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
หลักสูตร Machine Learning Using Python
หลักสูตร Machine Learning Using Python
ตารางฝึกอบรม Public
Class Room
Hybrid(เลือกอบรมแบบ Class Room หรือ Ms Teams)
Class Room
Hybrid(เลือกอบรมแบบ Class Room หรือ Ms Teams)
- 18 - 20 พฤษภาคม 2569
ใกล้เต็ม - 17 - 19 สิงหาคม 2569
- 23 - 25 พฤศจิกายน 2569
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
Class Room
Hybrid(เลือกอบรมแบบ Class Room หรือ Ms Teams)
Class Room
Hybrid(เลือกอบรมแบบ Class Room หรือ Ms Teams)
- 18 - 20 พฤษภาคม 2569 ใกล้เต็ม
- 17 - 19 สิงหาคม 2569
- 23 - 25 พฤศจิกายน 2569
อบรมภายในองค์กร/Private (In-House)
ขอใบเสนอราคาRoad map
หลักสูตรที่เกี่ยวข้อง
หมายเหตุ
- หลักสูตรนี้จะเน้นการประยุกต์ใช้งานเป็นหลัก
- ตรวจสอบโปรโมชั่น
Tags
- Machine Learning
- ML
- Python
- เรียน Machine Learning
- สอน Machine Learning
- Machine Learning Training
- อบรม Machine Learning
- Course Machine Learning
- คอร์ส Machine Learning
- หลักสูตร Machine Learning
- เรียน Python Machine Learning
- สอน Python Machine Learning
- Python Machine Learning Training
- อบรม Python Machine Learning
- Course Python Machine Learning
- คอร์ส Python Machine Learning
- หลักสูตร Python Machine Learning
- เรียน Python ML
- สอน Python ML
- Python ML Training
- อบรม Python ML
- Course Python ML
- คอร์ส Python ML
- หลักสูตร Python ML
