Showing 72 result
Design Technique for High Performance System
#รู้ไว้ก่อน #จะได้ไม่ต้องรื้อทีหลัง เรียนรู้เทคนิคกันแบบไม่กั๊ก! หลักสูตรดีๆสำหรับสาย #DEV ที่กำลังออกแบบและพัฒนาระบบที่ต้องการคุณภาพด้านประสิทธิภาพสูงๆ (High Performance) และต้องรองรับการ Scale ได้ในอนาคต
Digital Forensics - Unlocking the Secrets
เมื่อ Cyber Threats คุกคาม และ Cyber Awareness อาจไม่เพียงพออีกต่อไป Digital Forensics (นิติวิทยาศาสตร์ทางดิจิทัล) จึงเป็นอีกหนึ่งทักษะความรู้ที่ทุกคนควรทราบ เพื่อให้เข้าใจเทคนิคและแนวทางปฏิบัติในการสืบสวนเพื่อหาหลักฐานนิติวิทยาศาสตร์ทางดิจิทัล ตลอดจนสามารถเข้าใจ จัดการ และจัดเก็บหลักฐานทางดิจิทัล (Digital Evidence) ที่สำคัญและมีความสมบูรณ์เพื่อให้สามารถนำไปใช้ในกระบวนการกฎหมายต่อไป
AI DevOps for Infrastructure with Microsoft Tools
เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมเข้าใจเครื่องมือ AI ของ Microsoft ที่สามารถนำมาใช้ในงานด้าน Infrastructure และสามารถเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับงานด้าน Security, Automation และ Monitoring อีกทั้งยังสามารถนำ AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล, ตรวจสอบความปลอดภัย และจัดการระบบแบบอัตโนมัติได้
Best Practice Secured Coding for Developer
Secure Coding คือ แนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความทนทานต่อการถูกโจมตีจากผู้ไม่ประสงค์ดี โดยซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นนั้นจะได้รับการออกแบบ และ พัฒนา รวมทั้งตรวจสอบแล้วว่าจะไม่สามารถถูกโจมตี หรือ ถูกเจาะด้วยเครื่องมือหรือภัยคุกคามที่เป็นที่รู้จักได้ง่าย
AI Workflow for Business Process Optimization
สร้างความเข้าใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการยกระดับกระบวนการทำงานขององค์กร ตั้งแต่การมองเห็นภาพรวมของ Workflow การระบุจุดสูญเสีย และโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงระบบ พัฒนาความสามารถในการแปลงกระบวนการทางธุรกิจให้เป็นโครงสร้าง Workflow และ Automation Logic ที่รองรับการขยายผลในระดับองค์กร
Introduction to Python Programming for Data Science
หลักสูตรเริ่มต้นสำหรับท่านที่สนใจทำงานด้าน Data Science ด้วยภาษา Python
หลักสูตรเน้นเรื่อง Math และการเขียนภาษา Python เบื้องต้น สำหรับการทำงานด้าน Data Science
Advanced Machine Learning for Business Data Analysis with Python
เนื้อหาวิชานี้ ผู้เรียนจะได้เรียนการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (data analytics) ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (advanced data analytics) ตามกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Pipeline) ตั้งแต่การเก็บรวบรวมข้อมูล การเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การประเมินประสิทธิภาพแบบจำลอง การปรับแต่งแบบจำลอง และการนำแบบจำลองไปใช้งานจริง โดยนำไปประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ อาทิ การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP), ระบบแนะนำ (Recommendation System: RS) และคอมพิวเตอร์วิชัน (Computer Vision: CV) เป็นต้น โดยเขียนคำสั่งด้วยภาษาไพทอน (Python) และเรียกใช้งานไลบรารีต่างๆ เช่น Scikit-learn และ TensorFlow เป็นต้น ด้วยเครื่องมือ Google Colab ที่รัน (run) บนกูเกิลคลาวด์ (Google Cloud) แบบ Cloud GPU ที่เพิ่มความเร็วในการประมวลผล จึงเหมาะสำหรับผู้ที่มีความรู้พื้นฐานหลักการเรียนรู้ของเครื่อง หรือภาษาไพทอน
Python for Programmers
หลักสูตรนี้ถูกสร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนาโปรแกรมที่ต้องการเรียนรู้ภาษา Python เพื่อพัฒนาโปรแกรมในระดับเชิงธุรกิจ หรือใช้งานในระดับอุตสาหกรรม ซึ่งจำเป็นต้องเข้าใจกลไกของภาษาในระดับลึกซึ้ง และ เทคนิคการเขียนโปรแกรมในแบบภาษา Python ซึ่งมีแนวคิดหลายอย่างต่างจากภาษาอื่น