คัมภีร์การใช้งาน ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอินเทอร์เน็ตในทุกสรรพสิ่ง (IoT)

...หนังสือเล่มนี้ มีจุดมุ่งหมายที่จะนำระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบอินเทอร์เน็ตในทุกสรรพสิ่ง (IoT) ไปควบคุมระบบต่าง ๆ ให้ทำงานเป็นระบบอัจฉริยะ ... (คำนำ)

ผู้เขียน นำเสนอเนื้อหา 6 บท อาทิ

บทที่ 1 การใช้งานระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอินเทอร์เน็ตในทุกสรรพสิ่ง (IoT)

บทที่ 2 ทฤษีระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI)

บทที่ 3 การเขียนซอฟแวร์ในระบบ AI

บทที่ 4 การเขียนซอฟแวร์ในระบบ AI ควบคุมไมโครคอนโทรลเลอร์

บทที่ 5 การเขียนซอฟแวร์ในระบบ IoT ควบคุมไมโครคอนโทรลเลอร์

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน 0

AI เปลี่ยนอนาคตโลก

... หนังสือเล่มนี้ไม่ใช่หนังสือวิชาการที่มีข้อมูลเทคนิคหรือทฤษฎีมากมาย เน้นเนื้อหาที่เป็นกรณีศึกษา ทำให้เห็นการนำความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีมาใช้ประโยชน์ในชีวิตจริง สามารถเข้าใจเนื้อหาได้ง่าย... (บทนำ)

เนื้อหาหนังสือ ประกอบด้วย

• ปฐมบท AI – จุดเปลี่ยนเทคโนโลยี AI ตัวรับรู้เพื่อการเรียนรู้ของ AI จดจำใบหน้าได้ดีกว่าคน ฟังรู้เรื่อง ใช้เสียงสั่งงานได้ อ่านความรู้สึกผู้คน ทำนายอนาคตจากอดีต...
• AI เปลี่ยนโลก – คุณภาพชีวิตดีขึ้นแต่สูญเสียความเป็นส่วนตัว มาตรฐานการจ่ายเงินใหม่ในสังคมไร้เงินสดของจีน AI ปราบโกง จับคนผิดมาลงโทษ คุณหมอ AI ชีวิตเปลี่ยนด้วย AI…
• โลกใหม่ในอนาคต – AI เปลี่ยนโฉมงานในอนาคต AI อัปเกรดสมองคน ทีมมาร์ก VS ทีมอีลอน ปัญญาประดิษฐ์ ประดิษฐ์ปัญญาอัจฉริยะ...
• ภาคพิเศษ AI สู้ไวรัส COVID-19 – AI แนวหน้าร่วมต้าน COVID-19 AI เตือนการระบาด COVID-19 AI แสดงผลการแพร่ไวรัส COVID-19 แอปช่วยตรวจสอบผู้มีความเสี่ยงที่โดยสารรถไฟ แอปตรวจจับใครใกล้ชิดคนติดเชื้อ แอปแผนที่แสดงพื้นที่ไหนมีผู้ติดเชื้อ COVID-19 ค้นหาผู้ติดเชื้อ หุ่นยนต์ช่วยมนุษย์สู้กับไวรัส COVID-19...

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน 0




LOCATION	CALL#	STATUS
Central Library (4th Floor)	006.3 ส773อ 2563	CHECK SHELVES
Central Library (4th Floor)	006.3 ส773อ 2563	CHECK SHELVES
Chula Business School Library	006.3 ส773อ 2563	CHECK SHELVES

เรียนรู้ Data Science และ AI: Machine learning ด้วย Python

... Data Science หรือ วิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นศาสตร์ที่ว่าด้วยการนำเอาข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์ในงานด้านต่าง ๆ ส่วน AI มาจากคำว่า Artificial Intelligence หรือ ปัญญาประดิษฐ์ หมายถึงระบบหรือโปรแกรมที่ถูกสร้างและพัฒนาให้มีความฉลาด สามารถวิเคราะห์คิดและตัดสินใจได้ โดยใช้ข้อมูลเป็นฐานในการตัดสินใจ ซึ่ง AI เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อธุรกิจ การทำงาน และการใช้ชีวิตยุคปัจจุบันและอนาคต ทั้ง Data Science และ AI ถือว่ามีความเกี่ยวข้องกันจนอาจกล่าวได้ว่าจะต้องไปด้วยกันเสมอ... (คำนำ)

หนังสือเล่มนี้ ผู้เขียนได้นำเสนอเนื้อความรู้ 24 บท และ Workshop ในแต่ละบท อาทิ บทนำ, การติดตั้งและเตรียมความพร้อม, Python สำหรับ Data Science, สถิติเบื้องต้น, สรุปข้อมูลด้วย Pivot Table, Data Visualization 1, Data Visualization 2, การจัดการข้อมูลสูญหาย, การทำความสะอาดข้อมูล, ค่าผิดปกติและการกำจัดข้อมูล, Time Series, Machine Learning เบื้องต้น, Regression, Decision Tree, การประเมิน Model, อัลกอริทึมที่สำคัญ, ROC AUC และ Threshold, ระบบรู้เลขลายมือเขียน, การตรวจจับและรู้จำใบหน้า, การลดมิติข้อมูล, การปรับจูน Model, การจำแนกหมวดหมู่ข้อความ และ Recommender System

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน 0

Artificial Intelligence with Machine Learning: AI สร้างได้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิ่ง

… จุดประสงค์หลักของหนังสือเล่มนี้คือ เป็นแหล่งข้อมูลให้กับนักศึกษาและบุคคลทั่วไปที่สนใจในงานการเรียนรู้ของเครื่องหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นเครื่องมือที่ถูกนำไปประยุกต์ใช้งานอย่างกว้างขวาง เช่น งานด้านปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) งานด้านการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) งานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) และงานในอีกหลายสาขาที่เกี่ยวข้อง การเข้าใจเครื่องมือพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์ในการเลือกใช้เครื่องมือต่าง ๆ ได้เหมาะสมกับงานที่ต้องการ รวมทั้งยังสามารถปรับปรุงขั้นตอนวิธีเพื่อให้เหมาะสมกับการใช้งานในแต่ละงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ… (คำนำ)

จากประสบการณ์การสอนและการวิจัยในสาขานี้ตั้งแต่ระดับชั้นปริญญาตรีถึงปริญญาเอก ผู้เขียนนำเสนอเนื้อหาความรู้ 11 บท พร้อมด้วยเอกสารอ้างอิงและคำถามท้ายบท อาทิ บทนำ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) การเรียนรู้แนวคิด (Concept Learning) การจัดแบ่งคลาสด้วยขั้นตอนวิธี K-Nearest Neighbors ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) การเรียนรู้แบบเบย์ (Bayesian Learning) ขั้นตอนวธีเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm) การลดมิติ (Dimensionality Reduction) การจัดกลุ่ม (Clustering)

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน 0

เรียนรู้ Data Science และ AI: Machine learning ด้วย Python

... Data Science หรือ วิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นศาสตร์ที่ว่าด้วยการนำเอาข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์ในงานด้านต่าง ๆ ส่วน AI มาจากคำว่า Artificial Intelligence หรือ ปัญญาประดิษฐ์ หมายถึงระบบหรือโปรแกรมที่ถูกสร้างและพัฒนาให้มีความฉลาด สามารถวิเคราะห์คิดและตัดสินใจได้ โดยใช้ข้อมูลเป็นฐานในการตัดสินใจ ซึ่ง AI เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อธุรกิจ การทำงาน และการใช้ชีวิตยุคปัจจุบันและอนาคต ทั้ง Data Science และ AI ถือว่ามีความเกี่ยวข้องกันจนอาจกล่าวได้ว่าจะต้องไปด้วยกันเสมอ... (คำนำ)

หนังสือเล่มนี้ ผู้เขียนได้นำเสนอเนื้อความรู้ 24 บท และ Workshop ในแต่ละบท อาทิ บทนำ, การติดตั้งและเตรียมความพร้อม, Python สำหรับ Data Science, สถิติเบื้องต้น, สรุปข้อมูลด้วย Pivot Table, Data Visualization 1, Data Visualization 2, การจัดการข้อมูลสูญหาย, การทำความสะอาดข้อมูล, ค่าผิดปกติและการกำจัดข้อมูล, Time Series, Machine Learning เบื้องต้น, Regression, Decision Tree, การประเมิน Model, อัลกอริทึมที่สำคัญ, ROC AUC และ Threshold, ระบบรู้เลขลายมือเขียน, การตรวจจับและรู้จำใบหน้า, การลดมิติข้อมูล, การปรับจูน Model, การจำแนกหมวดหมู่ข้อความ และ Recommender System

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน 0

Artificial Intelligence with Machine Learning: AI สร้างได้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิ่ง

… จุดประสงค์หลักของหนังสือเล่มนี้คือ เป็นแหล่งข้อมูลให้กับนักศึกษาและบุคคลทั่วไปที่สนใจในงานการเรียนรู้ของเครื่องหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นเครื่องมือที่ถูกนำไปประยุกต์ใช้งานอย่างกว้างขวาง เช่น งานด้านปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) งานด้านการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) งานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) และงานในอีกหลายสาขาที่เกี่ยวข้อง การเข้าใจเครื่องมือพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์ในการเลือกใช้เครื่องมือต่าง ๆ ได้เหมาะสมกับงานที่ต้องการ รวมทั้งยังสามารถปรับปรุงขั้นตอนวิธีเพื่อให้เหมาะสมกับการใช้งานในแต่ละงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ… (คำนำ)

จากประสบการณ์การสอนและการวิจัยในสาขานี้ตั้งแต่ระดับชั้นปริญญาตรีถึงปริญญาเอก ผู้เขียนนำเสนอเนื้อหาความรู้ 11 บท พร้อมด้วยเอกสารอ้างอิงและคำถามท้ายบท อาทิ บทนำ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) การเรียนรู้แนวคิด (Concept Learning) การจัดแบ่งคลาสด้วยขั้นตอนวิธี K-Nearest Neighbors ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) การเรียนรู้แบบเบย์ (Bayesian Learning) ขั้นตอนวธีเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm) การลดมิติ (Dimensionality Reduction) การจัดกลุ่ม (Clustering)

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน 0