HOME ลงทะเบียนเรียน ข้อมูลหลักสูตร คำถามที่ถามบ่อย HOW TO GISTDA TRAINING CENTER

หลักสูตรเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ ประจำปี 2563

สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน)



หลักสูตร
เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วย Deep Learning
(Deep Learning: Data Classification)

| |
ชื่อหลักสูตร หลักสูตร เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วย Deep Learning
(Deep Learning: Data Classification)
ระดับ Advance
จำนวนวันตลอดหลักสูตร บรรยายและฝึกปฏิบัติ : 5 (สทอภ. บางเขน)
รวม : 5
วัน เดือน ปี 13-17 กรกฎาคม 2563
(สทอภ. บางเขน)
อัตราค่าลงทะเบียน 15,000
ชำระค่าลงทะเบียน ภายในวันที่ 29 พฤษภาคม 2563

ความสำคัญของหลักสูตร

    ปัจจุบัน Artificial Intelligence (AI) หรือที่เรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์ เป็นเทคโนโลยีที่ถูกกล่าวถึงอย่างกว้างขวาง และกำลังได้รับความสนใจจากผู้คนทั่วโลก และ Deep Learning ก็เป็นรูปแบบหนึ่งของAI ที่ กำลังได้รับความนิยมจากผู้คนหลากหลายสาขา Deep Learning สามารถตอบโจทย์การทำงานสามารถนำมาใช้ในงานได้หลากหลายด้าน ซึ่งรวมถึงการใช้งานด้านเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศโดยเป็นการนำข้อมูลที่มีอยู่ มาใช้ประโยชน์ในเชิงวิเคราะห์ เปรียบเทียบ เพื่อจำแนกข้อมูล และสนับสนุนการวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการตัดสินใจ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Deep Learning จึงสามารถมีส่วนช่วยวิเคราะห์เพื่อจัดกลุ่ม จำแนกกลุ่มหรือคาดการณ์ความเป็นไปได้ ประกอบการตัดสินใจ ซึ่งหลักสูตรนี้จะให้ผู้เข้าอบรมได้รับความรู้และความเข้าใจพื้นฐาน ถึงวิธีการจัดกลุ่ม จำแนกกลุ่มหรือการคาดการณ์ดังกล่าวและสามารถนำความรู้ที่ได้จากโครงการนี้ไปต่อยอดและเรียนรู้เพิ่มเติม เพื่อช่วยให้นำข้อมูลที่หน่วยงานมีอยู่มาใช้ประโยชน์ได้ดียิ่งขึ้น     สำหรับ หลักสูตร เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วย Deep Learning มุ่งให้ผู้เรียนได้เรียนรู้การจัดการและจำแนกข้อมูลภูมิสารสนเทศที่มีความซับซ้อนและมีความหลากหลาย รวมทั้งสามารถใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อนำข้อมูลไปต่อยอด และนำข้อมูลที่ได้นำไปวิเคราะห์คาดการณ์เพื่อใช้ในการประกอบการตัดสินใจและวางแผนได้อย่างมีประสิทธิภาพต่อไป



สิ่งที่ผู้เข้ารับการฝึกอบรมจะได้รับ



หลักสูตรเหมาะสำหรับ

    ผู้ที่ต้องการเรียนรู้ การทำงานของ Deep learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและจำแนกข้อมูลที่มีความหลากหลายได้อย่างเป็นระบบ



เนื้อหาหลักสูตร

Module 1 Artificial Intelligence and Deep Learning
Module 2 Artificial Neural Networks (ANN)
      Feed Forward Neural Network
      Convolutional Neural Networks (CNN)
      Recurrent Neural Networks (RNN)
Module 3 Deep Learning Model
Module 4 Machine Learning, Machine Learning with Python
Module 5 Image Classification using Machine Learning



ซอฟต์แวร์ที่ใช้

    -



คุณสมบัติของผู้เข้ารับการฝึกอบรม :



จำนวนผู้เข้ารับการฝึกอบรม

    ผู้เข้ารับการฝึกอบรมไม่เกิน 30 คน โดยพิจารณาตามคุณสมบัติและเกณฑ์การคัดเลือกของ สทอภ.



ค่าลงทะเบียน

    49,000 บาท (รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม 7 %)



การประเมินผล

    ผู้เข้ารับการฝึกอบรมจะได้รับใบรับรอง โดยต้องผ่านเกณฑ์การประเมินผลการฝึกอบรม ดังนี้
          เข้ารับการฝึกอบรมไม่น้อยกว่าร้อยละ 80 ของเวลาเรียนทั้งหมด
          ผ่านการทดสอบตามหลักเกณฑ์ที่กำหนด
          ปฏิบัติงานที่ได้รับมอบหมายได้ครบถ้วนและมีผลงานผ่านตามหลักเกณฑ์ที่กำหนด


หมายเหตุ :
1. ผู้สมัครที่ประสงค์จะยกเลิกการฝึกอบรม จะต้องแจ้งการยกเลิกล่วงหน้าก่อนฝึกอบรมอย่างน้อย 3 สัปดาห์ หากเกินกำหนด GISTDA ขอสงวนสิทธิ์ในการคืนเงินค่าลงทะเบียนในทุกกรณี
2. ค่าธรรมเนียมในการโอนเงินชำระค่าลงทะเบียนเข้าบัญชี GISTDA หรือกรณีขอคืนเงินค่าลงทะเบียนจาก GISTDA ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้สมัคร
3. ระหว่างการฝึกอบรม GISTDA ขอสงวนสิทธิ์ในการเปลี่ยนตัวผู้เข้ารับการฝึกอบรมทุกกรณี



วิทยากร


Boss

ผศ. ดร.สายชล ใจเย็น

อาจารย์ประจำภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

Boss

ผศ. ดร.อนันตพร หรรษคุณาฒัย

อาจารย์ประจำภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

Boss

ดร.อัคเดช อุดมชัยพร

อาจารย์ประจำภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง


W3.CSS Template