Black Hat Asia 2023

เปิดราคาพิเศษอีกรอบ! คอร์ส Intro to Deep Learning #3 by TechTalkThai Training 1-8 ก.ย. 2019

TechTalkThai ขอเรียนเชิญทุกท่านที่สนใจ ลงทะเบียนเรียนคอร์ส Intro to Deep Learning #3 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

Intro to Deep Learning #3 by TechTalkThai Training

วัน-เวลา:
– วันอาทิตย์ที่ 1 กันยายน 2562 9:30 – 16:00
– วันเสาร์ที่ 7 กันยายน 2562 9:30 – 16:00
– และวันอาทิตย์ที่ 8 กันยายน 2562 9:30 – 16:00
สถานที่: Whizdom Club, True Digital Park (BTS ปุณณวิถี)
ราคา: 5,900 บาท (จากราคาเต็ม 12,900 บาท)
ซื้อคอร์ส: https://www.eventpop.me/e/6522

คอร์สรอบนี้มีการเปลี่ยนแปลงจากการนำ Feedback ของผู้เรียนรอบก่อนๆ มาปรับปรุง คือการขยายคอร์สจากเดิมที่มีระยะเวลา 2 วันมาเป็น 3 วัน เพื่อให้ผู้เรียนนั้นได้มีเวลาในการทบทวนความรู้และทำ Hands-on Lab กันมากขึ้น จะได้เกิดความรู้ความเข้าใจกันมากขึ้น ราคาคอร์สจึงสูงขึ้นกว่าเดิมเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

  • 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

* คอร์สนี้เป็นคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้น ไม่เหมาะกับ Data Engineer, Data Scientist ที่มีความชำนาญอยู่แล้ว

** ผู้เรียนต้องนำคอมพิวเตอร์ที่มี Webcam ของตัวเองมาใช้ในการเรียน
สำหรับธุรกิจหรือองค์กรใดที่ต้องการให้จัดอบรมคอร์สนี้แก่พนักงานเป็นการภายในโดยเฉพาะ สามารถติดต่อเพื่อพูดคุยรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่คุณธีระ teera@techtalkthai.com

Required Software

อัพเดทล่าสุดของ Web Browser (Chrome, Firefox หรือ Safari)

Course Outline

Day 1 – 01/09/2019

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
  • การบ้าน: การเขียนโปรแกรม Python, พีชคณิตเชิงเส้น, การหาอนุพันธ์, และสถิติเบื้องต้น

16:00 – 16:30 Q&A

Day 2 – 7/09/2019

09:30 – 10:00 ลงทะเบียน, รับประทานอาหารว่าง

10:00 – 12:00

  • เฉลยการบ้าน
  • 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 – 8/09/2019

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

สนใจลงทะเบียนเรียนได้ทันที

สำหรับผู้ที่สนใจสามารถซื้อคอร์สเรียนได้ทันทีที่ https://www.eventpop.me/e/6522 โดยคอร์สจะมีราคา 3,900 บาท จากราคาเต็ม 9,900 บาท และสามารถออกใบเสร็จบริษัทได้ หากติดขัดประการใดหรือต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม สามารถติดต่อได้ที่ teera@techtalkthai.com

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


About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

พลิกมุมคิดการจัดการคลาวด์ไอทีอย่างสมาร์ตฉบับวีเอ็มแวร์ [Guest Post]

แม้คลาวด์จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของการพาองค์กรก้าวข้ามวิกฤตไปสู่การสร้างสรรค์โมเดลธุรกิจหรือกลยุทธ์การแข่งขันใหม่ ด้วยคุณลักษณะที่คล่องตัว (Agility) ในการปรับความต้องการใช้งานโดยอัตโนมัติ (Auto-Scaling) ได้ด้วยตัวเอง (Self-Services) ทว่าหลายองค์กรซึ่งเลือกปฏิวัติระบบธุรกิจขึ้นสู่คลาวด์กลับประสบปัญหาการจัดการทรัพยากรที่ยิบย่อยบนคลาวด์ไม่ไหว แถมหัวจะปวดกับภัยคุกคามที่ยุ่งยากในการป้องกัน ด้วยเหตุนี้ ความคาดหวังต่อไอทีคลาวด์ยุคถัดไป คือ การปรับแต่งแอปพลิเคชันและแพลตฟอร์มคลาวด์ไอทีให้ทันสมัยตรงต่อความต้องการทางธุรกิจ ภายใต้ระบบการรักษาความปลอดภัยแบบองค์รวมที่แข็งแกร่ง ทั่วถึง และเป็นอัตโนมัติกว่าเดิม

เสริมแกร่งความมั่นคงปลอดภัยในที่ทำงานด้วยบริการไอทีฉลาดล้ำกว่าเคย

บทความโดย คุณธเนศ อังคศิริสรรพ ผู้จัดการทั่วไป ประจำภูมิภาคอินโดจีน เลอโนโว ด้วยรูปแบบการทำงานแบบไฮบริดและยืดหยุ่นในองค์กรหลายแห่ง บริษัทหลายแห่งต่างกำลังพยายามตอบสนองต่อความคาดหวังและลำดับความสำคัญของพนักงาน ฝั่งทีมไอทีเองก็ต้องรักษามาตรฐานการให้บริการจากทางไกลในระดับสูงเพื่อสนับสนุนให้พนักงานยังคงสามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง การทำให้พนักงานมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลนั้น บริษัทจะต้องสร้างระบบไอทีที่แข็งแกร่งทนทานยิ่งขึ้นพร้อมกับคงไว้ซึ่งแนวทางใหม่ในการทำงาน  อย่างไรก็ตาม ความท้าทายคือ สภาพแวดล้อมการทำงานแบบไฮบริดในทุกวันนี้ทำให้การจัดการจากระยะไกลนั้นซับซ้อนยุ่งยาก ระบบการจัดการทรัพยากรรุ่นเก่ายิ่งทำให้ผู้ดูแลระบบไอทีจัดการงานและภัยคุกคามเชิงรุกได้ยากกว่าเดิม …