Hands-on Artificial Intelligence for Enterprise
เป็นหลักสูตรที่จะช่วยให้ท่านเข้าใจ การนำเอา Artificial Intelligence ไปใช้งานในวงการต่างๆ ท่านจะได้เรียนรู้ Machine Learning Deep Learning และ Neural Network อย่างละเอียด ผ่านการลงมือใช้งานภาคปฎิบัติ ด้วย Python เหมาะสำหรับท่านที่ยังไม่มีพื้นฐาน เกี่ยวกับ Programming ท่านจะได้เรียนรู้วิธีการใช้ AI ในชีวิตจริง
ท่านจะเรียนอะไรในหลักสูตรนี้
ความรู้เกี่ยวกับ Artificial Intelligent และข้อกำหนดที่สำคัญทั้งหมด นอกจากยังรู้สาขาวิชาต่างๆที่เกี่ยวข้องกับ AI และการประยุกต์ใช้ AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งช่วยท่านในนการติดตั้งภาษาโปรแกรม Python บนแพลตฟอร์มต่างๆ
เข้าใจพื้นฐานของ Machine Learning และความแตกต่าง รูปแบบการเรียนรู้ นอกจากนี้ยังรู้จักกับ Algorithm ยอดนิยมของ Machine Learning และวิธีการนำไปใช้งานโดยใช้ Python
เข้าใจวิธีการทำงานของ Supervised Machine Learning ที่เกี่ยวข้องได้แก่ Classification และ Regression และวิธีการสร้าง Classifier และ Regressor โดยใช้ Python รวมทั้งเข้าใจตัวชี้วัดประสิทธิภาพต่างๆ ที่ใช้ในการประเมินแบบจำลอง Classifier และ Regressor
เข้าใจการทำงานของ Unsupervised Machine Learning เช่น การทำคลัสเตอร์ ครอบคลุมอัลกอริธึมการทำคลัสเตอร์ ของ Machine Learning ที่สำคัญบางส่วนและการนำไปใช้งานโดยใช้ Python รวมทั้ง มาตรวัดต่างๆ ที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริธึมของ Clustering
เข้าใจ วิธีการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ จากตัวอย่างการใช้งานที่เป็นประโยชน์สำหรับการแก้ปัญหาในชีวิตจริง
เข้าใจ Natural Language Processing (NLP) เชิงลึก และวิธีการนำไปกับ Python รวมทั้งรู้จักกับ Natural Language Toolkit (NLTK) ของ Python ท่านสามารถใช้แนวคิดที่สำคัญต่างๆ ของ NLP โดยใช้ NLTK ได้อย่างไร
เข้าใจ การทำงานของระบบ automatic speech recognition (ASR) และขั้นตอนต่างๆ ในการสร้าง Classifier และ Regressor โดยใช้ Python
เข้าใจการทำงานของ โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) อย่างละเอียด รวมทั้งการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่มีประโยชน์ เช่น โครงข่ายประสาทชั้นเดียว โครงข่ายประสาทหลายชั้น ฯลฯ ใน Python
เข้าใจรายละเอียดเกี่ยวกับ Reinforcement Learning และองค์ประกอบพื้นฐาน ได้แก่ Agent และ Environment และวิธีการใช้งานภายใต้ ภาษาโปรแกรม Python
เข้าใจ พื้นฐานของ Deep Learning และโครงข่ายประสาทเทียม หรือ Convolution Neural Network (CNNs) เข้าใจ วิธีให้การตรวจจับวัตถุที่ซับซ้อนในภาพ นอกจากนี้ได้เรียนรู้ วิธีสร้าง Image Classifier โดยใช้ CNN ใน Python
รายละเอียดหลักสูตร
1. Introduction to AI and Python
Introduction to Artificial Intelligence (AI)
How does artificial intelligence learn?
AI agents and environments
What is an agent’s environment?
AI and Python – how do they relate?
What is Python?
Why choose Python for building AI applications?
Python3 – installation and setup
Installing and compiling Python from Source
macOS/Mac OS X
2. Machine Learning and Its Algorithms
Understanding Machine Learning (ML)
The Landscape of Machine Learning Algorithms
Components of a Machine Learning algorithm
Different learning styles in machine learning algorithms
Supervised learning
Unsupervised learning
Semi-supervised learning
Reinforcement learning
Popular machine learning algorithms
Linear regression
Logistic regression
Decision tree algorithm
Random forest
Naïve Bayes algorithm
Support Vector Machine (SVM)
k-Nearest Neighbor (kNN)
K-Means clustering
3. Classification and Regression Using Supervised Learning
Classification
Various steps to build a classifier using Python
Step 1 – Import ML library
Step 2 – Import dataset
Step 3 – Organizing data-training and testing set
Step 4 – Creating ML model
Step 5 – Train the model
Step 6 – Predicting test set result
Step 7 – Evaluating the accuracy
Lazy earning versus eager learning
Performance metrics for classification
Confusion matrix
Accuracy
Precision
Recall
Specificity
F1 score
Regression
Various steps to build a regressor using Python
Step 1 – Import ML library
Step 2 – Import dataset
Step 3 – Organizing data into training and testing set
Step 4 – Creating ML model
Step 5 – Train the model
Step 6 – Plotting the regression line
Step 7 – Calculating the variance
Performance metrics for regression
Mean Absolute Error (MAE)
Mean Squared Error (MSE)
R-Squared (R2)
Adjusted R-squared (R2)
4. Clustering Using Unsupervised Learning
Clustering
Various methods to form clusters
Important ML clustering algorithms
K-means clustering algorithm
Mean-shift clustering algorithm
Hierarchical clustering algorithm
Performance metrics for clustering
Silhouette analysis
Davies–Bouldin index
Dunn index
5. Solving Problems with Logic Programming
Logic programming
Building blocks of logic programming
Useful Python packages for logic programming
Implementation examples
Checking and generating prime numbers
Solving the puzzles
6. Natural Language Processing with Python
Natural Language Processing (NLP)
Working of NLP
Phases/logical steps in NLP
Implementing NLP
Installing Python’s NLTK Package
Installing NLTK
Downloading NLTK corpus
Understanding tokenization, stemming, and lemmatization
Tokenization
Stemming
Lemmatization
Difference between lemmatization and stemming
Understanding chunking
Importance of chunking
Understanding Bag-of-Words (BoW) model
Why the BoW algorithm?
Implementing the BoW algorithm using Python
Understanding stop words
When to remove stop words?
Removing stop words using the NLTK library
Understanding vectorization and transformers
Vectorization techniques
Transformers
Some examples
Predicting the category
Gender finding
7. Implementing Speech Recognition with Python
Basics of speech recognition
Working of the speech recognition system
Building a speech recognizer
Difficulties while developing a speech recognition system
Visualization of audio signals
Characterization of the audio signal
Monotone audio signal generation
Extraction of features from speech
Recognition of spoken words
8. Implementing Artificial Neural Network (ANN) with Python
Understanding of Artificial Neural Network (ANN)
A biological neuron
Working of ANN
The basic structure of ANN
Types of ANNs
Optimizers for training the neural network
Gradient descent
Stochastic Gradient Descent (SGD)
Mini-Batch Gradient Descent
Stochastic Gradient Descent with Momentum
Adam (Adaptive Moment Estimation)
Regularization
Regularization techniques
Installing useful Python package for ANN
Examples of building some neural networks
Perceptron-based classifier
Single-layer neural networks
Multi-layer neural networks
Vector quantization
9. Implementing Reinforcement Learning with Python
Understanding reinforcement learning
Workflow of reinforcement learning
Markov Decision Process (MDP)
Working of Markov Decision Process (MDP)
Difference between reinforcement learning and supervised learning
Implementing reinforcement learning algorithms
Reinforcement learning algorithms
Types of reinforcement learning
Benefits of reinforcement learning
Challenges with reinforcement learning
Building blocks of reinforcement learning
Agent
Environment
Constructing an environment using Python
Constructing an agent using Python
10. Implementing Deep Learning and Convolutional Neural
Network
Introduction
Structure
Objective
Understanding Deep Learning
Machine learning versus deep learning
Elucidation of Convolutional Neural Networks
The Architecture of Convolutional Neural Network
Localization and object recognition with deep learning
Deep learning models
Image classification using CNN in Python
หากท่านสนใจสามารถสอบถามเพิ่มเติมได้ที่ T. 081-6676981, 089-7767190,
02-2740864, 02-2740867
หรือ :This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. , This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.