Dl cover2

1-Day Workshop in Deep Learning

วันและเวลาที่จัดกิจกรรม

  • เสาร์ที่ 20 กรกฎาคม 2562 เวลา 09:30 - 17:00

    สถานที่เรียน

    • ศูนย์นวัตกรรมและความรู้ (RMUTT Innovation & Knowledge Center)

    วันคำอธิบายคอร์ส

        การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นสาขาหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) พื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกคือการมีหน่วยประมวลผล (neuron) หลายๆชั้นซ้อนๆกันเพื่อพยายามหาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น สำหรับ 1-day workshop นี้จะเป็นการอบรมผสมปฏิบัติ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเรียนรู้กระบวนทำงานตั้งแต่ระดับพื้นฐานของแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งจะเริ่มตั้งแต่ Comptation Graph, Forward propagation, Backpropagation และ รู้จักกับ Activation Function แต่ละประเภท (เช่น sigmoid, ReLU เป็นต้น)

        ถึงแม้ว่าในปัจจุบันจะมี Programming Frameworks (เช่น TensorFlow และ PyTorch) สำหรับพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกหลายอย่าง และปฏิเสธไม่ได้ที่ในทางปฏิบัติจริง นักพัฒนาโมเดลก็ควรที่จะต้องใช้ Frameworks เหล่านั้นเพื่อประสิทธิภาพและความรวดเร็วของการพัฒนา  แต่ในคอร์สนี้จะเน้นให้ผู้เรียนได้สัมผัสกับการเขียนโค้ดโดยปราศจากการใช้ Frameworks เหล่านั้น เพื่อเพิ่มความเข้าใจใน Frameworks เหล่านั้น เทคโนโลยีหลักที่ผู้เรียนจะได้ฝึกใช้ได้แก่

    • NumPy (ใช้เป็นหลัก)

    • Pandas 

    • Python 

    • Google Colab

    • ดินสอ/ปากกา และกระดาษ


    ** คอร์สนี้เน้นลงมือทำ และถามตอบเป็นหลัก (ผู้เรียนต้องนำ laptop ส่วนตัวมาด้วย)

    คอร์สนี้เหมาะกับใคร?

    เหมาะกับ Programmer และผู้สนใจทั่วไปที่มีความต้องการดังต่อไปนี้

    • ต้องการทราบว่าปัญหาประเภทไหนที่เหมาะสำหรับใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) 

    • ต้องการเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) 

    • ต้องการเริ่มต้นศึกษาการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)  แต่ไม่รู้ว่าควรจะเริ่มต้นอย่างไร


    ** ไม่เหมาะกับ Deep Learning Engineer ที่มีความชำนาญอยู่แล้ว

    Workshop Outline

    09:30 - 10:00 ลงทะเบียน

    10:00 - 12:00 อบรมช่วงเช้า (Lecture)

          • เข้าใจประวัติโดยย่อของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก
          • รู้จัก Computation Graph, Forward propagation, Backpropagation
          • รู้จัก Activation function แต่ละชนิด
          • เข้าใจความสำคัญของ Vectorization และ Random initialization

    12:00 - 13:00 พักอบรมช่วงกลางวัน

    13:00 - 14:30 อบรมช่วงบ่าย (Lab)

          • เขียนโค้ดด้วย Numpy, Pandas, และ Python บน Google Colab

    14:30 - 14:50 เบรค 20 นาที

    14:50 - 16:30 อบรมช่วงบ่าย (Lab)

          • เขียนโค้ดด้วย Numpy, Pandas, และ Python บน Google Colab

    16:30 - 17:00 Q & A

    วิทยากร

    ดร. ธีรเดช  ราชรักษ์ (Teeradaj Racharak)

    ประสบการณ์การทำงาน:

    • อาจารย์ ที่ Japan Advanced Institute of Science and Technology, Japan

    • อดีตวิศวกรซอฟต์แวร์ ที่ Octosoft Co. Ltd. (AMPOS)

    • อดีตนักวิจัย ที่ Institute for Information Technology Innovation ม. เกษตรศาตร์

    โฮมเพจ: https://sites.google.com/view/teeradaj/home    

    ราคา

    • 2,500 บาท (ราคานี้รวม x2 Coffee Break + 1 Lunch)


    จำนวนผู้เข้าอบรม

    • ประมาณ 15 คน


    ผู้สนใจสมัครเรียนสามารถซื้อตั๋วผ่าน Eventpop ได้เลยครับ


    #hands-on lab #Workshop #Artificialartificial intelligence #machine learning #deep learning

    View Tickets
    Date
    20 Jul 2019 at 09:30 - 17:00
    Add to Calendar
    Location
    ศูนย์นวัตกรรมและความรู้ RMUTT Innovation & Knowledge Center แขวง จตุจักร เขตจตุจักร กรุงเทพมหานคร ประเทศไทย
    View Map

    Organized by

    317404
    Teeradaj Racharak

    Want to know more about this event?
    Contact the Organizer

    Tickets

    No Tickets Available


    Want to know more about this event?

    Please contact the organizer for more information.
    317404

    Teeradaj Racharak

    Call

    086 492 0122

    E-mail

    r.teeradaj@gmail.com

    Having trouble purchasing ticket? View Help Center