9Expert Training

N8N-L1

Workflow Automation with n8n

2 วัน (12 ชม.)/ ช่วงเวลา 9:00 - 16:00 น.
ClassroomHybridInhouse
14,900บาท

*ราคาดังกล่าวยังไม่รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม

Workshope-Certificate
ลงทะเบียนขอใบเสนอราคา
AIRPAn8n
รูปแบบการอบรม:ClassroomHybrid

ตารางอบรม Public Training

ลงทะเบียนรอบที่เลือก

Workflow Automation with n8n

n8n เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับ Workflow Automation และ Workflow Orchestration ที่ทรงพลัง ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อและทำงานร่วมกับบริการต่าง ๆ ได้อย่างยืดหยุ่นผ่าน Interface แบบ Visual โดยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ด ทำให้การสร้างระบบอัตโนมัติและการเชื่อมต่อ AI เป็นไปได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

วัตถุประสงค์

  1. 1.เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI, Automation, LLMs และ AI Agent
  2. 2.เรียนรู้และใช้งาน n8n ได้อย่างมั่นใจ ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการสร้าง Workflow ที่ซับซ้อน
  3. 3.เข้าใจหลักการควบคุมการไหลของข้อมูล (Flow Control) และการจัดการข้อผิดพลาด (Error Handling)
  4. 4.สามารถติดตั้ง n8n แบบ Self-host บน Infrastructure ของตนเองได้
  5. 5.สามารถเชื่อมต่อกับ LLMs ชั้นนำ (OpenAI, DeepSeek, Gemini) และสร้าง AI Agent แบบง่ายได้
  6. 6.สามารถเชื่อมต่อกับบริการยอดนิยม เช่น Google Services, LINE Messenger
  7. 7.ได้สัมผัสและทดลองใช้งานเทคโนโลยี NLP, Computer Vision และ Video Generation ผ่าน n8n
  8. 8.สามารถเปรียบเทียบ n8n กับเครื่องมืออื่น ๆ เช่น Microsoft Power Automate ได้
  9. 9.สามารถออกแบบและนำเสนอโปรเจกต์ Automation ของตนเองได้

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

  • ผู้ที่ต้องการติดตั้งและดูแล n8n แบบ Self-host
  • ผู้ที่ต้องการสร้าง Workflow ที่ซับซ้อนและทนทาน (Robust)
  • ผู้ที่ต้องการเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับ AI, LLM และ Workflow Automation
  • ผู้ที่ต้องการมีทักษะการใช้งาน n8n ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงขั้นสูง, รวมถึง Flow Control และ Error Handling

พื้นฐานของผู้เข้าอบรม

  • ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการใช้งานคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ต
  • มีความเข้าใจเกี่ยวกับการใช้งานเครื่องมือหรือระบบ Automation
  • ความสนใจในการพัฒนาทักษะด้าน Workflow Automation และ Integration

ความต้องการของระบบ

  • Operating System: Windows 10/11 (64-bit), macOS
  • Web Browser (Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge)
  • Internet Connection

หัวข้อการฝึกอบรม

  • •n8n คืออะไร? จุดเด่นและความสามารถ
  • •ความหมายและความสำคัญของ Workflow Automation (Workflow Orchestration)
  • •เปรียบเทียบ n8n กับเครื่องมืออื่น ๆ (Zapier, Make, Microsoft Power Automate) ข้อดี ข้อเสีย และกรณีการใช้งาน
  • •สำรวจ Interface ของ n8n: Canvas, Nodes Panel, Parameters, Execution Log
  • •ประเภทของ Nodes ที่สำคัญ: Triggers, Regular Nodes, Core Nodes
  • •ตัวอย่างการใช้งาน n8n ในสถานการณ์จริง
  • •AI ในชีวิตประจำวันและภาคธุรกิจ
  • •ภาพรวมของ LLMs: ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini และโมเดลอื่น ๆ
  • •แนวคิดของ AI Agent และศักยภาพในการใช้งาน
  • •n8n Cloud เทียบกับ n8n Opensource
  • •การใช้งาน n8n ผ่าน Cloud
  • •การติดตั้ง n8n แบบ Self-host (Self-hosting n8n)
  • •ภาพรวมสถาปัตยกรรม: n8n + PostgreSQL + Cloudflare Tunnel
  • •การติดตั้งอย่างรวดเร็วด้วย Portainer Template
  • •การตั้งค่า Domain และ SSL ผ่าน Cloudflare
  • •การกำหนดค่า Environment Variables ที่สำคัญ (Webhook URL, Timezone, User Management)
  • •การนำเข้า Workflow ที่สำเร็จมาแล้ว
  • •การขอ API Key และตั้งค่า Credentials ใน n8n
  • •Triggers: การเริ่มต้น Workflow (Manual, Webhook, Schedule, App Triggers)
  • •Data Flow: การไหลของข้อมูลระหว่าง Nodes (JSON/Item Structure)
  • •Data Transformation: การจัดการและแปลงข้อมูล (Set Node, Expressions, Function Item Node)
  • •Flow Control - Branching:
  • •IF Node: การสร้างเงื่อนไข Yes/No
  • •Switch Node: การสร้างเงื่อนไขหลายทางเลือก
  • •Flow Control - Merging: Merge Node: การรวมเส้นทาง Workflow
  • •Debugging: เทคนิคการตรวจสอบข้อมูลและการแก้ไขข้อผิดพลาดเบื้องต้น
  • •สร้าง Webhook รับข้อมูลจาก Google Forms (หรือ Typeform/Tally)
  • •ประมวลผลและส่งข้อมูลไปยัง Google Sheets
  • •ประยุกต์ใช้ IF Node: ตรวจสอบข้อมูลและส่งแจ้งเตือนตามเงื่อนไข
  • •ตั้งเวลาแจ้งเตือนผ่าน Email และ LINE Messenger
  • •กิจกรรม: ฝึกสร้าง Workflow อัตโนมัติโดยใช้ Flow Control
  • •เรียกใช้งาน OpenAI, DeepSeek, และ Gemini API
  • •การใช้งาน Chat Completion และ Function Calling (ถ้ามี)
  • •เปรียบเทียบความสามารถและค่าใช้จ่ายของแต่ละโมเดล
  • •ตัวอย่าง: รับข้อความ → วิเคราะห์อารมณ์/จัดหมวดหมู่ → ตอบกลับอัตโนมัติ
  • •ใช้ Gmail Trigger/Node เพื่ออ่าน Email ใหม่
  • •ประยุกต์ใช้ LLM สรุปเนื้อหา, วิเคราะห์ความรู้สึก, หรือแยกประเภท Email
  • •ประยุกต์ใช้ Flow Control ดำเนินการต่อตามผลการวิเคราะห์ (เช่น ส่งต่อไปยังทีม, เก็บใน Sheets, สร้าง Task)
  • •การจัดการข้อผิดพลาดเบื้องต้น (Basic Error Handling): การใช้ "Continue on Fail"
  • •Flow Control - Looping & Batching
  • •Split in Batches Node: การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
  • •Looping Patterns: วิธีการวนซ้ำการทำงาน
  • •Error Handling:
  • •Error Trigger: การดักจับและจัดการข้อผิดพลาด
  • •การสร้าง Workflow สำหรับจัดการข้อผิดพลาดโดยเฉพาะ
  • •Sub-Workflows: การเรียกใช้งาน Workflow อื่น (Execute Workflow Node)
  • •Scheduling & Cron Jobs: การตั้งเวลาทำงานที่ซับซ้อน
  • •แนวคิดพื้นฐานของ Embedding และ Semantic Search
  • •การสร้าง Knowledge Base สำหรับ AI Agent
  • •ตัวอย่าง: สร้าง Workflow ถาม-ตอบ โดยใช้ข้อมูลภายใน (ผ่าน n8n Nodes ที่รองรับ)
  • •Computer Vision: เชื่อมต่อ Replicate/HuggingFace เพื่อตรวจจับวัตถุ, OCR, หรือวิเคราะห์ภาพ
  • •Video Generation: เชื่อมต่อ Pika Labs/Runway เพื่อสร้างวิดีโอจาก Text หรือ Image
  • •สาธิต: สร้าง Workflow ที่รับ Input (Image/Text) → เรียก API → จัดเก็บผลลัพธ์
  • •Best Practices: การตั้งชื่อ Nodes, การจัดระเบียบ Workflow, การจัดการ Credentials, การ Versioning, Security Considerations
  • •Final Project: ผู้เรียนออกแบบและสร้าง AI Automation Workflow ตามโจทย์ที่สนใจ หรือแก้ปัญหาจริง
  • •Presentation: นำเสนอผลงาน, แลกเปลี่ยนความคิดเห็น และ Q&A