เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจและสามารถเขียน Machine Learning ได้
- การใช้ Computer เบื้องต้นเช่น แตก Zip File, แก้ virus, สร้าง File, แก้นามสกุล File, หา Path File ต่าง ๆ ในเครื่องตัวเอง
- คณิตศาสตร์ม.ต้น, ม.ปลายบางเรื่อง เช่น Set, Function, Logics, Matrix, Vector, Complex Number
- ภาษาอังกฤษพื้นฐาน
- มีเวลามาเรียนและเวลาทำการบ้าน
ถ้าได้ทั้ง 4 ข้อนี้เรียนรู้เรื่องแน่นอนครับ
- ทุกคนที่สนใจเรื่องของ AI และ Machine Learning
- นักเรียนนักศึกษาที่อยากเรียนต่อสาขา AI และ Machine Learning
- นักเรียนนักศึกษาที่ต้องการทำโปรเจกต์เกี่ยวกับ Machine Learning
- ฝ่ายการตลาดที่สนใจเรื่อง Machine Learning เพื่อนำไปใช้วิเคราะห์ลูกค้า
- นักธุรกิจที่สนใจเรื่อง Machine Learning เพื่อนำไปใช้ต่อยอดธุรกิจ
- ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานเขียนโปรแกรมมาก่อนก็สามารถเรียนได้
- คนใจเสาะเห็นสมการคณิตศาสตร์ยาว ๆ แล้วจะเป็นลม
- คนที่ลืมคณิตศาสตร์ ม.ปลายไปหมดแล้ว เพราะว่าจะเข้าใจ Machine Learning ต้องใช้ด้วย แต่ถ้ายังจำได้ราง ๆ ก็สามารถเรียนได้
- คนที่ไม่อยากจะเขียน Code อยากจะใช้การลากวางแล้วคิดว่าจะได้ AI
- คนที่กลัวเหนื่อย
- คนที่รู้เรื่อง Machine Learning หรือ AI อยู่แล้วเพราะว่า Course นี้สำหรับผู้เริ่มต้น
- Intro To AI Era
- Why do we need artificial intelligence?
- AI/ML ประวัติโดยย่อ
- AI/ML ส่งผลต่อชีวิตเรายังไงบ้าง
- ทบทวนคณิตศาสตร์
- Linear Regression
- Logistic Regression
- การ Test Model
- Confusion Matrix
- SVM
- Supervise Learning VS Non-supervise Learning
- PCA (optional)
- GMM (optional)
- Neural Network
- Deep Neural Network
- Back Propagation
- การปรับปรุง NN
- convolutional neural network
- Image Procession Using Neural Network
- Time Series Neural Network (optional)
- ทุกเรื่องมี Workshop ทั้งหมดเลยได้ลงมือจริง
- ทุกเรื่องเรียนโดยการลงมือปฏิบัติจริงด้วย Workshop จริง เขียน Code จริง
Data จริง เพื่อแก้ปัญหาในโลกธุรกิจจริง ๆ
เรียน AI701 ONLINE
PART I: Python Programming
- variable, expression, การเขียน if-else, การเขียน loop
- loop2, loop3, loop4, loop5
- List, Function
- pass by value, pass by reference
- String, File, List 2D, Tuple
- Dynamic Memory allocation
- Class
- OOP
- INHERITANCE
- POLYMORPHISM
- Intro to Web programming
- Intro to GUI
PART II: Machine Learning
- Intro To AI Era
- Why do we need artificial intelligence?
- AI/ML ประวัติโดยย่อ
- AI/ML ส่งผลต่อชีวิตเรายังไงบ้าง
- ทบทวนคณิตศาสตร์
- Linear Regression
- Logistic Regression
- การ Test Model
- Confusion Matrix
- SVM
- Supervise Learning VS Non-supervise Learning
- PCA (optional)
- GMM (optional)
- Neural Network
- Deep Neural Network
- Back Propagation
- การปรับปรุง NN
- convolutional neural network
- Image Procession Using Neural Network
- Time Series Neural Network (optional)
- ทุกเรื่องมี Workshop ทั้งหมดเลยได้ลงมือจริง
- ทุกเรื่องเรียนโดยการลงมือปฏิบัติจริงด้วย Workshop จริง เขียน Code จริง
Data จริง เพื่อแก้ปัญหาในโลกธุรกิจจริง ๆ
เรียน PY201 ONLINE
PART I: Python Programming
- การใช้โปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมภาษา Python เบื้องต้น
- Variable
- if - else
- LOOP
- ลิสต์ (List)
- การเรียงข้อมูล (Sort)
- Nested List
- Function หรือ Method
- คลาส (Class)
- Thread
- Object Oriented Programming (OOP)
- ความผิดปกติ (Exception)
- สตริง (String)
- การอ่าน File
- Interface
PART II: DATABASE
- Database Design
- ER-Diagram
- Normalization
- คำสั่งSQL
PART III: WEB 1
- Internet ทำงานอย่างไร Web Site ทำงานอย่างไร HTTP, FTP
- HTML และ CSS
- ทบทวน variable, expression, if-else, loop, Array, Function, String
- Javascript
- Database Design
- SESSION, COOKIE
- Bootstrap
- MySQL
- jQuery
- Ajax
- DOM
- XML
- JSON
- Database Programming
- MVC
PART IV: WEB จัดเต็ม
- Database + MVC
- CRUD : Insert - UPDATE - DELETE - SELECT
- CRUD แบบซับซ้อนขึ้น
- สุดยอดของวิธีการเขียน code CRUD สำหรับทุก ๆ Table ใน DB ใน 1 นาที
- Regular Expression
- สุดยอดเคล็ดลับวิชาตัวเบาที่จะทำให้คุณเขียน web แบบประหลาด ๆ ยังไงก็ได้ (ถ้ามีเวลาเขียน)
- Responsive Web
- ทำ Content Management System เอง
- ทำ Program Chat โดยใช้ Ajax
- การป้องการ hack โดย SQL Injection
- File read write, upload file
- OOP
- Workshop1
- Workshop2
- Fackbook plugin
- Intro to CMS -> Wordpress, Drupal
- การส่ง Email
- การ Log-in Log-out
- ทำ Report - Print ใบเสร็จรับเงิน
- การวาด graph แท่ง, graph เส้น, Pie Graph
- การดึงข้อมูลจาก internet มาประมวลผล เช่น ข้อมูลราคาหุ้น ข้อมูล P/E ratio ของหุ้น
- สุดยอดเคล็ดลับวิชาที่จะทำให้คุณเป็น Programmer แบบ พญาอินทรี ไม่ใช่เป็น ลูกนกจิ๊บๆๆๆๆ ที่ต้องรออาหารจากแม่นก เคล็ดลับที่จะเปลี่ยนคุณเป็นผู้ล่า ไม่ใช่เหยื่ออีกต่อไป
- PHP ต่อ Weka : การเขียน PHP ให้ต่อกับ external Tool ภายนอก เช่น Weka
PART V: Machine Learning
- Intro To AI Era
- Why do we need artificial intelligence?
- AI/ML ประวัติโดยย่อ
- AI/ML ส่งผลต่อชีวิตเรายังไงบ้าง
- ทบทวนคณิตศาสตร์
- Linear Regression
- Logistic Regression
- การ Test Model
- Confusion Matrix
- SVM
- Supervise Learning VS Non-supervise Learning
- PCA (optional)
- GMM (optional)
- Neural Network
- Deep Neural Network
- Back Propagation
- การปรับปรุง NN
- convolutional neural network
- Image Procession Using Neural Network
- Time Series Neural Network (optional)
- ทุกเรื่องมี Workshop ทั้งหมดเลยได้ลงมือจริง
- ทุกเรื่องเรียนโดยการลงมือปฏิบัติจริงด้วย Workshop จริง เขียน Code จริง
Data จริง เพื่อแก้ปัญหาในโลกธุรกิจจริง ๆ
เรียน PY203 ONLINE
PART I: Java Programming
- การใช้โปรแกรม Eclipse เบื้องต้น
- Variable
- if - else
- LOOP
- อาร์เรย์ (Array)
- การเรียงข้อมูล (Sort)
- อาร์เรย์ 2 มิติ
- Function หรือ Method
- คลาส (Class)
- Thread
- Object Oriented Programming (OOP)
- ความผิดปกติ (Exception)
- สตริง (String)
- การอ่าน File
- Interface
PART II: DATABASE
- Database Design
- ER-Diagram
- Normalization
- คำสั่งSQL
PART III: Python for Machine Learning
- Fundamental of Programming
- Flowchart
- Algorithm
- Variable
- If-Else
- Control flow
- Input/Output
- File
- Network
- Math and Calculation
- Loop
- build-in function
- Project mini data science
- Build-in data structure
- list
- tuple
- dictionary
- list of list
- More on data manipulation
- Database
- Database design
- ER-diagram
- Normalization
- Case study
- Software process
- Case study II
- SQL Command
- Implementation Mini Database Programming
- Web programming using python
- Flask
- Data Science and Machine Learning
- Data analysist
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
- Jupyter Notebook on AWS
- Implement Simple Machine Learning Model
PART IV: Machine Learning
- Intro To AI Era
- Why do we need artificial intelligence?
- AI/ML ประวัติโดยย่อ
- AI/ML ส่งผลต่อชีวิตเรายังไงบ้าง
- ทบทวนคณิตศาสตร์
- Linear Regression
- Logistic Regression
- การ Test Model
- Confusion Matrix
- SVM
- Supervise Learning VS Non-supervise Learning
- PCA (optional)
- GMM (optional)
- Neural Network
- Deep Neural Network
- Back Propagation
- การปรับปรุง NN
- convolutional neural network
- Image Procession Using Neural Network
- Time Series Neural Network (optional)
- ทุกเรื่องมี Workshop ทั้งหมดเลยได้ลงมือจริง
- ทุกเรื่องเรียนโดยการลงมือปฏิบัติจริงด้วย Workshop จริง เขียน Code จริง
Data จริง เพื่อแก้ปัญหาในโลกธุรกิจจริง ๆ
เรียน J202 ONLINE
- Python
- Python Scikit-Learn
- Python NumPy
- EPT Programming Suit (อาจจะไม่ทันเวลา)
- TensorFlow
- etc.
- สามารถต่อยอดได้หลากหลายสาขา
- จะไปทำรถอัตโนมัติก็ได้
- เป็นพื้นฐานไปต่อยอดทำงาน data scientist ก็ได้
- ทำงานวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดก็ได้
- ดูดข้อมูลจากใน social media มาวิเคราะห์ก็ได้
- ทำ branding social media monitoring ก็ได้
- วิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ก็ได้
- ทำเกมก็ได้
- ทำประมาณราคาที่ดินด้านอสังหาริมทรัพย์ก็ได้ครับ
- วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคก็ได้
- ถ้าชอบด้านกีฬาไปวิเคราะห์ผู้เล่นในฟุตบอลก็ได้
- วิเคราะห์มะเร็งเต้านมก็ได้ครับ
- วิเคราะห์ทางการตลาดเพื่อเพิ่มยอดขาย
- วิเคราะห์การทำงานของพนักงาน
- ใช้สร้างข้อมูลสรุปเพื่อหา Insight ในธุรกิจ
- เข้าใจและสามารถเขียน Machine Learning ได้
- สามารถติดตั้งและใช้งานโปรแกรม Jupyter Notebook และ Spyder ได้
- สามารถเขียน Machine Learning แบบ pure python ได้
- สามารถใช้งาน Library ยอดนิยมที่ใช้ในงาน Machine Learning และ Deep Learning เช่น TensorFlow, Scikit-Learn, NumPy, Pandas ได้
- มีกระบวนการคิดอย่างเป็นระบบ
- สามารถนำไปประยุกต์ต่อยอดได้เองในอนาคต
เราเน้นให้ผู้เรียนเข้าใจ และสามารถประยุกต์ใช้ความรู้ในการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์
การเรียนกับทาง EPT นั้น จะเน้นให้ผู้เรียนลงมือปฏิบัติ โดยเริ่มจากดูสิ่งที่อาจารย์สอนแล้วทำตาม
จากนั้นจึงฝึกประยุกต์กับเรื่องอื่น ๆ และหากทำไม่ได้ก็สามารถถามได้ทันที แต่ละคอร์สมีการบ้านให้ทำเยอะ สนุกสนานแน่นอน
ระบบการสอนของเรา
เรามั่นใจว่าระบบการสอนของเราเป็นระบบแบบเดียวกับที่ใช้ในมหาวิทยาลัยชื่อดังทั่วโลก ถ้านักเรียนมีพื้นฐานคณิตศาสตร์ที่ดี
มีพื้นฐานภาษาอังกฤษเล็กน้อย (อ่าน Document พอได้) และมีเวลามาเรียน + เวลาทำการบ้านสม่ำเสมอ
เมื่อเรียนจบแล้วจะสามารถ
เขียนโปรแกรม ได้แน่นอน
เรียนที่ไหน?
Course นี้มีการสอน 2 แบบ คือ มาเรียนที่อาคารของเราที่ราชเทวี และเรียน Online
Course ของเราเป็น Course แบบเรียนกับ Video แต่จะมีเจ้าหน้าที่อยู่ด้วยเกือบตลอดเวลา
ดังนั้นไม่ต้องกลัวว่าจะงงแล้วไม่มีใครให้ถาม
เรียนแล้วงง / สงสัย / ท้อแท้ใจ / อยากปรึกษา ทำไงดี?
สำหรับคอร์ส SELF เดินมา 2 ก้าวก็ถามได้เลย
ส่วนคอร์ส ONLINE ถามได้ผ่านทางระบบ Q&A ของเรา จะมีเจ้าหน้าที่ตอบกลับภายใน 24 ชั่วโมง
แผนการเรียนสำหรับนิสิตนักศึกษาสถาบันต่าง ๆ
สำหรับนิสิตนักศึกษามหาวิทยาลัย โปรดแจ้งตอนสมัครเรียนว่าอยู่มหาวิทยาลัยอะไร เพราะแต่ละมหาวิทยาลัยจะเรียนแตกต่างกันนิดหน่อย
เรามี course ที่เหมาะสมและตรงกับของมหาวิทยาลัยต่อไปนี้
- จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
- สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
- มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
- มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
- มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
** ถึงจะเป็น course แบบ SELF แต่ที่นี่เราดูแลนักเรียนแบบใกล้ชิด
สามารถสอนแยกเป็นรายบุคคลตามแต่มหาวิทยาลัยได้
เนื่องจากทางเรามี course SELF หลายฉบับตามการเรียงเรื่องของแต่ละมหาวิทยาลัยที่อาจแตกต่างกัน **
ค่าใช้จ่าย
ถ้าเปิดด้วย tablet หรือมือถือ กรุณาเลื่อนไปดูราคาได้ทางด้านขวาของในตารางด้านล่างนี้
กดที่นี่เพื่อดูรายละเอียด Course SELF
รหัส Course |
ชื่อ Course |
รูปแบบการเรียน |
ราคา |
AI701 |
คอร์ส Machine Learning |
สอนสด / เรียนแบบ SELF |
15,700฿
12,300฿ (สำหรับนักเรียนเก่า Course อะไรก็ได้)
|
AI701 |
คอร์ส Machine Learning |
ONLINE |
AI701 ONLINE กดตรงนี้ |
PY201 |
คอร์ส Python + Machine Learning |
ONLINE |
PY201 ONLINE กดตรงนี้ |
PY203 |
คอร์ส Python + Database + Web Programming + Machine Learning |
ONLINE |
PY203 ONLINE กดตรงนี้ |
J202 |
คอร์ส Java + Database + Python + Machine Learning |
ONLINE |
J202 ONLINE กดตรงนี้ |
ถ้าเปิดด้วย tablet หรือมือถือ กรุณาเลื่อนไปดูราคาได้ทางด้านขวาของในตารางด้านบนนี้นะครับ