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 : 4 (สทอภ. บางเขน)
ภาคสนาม/ศึกษาดูงาน : 3 (ประเทศไต้หวัน)
รวม : 7
วัน เดือน ปี 13-16 กรกฎาคม 2563
(สทอภ. บางเขน)
17-19 กรกฎาคม 2563
(ประเทศไต้หวัน)
อัตราค่าลงทะเบียน 49,000 (ฝึกอบรมและดูงานทั้งในและต่างประเทศ)
15,000 (ฝึกอบรมเฉพาะในประเทศ)
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