🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ราคาขาย 295 บาท ฿
แต่ถ้าซื้อผ่านระบบของ Apple จะแพงขึ้น ราคา 329 บาท ฿
วิธีอ่าน อ่านผ่านแอพหรือโปรแกรมเท่านั้น
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained that ′′ I study in numbers. Why don't I use them?
This is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Shouldn't leave if you think about studying computer at a high level.
.
👉 1) Linear equation
Starting from a straight line equation that looks like y=mx+c is called standard pic.
- when m is the steepness
- c section is a y core cutting point.
.
Linear equation. We can study in grade 4
Enough in the university. 5 Computational Science class
You can see the benefits of straight line equations being applied to data science (data science)
Linear regression data analysis
.
That's when we have back in the past
Then can be taken to plot on x with y axis graph.
The result appears to be a straight line relationship
In case we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Advance information forecast in the future
.
But in case the information relationship is found not a straight line.
We can also use equations that are not straight lines to propose information.
.
👉 2) Matrix
Is a group of numbers written in a rectangular or square
Apart from using to solve several variable equations.
Image processing time will be useful.
Or computer vision job (computer vision)
.
Let's say this digital photo we see is colorful.
But the computer doesn't look like a person.
It's visible as a matrix inside. Matrix is a number of colors.
And we can do math with pictures
Such as plus, multiply, digitally, in the corner of the matrix.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes s' theorem theory.
The theory of probability
Which hypothesis are the most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is applied to data analysis and machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from Thailand factory.
Find the probability that patients will have cancer when they recover from coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, it is used in neural networks.
Which is also an artificial neural network that replicates brain cells.
But seriously, inside the network will consist of weight.
.
This weight is the real number that starts randomly.
Time will find the right weight (optimize)
It will be fined little by little
With the principle of derivative or diff.
.
👉 5) Logic
This subject talks about ′′ plural ′′ meaning sentences that give value to True or False.
Including the use of different plural connectors whether it's ′′ and ′′ ′′ or ′′ ′′ if ′′ etc.
.
This aspect of science is the base of computer system.
Because the basic computer circuit is only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in the logical way.
Not only that. Electronic circuit also has a logical action.
Whether it's ′′ and or no etc.
.
The more programming, the more you use.
Because I have to compare terms True or False
In control of the program's work routes
.
👉 6) function
Functionality is relationship from one set called ' domain ' to another set called ' renew ' by which the unique member of the face.
Which concept of mathematics
It's also been applied to functional programming.
.
👉 7) Geometry analysis
Used in computer or games
In view of people who use various drawings or animals
We just click and drag and build. Right?
.
But do you know when the program will draw shapes like Square, Profile, Cutting Cones?
All living Geometry. Analyze plot. Draw a picture at a time to use.
.
👉 8) Tacorus
The famous triangle theory applied to measure distance between points.
Which will be useful to digest data using algorithms
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ Nearest neighbourhood process
It will also be implemented as data analysis including machine learning.
I don't want to talk too much. Middle school 5 to know KNN in calculation science.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Eulerian graphic theory (Eulerian graph)
I have studied in high school class. 5 will be useful in computer subjects.
For example, when studying in computer network subjects to find the best path to send information.
Or you can look at the data structure as a graph. Think about different links on the website. You can connect to graph.
.
👉 10) m AND LOGARITHUM
We may not see straight application.
But to evaluate performance of programming time algorithms
He will use Big O. I don't explain much.
This story is written. Student calculation textbook. 4 (You can read it)
.
Big O semester can sometimes be seen in or Lauritum?
If you don't understand what Exponance or Logaritum is.
It can't be explained that our performance of our alorithm is good or bad.
.
+++++++
How are you? If you are interested, you want to know if you have a high The end.
Can I apply to study for anything else?
If you want to know me, I recommend a book (selling items)
.
The book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′
You can understand with the secondary digits. The end of book 1 (Thai content)
Best seller ranks in MEB computer book category
.
Content will explain Artificial Intelligence (A) in a view of middle school numbers. The end.
Without dizzying code
With colorful illustrations. Easy to read.
.
If you are interested, order now.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Personal like the book, please see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sale price 295 baht ฿
If you buy Apple's system, it will be more expensive. Price is 329 Baht. ฿
How to read via app or program only
.
Sorry, the paper booklet is not available yet. Sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated
face analysis app 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 八卦
ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
face analysis app 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 八卦
ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
face analysis app 在 The Truth about Face App | Analysis by Dhruv Rathee 的八卦
FaceApp has become the latest trend on social media nowadays, with everyone from celebrities to cricketers sharing photos with old age ... ... <看更多>