Discount shortcut onipadv2 f7e4cbe7e9839df85265b2d6c33c75e54deab413c253594680b10f76af38e359
Email promo 300 button
4,900 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 18 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 6 ชั่วโมง 17 นาที

เอกสารประกอบ

อธิบายทุกขั้นตอนอย่างละเอียดและรัดกุม

มีตัวอย่างการคำนวณอย่างละเอียด

มีเอกสารประกอบการเรียน

สอนโดย ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่เป็นตัวแทนประเทศไทยเพียงคนเดียวที่เป็น Speaker ในงานประชุมคณิตศาสตร์ระดับนานาชาติ

4,900 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 18 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 6 ชั่วโมง 17 นาที

เอกสารประกอบ

อธิบายทุกขั้นตอนอย่างละเอียดและรัดกุม

มีตัวอย่างการคำนวณอย่างละเอียด

มีเอกสารประกอบการเรียน

สอนโดย ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่เป็นตัวแทนประเทศไทยเพียงคนเดียวที่เป็น Speaker ในงานประชุมคณิตศาสตร์ระดับนานาชาติ

ผู้สอน

ฆฤณ ชินประสาทศักดิ์

5.0 คะแนนเฉลี่ย

7 รีวิว

13 คอร์ส

  • ตัวแทนประเทศไทยเพียงคนเดียวที่เป็น Speaker งานประชุมคณิตศาสตร์ระดับนานาชาติ ในหัวข้อ"การสร้างโมเดลคณิตศาสตร์สำหรับการพยากรณ์"
  • นักวิจัยวิจัยเฉพาะทางด้านพยากรณ์ราคาหุ้นและอัตราแลกเปลี่ยนค่าเงินด้วย AI
  • ที่ปรึกษาด้าน AI ให้กับบริษัทเอกชนชั้นนำ
  • ปริญญาตรี คณะวิทยาศาสตร์ ภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ปริญญาโท คณะวิศวกรรมศาสตร์ ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ สาขาปัญญาประดิษฐ์
Artificial Intelligence by Tautology

5.0 คะแนนเฉลี่ย

8 รีวิว

14 คอร์ส

  • พัฒนา New Algorithm สำหรับการลงทุนในตลาดหุ้นและตลาดอัตราแลกเปลี่ยน

คำอธิบายคอร์สออนไลน์
K Nearest Neighbor คือ โมเดลคณิตศาสตร์ (AI) ที่มีสมมติฐานแบบ Feature Similarity นั่นคือข้อมูลที่มีคุณลักษณะคล้าย ๆ กันจะถูกจำแนกประเภทเหมือน ๆ กัน คำถามที่ตามมาคือคำว่า "คล้าย ๆ กัน" จะวัดอย่างไร ? และถ้าวัดได้เราจะพิจารณาข้อมูลเพื่อนบ้านกี่ตัว (K) ถึงจะทำให้เราพยากรณ์ได้แม่นยำมากที่สุด ? ภารกิจของเราที่นี้คือตอบคำถามดังที่กล่าวด้านบนและตอบคำถามอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ยกตัวอย่างการจำแนกประเภทของข้อมูลเช่น I) การพยากรณ์ว่าพรุ่งนี้หุ้นจะขึ้นหรือจะลง II) การวิเคราะห์รูปภาพว่าเป็นหมาหรือแมว III) การวิเคราะห์รูปภาพตัวอักษรไทยว่าเป็นอักษรอะไร ในคอร์สนี้เราจะมาเรียน
1. ทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสร้าง K Nearest Neighbor (เรียนกันตั้งแต่ assumption ของ model)
2. เขียน Code สร้าง K Nearest Neighbor from Scratch (เริ่มเขียน code ตั้งแต่ต้นจากความว่างเปล่า)
3. ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ K Nearest Neighbor ในชีวิตจริง

จุดเด่นของคอร์ส
1. คณิตศาสตร์ที่ยากจะถูกแปลงเป็น "ภาพ" และถูกอธิบายด้วย "ภาษาที่คนทั่วไปเข้าใจได้"
2. นักเรียนเห็นภาพรวม (Overview) และความต่อเนื่องของเนื้อหา
3. อธิบายทุกขั้นตอนอย่างละเอียดและรัดกุม (ย่อยมาให้อย่างดีแล้ว)
4. ตัวอย่างการคำนวณด้วยมือ (เพื่อให้นักเรียนได้ลงมือปฏิบัติและทบทวนความเข้าใจ)
5. ส่วนประกอบของคอร์สนี้มีครบทั้ง I) ทฤษฎี II) เขียน code III) การประยุกต์ใช้

ใครควรเรียนคอร์สออนไลน์นี้ 
1. ผู้ที่ต้องการเข้าใจทฤษฎีเบื้องหลังจากทำงานของ K Nearest Neighbor
2. ผู้ที่ต้องการเขียน code K Nearest Neighbor ขึ้นมาเอง โดยไม่ใช้เครื่องมือสำเร็จรูปใด ๆ
3. ผู้ที่ต้องการนำความรู้ไปประยุกต์ใช้กับการทำงานจริง
4. ผู้ที่ต้องการพัฒนา AI ให้มีศักยภาพสูงขึ้นและตอบโจทย์ specific need ของงานตัวเอง (ใครที่มี pain point กับเครื่องมือสำเร็จรูปจะเข้าใจดี)

ผู้เรียนต้องมีความรู้อะไรมาก่อน
คอร์สนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นศึกษา AI 

อ่านทั้งหมด

ห้องสนทนา
กรุณาลงทะเบียนเรียนคอร์สนี้เพื่อใช้งานห้องสนทนา
ฆฤณ ชินประสาทศักดิ์

5.0 คะแนนเฉลี่ย

7 รีวิว

13 คอร์ส

  • ตัวแทนประเทศไทยเพียงคนเดียวที่เป็น Speaker งานประชุมคณิตศาสตร์ระดับนานาชาติ ในหัวข้อ"การสร้างโมเดลคณิตศาสตร์สำหรับการพยากรณ์"
  • นักวิจัยวิจัยเฉพาะทางด้านพยากรณ์ราคาหุ้นและอัตราแลกเปลี่ยนค่าเงินด้วย AI
  • ที่ปรึกษาด้าน AI ให้กับบริษัทเอกชนชั้นนำ
  • ปริญญาตรี คณะวิทยาศาสตร์ ภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ปริญญาโท คณะวิศวกรรมศาสตร์ ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ สาขาปัญญาประดิษฐ์
Artificial Intelligence by Tautology

5.0 คะแนนเฉลี่ย

8 รีวิว

14 คอร์ส

  • พัฒนา New Algorithm สำหรับการลงทุนในตลาดหุ้นและตลาดอัตราแลกเปลี่ยน
คะแนนเฉลี่ย
N/A
รายละเอียด
5 ดาว
0
4 ดาว
0
3 ดาว
0
2 ดาว
0
1 ดาว
0
รีวิวบทเรียน
ยังไม่มีรีวิวในบทเรียนนี้