

.
❝ คอร์สเรียน AI สำหรับผู้เริ่มต้น ที่ต้องการเริ่มต้นอย่างจริงจัง
หรือผู้ที่เคยเรียน AI มาแล้ว แต่เรียนแล้วใช้งานไม่ได้ หรือหลักสูตรที่เรียนมาไม่ครอบคลุมและไม่รัดกุม
คอร์สนี้คือสิ่งที่คุณตามหา
❞



.













.


– ผู้เรียนที่ต้องการเข้าใจ concept ของแต่ละ algorithm อย่างชัดเจน
– ผู้เรียนทียังไม่ต้องการทำความเข้าใจคณิตศาสตร์ระดับสูง
– ผู้เรียนที่ต้องการเข้าใจข้อดี/ข้อเสีย/ข้อจำกัด ของแต่ละ algorithm
– ผู้เรียนที่ต้องการเลือกใช้ algorithm ให้เหมาะสมกับงาน
– ผู้เรียนที่ต้องการสร้าง AI เป็นตั้งแต่การเตรียม dataset ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง
– ผู้เรียนที่ต้องการต่อยอดในระดับที่ลึกขึ้น/สูงขึ้นได้ง่ายในอนาคต
.


– เรียนสดผ่าน zoom
– มีวิดีโอให้ทบทวนย้อนหลัง & ทบทวนได้ตลอดชีวิต
– เริ่มเรียนวันที่ 6 พฤษภาคม 2566
.
.
.


.


.


.


.


.


.


.


.
แล้วเจอกันในคลาสนะครับ 





Course Features
- Lectures 180
- Quizzes 0
- Duration Lifetime access
- Skill level All levels
- Language English
- Students 29
- Assessments Yes
-
Day 1
- Introduction
- AI Overview – History of AI
- AI Overview – Machine Learning
- ตอบคำถามนักเรียน1
- AI Overview – Supervised Learning
- Supervised Learning Workflow
- ตอบคำถามนักเรียน2
- Data Preparation – Data Stating
- Data Preparation – Data Requirement
- Data Preparation – Missing Values
- Data Preparation – Outliers
- Data Preparation – Type of Data & Ordinal Encoding
- Data Preparation – One Hot Encoding
- ตอบคำถามนักเรียน3
- Data Preparation – Feature Scaling
- Data Preparation – Image
- Data Preparation – Text
- ตอบคำถามนักเรียน4
- Data Preparation – Sound
-
Day 2
- Agenda – Day2
- Linear Regression – What is LR?
- Linear Regression – Data for LR + Pros & Cons
- Linear Regression – Real World Application
- Linear Regression – Assumption & Real Face of the Model
- Linear Regression – Cost Function & Cost Landscape
- Linear Regression – ที่มาของ Cost Landscape & การพิสูจน์ Convexity
- Linear Regression – How to Create Model (Math)
- Linear Regression – How to Create Model (Code) & Further Reading
- Linear Regression – Prediction
- Model Evaluation – Introduction
- Model Evaluation – R-squared
- Model Evaluation – MSE
- Model Evaluation – MAE
- Model Evaluation – MAPE
- Model Evaluation – Conclusion
- วิธีการเริ่มใช้งาน Jupyter Notebook
- Code Pipeline – Introduction
- Code Pipeline – Import Library
- Code Pipeline – Read Data
- Code Pipeline – Clean Data
- Code Pipeline – Split into Train & Test
- Code Pipeline – Data Preparation
- Code Pipeline – Create Model
- Code Pipeline – Prediction, Model Evaluation
- ตอบคำถามนักเรียน1
- Linear Regression – AI in Marketing
- Linear Regression – AI in Investment
- ตอบคำถามนักเรียน2
- Linear Regression – AI in Insurance
-
Day 3
- Agenda – Day3
- Logistic Regression – Overview
- What is LoR (2-class)?
- Data for LoR (2-class) + Pros & Cons
- Real World Application
- LoR (2-class) – Assumption
- LoR (2-class) – Real Face of the Model
- ตอบคำถามนักเรียน1
- LoR (2-class) – Cost Function & Cost Landscape
- LoR (2-class) – How to Create Model (Math) part1
- LoR (2-class) – How to Create Model (Math) part2
- LoR (2-class) – How to Create Model (Math) part3
- LoR (2-class) – How to Create Model (Code) + Prediction
- ตอบคำถามนักเรียน2
- Logistic Regression with Multiclass
- ขยายความ Logistic Regression with Multiclass
- Why Softmax?
- สรุปให้ง่าย Logistic Regression with Multiclass
- Data for LoR (multi-class) + Pros & Cons + RWA
- LoR (multi-class) – Assumption + Real Face of the Model
- LoR (multi-class) – Cost Function & Cost Landscape
- LoR (multi-class) – How to Create Model
- LoR (multi-class) – Prediction
- สรุป Logistic Regression
- Model Evaluation – Confusion Matrix
- Model Evaluation – Accuracy
- Model Evaluation – Precision Score
- Model Evaluation – Recall Score
- Model Evaluation – Precision VS Recall
- Model Evaluation – F1 Score
- Model Evaluation – Conclusion
-
Day 4
- LoR – Workshop Overview
- LoR – AI in Healthcare
- LoR – Fake News
- LoR – AI in Fruit Industry
- Introduction to Neural Network
- Architecture of Neural Network
- Component of Neural Network
- How Neural Network Work
- Introduction to Deep Learning
- Why we need Deep Learning?
- How Deep Learning Work
- Deep Learning for Regression
- Deep Learning for Classification
- Deep Learning – Car Price
- Deep Learning – AI in Skin Cancer
- ตอบคำถามนักเรียน
-
Day 5
- Agenda – Day5
- อธิบายภาพรวมเพิ่มเติม
- What is Classification Tree?
- Data for Classification Tree
- Pros & Cons + Real World Application
- How to Create Model (Math) part1
- How to Create Model (Math) part2
- ที่มาของ Gini Impurity
- How to Create Model (Math) part3
- How to Create Model (Math) part4
- ตอบคำถามนักเรียน
- How to Create Model (Code)
- Further Reading
- Prediction
- ตอบคำถามนักเรียน2
- Workshop – Hepatitis C
- What is Regression Tree?
- Data for Regression Tree
- Pros & Cons + Real World Application
- Assumption + Real Face of the Model
- How to Create Model (Math)
- How to Create Model (Code)
- Prediction
- parameter vs hyperparameter
- Workshop – AI in Civil Engineering
- What is KNN? + Data for KNN
- Pros & Cons + Real World Application
- How to Create Model (Math)
- How to Choose K
- How to Create Model (Code) + Further Reading
- อธิบาย KNN สำหรับ Regression
- Prediction
- Workshop – Alzheimer
-
Day 6
- Agenda – Day6
- Introduction to Naive Bayes
- What is Naive Bayes?
- Pros & Cons
- Real World Application
- Assumption + Real Face of The Model
- How to Create Model (Math)
- How to Create Model (Code)
- Prediction
- Workshop – Smart Farm
- ี่ที่มาสมการ Naive Bayes
- มุมมองเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Naive Bayes
- บทส่งท้าย Naive Bayes
- Introduction to SVC
- What is SVC?
- Data for SVC
- Pros & Cons + Real Face of the Model
- คำถามที่น่าสนใจ1
- Assumption + Real Face of the Model
- How to Create Model (Math) part1
- How to Create Model (Math) part2
- How to Create Model (Math) part3
- คำถามที่น่าสนใจ2
- How to Create Model (Code)
- Further Reading
- Prediction
- Workshop – Sound Classification
- ตอบคำถามนักเรียน1
- Support Vector Regression
- Workshop – Water Requirement
-
Day 7
- Agenda – Day7
- ภาพจากมุมนอกของ GP & LDA
- What is Gaussian Process? part1
- What is Gaussian Process? part2
- GP – Pros & Cons
- GP – Real World Applications
- Model Creation & Prediction
- Workshop – Bike Rental part1
- Workshop – Bike Rental part2
- Workshop – ทดลอง GP กับ dataset อื่น ๆ
- What is Linear Discriminant Analysis?
- LDA – Assumption + Pros&Cons
- Workshop – Credit Card Approval
- Conclusion – AI Overview
- Conclusion – Data Preparation
- Conclusion – Model Evaluation
- Conclusion – 12 Algorithms part1
- Conclusion – 12 Algorithms part2
- Conclusion – 12 Algorithms part3
- ตอบคำถามนักเรียนเรื่อง Ensemble Method
- ปิดคอร์ส AI fo Serious Beginners