โครงการฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการด้านพื้นฐานการใช้งานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

ธันวาคม 14, 2018 09.00 น. - 16.00 น.

หลักการและเหตุผล

ปัจจุบันความสนใจและความต้องการ software ประเภท Artificial Intelligence (AI) นั้นมีเพิ่มมากขึ้น เนื่องจากสินค้าหรือนวัตกรรมที่ใช้ AI เป็นองค์ประกอบได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น อาทิ เช่น การสอบถามข้อมูลทั่วหรือการสั่งการด้วย (personal assistants) หรือ การประมวลภาพถ่ายจากโทรศัพท์ เคลื่อนที่ให้มีความสวยงาม เทคโนโลยีทิี่เป็นกำลังสำคัญที่ช่วยให้ software ที่ใช้ AI เป็นที่ยอมรับและสามารถนำ ไปใช้งานได้จริงอย่างแพร่หลายในปัจจุบันคือ การเรียนรู้เชิงลึก หรือเป็นที่รู้จักในนาม Deep Learning

ในประเทศไทยนั้นการเข้าถึงองค์ความรู้ที่สามารถนำเอา Deep Learning ไปสร้างสรรค์นวัตกรรมใน อุตสาหกรรมต่างๆ ยังมีอยู่เป็นปริมาณน้อย ดังนั้นคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล จึงจัดการอบรมเพื่อแนะนำและปูพื้นฐานให้กับบุคคลากรด้าน IT ของประเทศไทย เพื่อที่จะสามารถนำเอา Deep Learning ไปสร้างสรรค์หรือพัฒนาต่อยอดให้เกิดเทคโนโลยีใหม่ในอุตหกรรมต่างๆ

กำหนดการ

โครงการฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการด้านพื้นฐานการใช้งานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)
โดย ดร. อัคร สุประทักษ์ และ ดร. ธนพล นรเสฏฐ์
วันที่ 14 ธันวาคม พ.ศ.2561 เวลา 9.00 น. – 16.00 น
อาคารคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) ม.มหิดล วิทยาเขตศาลายา

วัน-เวลา หัวข้อวิชา
วันที่ 14 ธันวาคม 2561

(9.00 – 16.00)

● Introduction to Deep Learning (30 mins)

○ Machine Learning Pipeline

○ Applications ของ Deep Learning

○ หลักการของ Deep Learning

● Tools for deep learning (20 mins)

○ Tensorflow และ Keras

○ เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เช่น Colaboratory และ Jupyter Notebook

● Break (10 mins)

● Deep Learning: Hello World (110 mins + 10 break)

○ Image classification with MNIST dataset

○ Go through code examples

■ Prepare datasets: train, valid, and test

■ Building models: fully-connect networks

■ Defining a loss

■ Training and prediction

■ Performance metrics

● Lunch (60 mins)

● Common designs for applications (30 mins)

● นำเอาโมเดลที่มีอยู่แล้วมาใช้ (45 mins)

○ VGG สำหรับรูปภาพอะไรก็ได้

● Break (15 mins)

● ลงมือสร้าง deep learning model ด้วยตัวเองสำหรับปัญหาใหม่ (90 mins)

○ การสร้าง machine learning model

○ การวัดความแม่นยำของ model

(หมายเหตุ: หัวข้ออาจจะมีการปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสม)

วิทยากร

ลงทะเบียนออนไลน์

แบบประเมินออนไลน์

วิธีชำระเงิน

อัตราค่าธรรมเนียม หลักฐานและวิธีการชำระเงิน
นักศึกษาของมหาวิทยาลัยมหิดล 2,000 บาท โอนเข้าบัญชี “มหาวิทยาลัยมหิดล” ธ.ไทยพาณิชย์

เลขที่บัญชี 016-3-00325-6 สาขา  “ ศิริราช ”  หรือ

ชำระเป็นเงินสด ณ คณะ ICT

หลักฐานที่ใช้

1. สำเนาใบโอนเงิน

2. สำเนาบัตรนักศึกษา   

บุคลากรของมหาวิทยาลัยมหิดล 2,400 บาท ใช้วิธีการตัดโอนเงินระหว่างหน่วยงาน

หลักฐานที่ใช้

1. สำเนาหนังสืออนุมัติเข้าร่วมโครงการ หรือ สำเนา

ตัดโอนลงนามอนุมัติ โดยผู้บังคับบัญชาต้นสังกัด

2. สำเนาบัตรข้าราชการ/พนักงานมหาวิทยาลัยมหิดล

บุคคลทั่วไป 2,800 บาท โอนเข้าบัญชี “มหาวิทยาลัยมหิดล” ธ.ไทยพาณิชย์

เลขที่บัญชี 016-3-00325-6 สาขา  “ ศิริราช ”  หรือ

ชำระเป็นเงินสด ณ คณะ ICT

หลักฐานที่ใช้

1. สำเนาใบโอนเงิน

2. สำเนาบัตรประชาชน

Email สำเนาเอกสารหลักฐานมาที่ sarachaya.chi@mahidol.ac.th (*เอกสารฉบับจริงยื่นหน้างาน *)
Share:
  • 9
  •  
  •  
  •  
  •   
  •  
  •  
    9
    Shares

Copyright © 2018. All rights reserved. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล

ThailandEnglish