คอร์สนี้มุ่งเน้นการลงมือปฏิบัติจริงเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ Python, Google Colab และ Hugging Face เนื้อหาจะเริ่มจากพื้นฐานการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python อธิบายแนวคิดสำคัญ เช่น โครงสร้างโปรแกรม ฟังก์ชัน การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) รวมถึงการสร้างอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบผ่าน Gradio ซึ่งเป็นทักษะเบื้องต้นที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI

ผู้เรียนจะได้ทำความรู้จักกับระบบนิเวศของ Hugging Face และทดลองใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกมาแล้วด้วยไลบรารี transformers และ pipeline ผ่านโจทย์ที่หลากหลาย เช่น การสรุปข้อความ การแปลภาษา การตอบคำถาม การวิเคราะห์อารมณ์ ไปจนถึงงานด้าน Computer Vision อย่างการตรวจจับวัตถุ การตัดแบ่งส่วนภาพ และการสร้างคำบรรยายภาพ

ช่วงท้ายของคอร์ส ผู้เรียนจะได้พัฒนาต้นแบบแอปพลิเคชัน AI ที่สมบูรณ์ ตั้งแต่การสร้างแชตบอทที่มีการจดจำบริบทและการจัดการบทบาทของคู่สนทนา การต่อยอดด้วยโมเดลขั้นสูงอย่าง TinyLLaMA และ Gemini ไปจนถึงการสร้าง “AI Menu Maker” ซึ่งสามารถวิเคราะห์ภาพวัตถุดิบและแนะนำเมนูอาหารพร้อมสูตรประกอบได้โดยอัตโนมัติ ผ่านอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายด้วย Gradio

เมื่อเรียนจบ ผู้เรียนจะมีทักษะครบถ้วนตั้งแต่การเขียนโค้ด Python ไปจนถึงการพัฒนาและนำเสนอแอปพลิเคชัน AI ต้นแบบที่ผสมผสานทั้งข้อความและภาพ สามารถนำไปต่อยอดแก้ปัญหาในโลกจริงได้อย่างมั่นใจ พร้อมเข้าใจศักยภาพของ Hugging Face และเครื่องมือโอเพ่นซอร์สในการสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ

This course provides a practical pathway to creating AI-powered applications using Python, Google Colab, and Hugging Face. It begins with the foundations of Python programming, introducing key concepts such as program structure, functions, object-oriented programming, and interactive web interfaces with Gradio. These skills form the basis for integrating modern AI capabilities into real applications.

Learners then explore Hugging Face’s ecosystem, gaining hands-on experience with pre-trained models through the transformers library and pipelines. Core tasks include text summarization, translation, question answering, and sentiment analysis, as well as computer vision challenges like object detection, segmentation, and image captioning.

The course culminates in building full AI applications. Projects include developing chatbots with memory and role management, enhancing them with advanced models such as TinyLLaMA and Gemini, and creating a multimodal application that recommends recipes from images of ingredients. Each project emphasizes not only technical implementation but also design choices that make AI applications effective, scalable, and user-friendly.

By the end of the course, participants will have developed the skills to move from writing Python code to deploying functional AI prototypes that combine text and vision models, showcasing the potential of Hugging Face and open-source AI tools in real-world problem solving.