คอร์ส Intro to Deep Learning เป็น Workshop 3 วัน เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้หลักการทำงานพื้นฐานของ Deep Learning ลงมือสร้าง Neural Network และทดลองกับ Dataset ต่างๆ เพื่อที่จะสามารถนำไปต่อยอดกับ Dataset ของคุณเองได้ Framework ที่ใช้ใน Workshop มีตั้งแต่ NumPy ที่ใช้ในการประมวลผลขั้นพื้นฐาน ไปจนถึง PyTorch และ TensorFlow

วัน-เวลา: วันอาทิตย์ที่ 27 ตุลาคม 2562 9:30 - 16:00

วันเสาร์ที่ 2 พฤศจิกายน 2562 9:30 - 16:00

และวันอาทิตย์ที่ 3 พฤศจิกายน 2562 9:30 - 16:00

สถานที่: Whizdom Club, True Digital Park

(ท่านสามารถเดินทางด้วย BTS มาลงสถานีปุณณวิถี ทางออกหมายเลข 6 เดินมาตาม Skywalk ที่เชื่อมต่อกับโครงการ Whizdom 101 หรือ อาคารเดียวกับ True Digital Park ซึ่งใช้เวลาเพียง 10 นาที เท่านั้น หรือจะเดินทางมาโดยรถยนต์ส่วนตัว แนะนำให้จอดบริเวณชั้นใต้ดิน โซนฝั่งท็อปส์ซุปเปอร์มาร์เก็ต กดลิฟท์ขึ้นมาชั้นที่ 4 นำบัตรจอดรถมาประทับตรา จอดฟรี 12 ชั่วโมง)

ราคาเต็ม 12,900 บาท ลดเหลือ 5,900 บาทเท่านั้น! ราคาเฉลี่ยเพียงชั่วโมงละไม่ถึง 250 บาท! (รวมอาหารกลางวันและเบรก) 

ลดราคาพิเศษเมื่อสมัครพร้อมกัน 2 ท่าน ลดเหลือ 5,500 บาท

ท่านสามารถเลือกออกใบกำกับภาษีสำหรับบริษัทได้ใน Event Pop หรือหากท่านต้องการใบเสนอราคาสามารถแจ้งได้ทางอีเมล teera@techtalkthai.com ทางเราจะส่งรายละเอียดการโอนเงินพร้อมใบเสนอราคาให้

ทาง Event Pop มีระบบ Refund Protect โดยจะเสียค่าธรรมเนียมเพิ่มขึ้นเล็กน้อย หากท่านซื้อบัตรแล้วไม่สามารถเข้าร่วมงานได้เนื่องจากเกิดเหตุไม่คาดฝันขึ้น ท่านจะสามารถเคลมเงินค่าบัตรเข้างานของท่านคืนได้เต็มจำนวนโดยบริษัท Tokio Marine HCC จะเป็นผู้รับประกันและช่วยในกระบวนการคืนเงินทั้งหมด และจะทำการคืนเงินโดยตรงให้กับผู้ซื้อผ่านทางบัญชีธนาคาร

* คอร์สนี้เป็นคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้น ไม่เหมาะกับ Data Engineer, Data Scientist ที่มีความชำนาญอยู่แล้ว

สำหรับธุรกิจหรือองค์กรใดที่ต้องการให้จัดอบรมคอร์สนี้แก่พนักงานเป็นการภายในโดยเฉพาะ สามารถติดต่อเพื่อพูดคุยรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่คุณธีระ teera@techtalkthai.com

Required Software

• อัพเดทล่าสุดของ Web Browser (Chrome, Firefox หรือ Safari)

Course Outline

Day 1 - 27/10/2019

09:30 - 10:00 ลงทะเบียน, รับประทานอาหารว่าง

10:00 - 12:00

• Intro to Deep Learning

• ตัวอย่าง Application ต่างๆ ที่ใช้ Deep Learning

• ภาพรวมความรู้ต่างๆ ที่ใช้ใน Deep Learning เช่น พีชคณิตเชิงเส้น, แคลคูลัสเบื้องต้น, การเขียนโปรแกรม Python, และสถิติเบื้องต้น

• สอนการใช้ Google Colab

• ปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรม Python

12:00 - 13:00 พักรับประทานอาหารกลางวัน

13:00 - 14:45 

• สอนการใช้ Desmos ซึ่งเป็นเครื่องมือสำหรับการ Visualize สมการ

• ทบทวนพีชคณิตเชิงเส้นและเมทริกซ์

14:45 - 15:00 พักเบรค ทานอาหารว่าง

15:00 - 16:00

• ทบทวนแคลคูลัสเบื้องต้น

• ทบทวนสถิติเบื้องต้น

16:00 - 16:30 Q&A

Day 2 - 02/11/2019

09:30 - 10:00 ลงทะเบียน, รับประทานอาหารว่าง

10:00 - 12:00

• Intro to neural network ทำความรู้จักกับโครงข่ายประสาทเทียมที่เป็นเบื้องหลังของ Deep Learning
  

• การจำแนกประเภทของปัญหา เช่น ปัญหาประเภท Classification หรือปัญหาประเภท Regression

• Intro to PyTorch ทำความรู้จักกับ PyTorch

• Hands-on: Getting to know NumPy and Tensor เริ่มต้นทำความรู้จัก data structure พื้นฐานที่ใช้ในงาน deep learning

• Hands-on: ทดลองสร้าง Neural Network อย่างง่าย

• Hands-on: Working on MNIST dataset นำ neural network ที่สร้างมาก่อนหน้าที่มาทดลองกับ MNIST dataset

12:00 - 13:00 พักรับประทานอาหารกลางวัน

13:00 - 15:00 

• Error Function and Error Minimization เราไม่สามารถพัฒนาโมเดลให้ดีขึ้นได้ถ้าเราไม่มีการวัดผล ในส่วนนี้เราจะมาทำความรู้จัก Error Function และวิธีการทำให้โมเดลมีความแม่นยำสูงขึ้น

• Backpropagation Step-by-step ทำความรู้จักกับ Algorithm ที่เป็นหัวใจหลักของ Deep Learning

14:45 - 15:00 พักเบรค ทานอาหารว่าง

15:00 - 16:00

• Hands-on: Backpropagation

16:00 - 16:30 Q&A

Day 3 - 03/11/2019

09:30 - 10:00 ลงทะเบียน, รับประทานอาหารว่าง

10:00 - 12:00

• Hands-on: Train Neural Network

• Hands-on: ทดลองสร้าง Classifier สำหรับ Fashion-MNIST Dataset

• Intro to TensorFlow

• Hands-on: TensorFlow

• Convolutional Neural Network มารู้จักกับ Neural Network ที่นิยมใช้กับข้อมูลประเภทรูปภาพหรือบ้างครั้งก็มีการเอาไปใช้กับข้อมูลที่เป็นตัวหนังสือด้วย

12:00 - 13:00 พักรับประทานอาหารกลางวัน

13:00 - 15:00 

• Hands-on: Convolution

• Hands-on: ทดลองสร้าง Convolutional Neural Network

• A Lightweight Model: MobileNet ทดลองทำโมเดลที่เหมาะสำหรับนำไปใช้งานบนอุปกรณ์ที่มีพลังการประมวลผลไม่มากเช่นมือถือหรือ Web Browser

• Hands-on: MobileNet

• Hands-on: ทดลองสร้าง Dataset ของตัวเอง

14:45 - 15:00 พักเบรค ทานอาหารว่าง

15:00 - 16:00

• Hands-on: นำโมเดลที่เทรนขึ้นไปใช้งานบนเว็บด้วย TensorFlow.js

16:00 - 16:30 Q&A

About Instructor

ธีระ ลายธีระพงศ์ จบการศึกษาปริญญาตรีด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์จาก KMITL และปริญญาโทด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์จาก AIT หัวข้องานวิจัยที่สนใจคือ machine learning และ computer vision ปัจจุบันเป็น technical training lead ที่ TechTalkThai มีประสบการณ์วิจัย computer vision และ deep learning กับสถาบันวิจัยที่ประเทศญี่ปุ่น (NII) และร่วมสอน deep learning กับสมาคมโปรแกรมเมอร์แห่งประเทศไทย, Facebook Developer Circle, และบริษัทเอกชน

Teera Laiteerapong graduated master of computer engineering from Asian Institute of Technology and bachelor of computer engineering from King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang. His research interests are machine learning and computer vision. Currently, he is technical training lead at TechTalkThai.

About TechTalkThai Training

TechTalkThai Training เป็นทีมงานส่วนหนึ่งของ TechTalkThai ที่มุ่งเน้นการจับมือร่วมกับเหล่าผู้เชี่ยวชาญทางด้าน IT ในสาขาต่างๆ จากภายนอก ในการเปิดคอร์สสอนเทคโนโลยีให้กับเหล่าผู้ที่สนใจในวงการ IT เพื่อให้ผู้ที่ทำงานในวงการ IT สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีใหม่ๆ ได้อย่างทันท่วงที โดยผู้สอนที่มีความเชี่ยวชาญ ผ่านการตรวจสอบโดยทีมงาน TechTalkThai และมีราคาคอร์สที่ไม่สูงจนเกินไป สามารถออกใบกำกับภาษีได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย

ผู้ที่สนใจร่วมเปิดคอร์สใหม่ๆ กับทาง TechTalkThai Training สามารถติดต่อทีมงานได้ทันทีที่ teera@techtalkthai.com