หลักสูตร Cluster Analysis and Pattern Recognition
หลักการ
การเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบไม่มีผู้สอน(Unsupervised learning) สามารถนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์ในการจำแนกข้อมูล ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก นำมาซึ่งองค์ความรู้ใหม่ที่เป็นประโยชน์ทั้งในเชิงธุรกิจ และเชิงวิทยาศาสตร์ ส่วนการวิเคราะห์หารูปแบบข้อมูล การรับรู้รูปแบบทางสถิติ จะทำให้สามารถสร้างโมเดลในการพยากรที่แม่นยำ และสามารถอธิบายได้จากรูปแบบข้อมูลที่รวบรวมจากกลุ่มตัวอย่างหรือข้อมูลที่ได้จากการทดลอง
การเรียนการจัดกลุ่มของข้อมูลและการหารูปแบบของข้อมูล จะทำให้สามารถเข้าใจถึงเทคนิคต่าง ๆ ของการจัดกลุ่มข้อมูล วิเคราะห์ค้นหารูปแบบของข้อมูล และเพื่อสร้างองค์ความรู้ใหม่ที่ใช้ในการแก้ปัญหา ปรับปรุงการทำงาน หรือสร้างนโยบายในการบริหารงาน ในองค์กรณ์ได้
เนื้อหา ประกอบด้วย
เนื้อหาการอบรมประกอบด้วยภาคทฤษฏีและปฏิบัติ รวม 45 ชั่วโมง ประกอบด้วย
| หัวข้อที่ | เนื้อหา |
| 1 | Basic Machine Learning and Unsupervised Learning |
| 2 | Cluster Algorithm (K-Means Clustering, Mean-Shift Clustering) |
| 3 | Cluster Algorithm (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), Expectation–Maximization (EM) Clustering using Gaussian Mixture Models (GMM) |
| 4 | Cluster Algorithm (Agglomerative Hierarchical Clustering) |
| 5 | Time Series |
| 6 | Time Series Clustering and Classification (K-Means) |
| 7 | Time Series Clustering and Classification (Fuzzy C-mean) |
| 8 | Markov chain |
| 9 | Hidden Markov chain |
| 10 | Reinforcement Learning (Q-learning) |
| 11 | Reinforcement Learning (Multi agent Q-learning) |
| 12 | Visualization |
| 13 | Case study for Time-series clustering |
| 14 | Case study for Re-enforcement Learning |
| 15 | Model based reinforcement learning |
วิทยากร
คณาจารย์ประจำคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
คุณสมบัติของผู้สมัคร
- บุคคลทั่วไป
- นักศึกษาระดับมหาวิทยาลัย
- จบการศึกษาหรือกำลังศึกษาอยู่ในระดับปริญญาตรี
ระยะเวลาและสถานที่อบรม
ในทุกวันอาทิตย์ เวลา 13.00 – 16.00 น. เรียน 15 สัปดาห์ เริ่ม 10 มกราคม – 1 พฤษภาคม 2565
(เรียนร่วมกับนักศึกษาหลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ วิชาโท หรือ ปริญญาโท)
ณ ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
*ในกรณีสถานการณ์ยังไม่ปกติ จะจัดการเรียนการสอนแบบออนไลน์*
การรับสมัคร
เปิดรับสมัครถึง 24 ธันวาคม 2564
**สมัครและชำระค่าลงทะเบียนก่อนจะมีสิทธิ์ก่อน
รับจำนวน 30 คน
อัตราค่าลงทะเบียน 13,500 บาท
โปรโมชั่นพิเศษ !!!
| โปรโมชั่น | รายละเอียด | เงื่อนไข |
| EARLY BIRD | ลดทุกคอร์สเหลือเพียง คอร์สละ 9,900 บาท | ผู้สมัครต้องชำระค่าลงทะเบียน ภายในวันที่ 30 พ.ย. 2564 |
| ลดยกแก๊ง เพียงชวนเพื่อนสมัครเรียนในคอร์สเดียวกัน ลดสูงสุด 50% | • ชวนเพื่อนสมัครรวม 2 คน ลด 30% เหลือเพียง 9,450 บาท • ชวนเพื่อนสมัครรวม 3 คน ลด 40% เหลือเพียง 8,100 บาท • ชวนเพื่อนสมัครรวม 4 คน ลด 50% เหลือเพียง 6,750 บาท | ผู้สมัครและเพื่อนจะต้องเรียนในคอร์สเดียวกัน |
| ลดยกเซต สมัครเรียนมากกว่า 1 คอร์สขึ้นไป ลดสูงสุด 50% | สมัครเรียน 2 คอร์ส ลด 30% สมัครเรียน 3 คอร์ส ขึ้นไป ลด 50% | |
| ลดเพราะคิดถึง สำหรับผู้ที่กำลังศึกษาระดับปริญญาตรี และพิเศษ สำหรับศิษย์เก่าคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สจล. | • นักศึกษาปริญญาตรีทุกสถาบัน ลด 30% เหลือเพียง 9,450 บาท • นักศึกษาปริญญาตรีสามพระจอมฯ ลด 40% เหลือเพียง 8,100 บาท • นักศึกษาคณะและศิษย์เก่าคณะไอที สจล. ลด 50% เหลือเพียง 6,750 บาท | • สำหรับนักศึกษา ต้องแสดงบัตรนักศึกษาในการสมัคร • สำหรับศิษย์เก่าคณะไอที สจล. ต้องแสดงหลักฐานใบปริญญาบัตรในการสมัคร |
วิธีการสมัคร
- สมัครผ่านระบบออนไลน์ คลิกที่นี่
- หลังสมัคร โอนเงินค่าลงทะเบียน เข้าบัญชี ออมทรัพย์ ธนาคารกรุงไทย สาขาเทคโนโลยีพระจอมเกล้าฯลาดกระบัง เลขที่ บัญชี 693-0-31634-2 ชื่อบัญชี “ โครงการพิเศษคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สจล.”
- ให้ส่งหลักฐานการโอนเงินค่าลงทะเบียน ทางโทรสาร หรือ ทาง e-mail ถึง คุณ นุชรี
ส่งหลักฐานการชำระค่าลงทะเบียน
- ส่งหลักฐานการชำระค่าลงทะเบียน คลิกที่นี่
** การสมัครจะสมบูรณ์ก็ต่อเมื่อทางคณะได้รับชำระเงินค่าลงทะเบียนเรียบร้อยแล้ว **
*** สมัครและชำระค่าลงทะเบียนก่อนจะมีสิทธิ์ก่อนโดยเรียงตามลำดับ ***
หมายเหตุ
– ผู้เข้าอบรมจะต้องมีเวลาในการอบรมไม่น้อยกว่าร้อยละ 80 ของเวลาการอบรมทั้งหมด จึงจะได้รับใบรับรองผ่านการอบรม (Certificate of Course Attendance)
– ข้าราชการ พนักงานรัฐวิสาหกิจ สามารถเบิกค่าลงทะเบียนตามระเบียบราชการได้
คุณนุชรี โทร. 0 2723 4927 หรือ มือถือ: 08 9699 7880
แฟกซ์: 0 2723 4910 ในวันและเวลาราชการ
E-mail: nutcharee@it.kmitl.ac.th
