Generative AI for Retail Business Analytics

  • TTDT38
  • Classroom
  • Fundamental
  • Thai | 0
AI & Data Technology
Print

Course description

Time
Days :
2 Day(s)
Duration :
12 Hour(s)
Time :
09:00:00 - 16:00:00
Training Date :
วันที่ 15-16 ตุลาคม 2568
Status :
Open Register
Instructor
Name :
avatar
Mr.Sorratat Sirirattanajakarin

Lead AI Engineer
Language :
Thai
Venue
Venue :
ห้องอบรมชั้น 3 อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค
Type :
Classroom
Generative AI for Retail Business Analytics

Agentic Retail: สร้างแอปพลิเคชั่นวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจยุคใหม่ด้วย Generative AI (GenAI) และ Knowledge Graph

หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจและสามารถสร้างแอปพลิเคชั่น GenAI เพื่อใช้วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ โดยผสมผสานเทคโนโลยีสำคัญ ได้แก่ Retrieval-Augmented Generation (RAGs), Knowledge Graph และ Agentic Langraph (ระบบ Agent อัจฉริยะ) สำหรับใช้งานด้านธุรกิจ เช่น วิเคราะห์ยอดขาย, การเข้าใจลูกค้า หรือจัดการโปรโมชั่น
กระบวนการเรียนรู้เน้น “ลงมือทำจริง” ด้วยเครื่องมือเชิงเทคนิค เช่น Phoenix, Elasticsearch, Streamlit และ Docker ทำให้ผู้เรียนสามารถนำไปพัฒนาใช้งานจริง

  • ผู้บริหาร (Manager / Director) หรือผู้ที่ต้องกำหนดนโยบายด้าน AI และ Data-Driven Strategy
  • ผู้จัดการ/หัวหน้างาน สายงาน Business Intelligence, Data Analytics, หรือ Digital Transformation
  • นักพัฒนาหรือวิศวกรข้อมูล (Data Engineer / AI Engineer / Analyst) ที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชั่น GenAI และ Knowledge Graph สำหรับธุรกิจ
  • ผู้ที่ต้องการ Upskill หรือ Reskill เสริมสร้างทักษะด้าน AI Technology ช่วยวิเคราะห์ธุรกิจเชิงลึก

  • มีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับการพัฒนา GenAI Application ประยุกต์ใช้กับธุรกิจ
  • มีประสบการณ์สร้างโมเดล RAGs และ Knowledge Graph เพื่อเชื่อมโยงและค้นหาความสัมพันธ์ข้อมูลธุรกิจ
  • สามารถออกแบบและสร้าง Agentic Workflow ร่วมกับ Langraph เพื่อการทำงานแบบอัตโนมัติและวิเคราะห์เชิงธุรกิจ
  • ลงมือสร้างและพัฒนา UI และ Deployment ด้วย Streamlit และ Docker ใช้งานได้จริง

Day 1: ปูพื้นฐานและสร้างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สำหรับ Retail

  • Introduction: Generative AI (GenAI), Retrieval-Augmented Generation (RAGs), Knowledge Graph & Agentic Workflow
    ○ แนวคิดและตัวอย่างการใช้งาน GenAI, RAGs, Knowledge Graph, Agentic Langraph ในธุรกิจ Retail
    ○ ตัวอย่างเคส: วิเคราะห์ยอดขายตก, วิเคราะห์ผลโปรโมชั่น

  • Data Mapping & Knowledge Graph in Retail
    ○ การออกแบบโครงสร้างกราฟ (Product, Sales, Promotion, Customer, Store)
    ○ การรวมข้อมูลจากหลายตาราง (CSV, Database)
    ○ ลงมือจริง: นำข้อมูลตัวอย่างเข้าสู่ Phoenix หรือ Elasticsearch สร้างเป็น Knowledge Graph

  • Workshop 1: สร้าง Retail Knowledge Graph
    ○ สร้าง node & edge จากข้อมูลยอดขาย, สินค้า, โปรโมชัน, ลูกค้า
    ○ Query ค้นหาความสัมพันธ์ (เช่น สินค้าไหนขายดีช่วงโปรโมชั่น, ลูกค้ากลุ่มไหนตอบสนองโปรโมชั่น)
    ○ Visualization แสดงความเชื่อมโยงของข้อมูล

Day 2: วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย RAG และ Agentic AI

  • RAGs & Graph for Business Insights
    ○ หลักการ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ในการค้นหาข้อมูลธุรกิจ
    ○ การเชื่อมข้อมูลจาก Knowledge Graph ไปยัง LLM เพื่อวิเคราะห์เชิงลึก

  • Agentic Workflow (Langraph) for Business Analytics
    ○ การออกแบบ Agent Workflow: รับ Query ธุรกิจ → ดึงข้อมูลจาก Graph → วิเคราะห์ → ตอบกลับ
    ○ ตัวอย่าง Agent: Data Curator, Retriever, Reasoner, Presenter

  • Workshop 2: End-to-End Business Q&A Automation
    ○ รับคำถามจากผู้ใช้ (เช่น “ทำไมยอดขายสินค้า X เดือนนี้ตก?”)
    ○ ใช้ Agentic Workflow + RAG ดึงข้อมูล, ค้นหาความสัมพันธ์, สรุป insight ตอบกลับอัตโนมัติ
    ○ สร้าง Streamlit Dashboard สรุปข้อมูล วิเคราะห์เชิงภาพ

  • Bonus: การนำโปรเจกต์ไปใช้งาน/ต่อยอด
    ○ Deploy ระบบด้วย Docker (เบื้องต้น)
    ○ แนวคิดต่อยอด: วิเคราะห์ Cross-sell, Forecast demand, หาความเสี่ยงหรือโอกาสในธุรกิจ Retail

Payment can be made by:

  1. Cash or Credit Card or Bank Cheque payable to
    สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ or National Science and Technology Development Agency
    (a post-dated cheque is not accepted) on the first day of the service or within the last day of the service.

  2. Account transfer and send the proof of the payment (the deposit slip) via email xxx@swpark.or.th

    • ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
      Saving Account Number: 080-0-00001-0
      Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ

    • ธนาคารกรุงไทย สาขาตลาดไท
      Saving Account Number: 152-1-32668-1
      Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ

Notes:

  • Withholding tax (3%) is exempt.
  • Should you need to withdraw, you must send the notice of the withdrawal in writing no later than 7 working days before the commencement date. The cancellation less than 7 days will be subject to a fine of 40% of the fee.
  • Software Park Thailand reserves the rights to cancel courses due to unforeseen circumstances.

Contact Person

For more information, contact our course coordinator on:

Juntima  Klumchaun
 : 02 583 9992 Ext. 81424

You are encouraged to use the course schedule as a guide to plan your training.
The schedule is accessible at www.swpark.or.th for more information. 


เพิ่มเพื่อน

10,000 THB .

วันที่ 15-16 ตุลาคม 2568 เวลา 09.00-16.00 น.
ณ ห้องอบรม ชั้น 3 อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค

Download => เอกสารประชาสัมพันธ์หลักสูตร

สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน

Enroll now
Course Detail :
Days :
2 Day(s)
Duration :
12 Hour(s)
Time :
09:00:00 - 16:00:00
Training Date :
วันที่ 15-16 ตุลาคม 2568
Status :
Open Register
Instructor info
avatar
Mr.Sorratat Sirirattanajakarin

Lead AI Engineer