āđāļāļāļēāļŠāļāļĩāļāļāļāļāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāđāļāļāļĩāđāļĄāļēāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ AI, āļāļāļāļĩāđāļāļĒāļēāļāđāļāđāļ Researcher āļāđāļēāļ AI (āļāļĒāļēāļāļāļąāļāļāļē AI āđāļŦāđāļāļĨāļēāļāļĄāļēāļāļāļķāđāļāļāļ§āđāļē AI āļāļĩāđāļĄāļĩāđāļāļāļąāļāļāļļāļāļąāļ) āđāļĨāļ°āļāļāļāļĩāđāļāļĒāļēāļāđāļāļĩāļĒāļ Library āļāļēāļ Deep Learning āļāļķāđāļāļĄāļēāđāļāđāđāļāļ āđāļāļĒāđāļĢāļēāļāļ°āđāļĢāļĩāļĒāļāļāļąāđāļāđāļāđāļāļĪāļĐāļāļĩāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ AI āđāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļ Code āļāļāļ AI āļāļķāđāļāļĄāļēāđāļāļāļāļēāļāļāļĪāļĐāļāļĩāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļĩāđāđāļĢāļēāđāļĢāļĩāļĒāļ (āđāļāļĒāđāļāđ numpy, pandas, matplotlib) āļŠāļļāļāļāđāļēāļĒ āđāļĢāļēāļāļ°āđāļāļĩāļĒāļ Library āļāļēāļ Deep Learning āļāļķāđāļāļĄāļēāđāļāđāļāļēāļāđāļāļ
āļāļāļĢāļŠāđāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļ
1. āļāļđāđāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāđāļāļāļĩāđāļĄāļēāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ AI
2. āļāļđāđāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļ Tensorflow (Library āļāļēāļ Deep Learning) āļāļķāđāļāļĄāļēāđāļāļ
3. āļāđāļđāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļēāļ AI āđāļŦāđāļāļĨāļēāļāļĄāļēāļāļāļķāđāļ (āļāļąāļāļāļēāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāđāļŦāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļĄāļēāļāļāļķāđāļ)
Warning
1. āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļāļĢāđāļŠāđāļĢāļĩāļĒāļāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļĨāļ°āđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļĄāļīāđāļ āļāđāļēāļāļļāļāđāļĄāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļĄāļīāđāļ
*āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļĄāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļāļāļļāļ*
2. āļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ AI āđāļāļīāļāļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĪāļĐāļāļĩāļāļēāļāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļāđāļēāļāļļāļāđāļĄāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāđāļāļāļĩāđāļĄāļēāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ AI
*āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļĄāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļāļāļļāļ*
3. āļāļļāļāļŠāļąāļāļāļēāļŦāđāđāļĢāļēāļāļ°āđāļāļĩāļĒāļ code AI āļāļķāđāļāļĄāļēāđāļāļ 3 project āļāđāļēāļāļļāļāļāļĒāļēāļāļŠāļĢāđāļēāļ AI āđāļāļĒāļāļĨāļīāļāđāļāđāđāļĄāđāļāļĩāđāļāļĢāļąāđāļ
*āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļĄāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļāļāļļāļ*
AGENDA 6 WEEKS (āđāļāļĒāđāļĢāļēāļāļ°āđāļĢāļĩāļĒāļ āļāļļāļ āļ§āļąāļāļāļēāļāļīāļāļĒāđ āļāļāļāđāļāļ·āļāļ)
Week | Content |
Week 1 āļāļĢāļķāđāļāđāļāđāļē (12/05/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ AI 2. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ AI āđāļāļāļąāļāļāļļāļāļąāļ 3. Idea āđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļ AI āļāļ·āļāļāļ°āđāļĢ ? 4. Computer āļāļĨāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ ? 5. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Linear Regression 6. State Data, Modeling, Prediction 7. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Linear Regression āđāļāļ Local 8. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Error Function āļāļāļ Regression 9. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļ Weight āļāđāļ§āļĒ Gradient Descent 10. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē a, b āļāļāļ Linear Regression āđāļāļ Local 11. āđāļāļĩāļĒāļ Code Linear Regression āđāļāļ Local |
Week 1 āļāļĢāļķāđāļāļāđāļēāļĒ (12/05/19) | 1. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Linear Regression āđāļāļ Global 2. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē a, b āļāļāļ Linear Regression āđāļāļ Global 3. āđāļāļĩāļĒāļ Code Linear Regression āđāļāļ Global 4. āļāļēāļĢāļŦāļēāļāđāļēāļŠāļŦāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđ (r) 5. āđāļāļĩāļĒāļ Code āļŦāļēāļāđāļēāļŠāļŦāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđ 6. āļāļēāļĢāđāļāđ Linear Regression āļāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāđāļ Nonlinear 7. āđāļĢāļēāđāļāđ Linear Regression āđāļĄāļĩāđāļāđāļŦāļĢāđ ? 8. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Linear Regression āļāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāđāļ Linear 9. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Linear Regression āļāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāđāļ Nonlinear |
Week 2 āļāļĢāļķāđāļāđāļāđāļē (19/05/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Multiple Regression 2. State Data, Modeling, Prediction 3. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Multiple Regression āđāļāļ Global 4. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē W āļāļāļ Multiple Regression āđāļāļ Global 5. āđāļāļĩāļĒāļ Code Multiple Regression āđāļāļ Global 6. āđāļĢāļēāđāļāđ Multiple Regression āđāļĄāļ·āđāļāđāļŦāļĢāđ ? 6. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Multiple Regression āļāđāļ§āļĒāļ§āļīāļāļĩ Global |
Week 2 āļāļĢāļķāđāļāļāđāļēāļĒ (19/05/19) | 1. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Multiple Regression āđāļāļ Local 2. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē W āļāļāļ Multiple Regression āđāļāļ Local 3. āđāļāļĩāļĒāļ Code Multiple Regression āđāļāļ Local 4. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Normalization 5. āđāļāļĩāļĒāļ Code Normalization 6. āđāļĢāļēāđāļāđ Multiple Regression āđāļāļ Local āđāļĄāļ·āđāļāđāļŦāļĢāđ ? 7. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Multiple Regression āļāđāļ§āļĒāļ§āļīāļāļĩ Local |
Week 3 āļāļĢāļķāđāļāđāļāđāļē (02/06/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Logistic Regression 2. State Data, Modeling, Prediction 3. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Binary Classification 4. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Error Function āļāļāļ Classification 5. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē W āļāļāļ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Binary Classification 6. āđāļāļĩāļĒāļ Code Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Binary Classification 7. āđāļĢāļēāđāļāđ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Binary Classification āđāļĄāļ·āđāļāđāļŦāļĢāđ ? 8. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Binary Classification |
Week 3 āļāļĢāļķāđāļāļāđāļēāļĒ (02/06/19) | 1. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Multiclass Classification 2. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē W āļāļāļ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Multiclass Classification 3. āđāļāļĩāļĒāļ Code Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Multiclass Classification 4. āđāļĢāļēāđāļāđ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Multiclass Classification āđāļĄāļ·āđāļāđāļŦāļĢāđ ? 5. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Logistic Regression āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Multiclass Classification |
Week 4 āļāļĢāļķāđāļāđāļāđāļē (09/06/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Regression 2. State Data, Modeling, Prediction 3. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Regression 4. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļ Activation Function 5. āļāđāļēāđāļĄāđāļĄāļĩ Activation Function āļāļ°āđāļāļīāļāļāļ°āđāļĢāļāļķāđāļ ? 6. āļāļāļīāļāļēāļĒāđāļŦāļāļļāļāļĨāļāļĩāđ Neural Network āđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŦāļē Weight āđāļāļ Global āđāļāđ |
Week 4 āļāļĢāļķāđāļāļāđāļēāļĒ (09/06/19) | 1. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē W āļāļāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Regression 2. āđāļāļĩāļĒāļ Code Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Regression 3. āđāļĢāļēāđāļāđ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Regression āđāļĄāļ·āđāļāđāļŦāļĢāđ ? 4. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Regression |
Week 5 āļāļĢāļķāđāļāđāļāđāļē (16/06/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Classification 2. State Data, Modeling, Prediction 3. āđāļāļ·āđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļēāļāļāļāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Classification 4. āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŦāļē W āļāļāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Classification 5. āđāļāļĩāļĒāļ Code Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Classification 6. āđāļĢāļēāđāļāđ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Classification āđāļĄāļ·āđāļāđāļŦāļĢāđ ? 7. āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Neural Network āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Classification |
Week 5 āļāļĢāļķāđāļāļāđāļēāļĒ (16/06/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Ridge Regression 2. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ Ridge Regression 3. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Lasso Regression 4. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ Lasso Regression 5. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Elastic Net 6. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ Elastic Net 7. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Dropout Regularization 8. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ Dropout Regularization |
Week 6 āļāļĢāļķāđāļāđāļāđāļē (23/06/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Stochastic Gradient Descent 2. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ Stochastic Gradient Descent 3. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Batch Gradient Descent 4. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāđāļ§āļĒ Batch Gradient Descent 5. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Mini Batch Gradient Descent 6. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāđāļ§āļĒ Mini Batch Gradient Descent |
Week 6 āļāļĢāļķāđāļāļāđāļēāļĒ (23/06/19) | 1. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Momentum 2. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ Momentum 3. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ RMSProp 4. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ RMSProp 5. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ AdaGrad 6. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ AdaGrad 7. āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļ Adam 8. āđāļāļĩāļĒāļ Code āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĄāđāļāļĨ āļāđāļ§āļĒ Adam |
Notebook āļāļĩāđāļĨāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ Anaconda (Python version 3.6) āđāļĨāļ°āđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāđāļāđāļŦāđāļāļĢāđāļāļĄ āļāļīāļāđāļ§āđāđāļĨāļĒāļ§āđāļēāļŦāļāļąāļāđāļāđāļāļāļ
āļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļđāđāļŠāļāļ
āļāļēāļāļēāļĢāļĒāđāļāļĪāļ āļāļīāļāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļĻāļąāļāļāļīāđ āļāļēāļāļēāļĢāļĒāđāļŠāļāļāļāļāļĢāđāļŠ AI Fundamental Bootcamp (āļāļāļĢāđāļŠāļŦāļĨāļąāļ) āļāļāļāļŠāļĄāļēāļāļĄāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāđāļĄāļāļĢāđāđāļŦāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒ āļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļĢāļēāļāļēāļŦāļļāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļĢāļēāđāļĨāļāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāđāļāļīāļāļāđāļ§āļĒ AI āđāļĨāļ°āļāļĩāđāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāđāļēāļ AI āđāļŦāđāļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāļāļāļ āļāļąāļ§āđāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāđāļāļĩāļĒāļāļāļāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļĩāđāđāļāđāļSpeaker āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļļāļĄāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļąāļāļāļēāļāļēāļāļēāļāļī āđāļāļŦāļąāļ§āļāđāļ"āļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđ"
āļāļēāļāļēāļĢāļĒāđāļāļĪāļ āļāļīāļāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļĻāļąāļāļāļīāđ
āļāļēāļĢāļāļģāļĢāļ°āđāļāļīāļ
āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļāļāļāļļāđāļĄ Apply āļāļĩāđāļāđāļēāļāļĨāđāļēāļāđāļāđāđāļĨāļĒ
- āļĢāļēāļāļēāļāļāļĢāđāļŠ 15,000 āļāļēāļ
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Venue
Date: Sunday, 12 May - 23 June , 2019 (6 days)
Time: 9:00 a.m. - 17:00 p.m.
Location: Thai Summit Tower, IT Floor
(Google Maps: https://goo.gl/maps/eQ2dQCgaDpL2)
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