Discount shortcut onipadv2 de49231644abee99f0b8dbe7f8aa4111763c2bb290b73b72e67be6ab983a026c
Email promo 300 button
2,900 บาท 4,900 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 18 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 10 ชั่วโมง 3 นาที

มีไฟล์ให้ดาวน์โหลด

อธิบายทุกขั้นตอนอย่างละเอียดและรัดกุม

มีตัวอย่างการคำนวณอย่างละเอียด

มีเอกสารประกอบการเรียน

สอนโดย ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่เป็นตัวแทนประเทศไทยเพียงคนเดียวที่เป็น Speaker ในงานประชุมคณิตศาสตร์ระดับนานาชาติ

2,900 บาท 4,900 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 18 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 10 ชั่วโมง 3 นาที

มีไฟล์ให้ดาวน์โหลด

อธิบายทุกขั้นตอนอย่างละเอียดและรัดกุม

มีตัวอย่างการคำนวณอย่างละเอียด

มีเอกสารประกอบการเรียน

สอนโดย ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่เป็นตัวแทนประเทศไทยเพียงคนเดียวที่เป็น Speaker ในงานประชุมคณิตศาสตร์ระดับนานาชาติ

ผู้สอน

ฆฤณ ชินประสาทศักดิ์

4.9 คะแนนเฉลี่ย

33 รีวิว

17 คอร์ส

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

4.8 คะแนนเฉลี่ย

41 รีวิว

20 คอร์ส

  • พัฒนา New Algorithm สำหรับการลงทุนในตลาดหุ้นและตลาดอัตราแลกเปลี่ยน

คำอธิบายคอร์สออนไลน์
Logistic Regression คือ โมเดลคณิตศาสตร์ (AI) ที่มีความสามารถในการจำแนกประเภทของข้อมูล (โดยการ encode สมการเชิงเส้นให้อยู่ในช่วง (0, 1) ด้วย sigmoid และ softmax) สมการของ Logistic Regression จะอยู่ในรูปของ Y = sigmoid(w0 + w1X1 + w2X2 + ... + wDXD) หรือ Y = softmax(w0 + w1X1 + w2X2 + ... + wDXD) ภารกิจของเราในที่นี้คือหา w0, w1, ... และ wD ที่ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพในการพยากรณ์สูงที่สุด ยกตัวอย่างการจำแนกประเภทของข้อมูลเช่น I) การพยากรณ์ว่าพรุ่งนี้หุ้นจะขึ้นหรือจะลง II) การวิเคราะห์รูปภาพว่าเป็นหมาหรือแมว III) การวิเคราะห์รูปภาพตัวอักษรไทยว่าเป็นอักษรอะไร ในคอร์สนี้เราจะมาเรียน
1. ทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสร้าง Logistic Regression (เรียนกันตั้งแต่ assumption ของ model)
2. เขียน Code สร้าง Logistic Regression from Scratch (เริ่มเขียน code ตั้งแต่ต้นจากความว่างเปล่า)
3. ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Logistic Regression 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 Logistic Regression
2. ผู้ที่ต้องการเขียน code Logistic Regression ขึ้นมาเอง โดยไม่ใช้เครื่องมือสำเร็จรูปใด ๆ
3. ผู้ที่ต้องการนำความรู้ไปประยุกต์ใช้กับการทำงานจริง
4. ผู้ที่ต้องการพัฒนา AI ให้มีศักยภาพสูงขึ้นและตอบโจทย์ specific need ของงานตัวเอง (ใครที่มี pain point กับเครื่องมือสำเร็จรูปจะเข้าใจดี)

ผู้เรียนต้องมีความรู้อะไรมาก่อน
ผู้เรียนควรเรียนคอร์ส "Multiple Regression เรียนทฤษฎี เขียนโค้ด ใช้งานจริง" ก่อนเรียนคอร์สนี้
https://www.skilllane.com/courses/multiple-regression )

อ่านทั้งหมด

ห้องสนทนา
กรุณาลงทะเบียนเรียนคอร์สนี้เพื่อใช้งานห้องสนทนา
ฆฤณ ชินประสาทศักดิ์

4.9 คะแนนเฉลี่ย

33 รีวิว

17 คอร์ส

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

4.8 คะแนนเฉลี่ย

41 รีวิว

20 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

คุณยืนยันการลงทะเบียนเรียนใหม่หรือไม่

กรุณากดยืนยันเพื่อชำระเงินในการลงทะเบียนเรียนใหม่ หากคุณดำเนินการลงทะเบียนเรียนใหม่แล้ว ระบบจะทำการยกเลิกเกรดก่อนหน้านั้นโดยทันที