รหัสหลักสูตร : PYTHON-L2
Python เป็นโปรแกรมที่มีความสามารถในการทำ Machine Learning หรือ ML เพื่อทำการวิเคราะห์และประมวลผลด้วย AI (Artificial Intelligence) Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ง่ายต่อการเรียนรู้ นอกจากนั้นยังมี Library จำนวนมาก ที่สามารถประยุกต์ใช้งาน Artificial Intelligence และ Machine Learning สำหรับทำการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจเหนือคู่แข่งได้
รายละเอียดของหลักสูตร
ระยะเวลาในการอบรม
ระยะเวลา : 3 วัน (18 ชั่วโมง) 9.00 - 16.00 น.
ค่าฝึกอบรม
ราคา 11,900 .- *ราคาดังกล่าวยังไม่รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม
Virtual Training/Class Room
Virtual Training สอนสดผ่าน microsoft teams Microsoft Teams Class Room อบรมที่ 9Expert bts ราชเทวี สามารถตรวจสอบรูปแบบการอบรมได้ที่ตารางฝึกอบรม
รูปภาพประกอบหลักสูตร
ตารางฝึกอบรม Public
Live Hybrid Class Room
- 02 - 04 ธันวาคม 2567 ใกล้เต็ม
อบรมภายในองค์กร/Private (In-House)
ขอใบเสนอราคาวัตถุประสงค์
- ผู้อบรมสามารถเข้าใจหลักการของ A.I. และ Machine Learning ได้
- 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
- ผู้เข้าอบรมต้องมีความเข้าใจการเขียนโปรแกรมภาษา Python เบื้องต้นมาก่อน
- ผู้เข้าอบรมสามารถใช้งานคอมพิวเตอร์พื้นฐานได้ดี
- มีความตั้งใจและอยากเรียนรู้
ความต้องการของระบบ
- CPU : Core i5,i7 OR Faster
- RAM : 4 GB Minimum (8 GB Recommended)
- Storage : 500 GB hard disks 7200 RPM SATA
- OS : Windows 8 and later, Mac OS X 10.6 and later, and Ubuntu 16.10 and later
- JupyterLab
หัวข้อการฝึกอบรม
- Introduction to Artificial Intelligence (A.I.)
- Environment setting up
- Python 3.x installation
- Microsoft visual code installation
- Python programming review
- Data structure (List, Tuple, Dictionary, and Set)
- NumPy
- Pandas
- Web scraping (Text and Image)
- Request
- Beautiful Soup 4
- Selenium
- Introduction to Machine Learning
- Scikit-learn module
- 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
- Regression Analysis
- OpenCV
- Basic OpenCV
- Face and eye detection
- Face recognition (Image, Video, and Webcam)
- Keras and TensorFlow
- Artificial Neural Network (ANN)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Pretrained Models for Classification
- VGG16
- ResNet50
- Inception
- Object detection using YOLO (Image, video, and webcam)
- Recommendation system
ตารางฝึกอบรม Public
Live Hybrid Class Room
- 02 - 04 ธันวาคม 2567 ใกล้เต็ม
อบรมภายในองค์กร/Private (In-House)
ขอใบเสนอราคาRoad map
หมายเหตุ
- หลักสูตรนี้จะเน้นการประยุกต์ใช้งานเป็นหลัก
- ตรวจสอบโปรโมชั่น