ช่วงโควิด 19
มีใครสนใจ อยากเรียน AI กับเด็กอักษรจุฬา ไหมครับ!
แบบนั่งอยู่บ้านไหม?
.
👉 เป็นหลักสูตร
"หลักการเขียนโปรแกรมเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ"
หรือก็คือศาสตร์ Natural Language Processing ชื่อย่อ NLP
วิชานี้เป็นศาสตร์ทางคอม
(คนละตัวกับ NLP ที่เป็นโปรแกรมจิตใต้สำนึก ไม่เกี่ยวข้องกัน
แต่ชื่อย่อเดียวกัน)
.
NLP ที่ว่านี้
เป็นสาขาหนึ่งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
(Artificial Intelligence หรือ AI)
ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์
เพื่อวัตถุประสงค์ด้านการสื่อสารและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นภาษามนุษย์
เช่น เข้าใจภาษาไทย อังกฤษ สเปน จีน ฝรั่งเศส รัสเซีย เยอรมัน อาหรับ เป็นตน
.
😍ประโยชน์ NLP เช่น
☑ ทำ Chatbot ที่ฉลาดขึ้น
☑ ให้ AI เขียนหนังสือเองได้
☑ ทำการแปลภาษาอัตโนมัติ
☑ แก้คำผิด แต่งประโยคให้ถูกต้องเอง
☑ เพิ่มประสิทธิภาพ Search Engine
☑ แบ่งประเภทของบทความอัตโนมัติ
☑ และอื่นๆ นึกไม่ออก ในตอนนี้
.
อันนี้เป็นหลักสูตรที่สอน
ในภาควิชาภาษาศาสตร์ คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
สอนโดยอาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์
สามารถศึกษาได้ด้วยตัวเองฟรีๆ
มีอยู่แล้วในเว็บไซต์ของอาจารย์
โดยมีวิชาที่เป็นวิชาหลักจริงๆ
สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ทันทีอยู่สามหมวดวิชา คือ
👳♂️ NLP I: การเขียนโปรแกรมเพื่อนำไปทำ NLP
✔ ครึ่งแรกเน้นพื้นฐานการเขียนโปรแกรมตั้งแต่ยังไม่มีพื้นฐานเลย เรียนรู้จากตัวอย่างโปรแกรมต่างๆ ที่เกี่ยวกับ NLP
✔ ครึ่งหลังพูดเรื่อง Object-oriented programming การดึงข้อมูลจากอินเตอร์เน็ตผ่าน API การใช้ package ต่างๆ ในการตัดคำ แท็กคำด้วย part of speech และการ parse ประโยค และจบด้วย Machine Learning (supervised learning)
👉 เข้าไปเรียนได้ลิงก์นี้ https://attapol.github.io/programming/
.
.
👳♂️ NLP II: โมเดลหลักๆ ที่ใช้ใน NLP ทั้งหมด (เปิดสอนม.ค. 2562 เป็นเทอมแรก)
✔ Logistic regression - การวิเคราะห์ความรู้สึก (sentiment analysis)
✔ Structured Prediction - การวิเคราะห์โครงสร้างประโยคอัตโนมัติ (phrase structure parse) การวิเคราะห์ประโยคเชิงพึ่งพิง (dependency parse)
✔ Conditional Random Fields - การตรวจหาคำที่สื่อถึงตัวตน (Named-entity recognition)
✔ Search (Information Retrieval) - การสร้าง search engine
✔ Language Model - โมเดลสำหรับการคำนวณบริบททางภาษาเพื่อใช้สำหรับ การแปลงเสียงเป็นตัวอักษร (speech recognition) เครื่องแปลภาษา (machine translation) และการตรวจแก้การสะกดผิด ความผิดพลาดทางไวยากรณ์
✔ Word embeddings - ใช้ตัวเลขหรือเวคเตอร์ในการคำนวณความหมายของคำและประโยค
✔ Deep learning - multilayer perceptron, LSTM, Convolutional Network
👉 เข้าไปเรียนได้ลิงก์นี้ https://attapol.github.io/compling/
.
.
👳♂️ NLP III: การสร้างระบบ NLP ขั้นสูง (เปิดสอนม.ค. 2563 เป็นเทอมแรก)
✔ Speech Recognition - เครื่องแปลงเสียงเป็นตัวอักษร
✔ Targeted ads and recommendation systems - ระบบเลือกโฆษณาและ content ให้ผู้ใช้ที่เหมาะสม
✔ Conversational Agents and chatbots - หุ่นยนต์นักสนทนา
✔ Question answering system - ระบบตอบคำถามอัตโนมัติ
✔ Relation Extractions and Knowledge Graphs - ระบบสกัดความรู้และความสัมพันธ์ระหว่าง concepts
✔ Corpus construction - หลักการสร้างคลังข้อมูลเพื่อใช้สำหรับ NLP systems
👉 (รอวิดีโอของอาจารย์ ยังไม่เห็น)
ลิงก์หลักสูตร https://docs.google.com/document/d/13eaMHR8kl9HbIPPfY0B6bhNVybhWaOVdQNdmNp6BlgE/edit
.
.
ถ้าไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมมาก่อน ให้เริ่มที่ NLP I
หากมีประสบการณ์การเป็นโปรแกรมเมอร์ ก็สามารถเริ่มต้นที่ NLP II ได้ทันที.
.
ที่มา https://attapol.github.io/programming/
ขอบคุณอาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ ที่เผยแพร่ความรู้ฟรีๆ ครับ
.
.
.
.
.
.
.<ประชาสัมพันธ์ ขายของ/>
ถ้าใครเรียนแล้วยังไม่เข้าใจ AI
ก็ขอแนะนำหนังสือ "AI ไม่ยาก เรียนรู้ด้วยเลขม. ปลาย"
ไม่มีโค้ดดิ้งให้ปวดหัว
แค่มีพื้นฐานเลขม. ปลาย
ก็อ่านเข้าใจได้
ราคา 295 บาท ฿ กับ 329 บาท ฿ (ซื้อผ่านระบบ Apple จะแพงขึ้น)
.
ท่านใดสนใจก็สั่งซื้อได้ที่นี้ (ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษขาย)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ที่
👉 https://drive.google.com/file/d/1zG64QAuPKtnWu-Jizn4i2JYUbHnHa8cJ/view?usp=sharing
.
✍ เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
同時也有16部Youtube影片,追蹤數超過1,260的網紅世美晚安,也在其Youtube影片中提到,這集影片為大家介紹,號稱「平成最恐怖的網路都市傳說」,連NHK都不敢報導,日本最禁忌的話題 — 「鮫島事件」。 CATCHPLAY+ 「真・鮫島事件」電影連結:https://bit.ly/3ycqd38 CATCHPLAY+「一個人不敢看片單」連結:https://www.catchplay.c...
「deep web search」的推薦目錄:
- 關於deep web search 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最讚貼文
- 關於deep web search 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
- 關於deep web search 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
- 關於deep web search 在 世美晚安 Youtube 的最佳解答
- 關於deep web search 在 FNDiary Youtube 的最佳貼文
- 關於deep web search 在 暗網仔 2.0 Youtube 的最讚貼文
- 關於deep web search 在 Online Search engines for web, media, deep ... - gists · GitHub 的評價
deep web search 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
วันนี้จะขอรีวิวหนังสือ วิทยาการคำนวณชั้นม. ปลาย
วิชาที่ดึงความรู้ป.ตรีสายไอที
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ทั่วประเทศได้เรียนกัน
.
ซึ่งวิทยาการคำนวณชั้นม.4-5-6 เรียนอะไร? ....โพสต์นี้มีคำตอบ
👉 ม.4 -> ปูพื้นฐานวิทย์คอม ได้แก่ เรียนแนวคิดเชิงคำนวณ, อัลกอริทึม, การทำโครงงาน
👉 ม.5 -> เรียน data science (วิทยาการข้อมูล หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
👉 ม.6 -> จะแนวรวมยำเทคโนโลยีให้น้องๆ รู้จัก ตั้งแต่สอนเป็นบล็อกเกอร์ รู้จัก AI, คลาวด์, IoT, AR, การเป็นพลเมืองดิจิตัล , กฏหมายดิจิตัล, การประกอบอาชีพไอที และอื่นๆ (ไม่ยากนะ)
.
===========
รีวิว ม.4
===========
วิทยาการคำนวณ ม.4 มีจำนวน 3 บท
🔥 +++บทที่ 1 แนวคิดเชิงคำนวณ +++++
บทนี้จะสอนแนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) คืออะไร?
ซึ่งใครไม่รู้จักอาจงงเล็กน้อย ถึงปานกลาง
หรือเกิดคำถามคาใจ เรียนไปใช้ทำอะไรครับคุณครู
.
สำหรับแนวคิดเรื่อง Computational Thinking
(เรียกเป็นภาษาอังกฤษดีกว่า)
มีไว้เพื่อใช้แก้ปัญหาในแวดวง “วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์” 🤩 🤩
จริงๆ แล้วมันไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่แต่อย่างใด
.
ถ้าเราได้นั่งเรียนในระดับมหาวิทยาลัย
หรือได้ฝึกเขียนโปรแกรมไปเรื่อยๆ ก็จะใช้แนวคิดนี้โดยธรรมชาติ
อย่างไม่รู้ตัวอยู่แล้วครับ ไม่ต้องไปเรียนที่ไหน
.
นิยามของ Computational Thinking หรือแนวคิดเชิงคำนวณ
จะประกอบด้วยแนวคิดย่อย 4 อย่างดังนี้
1) Algorithm
2) Decomposition
3) Pattern recognition
4) Abstract thinking
.
หลายละเอียดแต่ละหัวข้อก็ตามนี้
👉 1) Algorithm ชื่อไทย “ขั้นตอนวิธี”
Algorithm คือลำดับขั้นตอนในการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่ชัดเจน การคิดค้น อธิบายขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหาต่าง ๆ
.
ถ้าเคยเรียนตอนป.ตรี คงรู้จักคำนี้ดีไม่ต้องอธิบายมาก เช่น
-จะคำนวณหาพื้นที่เส้นรอบวง ต้องมีสเตปคำนวณอย่างไรบ้าง
-จะค้นหาข้อมูลแบบ binary search ต้องมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
-จะหาเส้นทางที่ใกล้สุดในกราฟ ด้วยวิธี Dijkstra จะมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
.
👉 2) Decomposition ชื่อไทยคือ “การแยกส่วนประกอบ และการย่อยปัญหา”
.
Decomposition เป็นการพิจารณาเพื่อแบ่งปัญหา หรืองานออกเป็นส่วนย่อย ทำให้สามารถจัดการกับปัญหาหรืองานได้ง่ายขึ้น พูดง่ายๆ เอาปัญหามาแยกย่อยออกเป็นส่วนๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เช่น การเขียนโปรแกรมแยกเป็นส่วนๆ แยกเป็นแพ็กเกจ แยกเป็นโมดูล
หรือทำระบบเป็น services ย่อยๆ หรือมองเป็น layer เป็นต้น
.
👉 3) Pattern recognition ชื่อไทยคือ “การหารูปแบบ”
.
Pattern recognition เป็นทักษะการหาความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้อง แนวโน้ม และลักษณะทั่วไปของสิ่งต่าง ๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เมื่อมีการทำงานของโปรแกรมที่หลากหลายแบบ
แต่ทว่ามีรูปแบบที่แน่นอนซ้ำๆ กัน
เราสามารถยุบโค้ดมาอยู่ในฟังก์ชั่นเดียวกันได้หรือไม่
หรือเขียนเป็นโปรแกรมวนลูป ให้อยู่ในลูปเดียวกัน เป็นต้น
.
👉 4) Abstract thinking ชือไทย “การคิดเชิงนามธรรม”
.
Abstract thinking เป็นกระบวนการคัดแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดปลีกย่อย ในปัญหา หรืองานที่กำลังพิจารณา เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นและเพียงพอในการแก้ปัญหา
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
-ก็เช่นการใช้ฟังก์ชั่น โดยเราแค่รู้รายละเอียดว่าฟังก์ชั่นทำงานอะไร ต้องการ input/ouput อะไร แล้วได้ return อะไรกลับมา ส่วนเนื้อหาไส้ในละเอียดเรามองไม่เห็น
.
🔥 +++++ บทที่ 2 การแก้ปัญหาและขั้นตอนวิธี +++++++
บททนี้เขาจะปูพื้นฐานอัลกอริทึมให้กับเด็กครับ ได้แก่
2.1 การแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์
2.2 สอนให้รู้จักระบุข้อมูล input, ouput และเงื่อนไขของปัญหา
2.3 สอนการนำแนวคิด Computational Thinking มาออกแบบอัลกอริทึม
มี flow chart โผล่มาเล็กน้อย
2.4 สอนเรื่องการทำซ้ำ หรือก็คือสอนให้รู้จักวนลูปนั่นเอง
2.5 สอนอัลกอริทึมได้แก่ การจัดเรียงและค้นหาข้อมูล
ภาษาอังกฤษก็คือ อัลกอริทึมสำหรับ sort & search
.
🤓 สำหรับเรื่อง sort ก็จะมี
- selection sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบเลือก)
- insertion sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบแทรก)
.
🤓 สำหรับเรื่อง search ก็จะมี
-sequential search (ชื่อไทย การค้นหาแบบลำดับ)
-binary search (ชื่อไทย การค้นหาแบบทวีภาค)
.
ลืมบอกไป Big-O ตอนเรียนป.ตรี ก็โผล่ออกมาแว็บๆ นิดหน่อย
เด็กอาจสงสัยมันคืออะไร เป็นญาติอะไรกับ Big-C เปล่าเนี่ย
.
🔥 ++++ บทที่ 3 การพัฒนาโครงงาน ++++
บทนี้ถ้าสรุปสั้นๆ ก็สอนให้เด็กเขียนเสนอโครงงาน
หรือก็คือเขียน proposal เหมือนตอนเรียน ป. ตรีแหละครับ
.
ถ้าใครจำไม่ได้ ก็จะประมาณว่า การเขียนโครงงานต้องมี
บทที่ 1 บทนำ
บทที่ 2 หลักการ ทฤษฏี และงานที่เกียวข้อง
บทที่ 3 วิธีการดำเนินงาน
บทที่ 4 การทดลองและผลการทดลอง
บทที่ 5 สรุปผล วิเคราะห์ และข้อเสนอแนะ
.
===========
รีวิว ม.5
===========
ในวิชา "วิทยาการคำนวณ" ระดับชั้น ม. 5
ได้ดึงวิชา data science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ได้เรียนกันแล้ว นับว่าเป็นโชคดี
เพราะวิชาพวกนี้เป็นของสูง กว่าจะสัมผัสก็คงตอนป.ตรี โท เอก
ซึ่งผมจะรีวิวเนื้อหาให้อ่านคร่าวๆ เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
.
👉 ++++ บทที่ 1 - ข้อมูลมีคุณค่า +++++
.
Data science ในตำราเรียนใช้ชื่อไทยว่า "วิทยาการข้อมูล"
บทนี้จะกล่าวถึง Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีค่ามากมาย
และมีบทบาทมากในยุค 4.0 นี้ ทั้งภาครัฐและเอกชน
.
ถ้านึกไม่ออกก็นึกถึงเวลาเราเล่นเนตค้นหาใน Google จะพบข้อมูลมากมายมหาศาล ซึ่งเราสามารถนำมาใช้ในธุรกิจเราได้ ก็เพราะเหตุนี้ศาสตร์ด้านข้อมูล จึงมีบทบาทสำคัญอย่างมากอย่างยิ่งยวด
.
จึงไม่น่าแปลกใจที่ทำให้อาชีพนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (ชื่ออังกฤษ data scientist) มันมีบทบาทสำคัญ และเป็นอาชีพที่มีเสน่ห์และน่าสนใจที่สุดยุคศตวรรษที่ 21
.
Data science ถ้าตามหนังสือเขาให้นิยามว่า
"เป็นการศึกษาถึงกระบวนการ วิธีการ หรือเทคนิค ในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาล มาประมวลผล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ เข้าใจปรากฏการณ์หรือตีความ ทำนายหรือพยากรณ์ ค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มจากข้อมูล
และสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อแนะนำทางเลือกที่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด"
.
สำหรับงาน Data science เขาจะมีกระบวนตามขั้นตอนดังนี้
- ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
- เก็บรวบรวมข้อมูล
- การสำรวจข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล (analyze the data)
- การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เห็นเป็นภาพ (communicate and visualize the results)
.
🤔 นอกจากนี้เขายังพูดถึง design thinking ...ว่าแต่มันคืออะไร?
ต้องบอกว่างานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
มันไม่ได้จบแค่เอาข้อมูลที่เราวิเคราะห์ได้แล้ว
มาโชว์ให้คนอื่นเข้าใจ
.
ยังต้องมีขั้นตอนการออกแบบแอพลิชั่น
ที่ต้องใช้ข้อมูลจากที่เราวิเคราะห์ไปนั่นเอง
ซึ่งคำว่า design thinking มันก็คือความคิดยิ่งนักออกแบบดีๆ นี้เอง
ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีไว้เพื่อออกแบบแอพลิชั่นขั้นสุดท้าย
จะได้ตอบสนองความต้องการผู้ใช้
.
👉 ++++ บทที่ 2 การเก็บรวบรวมและสำรวจข้อมูล +++++
.
บทนี้ก็แค่จะปูพื้นฐาน
2.1 การเก็บรวบรวมข้อมูล
ในบทนี้จะพูดถึงข้อมูลที่เป็นลักษณะทุติยภูมิ
ที่หาได้เกลื่อนเน็ต และเราต้องการรวบรวมมาใช้งาน
2.2 การเตรียมข้อมูล (data preparation)
เนื้อหาก็จะมี
-การทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing)
-การแปลงข้อมูล (data transformation)
ในม.5 ไม่มีอะไรมาก แต่ถ้าในระดับมหาลัยจะเจอเทคนิคขั้นสูง เช่น PCA
-การเชื่อมโยงข้อมูล (combining data)
2.3 การสำรวจข้อมูล (data exploration)
พูดถึงการใช้กราฟมาสำรวจข้อมูล เช่น
กราฟเส้น ฮิสโทแกรม แผนภาพกล่อง (box plot) แผนภาพแบบกระจาย (scatter plot)
พร้อมยกตัวอย่างการเขียนโปรแกรมดึงข้อมูลออกมาพล็อตเป็นกราฟจากไฟล์ csv (หรือ xls)
2.4 ข้อมูลส่วนบุคคล
สำหรับหัวข้อนี้ ถ้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้งาน ต้องเก็บเป็นความลับ ห้ามหลุด
.
ซึ่งประเด็นข้อมูลส่วนบุคคล ปัจจุบันมีก็มีร่างพรบ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ออกมาเรียบร้อยแล้ว
.
.
👉 ++++ บทที่ 3 การวิเคราะห์ข้อมูล ++++
.
แบ่งเป็น 2 ส่วน ได้แก่
.
3.1 การวิเคราะห์เชิงพรรณา (descriptive analytics)
เป็นการวิเคราะห์โดยใช้เลขที่เราร่ำเรียนมาตั้งแต่
- การหาสัดส่วนหรือร้อยละ
- การวัดค่ากลางของข้อมูล พวกค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม
- การหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูล (Correlation) พร้อมตัวอย่างการเขียนโปรแกรมให้ดูง่าย
.
.
3.2 การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics)
.
- มีการพูดถึงการทำนายเชิงตัวเลข (numeric prediction)
- พูดถึงเทคนิคอย่าง linear regression สมการเส้นตรงที่จะเอาไว้ทำนายข้อมูลในอนาคต
รวมทั้งพูดถึงเรื่อง sum of squared errors
ดูว่ากราฟเส้นตรงมันนาบฟิตไปกับข้อมูลหรือยัง (พร้อมตัวอย่างเขียนโปรแกรม)
- สุดท้ายได้กล่าวถึง K-NN (K-Nearest Neighbors: K-NN) เป็นวิธีค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงที่สุด K ตัว สำหรับงาน classification (การแบ่งหมวดหมู่)
***หมายเหตุ*****
linear regression กับ K-NN
นี้ก็คืออัลกอริทึมหนึ่งในวิชา machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง สาขาหนึ่งของ AI)
เด็กสมัยเนี่ยได้เรียนแหละนะ
.
.
👉 +++ บทที่ 4 การทำให้ข้อมูลเป็นภาพและสื่อสารด้วยข้อมูล +++
.
บทนี้ไม่อะไรมาก ลองนึกถึงนักวิทยาศาสตร์ หลังวิเคราะห์ข้อมูลอะไรมาเสร็จสรรพ เหลือขั้นสุดท้ายก็คือ การโชว์ให้คนอื่นดูด้วยการทำ data visualization (เรียกทับศัพท์ดีกว่า)
.
ในเนื้อหาก็จะยกตัวอย่างการใช้ แผนภูมิแท่ง,กราฟเส้น, แผนภูมิวงกลม, แผนการกระจาย
.
สุดท้ายที่ขาดไม่ได้ก็คือการเล่าเรื่องจากข้อมูล (data story telling) พร้อมข้อควระวังเวลานำเสนอข้อมูล
.
.
.
***หมายเหตุนี้ ***
😗 ภาษาโปรแกรมที่ตำราเรียน ม.5 กล่าวถึง และยกตัวอย่างมาให้ดู
ก็ได้แก่ python กับภาษา R
.
สำหรับภาษา R หลายคนอาจไม่คุ้น
คนจบไอทีอาจคุ้นกับ python มากกว่า
แต่ใครมาจากสายสถิติจะคุ้นแน่นอน
เพราะภาษา R นิยมมากในสายงานสถิติ
และสามารถนำมาใช้ในงาน data science ได้ง่ายและนิยมไม่แพ้ python
.
แต่ถ้าคนจาก data science จะขยับไปอีกสายหนึ่งของ AI
ก็คือ deep learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
python จะนิยมแบบกินขาดครับ
.
===========
รีวิว ม.6
===========
เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
👉 บทที่ 1 จะออกแนวสอนการเขียนบล็อก เพื่อเป็นบล็อกเกอร์
เนื้อหา ประกอบด้วย
1.1 องค์ประกอบและรูปแบบพื้นฐานในการสื่อสาร
1.1 เทคนิคและวิธีการแบ่งปันข้อมูล
1.1 ข้อควรระวังในการแบ่งปันข้อมูล
👉 บทที่ 2 อันนี้เด็ดดี
2.1 พูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI), machine learning, deep learning
2.2 พูดถึงการประมวลผลแบบคลาวด์ (clound computing)
2.3 พูดถึง IoT (Internet of Things: IoT) อินเตอร์เน็ตของสรรพสิ่ง มียกตัวอย่าง smart city
2.4 เทคโนโลยีเสมือนจริง กลาวถึงเรื่อง AR ( Augmented Reality: AR) กับ VR (Virtual Reality: VR)
มีแถมเรื่อง block chain กับ quantum computer
.
แต่เนื้อหาเป็นการเกริ่นๆ เฉยๆ ไม่ได้ลงลึกอะไรมากแบบมหาลัยนะครับ
.
👉 บทที่ 3 พูดถึงการเป็นพลเมืองดิจิทัล
เนื้อหาประกอบไปด้วย
3.1 การเป็นพลเมืองดิจิทัล
3.2 การป้องกันตนเองและผู้อื่น
3.3 กฏหมายและมารยาทในสังคมดิจิทัล
.
👉 บทที่ 4 อาชีพในยุคดิจิทัล
เนื้อหาจะประกอบด้วย
4.1 อาชีพด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร
4.2 การเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีกับสังคมและอาชีพ
4.3 ผลกระทบของเทคโนโลยีกับอาชีพ
4.4 การทำงานร่วมกับเครื่องจักรและระบบอัตโนมัติ
สรุปแล้วเนื้อหาม.6
ตามความเห็น อ่านแล้วง่าย มันแค่เป็นการอธิบายภาพ
แต่ถ้าเป็นม.4 กับ ม.5 จะหนักกว่าหน่อย
.
ส่วนเนื้อหา ม.1 ม.2 ม.3 เดี่ยวมาเล่าให้ฟัง
แอบกระซิบบอกมี Python ด้วยแหละ
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
👀 อ้างอิง
- วิทยาการคำนวณม.4
- วิทยาการคำนวณม. 5
- วิทยาการคำนวณม.6
.
.
++++++++++++++++++++++++++++=
ทิ้งท้ายในเมื่อ ม.6 มีพูดถึง AI หรือปัญญาประดิษฐ์
เผื่อน้องๆ สนใจอยากศึกษาเชิงลึก เป็นการปูพื้นฐานเรียนต่อมหาลัยจะได้ไม่งง
+++++ขอประชาสัมพันธ์ (ขายของ)
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่ (เล่มอื่นๆ กำลังทยอยตามมา)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
deep web search 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
เอา AI ไปใช้เล่นเกม เคยเห็นกันไหม
อธิบายไม่ค่อยเก่ง แต่อยากแบ่งปันความรู้
ในคลิปแค่เล่าคราวๆ อยากให้เห็นแนวโน้มเทคโนโลยีด้านนี้
.
ใครสนใจศึกษาเพิ่มเติมในอินเตอร์เนตมีเยอะเลยเรื่องนี้
บทความภาษาไทยก็มี
สำหรับคำค้นหาได้แก่ Reinforcement learning กับ Deep Q-network
..
++++
ในทางเทคนิค
ถ้าใครสนใจโค้ดเกมนี้
จะเอามาเล่นดูก็ได้
ดาวน์โหลดได้ที่นี้ครับ (เป็น python นะ)
https://github.com/yanpanlau/Keras-FlappyBird
.
แต่ทว่าโค้ดจากต้นฉบับ
โมเดลยังไม่ถูกเทรนนะครับ
ต้องเสียเวลาสอนมันอีก
ถ้าใครไม่อยากเสียเวลา
.
ก็ไปเอาไปไฟล์ mdel.h5 ที่ถูกเทรนไว้แหละผมเก็บไว้ให้
https://github.com/…/Deep_Q_Lear…/flappy-bird-model/model.h5
.
แล้วนำไฟล์ mdoel.h5 ที่ได้
ไปทับไฟล์เดิมที่ดาวน์โหลดจากต้นฉบับมา (backup ของเก่าก็ดี)
วางไว้ที่โฟลเดอร์ Keras-FlappyBird\\mdoel.h5
.
แล้วให้แก้ไฟล์ qlearn.py
บรรทัดที่ 130 คอมเมนต์นี้ออกไปหน่อย
#x_t = x_t / 255.0
.
จากนั้นรันคำสั่ง
python qlearn.py -m "Run"
:
เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
:
++++
อ้างอิง
โค้ด: https://github.com/yanpanlau/Keras-FlappyBird/
paper: https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf
youtube: https://youtu.be/TmPfTpjtdgg
:
ติดตามคลิปนี้ได้ที่ youtube อีกที
https://youtu.be/1qry87n95KU
.
.
.
+++++ขั่วโมงขายของ++++
😻 ถ้าใครสนใจเล่ม "AI ไม่ยาก เรียนรู้ด้วยเลขม. ปลาย"
ก็สั่งซื้อ ebook ได้ที่นี้ (ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษขาย)
ไม่ต้องมีความรู้เรื่องโค้ดดิ้ง ขอให้มีพื้นฐานเลข ม. ปลาย ก็อ่านได้
.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ที่
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ราคาขาย 295 บาท ฿
แต่ถ้าซื้อผ่านระบบของ Apple จะแพงขึ้น ราคา 329 บาท ฿
วิธีอ่าน อ่านผ่านแอพหรือโปรแกรมเท่านั้น
.
✍ เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
Use AI to play games. Have you ever seen it?
I don't explain well but I want to share knowledge
In the clip, I want to see this technology trend in this clip.
.
Who is interested in learning more on the internet? There are plenty of them in this story.
There is also a Thai language article.
For search quotes including Reinforcement learning with Deep Q-network
..
++++
Technically, technically.
If anyone is interested in this game code
I can play this to watch.
You can download here. (It's python)
https://github.com/yanpanlau/Keras-FlappyBird
.
But the code from the original
Model hasn't been trended yet.
Gotta waste my time teaching it again
If anyone doesn't want to waste time
.
Go get it. mdel file. h 5 that is trendy. I keep it for you.
https://github.com/adminho/machine-learning/tree/master/Deep_Q_Learning/flappy-bird-model/model.h5
.
Then bring the mdoel file. h 5 to get it
Go over the original file downloaded from the original (backup the old one is good)
Put it on the Keras-FlappyBird folder. mdoel. h 5
.
Then fix the qlearn file. py
Line 130 comment this way out please
#x_t = x_t / 255.0
.
Then run an order.
python qlearn.py -m "Run"
:
Written by Thai programmer thai coder
:
++++
Quote.
Code: https://github.com/yanpanlau/Keras-FlappyBird/
paper: https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf
youtube: https://youtu.be/TmPfTpjtdgg
:
Follow this clip on YouTube again.
https://youtu.be/1qry87n95KU
.
.
.
+++++ selling stuff ++++
😻 If anyone is interested in the book ′′ AI, it's not difficult to learn with university number The end ′′
You can order an ebook here. (Sorry, paper book for sale)
Don't need to know about codeing. Let's have a base of university numbers. I can read the end.
.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
Personal like a book. You can see it.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Selling price 295 baht ฿
But if you buy via Apple system, it will be more expensive. Price is 329 Baht. ฿
How to read through app or program only
.
✍ Written by Thai programmer thai coderTranslated
deep web search 在 世美晚安 Youtube 的最佳解答
這集影片為大家介紹,號稱「平成最恐怖的網路都市傳說」,連NHK都不敢報導,日本最禁忌的話題 — 「鮫島事件」。
CATCHPLAY+ 「真・鮫島事件」電影連結:https://bit.ly/3ycqd38
CATCHPLAY+「一個人不敢看片單」連結:https://www.catchplay.com/tw/search/list?args=PREMIUM%23ALL%23EDITORPICKS_1&args=null
#鮫島事件 #日本都市傳說
deep web search 在 FNDiary Youtube 的最佳貼文
Google Earth ปิดบังสถานที่เหล่านี้!! : https://youtu.be/GyVwB4ZfpQg
อิโมจิที่สร้างดราม่า : https://youtu.be/CkcR547kBq4
10เรื่องจริงของ Facebook : https://youtu.be/X8k5K85AYAs
FB : https://www.facebook.com/FNDiary
IG : https://goo.gl/FnJaQ6 IG : FNDiary
LINE Sticker :https://store.line.me/search/en?q=jr_krit
Twitter : https://twitter.com/diary_fn
-------------------------------------------
♫ Background Music ♫
Pendulum Waltz : Audionautix is licensed under a Creative Commons Attribution license (https://creativecommons.org/licenses/...) Artist: http://audionautix.com/
==Photo Credits==
www.pixabay.com
www.freepik.com
deep web search 在 暗網仔 2.0 Youtube 的最讚貼文
今天會呈現韓國暗網. 南韓暗網High Korea 韓國毒品討論區. 至北韓政治網, 無政府狀態網站. 用 Ahmia search engine 搜索引擎 & haystak搜索引擎 & not evil搜索引擎嘗試找不同暗網網站. Chocolate sallies weird world 是什麼? 又有什麼恐怖韓國視頻? 進入北韓網站使用什麼電腦程序?
LINK TO IG: https://www.instagram.com/dw_kid12/
Youtube為何關機1小時: https://www.youtube.com/watch?v=W5RVLpFkAKQ
Hidden Wiki: https://thehiddenwiki.org
TOR (洋蔥搜索): https://www.torproject.org/projects/t...
Subscribe: https://www.youtube.com/channel/UC8vabPSRIBpwSJEMAPCnzVQ?sub_confirmation=1
deep web search 在 Online Search engines for web, media, deep ... - gists · GitHub 的推薦與評價
Online Search engines for web, media, deep web, dark web and others. Not complete. - search-engines.md. ... <看更多>