Machine Learning using Python

จำนวนวัน
3
จำนวนชั่วโมง
18
ประเภทหลักสูตร
Public
Inhouse
ราคา
11,900
หลักสูตร Machine Learning Using Python
หลักสูตร Machine Learning Using Python
รหัสหลักสูตร
รหัสหลักสูตร : PYTHON-L1
คำโปรย

Python เป็นโปรแกรมที่มีความสามารถในการทำ Machine Learning หรือ ML เพื่อทำการวิเคราะห์และประมวลผลด้วย AI (Artificial Intelligence)Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ง่ายต่อการเรียนรู้ นอกจากนั้นยังมี Library จำนวนมาก ที่สามารถประยุกต์ใช้งาน Artificial Intelligence และ Machine Learning สำหรับทำการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจเหนือคู่แข่งได้

ทักษะ (ระบุได้หลายทักษะ)
ระดับความยาก
Advanced
วัตถุประสงค์
  1. ผู้อบรมสามารถเข้าใจหลักการของ A.I. และ Machine Learning ได้
  2. ผู้อบรมสามารถใช้ภาษา Python ประยุกต์ใช้งานทางด้าน A.I. และ Machine Learning ได้
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ
  • นักเรียน นักศึกษา วิศวกร นักพัฒนาซอฟต์แวร์ หรือบุคคลทั่วไปที่สนใจการประยุกต์ใช้งาน Machine Learning ด้วยภาษา Python
  • ผู้ที่ต้องการเรียนรู้ภาษา Python เพื่อต่อยอดในงานทางด้าน Data science ในอนาคต
  • ผู้ที่ต้องการเรียนรู้ภาษา Python เพื่อต่อยอดในงานทางด้าน Machine Learning และ AI ได้
พื้นฐานของผู้เข้าอบรม
  1. ผู้เข้าอบรมต้องมีความเข้าใจการเขียนโปรแกรมภาษา Python เบื้องต้นมาก่อน
  2. ผู้เข้าอบรมสามารถใช้งานคอมพิวเตอร์พื้นฐานได้ดี
  3. มีความตั้งใจและอยากเรียนรู้
ความต้องการของระบบ
  1. CPU : Core i5,i7 OR Faster
  2. RAM : 4 GB Minimum (8 GB Recommended)
  3. Storage : 500 GB hard disks 7200 RPM SATA
  4. OS : Windows 8 and later, Mac OS X 10.6 and later, and Ubuntu 16.10 and later
  5. JupyterLab
หัวข้อการฝึกอบรม

Introduction to Artificial Intelligence (A.I.)

  • Python 3.x installation
  • Microsoft visual code installation
  • Data structure (List, Tuple, Dictionary, and Set)
  • NumPy
  • Pandas
  • ​Request
  • ​Beautiful Soup 4
  • Selenium

Introduction to Machine Learning

  • Regression Analysis
    • Evaluation Metrics (MAE, MSE, and RMSE)
    • Linear regression
    • Multiple linear regression
    • Polynomial regression
  • ​Classification
    • ​Decision tree
    • Random forest
    • Cross validation
    • Classification evaluation (Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score)
    • Hyperparameters tunning
  • Clustering
    • K-mean clustering
  • Basic OpenCV
  • Face and eye detection
  • Face recognition (Image, Video, and Webcam)
  • Artificial Neural Network (ANN)
  • Convolutional Neural Network (CNN)
  • Pretrained Models for Classification
    • VGG16
    • ResNet50
    • Inception
    • Object detection using YOLO (Image, video, and webcam)
มี Workshop หรือไม่
On
หลักสูตรใหม่หรือไม่
Off
มีโปรโมชั่นหรือไม่
Off
หลักสูตรแนะนำหรือไม่
Off
มีวุฒิบัตรหรือไม่
On