Advanced Machine Learning for Business Data Analysis with Python
- TTDT11
- Classroom
- Intermediate
- Thai | 0
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
Course description
Time
Instructor
Venue
Advanced Machine Learning for Business Data Analysis with Python
- เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการเรียนรู้ของเครื่อง และกระบวนการทำงานของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning pipeline)
- เพื่อให้ผู้เรียนสามารถเขียนโปรแกรมไพทอน (Python) และเรียกใช้งานไลบรารีต่างๆ (libraries) ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาการข้อมูล (data science) ได้
- เพื่อให้ผู้เรียนสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องด้วยอัลกอริธึมที่เหมาะสมได้
- เพื่อให้ผู้เรียนสามารถประยุกต์การเรียนรู้ของเครื่องกับการทำงานจริงได้
- โปรแกรมเมอร์ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนาระบบ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล หรือผู้สนใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
- มีประสบการณ์เขียนภาษาไพทอน หรือภาษาอื่น
- สามารถเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพทอน (Python) สำหรับการทำงานเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องได้
- ได้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ที่สามารถนำไปใช้งานจริงได้
Module 1: An Introduction to Machine Learning
- Machine Learning Principles
- Machine Learning vs. Deep Learning vs. Artificial Intelligence
Module 2: Machine Learning Algorithms
- Supervised Learning
- Un-supervised Learning
- Reinforcement Learning
Module 3: Machine Learning with Python
- Python
- Data scientist Python library
- Numpy
- Pandas
- Mathplot
- Scikit Learn
- TensorFlow
- Seabon
Module 4: Machine Learning Process
- Data collection
- Data preparation
- Modeling
- Model evaluation
- Model deployment
Module 5: Applying Machine Learning in Education
- Student dropout
- Algorithms; Decision Tree, Random Forest and Gradient Boosting Tree
Module 6: Applying Machine Learning for Natural Language Processing
- Customer sentiment analysis
- Algorithms; KNN, SVM and Multinomial Naïve Bayes
Module 7: Applying Machine Learning in Computer Vision
- Image Recognition for fashion
- Algorithm: Convolutional Neural Network: CNN
Module 8: Web Deployment
- FLASK web development
Payment can be made by:
- 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.
- Account transfer and send the proof of the payment (the deposit slip) via email [email protected]
- ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
Saving Account Number: 080-0-00001-0
Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ - ธนาคารกรุงไทย สาขาตลาดไท
Saving Account Number: 152-1-32668-1
Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
- ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
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.
Contact Person
For more information, contact our course coordinator on:
คุณภัสสร พรทิพย์
Ms. Patsorn Pornthip
: 02 583 9992 Ext. 81422
: 088 893 5564
: [email protected], [email protected]
12,000 THB .
สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน
สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน