กลุ่มเป้าหมาย

• นักบริหารด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ผู้จัดการโครงการด้านซอฟแวร์ หัวหน้าเจ้าหน้าที่ด้วยข้อมูล
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล(Data Scientist) นักวิจัยนักวิเคราะห์ข้อมูล นักสถิติ
• นักพัฒนาโปรแกรมประยุกต์วิศวกรซอฟแวร์

คุณสมบัติของผู้เข้าอบรม

• ทักษะการเขียนโปรแกรมบื้องต้นด้วยภาษา Python
• ความรู้พื้นฐานเชิงสถิต

ประโยชน์ที่จะได้รับ

• สามารถพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์แบบจักรกลเรียนรู้ โดยใช้เครื่องมือ กระบวนการพัฒนาและเทคโนโลยีสมัยใหม่คือ TensorFlow ที่นำไปใช้ทำปัญญาวิเคราะห์ (Analytic) หรือใช้งานร่วมกับ Business Intelligence 
• เพื่อใช้เป็นเครื่องมือในการบริหารจัดการในด้านต่างๆ เช่น แนวทางการลดต้นทุนและหรือการกำหนดกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์อย่างมีประสิทธิภาพและมีดัชนีชี้วัดที่ชัดเจน
• มีทักษะและประสบการณ์ในการพัฒนาโปรแกรมอย่างถูกต้องตามหลักปฏิบัติระดับดีเลิศ (Best practices) อันเป็นที่ยอมรับทั่วโลก

วันที1

• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลData( Science) และจักรกลเรียนรู้(Machine Learning)

                           - ความรู้พื้นฐานและกระบวนวิธี (Algorithm) ที่แพร่หลายและควรทราบ

                                   Supervised Learning

                                   Unsupervised Learning

                                   Reinforce Learning

                           - กระบวนการเรียนรู้(Learning ) และการสร้างแบบจําลองสําหรับการทํานาย(Predictive Modeling)

                           - การประเมินผล(Evaluation ) ของแบบจําลอง

• หลักการเขียนโปรแกรมสําหรับTensorFlow ด้วยภาษา Python เบื้องต้น

                         - การใช้งานข้อมูลแบบการกระจายที่มีความทนทานResilient( Distributed Data: RDD)

• ความรู้เบืuองต้นเกี%ยวกับเครือข่ายระบบประสาทจําลอง (Artificial Neural Network: ANN)

                         - การจําแนกชนิดของเครือข่ายระบบประสาทจําลอง

                                Feed Forward Neural Network

                                Convolutional Neural Network (CNN)

                                Recurrent Neural Network (RNN)

• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับชุดคําสังและฐานระบบปัญญาวิเคราะห์( Analytics API & Platform) ชนิดTensorFlow

                        - การติดตัuงและใช้งานและเครื่องมือที่จําเป็น

                       - สถาปัตยกรรมและองค์ประกอบหลักของ Tensor Flow

• หลักการเขียนโปรแกรมสําหรับTensorFlow ด้วยภาษา Python

                     - Computational Graph

                     - Graph Building Blocks

                     - ขั้นตอนการดําเนินงานขั้นพืuนฐาน (Flowing of Tensors)

วันที2

• การพัฒนาระบบจักรกลเรียนรู้อย่างง่ายด้วยTensor Flow
• การพัฒนาระบบจําแนกประเภทClassification)

            - การทําแบบฝึกหัด(Workshop) สําหรับระบบจําแนกประเภทด้วยTensorFlow

• การพัฒนาระบบวิเคราะห์ชนิดถดถอย (Regression)

            - การทําแบบฝึกหัด(Workshop) สําหรับการวิเคราะห์แบบถดถอยด้วยTensorFlow

วันที3

• การพัฒนาระบบแบบจําลองด้วยเครืองข่ายแบบConvolutional Neural Network: CNN

            - การทําแบบฝึกหัด(Workshop) สําหรับCNN ด้วยTensorFlow

วันที4

• การพัฒนาระบบแบบจําลองด้วยเครืองข่ายแบบRecurrent Neural Network: RNN

            - การทําแบบฝึกหัด (Workshop)สําหรับRNN ด้วยTensorFlow

Payment can be made by:

1. Cash or Credit Card or Bank Cheque payable to "สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ" (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 ttd@swpark.or.th

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

2.2 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.