ทุกคนที่สนใจเรียนรู้ใน IoT, Machine Learning และ Data Analytics
โดยเฉพาะหากต้องการเข้าใจว่าจะนำองค์ความรู้เหล่านี้มาทำงานร่วมกันอย่างไร

Prerequisite: ควรมีความเข้าใจด้าน IT และเข้าใจการนำฐานข้อมูลมาใช้แบบพื้นฐาน

หลังเข้าร่วม Workshop ควรมีความรู้ความเข้าใจดังนี้ :
        - รู้จักและเข้าใจว่า IoT คืออะไรและนำไปใช้อะไรได้บ้าง
        - สามารถใช้งานอุปกรณ์ที่นิยมนำมาใช้กับงาน IoT เช่น Raspberry Pi, Arduino เป็นต้น
        - สามารถสร้าง IoT แบบง่ายๆ ได้
        - เข้าใจการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ (Device Communication) แบบต่างๆ
        - รู้จักเรื่องการรักษาความปลอดภัยของระบบ IoT
        - สามารถสั่งงานอุปกรณ์ผ่านระบบ IoT ได้
        - เข้าใจการรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ (Telemetry)
        - เข้าใจและสามารถใช้ Machine Learning Algorithm ที่เป็นที่นิยมทั่วไปได้
        - รู้จักกับ Machine Learning ทั้งแบบ Supervised, Unsupervised และ Semi-Supervised
        - รู้จักและสามารถทำ Data Analytics ได้
        - เข้าใจการนำ IoT, Machine Learning และ Data Analytics มาใช้งานร่วมกัน

Day 1
         • Introducing IoT
         • Introducing Machine Learning and Data Analytics
         -- break --
         • Workshop: Cloud Computing as a Learning Platform
         -- lunch --
         • Introducing Azure Services for IoT
         • Workshop: Azure IoT Suite
         -- break --
         • Workshop: A Simple Machine Learning

Day 2
         • Azure IoT Hub and Device Communications
         • Workshop: Azure IoT Hub and Device Communications
         -- break --
         • Creating Node.js Apps on IoT Device
         • Workshop: Creating Node.js Apps on IoT Device
         -- lunch --
         • Visualizing Data
         • Workshop: Visualizing Data
         -- break --
         • Working with Data
         • Workshop: Working with Data

Day 3
         • Introducing Windows 10 IoT Core
         • Introducing Universal Windows Platform Apps
         -- break --
         • Workshop: Writing a Simple Raspberry Pi App
         -- lunch --
         • Running Arduino
         -- break --
         • Workshop: Using Arduino

Day 4
         • Building Machine Learning Models
         -- break --
         • Workshop: Building Machine Learning Models
         -- lunch --
         • Designing a Predictive Analytics Solution with Azure ML
         • Workshop: Designing a Predictive Analytics Solution with Azure ML
         -- break --
         • Creating Recommenders and Publishing Models
         • Workshop: Creating Recommenders and Publishing Models

Day 5
         • Introducing Cognitive Services
         -- break --
         • Workshop: Using a Simple Cognitive Services
         -- lunch --
         • Introducing Natural Language Processing
         • Workshop: Using an NLP
         -- break --
         • Putting it all togather
         • Wrap up

Payment can be made by:

    1. Cash or Credit Card or Bank Cheque payable to “Software Park Thailand #2” (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 fax or email to fax no. 02-583-2884 or email ttd@swpark.or.th

        2.1 Siam Commercial Bank, Chaengwattana Branch
             Saving Account Number: 324-2-56262-0
             Account Name: Software Park Thailand#2

        2.2 Krungsri Bank, Chaengwattana (Software Park) Branch
             Saving Account Number: 329-1-34850-3
             Account Name: Software Park Thailand#2

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.

For more information, contact our course coordinator on:

Ms. Patsorn Pornthip

Tel: +66-2583-9992 Ext. 1422

Fax: +66-2583-2884

Email:patsorn@swpark.or.th, ttd@swpark.or.th

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.