AI and ML
ผศ. ดร.สุกรี สินธุภิญโญ
หลักสูตร Chula Mooc Flexi
วันที่ 5 สิงหาคม 2567 เป็นต้นไป
วันที่ 5 สิงหาคม 2567 เป็นต้นไป
12 บทเรียน
12 วีดีโอ
ไม่กำหนด
ไม่มี
ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป
certificate of completion
นิสิตจุฬา ฯ กลุ่มนักเรียน นักศึกษา และประชาชนทั่วไปที่สนใจเทคโนโลยีและดิจิทัล
ความหมายของปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์ การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การประเมินผลของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
1) เข้าใจความหมายและการนำไปใช้ของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
2) สามารถใช้เครื่องมือทางปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องได้
มีการวัดและประเมินผลผ่านแบบทดสอบย่อย (Quiz) และแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) โดยจะแบ่งเป็นคะแนนจาก Quiz เท่ากับ 50 คะแนน และคะแนนจาก Posttest เท่ากับ 50 คะแนน ทั้งนี้ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไปจึงจะสามารถขอรับ Certificate of Completion ได้
1. ผู้เรียนจะมีสิทธิ์ทำแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) เมื่อเข้าร่วมกิจกรรมการเรียน (Course Progress) มากกว่า 80% ขึ้นไป
2. ผู้เรียนจะสามารถทำข้อสอบ Post test ได้เพียง 1 ครั้งเท่านั้น
เนื้อหาในรายวิชา รู้จักปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ประกอบด้วย
บทที่ 1 ความหมายของปัญญาประดิษฐ์
บทที่ 2 ตัวอย่างการใช้งานปัญญาประดิษฐ์
บทที่ 3 การแก้ปัญหาปัญญาประดิษฐ์
บทที่ 4 ตัวอย่างการใช้งานปัญญาประดิษฐ์
บทที่ 5 ตัวอย่างการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง
บทที่ 6 การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
บทที่ 7 การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
บทที่ 8 ตัวอย่างการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง
บทที่ 9 การนำทฤษฎีทางด้านการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้
บทที่ 10 เครื่องมือทางด้านทาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
บทที่ 11 รู้จักปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
บทที่ 12 สรุปบทเรียน
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
EN
TH
