การประชุมวิชาการสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศระดับชาติ ประจำปี 2562 และ The 4th NIDA Business Analytics and Data Sciences และ

การประชุมวิชาการสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศระดับชาติ ประจำปี 2562 และ The 4th NIDA Business Analytics and Data Sciences และ

โครงการ The 4th NIDA Business Analytics and Data Sciences
และการประชุมวิชาการสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศระดับชาติ ประจำปี 2562

คณะสถิติประยุกต์ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์

วันที่ 30 ตุลาคม – 1 พฤศจิกายน 2562

คณะสถิติประยุกต์ ได้จัดโครงการ The 4rd NIDA Business Analytics and Data Sciences  ในวันที่ 30 ตุลาคม – 1 พฤศจิกายน 2562 โดยมีวัตถุประสงค์ เพื่อแนะแนวอาชีพและเผยแพร่ความรู้ทางด้านสถิติประยุกต์ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Business Analytics and Intelligence และ Data Sciences แก่บุคคลผู้สนใจทั่วไปและนิสิตนักศึกษา ซึ่งเป็นส่วนของ NIDA Business Analytics and Data Sciences Conferenc และ จัดขึ้นเพื่อเผยแพร่ความรู้ทางด้าน Business Analytics and Data Sciences ตลอดจนความรู้ในสาขาวิชาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องให้กับบุคคลภายนอกทั่วไป

ปิดลงทะเบียนออนไลน์ ผู้ที่สนใจเข้าร่วมงานสามารถ Walk in ลงทะเบียนได้ที่หน้างาน ค่าลงทะเบียน 1,000 บาท

รายละเอียดงานประชุมวิชาการ   รายละเอียดโครงการ 4th BADS  

กำหนดการงานประชุมวิชาการสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศระดับชาติ ประจำปี 2562 และThe 4th NIDA Business Analytics and Data Sciences 

กำหนดการวันที่ 30 ตุลาคม 2562   กำหนดการวันที่ 31 ตุลาคม 2562   กำหนดการวันที่ 1 พฤศจิกายน 2562  

หมายเหตุ

  • ทุก Session ในงานจะไม่ได้มีการจำกัดการเข้าร่วม (First Come First Serve) ดังนั้นหาก Session ใดมีคนสนใจล้นห้อง อาจจะต้องให้ผู้เข้าร่วมยืน หรือหาเก้าอี้เสริม
  • ตารางอาจมีการเปลี่ยนแปลงหน้างาน (โดยที่ทางคณะไม่ได้คาดการณ์ไว้) โดยขอให้เช็คตารางอีกครั้งที่หน้าห้อง Session ในวันงาน (ขอให้เข้ามาเช็คตารางล่าสุดวันที่ 28 ตุลาคม 2562 อีกครั้ง ที่ด้านล่าง)

ทางคณะขออภัยมา ณ ที่นี้ด้วย หากไม่ได้ดูแลท่านอย่างทั่วถึง

รหัสลงทะเบียนงาน The 4th BADs

  1. ผู้ลงทะเบียนทุกคนต้องจำรหัสลงทะเบียนเพื่อลงทะเบียนที่หน้างาน เพื่อสะดวกในการลงทะเบียน
  2. ทุกท่านจะต้องทำการลงทะเบียนที่งาน เพื่อรับกระเป๋าที่ใส่ 1) บัตรติดเข้างาน 2) คูปองอาหารกลางวันทั้ง 3 วัน 3) ตารางกำหนดการ Session 4) ใบเสร็จ 5) บัตรสำรองที่นั่ง Session Workshop (ในกรณีสำรองที่นั่ง Session Workshop) (หากไม่มีชื่อท่านในการลงทะเบียน ให้นำเอกสารการโอนเงินติดตัวมาเพื่อยืนยันว่าได้ชำระเงินแล้ว)
  3. เมื่อได้รับกระเป๋าเอกสารการลงทะเบียนแล้ว สามารถเข้าร่วมงานได้ทั้ง 3 วัน โดยไม่ต้องลงมาลงทะเบียนซ้ำอีก (ห้ามทำเอกสารต่าง ๆ หาย หากหายคณะจะไม่รับผิดชอบใด ๆ และหากไม่ติดบัตร จะไม่สามารถเข้าร่วมงานได้)
  4. ผู้ที่ชำระค่าลงทะเบียนหลังวันที่ 20 ตุลาคมจะได้รหัสเข้างานในวันที่ 27 ตุลาคม 2562 แต่สามารถลง Session Workshop ได้โดยไม่ต้องใส่รหัส

จุดลงทะเบียนเพื่อรับกระเป๋าเอกสาร

  • หน้าห้องประชุม ดร.สมศักดิ์ ฯ ชั้น 2 อาคารสยามบรมราชกุมารี วันที่  30 ตุลาคม 2562 เวลา 08.00-13.00 น.
  • โถงชั้น G  อาคารนวมินทราธิราช วันที่ 31 ตุลาคม – 1 พฤศจิกายน 2562 เวลา 08.00-13.00 น.
Group A (รายชื่อผู้โอนเงินมาภายในวันที่ 15 ตุลาคม 2562)  
Group B (รายชื่อผู้โอนเงินมาวันที่ 16-20 ตุลาคม 2562)  
Group C (ผู้ที่โอนเงินหลังวันที่ 20 ตุลาคม 2562)  
Group G (ผู้ลงทะเบียนมาเป็นหมู่คณะ)  
Group S (นักศึกษาปริญญาตรี)  

Session Workshop

  1. ผู้ลงทะเบียน Session Workshop ต้องเป็นผู้ที่โอนเงินลงทะเบียนเรียบร้อยแล้วเท่านั้น (หากยังไม่ได้โอนเงิน หรือโอนเงินหลังลงทะเบียน Session นี้ รายชื่อจะถูกตัดออกทันที)
  2. สำหรับผู้ที่ลงทะเบียนแล้ว สามารถตรวจเช็ครายชื่อได้ที่ด้านล่าง และในซองลงทะเบียนของท่านจะมีบัตรสำรองที่นั่ง Session Workshop ที่ท่านได้ทำการสำรองที่นั่งไว้ สามารถยื่นได้ที่ห้องอบรม (Session Workshop รับจำนวนจำกัด แต่หากท่านสำรองที่นั่งไม่ทัน แล้วจะขอเข้าร่วมหน้างาน จะให้วิทยากรเป็นผู้ตัดสินใจเอง)
  3. ผู้เข้าร่วม Session Workshop บาง Session จะต้องนำ Notebook ส่วนตัวมาเอง กรุณาอ่านรายละเอียดการลงโปรแกรม และคุณสมบัติ NB ที่ใช้ในการอบรมด้วย (จะแจ้งในส่วนต่อไป)
  4. ผู้ที่โอนเงินตั้งแต่วันที่ 21 ตุลาคม 2562 จะยังไม่มีรหัส สามารถกรอกชื่อ – นามสกุลใน Form ลงทะเบียนได้เลย (ทางคณะจะเช็ครายละเอียดการโอนเงินจากหลักฐานการชำระเงินที่ส่งยืนยันมาในอีเมล)

ปิดลงทะเบียนสำรอง Session Workshop 

รายละเอียดการอบรม Session Workshop

หัวข้อ Deep learning for image process – a beginners’ guide by Dr.Thitirat (อบรมห้อง Lab ไม่ต้องนำ NB มาเอง)
วันที่ 30 ตุลาคม 2562 เวลา 13.00-16.00 น.ห้อง Lab 1 ชั้น 12 อาคารนวมินทราธิราช (30 ท่าน) 

หัวข้อ Business Game Competition (MonsoonSIM x Data Cafe) วันที่ 31 ตุลาคม 2562 เวลา 09.00-16.00 น. ห้อง น-3002
*ผู้เข้าอบรมเตรียม Notebook มาเอง

หัวข้อ 3D Visualization with Augmented Reality (AR) (อบรมห้อง Lab ไม่ต้องนำ NB มาเอง)
วันที่ 31 ตุลาคม 2562 เวลา 09.00-16.00 น. ห้อง Lab 1 ชั้น 12 อาคารนวมินทราธิราช (30 ท่าน)

หัวข้อ Python Programming Introduction Workshop (อบรมห้อง Lab ไม่ต้องนำ NB มาเอง)
วันที่ 31 ตุลาคม 2562 เวลา 09.00-12.00 น. ห้อง Lab 5 ชั้น 10 อาคารสยามบรมราชกุมารี (40 ท่าน)

หัวข้อ Web scraping and API with Python (อบรมห้อง Lab ไม่ต้องนำ NB มาเอง) วันที่ 31 ตุลาคม 2562 เวลา 13.00-16.00 น.
ห้อง Lab 5 ชั้น 10 อาคารสยามบรมราชกุมารี (40 ท่าน)

หัวข้อ Pythai NLP by Chakri Lowphansirikul (นำ Notebook ส่วนตัวมาเอง) วันที่ 1 พฤศจิกายน 2562 เวลา 09.00-12.00 น. ห้อง น-3002 (30 ท่าน)

หัวข้อ Using Google Colab (นำ Notebook ส่วนตัวมาเอง) วันที่ 1 พฤศจิกายน 2562 เวลา 13.00-16.00 น. ห้อง น-4013 (30 ท่าน)

ผู้เรียนควรรู้ภาษา Python เบื้องต้นมาก่อน
และมี Account ของ Google (gmail) อยู่แล้ว สามารถเปิดใช้ Colab ได้

หัวข้อ Tensorflow Object Detection (นำ Notebook มาเอง) วันที่ 1 พฤศจิกายน 2562 เวลา 09.00-16.00 น. ห้อง น-3002 (50 ท่าน)

หลักสูตรนี้เน้นสอนให้เข้าใจในการสร้าง Model และการทำงานของการตรวจจับวัตถุแบบทันที (Realtime Object Detection) ด้วย Tensorflow โดยเน้นการเรียนรู้ผ่านการลงมือทำ โดยเริ่มการจากเรียนรู้จากทดลองใช้โมเดลสำเร็จรูป พอเข้าใจการทำงานแล้วจึงมาหัดสร้างโมเดล โดยเรียนรู้ตั้งแต่ขั้นการติดตั้งโปรแกรม การ Label ภาพ, การ Training และการนำผลไปใช้งาน โดยประยุกต์ใช้โค้ดตามลิงค์นี้
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/
https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10

วิทยากร คุณกิตติรักษ์ ม่วงมิ่งสุข

สิ่งที่ผู้เข้าอบรมต้องเตรียม
1. เครื่องคอมพิวเตอร์ที่มีแรมอย่างน้อย 8GB และฮาร์ดิสก์ว่างอย่างน้อย 20GB มาในวันอบรม
2. ติดตั้งโปรแกรม VirtualBox และ VirtualBox Extension Pack รุ่นล่าสุด ดาวน์โหลดได้ที่ https://www.virtualbox.org/
*** วิทยากรจะเตรียม image ที่ติดตั้ง Ubuntu Desktop 18.04 ไปให้

แผนการสอน
เช้า
– แนะนำรู้จักกับ AI, Machine Learning, Deep Learning
– ติดตั้ง python3 และ virtual environment
– ติดตั้ง tensorflow และซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวเนื่อง
– ทดลองรันโมเดลที่ใช้ Realtime Object Detection ผ่านกล้องบนโน้ตบุ๊คและมือถือ

บ่าย
– เข้าใจการสร้างโมเดล การสอนและการทดสอบโมเดล
– การติดตั้งและการ Label ด้วยเครื่องมือ https://github.com/tzutalin/labelImg
– การคอนฟิกโมเดล (ผู้เข้าอบรมสามารถเตรียมรูปที่มีวัตถุที่จะสอนคอมพิวเตอร์ มาเองได้ อย่างน้อย 10 รูป)
– การสร้างโมเดล (Training) การติดตามผลการรันผ่าน tensorboard
– เข้าใจการบันทึกสถานะการรันโมเดล
– นำโมเดลไปใช้งาน

กำหนดการ หัวข้อและวิทยากรในแต่ละวัน

สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม

02-727-3080 (ศศินันท์)

bads@as.nida.ac.th

ใส่ความเห็น