{"id":12097,"date":"2024-06-14T14:05:21","date_gmt":"2024-06-14T07:05:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ict.mahidol.ac.th\/en\/?post_type=tribe_events&p=12097"},"modified":"2024-06-14T15:07:42","modified_gmt":"2024-06-14T08:07:42","slug":"ai-for-image-processing","status":"publish","type":"tribe_events","link":"https:\/\/www.ict.mahidol.ac.th\/en\/event\/ai-for-image-processing\/","title":{"rendered":"\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 AI Introduction for Image Processing"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_row_inner gap=”5″][vc_column_inner width=”1\/3″][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=”1\/3″][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=”1\/3″]\n \u0e25\u0e07\u0e17\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e04\u0e25\u0e34\u0e01<\/span>\n <\/a>[\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_tta_tabs style=”modern” shape=”square” color=”violet” active_section=”1″][vc_tta_section title=”\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25” tab_id=”1718348839601-3efaef57-1906″][vc_single_image image=”12101″ img_size=”full” onclick=”link_image”][vc_column_text]<\/p>\n

\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07 :<\/h3>\n
    \n
  • \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Basic Python program for machine learning<\/li>\n
  • \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 NN and CNN<\/li>\n
  • \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 CNN\u2019s ability for image analysis<\/li>\n
  • \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 Hand-on experience on image analysis<\/li>\n<\/ul>\n

    [\/vc_column_text][\/vc_tta_section][vc_tta_section title=”\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23” tab_id=”1718348839605-128e44ce-2fd1″][vc_column_text]<\/p>\n

    \u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21:<\/h3>\n
      \n
    • Environment setup<\/li>\n
    • Basic Python for AI<\/li>\n
    • Basic tools e.g. TensorFlow, OpenCV<\/li>\n
    • Introduction to NN\/CNN<\/li>\n
    • Components of CNN<\/li>\n
    • Basic CNN implementation for object classification and object localization<\/li>\n
    • CNN optimization<\/li>\n
    • Project discussion<\/li>\n<\/ul>\n

      \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e04\u0e27\u0e23\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19:<\/h3>\n
        \n
      • Python programing<\/li>\n
      • Neural network and\/or Convolutional neural network \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n

        ** (\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e39\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07) **[\/vc_column_text][\/vc_tta_section][vc_tta_section title=”\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23” tab_id=”1718348940218-024b7058-e558″][vc_column_text]<\/p>\n

        \u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e17\u0e23\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e27\u0e38\u0e12\u0e34\u00a0 :<\/h3>\n

        \"\"\u0e23\u0e28. \u0e14\u0e23. \u0e27\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c \u0e04\u0e39\u0e48\u0e2a\u0e01\u0e38\u0e25\u0e19\u0e34\u0e23\u0e31\u0e19\u0e14\u0e23\u0e4c<\/h4>\n
          \n
        • \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e32\u0e23\u0e22\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33 \u0e04\u0e13\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e28\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e23 (ICT) \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e21\u0e2b\u0e34\u0e14\u0e25<\/li>\n
        • \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e32\u0e23\u0e22\u0e4c\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e41\u0e25\u0e30 Image Processing \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e01\u0e25<\/li>\n<\/ul>\n

          [\/vc_column_text][\/vc_tta_section][vc_tta_section title=”\u0e04\u0e48\u0e32\u0e25\u0e07\u0e17\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e19” tab_id=”1718349000122-efae459d-387a”][vc_column_text]<\/p>\n

          \u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e33\u0e23\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e25\u0e07\u0e17\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e23\u0e2d\u0e40\u0e08\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a \u0e17\u0e32\u0e07 Email \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e04\u0e23\u0e21\u0e32<\/h4>\n

          \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e40\u0e01\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e37\u0e19\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e25\u0e07\u0e17\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e19\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/h4>\n

          \u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e41\u0e08\u0e49\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e04\u0e37\u0e19\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e25\u0e07\u0e17\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e01\u0e29\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e14\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e40\u0e01\u0e13\u0e11\u0e4c \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49<\/p>\n\n\n\n\n\n
          \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e04\u0e37\u0e19\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19<\/strong><\/td>\n\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e19<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
          1. \u0e44\u0e21\u0e48\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 7 \u0e27\u0e31\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e08\u0e31\u0e14\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/td>\n100 %<\/td>\n<\/tr>\n
          2. \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 7 \u0e27\u0e31\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e08\u0e31\u0e14\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/td>\n75 % **\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<\/table>\n

          \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u00a0<\/strong>:<\/strong><\/p>\n

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