งงาน MCP Server ของตัวเอง

วัดว่า Agent ทำอะไรบ้าง และติดตามพฤติกรรมในระบบจริง เพื่อมองเห็นปัญหาและแก้ได้ก่อนกระทบผู้ใช้

เครื่องมือที่ใช้Zod logoZodTypeScript logoTypeScriptClaude API logoClaude APIPython logoPython
  1. 1เริ่มต้นกับการวัดผลและ Observability
  2. 2รู้จัก Structured Outputs
  3. 3ลงมือทำ Structured Outputs ด้วย Schema
  4. 4สร้างระบบดึงข้อมูลเอกสารสินเชื่อที่ทนต่อข้อมูลเละ
  5. 5กลยุทธ์การวัดผล Agent
  6. 6วัดผล Agent จาก Agent SDK ด้วย Trace และ Test Case
  7. 7สร้าง Pipeline กรมธรรม์ที่ตรวจสอบได้และส่งต่อถูกคิว
  8. 8วิเคราะห์ความเสี่ยง Supply Chain จากหลายแหล่งข้อมูลที่ขัดกัน
โปรเจกต์

ทดสอบระบบให้เจอจุดอ่อน

รันระบบเอกสารและความเสี่ยง 3 ตัวที่คุณสร้าง เพื่อทดสอบให้เจอจุดอ่อน แล้วใช้ผลจากการรันจริงอธิบายการออกแบบ

คุณจะได้วัดผล Agent จากข้อมูลจริง ไม่ใช่แค่เชื่อผลลัพธ์

ให้ Agent ตัดสินใจเองได้ภายใต้ขอบเขตที่ชัดเจน โดยบังคับด้วยโค้ด ไม่ใช่พึ่งพาแค่ Prompt ที่เขียนดี

เครื่องมือที่ใช้Claude Agent SDK logoClaude Agent SDKClaude Code logoClaude CodePython logoPython
  1. 1เริ่มต้นกับ Bounded Autonomy และ Guardrails
  2. 2รู้จัก Multi-Agent Orchestration
  3. 3จัดวางระบบหลาย Agent ด้วย Agent SDK
  4. 4สร้างระบบ Multi-Agent แบบ Hub-and-Spoke
  5. 5บังคับให้ Agent ทำตามกฎด้วย Deterministic Hooks
โปรเจกต์

Code Review Orchestrator ระดับองค์กร

สร้างเครื่องมือ Code Review ที่กระจายงานให้หลาย Agent แต่ละตัวมี Tool ของตัวเอง และตรวจสอบการทำงานของแต่ละตัวได้

คุณจะได้ควบคุม Agent หลายตัวให้ทำงานร่วมกัน

เครื่องมือที่ใช้

เครื่องมือที่คุณจะได้ใช้จริง

ไม่ต้องไล่ลองหลายเฟรมเวิร์ก ใช้ชุดเครื่องมือเดียวกันตลอดทั้ง 4 โมดูล

แพลตฟอร์ม Claude

Claude 5 logo

Claude 5

เลือกรุ่น Opus, Sonnet หรือ Haiku ตามความฉลาด ความเร็ว และต้นทุน

Claude API logo

Claude API

เรียกโมเดลตรง ใช้ Tool และรับ Structured Output

Claude Code logo

Claude Code

ผู้ช่วยแบบ Agentic ที่อ่านและเขียนโค้ดในโปรเจกต์ได้

Claude Agent SDK logo

Claude Agent SDK

สร้าง Agent สำหรับระบบจริงที่มีเป้าหมาย Tool และสิทธิ์ชัดเจน

Claude Skills

ความรู้แบบใช้ซ้ำที่ Agent ค้นเจอและหยิบมาใช้เองได้

Protocol และ Tooling

Model Context Protocol logo

Model Context Protocol

มาตรฐานที่ให้ Agent เข้าถึง Tool ข้อมูล และระบบต่างๆ

FastMCP

สร้าง MCP Server ของตัวเองได้เร็ว

Custom Tools

ต่อ Agent เข้ากับข้อมูลภายในและ API ขององค์กร

ภาษาและการตรวจสอบข้อมูล

Python logo

Python

เขียน Server, Governance Layer และ Harness สำหรับวัดผล

TypeScript logo

TypeScript

งานฝั่ง Agent SDK และการนิยาม Tool แบบมี Type

Zod logo

Zod

ใช้ Schema กำหนดข้อมูลที่ Agent ต้องตอบให้ชัดเจน

เรียนยังไง

เรียนตามเวลาที่สะดวก และยังมีคนคอยตอบ

  1. สมัครผ่าน LINE

    ทักมาคุยก่อน ถ้าคอร์สนี้ไม่เหมาะกับคุณ ผมจะบอกตรงๆ

  2. รับสิทธิ์เข้าเรียนภายใน 1–2 วัน

    หลังยืนยันการชำระเงิน ผมจะส่งข้อมูลสำหรับเข้าใช้ระบบเรียนและลิงก์ Discord ให้

  3. ดูตามเวลาที่คุณสะดวก

    เนื้อหา 38 ชั่วโมง 4 โมดูล เปิดครบตั้งแต่วันแรก และรับชมได้ 1 ปีเต็ม

  4. ลงมือทำโปรเจกต์

    4 โปรเจกต์หลัก ทุกตัวรันกับ Claude API จริง

  5. ส่งโค้ดให้ตรวจ

    ผมอ่านเอง แล้วตอบกลับว่าจะแก้ตรงไหนและเพราะอะไร

แพลตฟอร์มเรียน

แพลตฟอร์มที่ใช้เรียนจริง

ใช้แพลตฟอร์มเดียวกับบูทแคมป์ ติดตามความคืบหน้า จดโน้ต และดูต่อจากจุดที่ค้างไว้ได้ทุกอุปกรณ์

แพลตฟอร์มเรียนของ Varis Lab แสดงหน้าเล่นวิดีโอและรายการบทเรียน
ดูได้ทั้งคอมพิวเตอร์ แท็บเล็ต และมือถือ

สิ่งที่ได้

เรียนจบแล้ว คุณจะนำอะไรไปใช้ได้บ้าง

ไม่ใช่แค่ใบประกาศ แต่เป็นระบบที่รันได้จริง พร้อมเหตุผลที่ใช้อธิบายการออกแบบได้

  • agent-loopAgent Loop ที่ตัดสินใจเองได้ว่าเมื่อไหร่ควรถามต่อ ส่งต่อ หรือยกระดับ
  • mcp-serverMCP Server ที่ทีมคุณเอา Client ตัวไหนมาต่อก็ได้
  • structured-outputStructured Output ที่ใช้ Schema กำหนดข้อมูลที่ Agent ต้องตอบให้ชัดเจน
  • eval-harnessHarness สำหรับวัดผลที่ช่วยจับ Regression ได้ก่อนกระทบผู้ใช้
  • guardrail-hooksDeterministic Hook ที่บังคับกฎในจุดที่ Prompt ทำไม่ได้
  • multi-agentระบบหลาย Agent ที่มีขั้นตอนและเงื่อนไขการส่งต่องานชัดเจน

ทุกข้อนี้มาจากโปรเจกต์ที่คุณลงมือทำเอง

เสียงจากนักเรียน Varis Lab

ViVian
ViVian
ในที่สุดก็เรียนจบ เพราะเรียนตามทัน
"เคยเรียนที่อื่นแล้วตามไม่ทัน สุดท้ายก็ไม่จบ แต่พอเรียนกับอาจารย์วริศแบบกลุ่ม4คน สงสัยปุ๊ป ตามไม่ทันปุ๊ป เราได้ถามทันทีมันช่วยได้เยอะมาก คราวนี้เลยเรียนจบได้จริงๆ ค่ะ"
กลุ่มเล็ก 4 คน สงสัยตรงไหนถามได้ทันที
เรียนจบครบทั้งคอร์ส โดยไม่ตามไม่ทัน
Nadthaporn
Nadthaporn
ลงมือทำจริง กับโปรเจกต์จริง
"ไม่ใช่แค่ทฤษฎี แต่คอร์สนี้ให้ลงมือทำโปรเจกต์จริงๆ รู้สึกได้ประสบการณ์การทำงานจริงค่ะ ได้ฝึกทุกขั้นตอน"
เรียนจบแล้ว และได้รวมโปรเจกต์เป็น Portfolio
มั่นใจค่ะ เพราะเรามีความรู้ มีskillที่ตลาดต้องการ
Pensri
Pensri
Coding ทุกวัน จนเขียนเองได้คล่อง
"Coding กับอาจารย์ทุกวันจนจบคอร์ส ตอนนี้ code เองคล่องเเล้วค่ะ ไม่ต้องลอกตามคลิปสอนอีกต่อไป"
ถนัดฝั่ง Front End แต่งานฝั่ง Back End ก็ทำได้
ฝึกทุกวัน จนเขียนโค้ดเองได้คล่องจริง
Stang
Stang
สอนสนุก ยกตัวอย่างประกอบคำอธิบาย
"คอร์สนี้พี่แมนทำให้เรื่องยากๆกลายเป็นเรื่องง่าย พี่เค้าเก่ง Back end อธิบายดีตัวอย่างประกอบ ทำให้เข้าใจ หลักการและลงมือทำได้เลย"
มั่นใจใน Skill ของตัวเอง
กล้าสมัครงาน developer ต่างประเทศ
Dancio
Dancio
เลิกเสียเวลาเดาว่าจะเรียนอะไรต่อ
"เสียเวลาเรียนเองนานมากครับ ก่อนมาเจอคอร์สพี่วริศ ความจริงถ้าตัดสินใจได้เร็วกว่านี้คงดีกว่านี้เยอะ"
มีเส้นทางการเรียนที่ชัดเจน ไม่ต้องเดาว่าต้องเรียนอะไรต่อ
ได้ทั้ง Front End และ Back End ไม่ใช่แค่ฝั่งเดียว
Me
Me
ได้ Skill แบบที่โปรเจกต์จริงต้องใช้
"คอร์สนี้เราสร้าง API จัดการฐานข้อมูลกับโปรเจกต์จริง ซึ่งเป็นงานแบบที่เราอยากทำเองให้ได้พอดีเลยค่ะ"
ลงมือปฏิบัติจริงในคลาส
เริ่มจากไม่มีประสบการณ์เลย แต่ก็เรียนตามได้

ผู้สอนของคุณ

วริศ ดาราศิริกุล — ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Varis Lab

วริศ ดาราศิริกุล

ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Varis Lab

ตลอด 10 กว่าปีที่ผ่านมา ผมทำงานในฐานะ Software Engineer ใน 4 ประเทศ (ฮ่องกง, เยอรมนี, ญี่ปุ่น, ไทย) ทั้งกับบริษัทระดับโลกและสตาร์ทอัพ ผมจบปริญญาโทด้าน Computer Science จาก University of Hong Kong และปัจจุบันผมเป็น CEO และผู้ก่อตั้ง Variden Tech สร้างผลิตภัณฑ์และซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ครับ 🇹🇭 🇭🇰 🇩🇪 🇯🇵

ผมเคยผ่านมาแล้วทั้งสองฝั่งของโต๊ะสัมภาษณ์ ทั้งในฐานะคนสมัครงาน และในฐานะกรรมการคัดเลือกคนเข้าทำงานในระดับสากล ประสบการณ์เหล่านี้ทำให้ผมรู้ซึ้งว่าบริษัทต่างชาติเขามองหาอะไรในตัวผู้สมัครจริงๆ

10+

ปีประสบการณ์

4

ประเทศในการทำงาน

ปริญญาโท CS

Univ. of Hong Kong

มหาวิทยาลัยฮ่องกง The University of Hong Kong

ค่าเรียน

เรียนสร้าง AI Agent สำหรับระบบจริง ด้วยราคาเพียง

ชำระครั้งเดียว

25,000

บาท / ท่าน

แบ่งชำระ 10 เดือน

2,500

บาท / เดือน

ผ่อน 0% เดือนละ 2,500 บาท นาน 10 เดือน ผ่านบัตรเครดิตของธนาคารที่ร่วมรายการ

บัตรเครดิตที่ร่วมรายการ

กสิกรไทย
กสิกรไทย
SCB CardX
SCB CardX
กรุงเทพ
กรุงเทพ
กรุงศรี
กรุงศรี
KTC
KTC
เฟิร์สช้อยส์
เฟิร์สช้อยส์
ทีทีบี
ทีทีบี
ยูโอบี
ยูโอบี

สิ่งที่รวมอยู่ในค่าเรียน

  • วิดีโอ 38 ชั่วโมง 4 โมดูล พร้อมสิทธิ์รับชม 1 ปี
  • 39 บทเรียน และ 4 โปรเจกต์หลัก
  • Code Review จาก Senior Developer
  • ถามผู้สอนได้ตลอดการเรียนผ่าน Discord
  • สิทธิ์เข้าร่วม Discord Community
  • Repository ตั้งต้นและ Prompt สำหรับทุกโปรเจกต์
  • อัปเดตเนื้อหาคอร์สนี้ในอนาคต โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่ม

คำถามที่พบบ่อย

คำถามก่อนสมัครเรียน

ไม่ต้อง ขอแค่เขียนโค้ดเป็น คอร์สจะเริ่มจากความต่างของโมเดล Claude แล้วค่อย ๆ ต่อยอดขึ้นไป

ใช้ทั้งคู่ Python ใช้สำหรับ MCP Server และ Governance Layer ส่วน TypeScript ใช้กับ Agent SDK และ Tool ที่มี Type ขอแค่มีพื้นฐานทั้งสองภาษาก็พอ

1 ปีเต็มนับจากวันที่เปิดบัญชีให้ และดูซ้ำแต่ละบทกี่รอบก็ได้ ไม่จำกัด

คนละคอร์ส บูทแคมป์สอนให้เขียนซอฟต์แวร์เป็น ส่วนคอร์สนี้ตั้งต้นว่าคุณเขียนเป็นแล้ว และสอนสร้าง Agent ที่พร้อมใช้ในระบบจริง

มีค่าใช้จ่ายบ้าง เพราะทุกโปรเจกต์รันกับ Claude API จริง ซึ่งเป็นหัวใจของคอร์ส โดยรวมไม่สูง และผมจะสอนวิธีคุมต้นทุนให้ด้วย

สอนเป็นภาษาไทย โดยคงศัพท์เทคนิค โค้ด และเอกสารไว้เป็นภาษาอังกฤษ

ถามได้ตลอดช่วงที่มีสิทธิ์เรียน ผ่าน Discord และผมตอบเอง

ตรวจให้ ส่ง Repository มาได้เลย ผมอ่านเอง แล้วตอบกลับว่าจะแก้ตรงไหนและเพราะอะไร

ผมอัปเดตบทที่ได้รับผลกระทบให้ และคนที่สมัครแล้วได้อัปเดตฟรี

มี เมื่อเรียนครบและส่งโปรเจกต์แล้ว แต่เวลาเข้าสัมภาษณ์ สิ่งที่มีน้ำหนักจริง ๆ คือ 4 ระบบที่คุณนำไปโชว์และอธิบายได้

พร้อมสร้าง Agent สำหรับระบบจริงหรือยัง

ทัก LINE มาคุยได้เลย บอกผมว่าคุณกำลังทำอะไรอยู่ แล้วผมจะบอกตรงๆ ว่าคอร์สนี้เหมาะกับคุณไหม

นโยบายการยกเลิก

นโยบายการยกเลิกและการคืนเงิน

ข้อกำหนดและเงื่อนไข

ข้อกำหนดและเงื่อนไข