Upcoming Courses

Program Certified by iTrain Asia Pte Ltd

ท่ามกลางยุคที่ธุรกิจและเศรษฐกิจของโลกถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี และทักษะด้าน Cybersecurity เป็นที่ต้องการในองค์กร แต่บุคลากรที่มีทักษะทางด้าน Security กำลังขาดแคลน แล้วคุณพร้อมหรือยังที่จะเป็น Certified CyberSecurity Specialist? หลักสูตรสำหรับผู้สนใจทำงานด้าน Cybersecurity

เมื่อผู้เรียนได้ผ่านการเรียน และทดสอบความรู้และความสามารถตามกำหนดเกณฑ์ของหลักสูตร จะได้รับ E-Certificate และ Digital Badge ในระดับสากล

เป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี IoT ให้สามารถทำงานกับระบบ PCL เดิมที่มีใช้อยู่แล้ว

 ในช่วงเวลา 3 วันของการอบรม แต่ละวันเราจะสร้างบล็อกเชนแอพพลิเคชั่นอย่างน้อยหนึ่งตัว ดังนั้นเมื่อเสร็จสิ้นการอบรม เราจะสร้างบล็อกเชนแอพคนละ 3 ตัวเป็นอย่างต่ำ

หลักสูตรนี้จะมุ่งเน้นการผลิต DApp (Decentralized Application) ที่มีความปลอดภัยและใช้งานได้ง่าย สามารถดึงดูดผู้ใช้งานเข้าสู่เทคโนโลยี blockchain ได้มากขึ้น

ผู้เรียนสามารถใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ช่วยสนับสนุนในการทำงานกรอกข้อมูล (data entry) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ด 

ในปัจจุบันมีเครื่องมือสำหรับใช้ในการช่วย deploy เยอะมาก แต่ตัวนึงที่ได้รับความนิยมมากคือ Kubernetes (K8s) ซึ่งเป็น server ที่ได้ช่วยให้การdeploy application ที่ซับซ้อนทำได้ง่ายขึ้น ซึ่งใน class จะทำการร้อยเรียงกันว่าจะสามารถนำ Kubernetes มาใช้ในส่วนไหนของ DevOps และใช้ร่วมกับ Gitlab 

ในบรรดาข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการพัฒนาซอฟต์แวร์ข้อผิดพลาดที่เกิดจากความต้องการเป็นข้อผิดพลาดที่ตรวจพบได้ยากที่สุด และมีใช้ค่าใช้จ่ายสูงในการแก้ไขซอฟต์แวร์ให้ถูกต้อง การวิเคราะห์และจัดการความต้องการจึงเป็นการแก้ไขปัญหาเชิงป้องกัน และแก้ไขที่ต้นเหตุจึงทำให้ต้นทุนโครงการต่ำลง

AI เข้ามามีบทบาทและช่วยขับเคลื่อนอะไรได้บ้าง ในการพัฒนา Software ?

 แนวคิด "AI และ วิสัยทัศน์ยุคใหม่สำหรับผู้ประกอบการและผู้บริหาร" เป็นหัวข้อที่ทันสมัยและสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศไทย เนื่องจากความก้าวหน้าทางด้าน AI กำลังส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อธุรกิจและเศรษฐกิจ แต่การนำ AI ไปประยุกต์ใช้ควรต้องเข้าใจศักยภาพของ AI และข้อจำกัด ข้อควรระวังในการนำไปปรับใช้งาน สำหรับท่านที่มีแนวคิดหรือโปรเจคที่ต้องนำ AI ไปประยุกต์ใช้ในองค์กร สามารถเตรียมเนื้อหา/ข้อมูล และนำมาปรึกษาและอภิปรายในห้องอบรมเพื่อนำไปต่อยอดได้

เนื้อหาวิชานี้ ผู้เรียนจะได้เรียนการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (data analytics) ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (advanced data analytics) ตามกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Pipeline) ตั้งแต่การเก็บรวบรวมข้อมูล การเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การประเมินประสิทธิภาพแบบจำลอง การปรับแต่งแบบจำลอง และการนำแบบจำลองไปใช้งานจริง โดยนำไปประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ อาทิ การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP), ระบบแนะนำ (Recommendation System: RS) และคอมพิวเตอร์วิชัน (Computer Vision: CV) เป็นต้น โดยเขียนคำสั่งด้วยภาษาไพทอน (Python) และเรียกใช้งานไลบรารีต่างๆ เช่น Scikit-learn และ TensorFlow เป็นต้น ด้วยเครื่องมือ Google Colab ที่รัน (run) บนกูเกิลคลาวด์ (Google Cloud) แบบ Cloud GPU ที่เพิ่มความเร็วในการประมวลผล จึงเหมาะสำหรับผู้ที่มีความรู้พื้นฐานหลักการเรียนรู้ของเครื่อง หรือภาษาไพทอน