AI205 การสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึกด้วยเครื่องมือ (Building Machine Learning and Deep Learning Models with Tools)
วิชาที่ 1 การเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงด้วย PyTorch (Advanced Deep Learning with PyTorch)
บทที่ 1: บทนำสู่ PyTorch (Introduction to PyTorch)
บทที่ 2: Tensor: พื้นฐาน และ การทำงาน (Tensor: Basic & Operations)
บทที่ 3: ข้อมูล: ชุดข้อมูล และ การนำเข้าข้อมูล (Data: Dataset & DataLoader)
บทที่ 4: การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นด้วย PyTorch (Linear Regression with PyTorch)
บทที่ 5: โครงข่ายประสาทเทียมด้วย PyTorch (Neural Network in PyTorch)
บทที่ 6: ตัวอย่างการใช้งานจริง (Example of Real World Application)
วิชาที่ 2 การเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย SparkML (Machine Learning with Bigdata (SparkML))
บทที่ 1: ระบบข้อมูลขนาดใหญ่
บทที่ 2: Apache Spark
บทที่ 3: MLlib และการสร้างกระแสงานการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
บทที่ 4: การเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
บทที่ 5: ตัวอย่างการสร้างและประเมินแบบจำลอง
หลักสูตรนี้ สนับสนุนโดยกระทรวงอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม และพัฒนาโดย ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (นำเสนอผ่าน Academy.KMUTTWORKS.com)