directions_run

หลักสูตรฝึกอบรมและปฏิบัติการเร่งรัดด้านวิทยาการข้อมูลและการประยุกต์ (Data Science and Applications) (หลักสูตร Non-Degree)

แบบการติดตามประเมินผลการดำเนินกิจกรรมของโครงการ (Process Evaluation)

กิจกรรมระยะเวลาเป้าหมาย/วิธีการผลการดำเนินงานปัญหา/อุปสรรค/แนวทางแก้ไข
ตามแผนปฏิบัติจริงตามแผนปฏิบัติจริงตามแผนปฏิบัติจริง
การประกาศรายชื่อผู้เข้าร่วมอบรม และปฐมนิเทศผู้เข้าอบรม 6 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

จัดการอบรม 18 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

การจัดการอบรม ชุดวิชาที่ 2 การฝึกปฏิบัติ 18 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

การนำเสนอโครงงานของผู้เข้าร่วมอบรม 10 ก.ย. 2565

 

 

 

 

 

ปฐมนิเทศนักศึกษา 15 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

กระบวนการวิทยาการข้อมูล (Data Science Process) และ กรณีตัวอย่างกระบวนการวิทยาการข้อมูล (Data Science Process) 18 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

การให้คำปรึกษา การกำหนดปัญหาที่น่าสนใจ เพื่อทำการเตรียมหัวข้อโครงงาน 18 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

เครื่องมือทางวิทยาการข้อมูล และพื้นฐานการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอน (Basic Python Programming) 25 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

การกำหนดปัญหาที่น่าสนใจ เพื่อทำการเตรียมหัวข้อโครงงาน 25 มิ.ย. 2565

 

 

 

 

 

การรวบรวมและการจัดการข้อมูลเบื่องต้น (Data Collection and Manipulation with Pandas) 2 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

นำเสนอหัวข้อเพื่อทำการกำหนดที่ปรึกษา 2 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) และการจัดการข้อมูลดาตาเฟรม 9 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

การให้คำปรึกษาในการทำการเก็บรวบรวมข้อมูล 9 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

การเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอน และไม่มีผู้สอน (Supervised and Unsupervised learning machine learning ) 16 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลและเตรียมข้อมูล 16 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

การสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายข้อมูลที่มีค่าต่อเนื่อง (Regression-Supervised machine learning) 23 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเบื่องต้น 23 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

การสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายประเภทของข้อมูล (Classification-Supervised machine learning) 30 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก 30 ก.ค. 2565

 

 

 

 

 

การสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายประเภทของข้อมูล (Classification-Supervised machine learning) + Imbalanced data 6 ส.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (ต่อ) 6 ส.ค. 2565

 

 

 

 

 

การจัดกลุ่มข้อมูล Unsupervised Learning (Clustering) และ แบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบคอนโวลูชั่น และการประยุกต์ใช้ (Deep Convolutional Neural Network) 13 ส.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (ต่อ) 13 ส.ค. 2565

 

 

 

 

 

แบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบคอนโวลูชั่น และการประยุกต์ใช้ (Deep Convolutional Neural Network) 20 ส.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (ต่อ) 20 ส.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการทดสอบและ ประเมิน 27 ส.ค. 2565

 

 

 

 

 

ทำการสรุปการดำเนินงาน 3 ก.ย. 2565

 

 

 

 

 

การนำเสนอโครงงานของผู้เข้าร่วมอบรม และ การปิดการอบรม 10 ก.ย. 2565