IT Professional Track 2 วัน · Hands-on 60% 15–16 ก.ค. 2569

Agentic AI
Testing & Evaluation
for IT Professionals

ทดสอบ ประเมิน และกำกับ AI Agent ก่อนขึ้น Production

วันที่
วันพุธ–พฤหัสที่ 15–16 กรกฎาคม 2569
เวลา
09:00 – 17:00 น.
สถานที่
NTC · อาคารบางกอกสหประกันภัย ชั้น 14
สมัครเรียน — ราคา 18,700 บาท ดูเนื้อหาหลักสูตร
Hands-on Lab 60%
RAGAS · DeepEval · pytest
PDPA Compliance Testing
CI/CD Eval Gate
โปรโมชั่นพิเศษ ซื้อ 3 แถม 1 ส่งทีม 3 คน ได้ที่นั่งฟรีอีก 1 คน — สมัครวันนี้
บรรยากาศการอบรม Agentic AI Testing NTC
2
วัน
การอบรมเข้มข้น
60%
Hands-on
ลงมือทำ Lab จริง
3
Modules
Testing · Evaluation · Governance
20+
Test Cases
Golden Dataset ที่ใช้งานได้จริง

ปัญหาที่องค์กรเผชิญ

Deploy AI Agent โดยไม่มีระบบทดสอบ
คือความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น

Hallucination ที่ตรวจจับไม่ได้
Agent ตอบ "ดูถูก แต่ผิด" โดยไม่มีระบบวัดผลที่ชัดเจน
ความเสี่ยง PDPA และ Data Leakage
ข้อมูลสำคัญหลุดออกผ่าน prompt, log หรือ vector store
ไม่มี Evaluation Gate ก่อน Deploy
ทีม deploy โดยอาศัย "ความรู้สึก" มากกว่าตัวชี้วัดที่วัดได้จริง
Prompt Injection และ Tool Misuse
ไม่มีการทดสอบ attack pattern ที่อาจทำให้ Agent ถูก override

สิ่งที่หลักสูตรนี้แก้ได้

ระบบทดสอบ 3 ชั้น
ที่ครอบคลุมช่องว่างทั้งหมด

เรียนครบ 3 ด้านที่คอร์ส "สร้าง AI Agent" ไม่ได้สอน
  • Testing ออกแบบ Test Suite และ Golden Dataset ให้ครอบคลุม edge case ที่เกิดขึ้นจริงในระบบ และนำกลับไปใช้งานได้ทันที
  • Evaluation วัดผลด้วย Metrics เชิงคณิต เช่น Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision ผ่านเครื่องมือ RAGAS และ DeepEval
  • Governance ตรวจจับ PII, Prompt Injection และวาง Evaluation Gate ใน CI/CD Pipeline เพื่อหยุดการ deploy อัตโนมัติเมื่อคุณภาพไม่ผ่านเกณฑ์

เหมาะกับ Regulated Industry เช่น Banking, Insurance, Healthcare และหน่วยงานภาครัฐ ที่ต้องการหลักฐานเชิงประจักษ์ก่อน deploy AI Agent สู่ผู้ใช้จริง

เกี่ยวกับหลักสูตร

หลักสูตรที่ออกแบบมา
สำหรับทีม IT โดยเฉพาะ

หลักสูตรนี้แตกต่างจากคอร์ส "สร้าง AI Agent" ทั่วไป มุ่งเน้นเฉพาะ 3 ด้านที่เป็นช่องว่างสำคัญขององค์กร ได้แก่ Testing, Evaluation และ Governance ซึ่งทีมพัฒนาต้องการจริงก่อน deploy AI Agent สู่ production

  • Hands-on Lab 60% — ลงมือทำ debug, evaluate และ deploy จริง
  • เหมาะกับ Regulated Industry: Banking, Insurance, Healthcare, หน่วยงานรัฐ
  • ได้ไฟล์ใช้งานจริงกลับบ้าน — Lab Notebook, Golden Dataset, CI/CD Config
  • วิทยากรมีประสบการณ์ deploy AI ในองค์กรระดับ enterprise โดยตรง
อาจารย์เอกอนันต์ ทองแท้
Instructor & AI/Data Consultant
Machine Learning Data Science Big Data Generative AI LLM Data Governance

ผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, Data Science, Big Data และ Data Governance รวมถึงเทคโนโลยี Generative AI และ LLM มีประสบการณ์พัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลและวางโครงสร้าง Big Data ให้กับหน่วยงานภาครัฐและองค์กรขนาดใหญ่หลายแห่ง รวมถึงโครงการ SME Big Data ของ สสว. และโครงการ Data Governance ของหน่วยงานรัฐทั่วประเทศ

วิทยากรและที่ปรึกษาด้าน AI & Big Data ให้มหาวิทยาลัยและหน่วยงานรัฐ
โครงการ SME Big Data · สสว.
Data Governance หน่วยงานภาครัฐทั่วประเทศ

รายละเอียดหลักสูตร

3 Modules · 2 วัน · Hands-on ทุก Module

01
Day 1 · Morning
Agent Architecture & Failure Debugging
อ่าน trace log เป็น รู้ว่า Agent พังตรงไหน ก่อนผู้ใช้จะเจอปัญหา
  • ReAct Loop: Thought → Action → Observation + Python example
  • MCP Tools Architecture & Schema Design
  • Tool Calling Protocol & Error Handling Pattern
  • Hallucination — ตอบไม่ตรง source
  • Tool Misuse — เรียก tool ผิด / parameter ไม่ถูก
  • Infinite Loop, Prompt Injection, Data Leakage, Cost Runaway
  • Case Study: trace log จาก Banking Chatbot จริง
Hands-on Lab 1: วิเคราะห์ trace log ของ Agent ที่มีปัญหา · ใช้ Python parse log และระบุ failure mode · สร้าง Test Coverage Map
02
Day 1 · Afternoon
LLM Evaluation: RAGAS & DeepEval Hands-on
วัดผลให้ชัด รู้ว่า Agent ดีพอจะใช้งานจริงหรือยัง
  • Evaluation Metrics จริง: Faithfulness, Answer Relevancy
  • Context Precision & Context Recall (ความหมาย + วิธีคำนวณ)
  • Hallucination Detection Pipeline
  • RAGAS Workflow: dataset → evaluate() → วิเคราะห์ผล
  • DeepEval: เขียน test case → ตั้ง threshold → integrate กับ pytest
  • RAGAS vs DeepEval: เปรียบเทียบการใช้งานจริง
  • Cost vs Latency ในการ evaluate
Hands-on Lab 2: รัน RAGAS + DeepEval บน dataset (RAG-based Customer Support) · เปรียบเทียบผลลัพธ์ · ระบุจุดที่ Agent ต้องปรับปรุง · บันทึก Notebook
03
Day 2 · Full Day
Governance Testing: PDPA, Bias & CI/CD Gate
มั่นใจก่อน deploy ว่าผ่านทั้งคุณภาพและ compliance
  • PDPA Compliance Testing — ตรวจจับ PII ด้วย regex & NER
  • ครอบคลุม prompt, log และ vector store
  • Prompt Injection Testing — attack pattern ที่ควร test ก่อนใช้งาน
  • Bias Detection — balanced test set & fairness metric
  • Golden Set Design — สร้าง test dataset 20+ cases รวม edge case
  • CI/CD Evaluation Gate — เชื่อม DeepEval กับ GitHub Actions / GitLab CI
  • ตั้ง threshold และ block deploy อัตโนมัติเมื่อคุณภาพไม่ผ่าน
Hands-on Lab 3: สร้าง Golden Set สำหรับ use case ของตัวเอง · รัน PDPA Scanner · เขียน CI/CD Pipeline (GitHub Actions) เพื่อควบคุมคุณภาพก่อน deploy

ผู้ที่เหมาะสมกับหลักสูตรนี้

สำหรับทีม IT ที่ทำงานกับ AI Agent โดยตรง

Engineering

AI / ML Engineer

ที่กำลังพัฒนาหรือเตรียม deploy AI Agent ในระบบจริง
  • ต้องการ framework ทดสอบ Agent ก่อนขึ้น production
  • ต้องการวัดผล hallucination ด้วย metrics ที่เป็นระบบ
  • ต้องการ CI/CD gate ที่ block deploy อัตโนมัติ
Development

Backend / Full-stack Developer

ที่ integrate LLM API และต้องยกระดับการควบคุมคุณภาพ
  • ใช้ OpenAI / Anthropic API ในระบบ production
  • ต้องการเพิ่ม evaluation layer ให้กับ LLM pipeline
  • ต้องการทดสอบ edge case ก่อนที่ user จะเจอ
DevOps / MLOps

Platform & MLOps Engineer

ที่ต้องออกแบบ pipeline สำหรับ evaluation และควบคุมก่อน production
  • ต้องการ evaluation pipeline ที่ integrate กับ CI/CD
  • ต้องการ automated quality gate ก่อน deploy ทุกครั้ง
  • ต้องการ evidence-based compliance สำหรับ audit
QA / Testing

QA / Test Engineer

ที่ต้องทดสอบระบบที่มี LLM หรือ AI Agent เป็นส่วนประกอบ
  • ต้องการ test methodology ที่ออกแบบมาสำหรับ LLM โดยเฉพาะ
  • ต้องการ Golden Dataset และ test suite ที่นำกลับมาใช้ได้
  • ต้องการตรวจจับ PDPA risk ก่อน release

Output ที่ผู้เรียนจะได้

ไม่ใช่แค่ความรู้ — ได้ไฟล์ใช้งานจริงกลับบ้าน

01

Lab Notebook

ครบทั้ง 3 Modules พร้อม code ที่ลงมือทำจริงในห้อง

02

Golden Test Dataset

20+ test cases สำหรับ use case ขององค์กร พร้อมใช้งานทันที

03

CI/CD Config

Evaluation Gate สำหรับ GitHub Actions / GitLab CI นำไปใส่ repository ได้เลย

04

GitHub Portfolio

แสดงทักษะและต่อยอดในสายอาชีพ — ใช้โชว์ทักษะหรือสมัครงานได้ทันที

Bonus พิเศษ

สิ่งที่ได้เพิ่มเติมนอกจากหลักสูตร

B1
เรียนทบทวนได้ฟรีใน 1 ปี
กลับมาเรียนซ้ำโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม หากตารางรุ่นถัดไปยืนยันเปิด
FREE
B2
Lab Notebook + Code Repository ครบชุด
ไฟล์ Jupyter Notebook และ code ทุก lab พร้อมใช้กับ repository ขององค์กร
FREE
B3
PDPA Compliance Testing Template
Template สำหรับตรวจจับ PII ใน prompt, log และ vector store ที่ปรับใช้กับระบบจริงได้ทันที
FREE
B4
Certificate of Completion
ใบรับรองจาก NTC สำหรับแสดงในโปรไฟล์ LinkedIn หรือแฟ้มสมัครงาน
FREE

สิ่งที่ต้องมีก่อนอบรม

เตรียมตัวให้พร้อม เรียนได้เต็มประสิทธิภาพ

สิ่งที่จำเป็นต้องมี

  • มีพื้นฐาน Python ระดับเขียน function และเรียก API ได้
  • เคยใช้งาน LLM API เช่น OpenAI, Anthropic หรือเครื่องมือใกล้เคียง
  • มี Laptop ส่วนตัว พร้อมใช้งาน และติดตั้ง Python 3.10+ เรียบร้อย

เครื่องมือที่แนะนำ (Optional)

  • RAGAS, DeepEval, pytest
  • Jupyter Notebook
  • LangSmith หรือ LangFuse
  • GitHub Account สำหรับ CI/CD Lab

ราคาและการสมัคร

ราคาพิเศษ — จำนวนที่นั่งจำกัด

ราคาโปรโมชั่น ซื้อ 3 แถม 1
ราคาปกติ 22,000 บาท
18,700 บาท
ประหยัด 3,300 บาท / คน + ส่ง 3 แถม 1
รวมอยู่ในราคานี้
  • อบรม 2 วัน เต็ม (09:00–17:00 น.)
  • Hands-on Lab ทั้ง 3 Modules
  • Lab Notebook + Code Repository ครบชุด
  • Golden Test Dataset (20+ test cases)
  • CI/CD Configuration สำหรับ Eval Gate
  • อาหารกลางวันและ coffee break ตลอด 2 วัน
  • Certificate of Completion จาก NTC
  • เรียนทบทวนได้ฟรีใน 1 ปี (หากรุ่นถัดไปยืนยันเปิด)
สมัครเรียนทันที

ชำระเงินผ่านใบแจ้งหนี้หรือโอนเงิน — ทีมงานจะติดต่อกลับภายใน 1 วันทำการ

ลงทะเบียนสมัครเรียน

กรอกข้อมูลเพื่อจองที่นั่ง

ส่งข้อมูลเรียบร้อยแล้ว! ทีมงาน NTC จะติดต่อกลับภายใน 1 วันทำการ

ข้อมูลของท่านปลอดภัยและจะไม่ถูกนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่น

ห้องอบรม NTC สุรวงศ์

ข้อมูลการอบรม

วันที่ วันพุธ–พฤหัสที่ 15–16 กรกฎาคม 2569
เวลา 09:00 – 17:00 น.
สถานที่ 177/1 อาคารบางกอกสหประกันภัย ชั้น 14
ถ.สุรวงศ์ สุริยวงศ์ บางรัก กรุงเทพฯ
BTS ช่องนนทรี (ทางออก 3) · มีที่จอดรถในอาคาร
แผนที่ Google Maps →

ติดต่อสอบถาม

Line @NTC-LINE
โทร 083 779 7732
อีเมล sales@trainingcenter.co.th
เว็บไซต์ หลักสูตร AI ทั้งหมด →
สมัครเรียนทันที