AIAT Academy สัญจร 2018

AIAT Academy สัญจร 2018

Chatbot

เรียนรู้การสร้าง chatbot ให้สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้อย่างฉลาด จึงนำไปใช้โต้ตอบได้ในหลากหลายงาน อาทิเช่น ร้านค้าออนไลน์ และเว็บไซต์หน่วยงาน

โดย ดร. กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร อาจารย์พิเศษ สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, CEO บริษัท ไอแอพพ์ เทคโนโลยี จำกัด และเจ้าของเว็บไซต์ kobkrit.com

Data Analytics

เรียนรู้การใช้เครื่องมือในการทำ Data Analytics ซึ่งเป็นหัวข้อที่รับได้ความนิยมจากวงการต่างๆ ทั้งภาควิชาการ และภาคธุรกิจ ด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio จึงไม่จำต้องเขียนโปรแกรมเป็น

โดย ดร. เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา ผู้อำนวยการหลักสูตร สาขาวิชาวิศวกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ สอบผ่านมาตรฐานและได้รับ RapidMiner Certificate ระดับ Analyst

ภาพรวมของหลักสูตร

เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูลหรือที่เรียกว่า Predictive Modeling เป็นเทคนิคที่นิยมใช้กันมากในการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำงานวิจัยเชิงประยุกต์ ซึ่งกระบวนการจำแนกประเภทข้อมูลจะแบ่งเป็นสองส่วนคือ (1) การนำข้อมูลสอน (training data) มาสร้างโมเดลและวัดประสิทธิภาพของโมเดล และ (2) การนำโมเดลที่ได้ไปใช้ทำนาย (predict) เพื่อหาคำตอบให้กับข้อมูลใหม่ โดยการสร้างโมเดลนั้นมีหลายๆ เทคนิค เช่น

  • เทคนิค Decision Tree ซึ่งสร้างโมเดลในรูปแบบของ Tree เพื่อช่วยตัดสินใจ
  • เทคนิค Naive Bayes ซึ่งสร้างโมเดลโดยใช้การคำนวณความน่าจะเป็นจากโอกาสที่เกิดขึ้นมาแล้วใน training data
  • เทคนิค K Nearest Neighbours ซึ่งสร้างโมเดลโดยการเปรียบเทียบความคล้ายคลึงกับข้อมูล training data
  • เทคนิค Neural Network เป็นการสร้างโมเดลที่ใช้สมการคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนในลักษณะที่คล้ายกับการทำงานของสมองมนุษย์
  • เทคนิค Support Vector Machines มีข้อดีโดยการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถแบ่งข้อมูลด้วยโมเดลเส้นตรงได้

ทว่าในหลายๆ ครั้งการประยุกต์ใช้เทคนิค Predictive Modeling แบบทั่วไปอาจจะไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีเนื่องจากข้อมูลจริงมีความท้าทายในหลายๆ เรื่อง เช่น

  • ข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้มีจำนวนข้อมูลในแต่ละคลาสคำตอบแตกต่างกันเป็นอย่างมาก หรือเรียกว่าเป็น Imbalanced data เช่น ข้อมูลของลูกค้าในธนาคารที่มีการฉ้อโกง (fraud) จะมีจำนวนน้อยมากเมื่อเทียบกับลูกค้าปกติ แต่สิ่งที่เราต้องการหา คือ การทำนายว่าการใช้งานของลูกค้าคนใดบ้างที่เกิดการฉ้อโกงขึ้น หรือ ข้อมูลการตอบรับโปรโมชันต่างๆ
  • ข้อมูลมีจำนวนแอตทริบิวต์ที่เยอะและบางครั้งมีความซ้ำซ้อนและไม่จำเป็นอยู่ เข่น การสกัดข้อความต่างๆ เพื่อนำมาสร้างโมเดลจะมีคำแตกต่างกันมาก แต่บางคำอาจจะเกิดไม่บ่อยนักทำให้ข้อมูลส่วนใหญ่มีค่าความถี่ของคำเป็น 0

ในหลักสูตรนี้จะเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพของการสร้างโมเดลการจำแนกประเภทข้อมูลเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ซอฟต์แวร์ RapidMiner Studio 9 ที่เรียนรู้ได้ง่ายโดยในหลักสูตรนี้ผู้เข้าร่วมอบรมจะได้เรียนรู้

  • หลักการสร้างโมเดลเพื่อจำแนกประเภทข้อมูลแบบพื้นฐานต่างๆ และการวัดประสิทธิภาพของโมเดล
  • การจัดการข้อมูลที่เป็นลักษณะ Imbalance โดยการ sampling แบบต่างๆ
  • การจัดการข้อมูลที่มีแอตทริบิวต์ที่เยอะเกินความจำเป็นและซ้ำซ้อนกัน ด้วยวิธีการ Attribute Selection แบบต่างๆ
  • การเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลด้วยการใช้หลายๆ เทคนิคร่วมกันทำงาน ด้วยวิธี Ensemble แบบต่างๆ

หัวข้ออบรบ วันที่ 17 พฤศจิกายน 2561
ช่วงเวลา
โรงแรมพูลแมน พัทยา จี
ณ ห้อง
ราคา
Chatbot 09:00 – 17:00 TBA 4,000 บาท (อาหารเที่ยง 1 มื้อ อาหารเบรค 2 มื้อ)
Data Analytics 09:00 – 17:00 TBA 4,000 บาท (อาหารเที่ยง 1 มื้อ อาหารเบรค 2 มื้อ)

 

สมัครอบรม

 

การโอนเงิน

ชื่อบัญชี: “สมาคมปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย”
ธนาคาร: กรุงไทย สาขามธ.ศูนย์รังสิต
เลขที่บัญชี: 475-3-00156-3

  • ราคานี้ยังไม่รวม VAT
    • กรณีจ่าย 4,000 บาท ให้โอน 4,280 บาท (4,000 + Vat 7%) (ราคานี้รวมอาหารกลางวันแบบบุฟเฟ่ต์ และอาหารเบรค 2 มื้อ)
    • สมาชิกสมาคมฯ ไม่สามารถใช้สิทธิ์ส่วนลดในหลักสูตรนี้ได้
  • สมาชิกสมาคมฯ ไม่สามารถใช้สิทธิ์ส่วนลดในหลักสูตรนี้ได้

สอบถามข้อมูลเพื่มเติม

  • โทร 02-062-0978
  • อีเมล academy@aiat.or.th