Deep Learning จากศูนย์ — สร้าง neural net จนถึง transformer ด้วยมือ
คอร์ส #15–#18 ทั้งกอง "ใช้" model ผ่าน API/SDK — คอร์สนี้เปิดฝากระโปรงแล้ว "สร้าง" มันเองตั้งแต่ neuron: ไล่ backprop ด้วย micrograd → bigram LM → MLP+embedding → training internals → PyTorch → self-attention/transformer จนถึง nano-GPT ตัวจิ๋วที่รันบน CPU ได้ 8 บทเรียนลงมือจริงด้วย Python (ตาม Karpathy Zero-to-Hero) — เราสร้างเพื่อ "เข้าใจ" ไม่ใช่เพื่อ deploy และไม่รู้ backprop ก็สร้าง agent ได้