No account yet?
 
 
You are here:: Training/Seminar Training Schedule Deep Learning with Tensorflow
 
 

Deep Learning with Tensorflow

Categories : AI & Data Technology
Posted by : juntima | Posted On : Monday, 24 February 2020 17:14
Training Date : 21 December 2020 - 22 December 2020

กำหนดการอบรม วันที่ 21-22 ธันวาคม 2563

ระยะเวลาอบรม 2 วัน หรือ 12 ชั่วโมง ประกอบด้วย
Classroom & Workshop : อบรมวันที่ 21-22 ธันวาคม 2563 เวลา 09.00-16.00 น.
สถานที่อบรม : ห้องอบรมชั้น 3 อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค ถนนแจ้งวัฒนะ

Download => ข้อมูลรายละเอียดหลักสูตรอบรม

การเข้าอบรมในหลักสูตรดังกล่าว ทางเขตอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ฯ ได้จัดเตรียม อาหารว่าง (เช้าและบ่าย), อาหารกลางวัน
และเครื่องคอมพิวเตอร์ประกอบการอบรม (1 เครื่อง/ท่าน) สำหรับผู้เข้าอบรมทุกท่านเรียบร้อยแล้วค่ะ

สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน

Please Login before registering . No account ? signup here
กรุณา ล็อกอิน ก่อนลงทะเบียน หรือสร้างบัญชีผู้ใช้ใหม่ได้ ที่นี่
Time : 12 Hour(s)
Days : 2 Day(s)
Duration : 09:00 - 16:00
Fee : 10,000 THB (Excluded Vat 7%)
Language : Thai
Instructor : Mr.Tanapat Kamsaiin
Objectives :

หลักสูตร Deep Learning with Tensorflow
(มีการปรับเนื้อหาและพัฒนาต่อเนื่องมาจากหลักสูตรเดิมที่ชื่อ Fundamental Data Science for Data Scientist using Python)

Course Description    

     งาน Data Science (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) ในปัจจุบันถูกพูดถึงเป็นอย่างมาก ซึ่งเป็นอาชีพหรือสายงานที่กลายเป็นตำแหน่งที่ต้องการในทุกองค์กร เนื่องจากสามารถขับเคลื่อนองค์กรด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำมาผลักดันองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ การจัดทำแผนภาพรายงาน ไปจนถึงการสร้างโมเดลเพื่อนำไปใช้ทำนายแนวโน้มของแต่ละชุดข้อมูลเพื่อนำไปเรียนรู้และพัฒนาองค์กรในอนาคตได้

     โดยวิชานี้จะเน้นให้ผู้เรียนรู้จักและเข้าใจการทำงานของ Data Science ด้วยภาษา Python โดยนำเสนอการเรียนการสอนผ่านเครื่องมือที่ใช้งานจริง จากผู้มีที่ทำงานอยู่ในตำแหน่งนี้ พร้อมกับยกกรณีศึกษาและขั้นตอนการทำงานให้ได้เข้าใจและนำไปพัฒนาต่อยอดได้ด้วยตนเอง

Who Should Attend :

Data Scientist, BI Manager, Programmer หรือ ผู้ที่สนใจในสายงานด้าน  Data Science
หรือผู้ที่อยากจะเปลี่ยนอาชีพของ ตนเองไปเป็น Data Scientist

ผู้เข้าอบรมควรมีความรู้ (Prerequisite)

- จำเป็นต้องผ่านการอบรม " หลักสูตร Python for Data Science " มาก่อน หรือ
เคยผ่านการอบรม " หลักสูตร Introduction to Python Programming for Data Science " มาก่อน

Course Outline :

Day 1 :

 • Basic Tensorflow Programming
 • Introduction to Deep Learning
 • Deep Learning with Regression
 • Deep Learning with Classification
 • Introduction to Convolutional Neural Network
 • Customize CNNs
 • Transfer Learning

Day 2 :

 • Deep Learning with Time Series
 • Introduction to Deep Sequential Model
 • Recurrent Neural Network
 • Long Short-Term Memory Cell
 • Introduction to Natural Language Processing
 • Word Embedding
 • NLPs and Text Generation

Payment Condition :

Payment can be made by:

    1. Cash or Credit Card or Bank Cheque payable to “Software Park Thailand #2” (a post-dated cheque is not accepted) on the first day of the service or within the last day of the service.
     2. Account transfer and send the proof of the payment (the deposit slip) via fax or email to fax no. 02-583-2884 or email ttd@swpark.or.th

        2.1 Siam Commercial Bank, Chaengwattana Branch
             Saving Account Number: 324-2-56262-0
             Account Name: Software Park Thailand#2

        2.2 Krungsri Bank, Chaengwattana (Software Park) Branch
             Saving Account Number: 329-1-34850-3
             Account Name: Software Park Thailand#2

Notes:
- Withholding tax (3%) is exempt.
- Should you need to withdraw, you must send the notice of the withdrawal in writing no later than 7 working days before the commencement date. The cancellation less than 7 days will be subject to a fine of 40% of the fee.
- Software Park Thailand reserves the rights to cancel courses due to unforeseen circumstances.

Contact Person :

For more information, contact our course coordinator on:

Juntima  Klumchaun

Tel: +66-2583-9992 Ext. 1424

Fax: +66-2583-2884

Email:  juntima@swpark.or.th

You are encouraged to use the course schedule as a guide to plan your training. The schedule is accessible at www.swpark.or.th for more information.