It's hard to believe that my firstborn will be sitting for her PSLE papers in a couple of months' time. In fact, her oral exams begin this week. Yup, time flies!
I wish I had more one-on-one time to spend on revision with her but given how the baby keeps me busy all the time, it is really tough. Besides, some of the P6 concepts, especially Science, are too hard for me to comprehend or teach already. That means the girl has learnt to become more independent in her studies, which might not be a bad thing, right?
While we are still on the tuition-free route, we take the opportunity to learn whenever we can and for now, e-learning platforms which enable us to learn while staying home is something we would advocate. We have heard good reviews about Geniebook, an online suite of personalised learning innovations powered by Artificial Intelligence, and were excited to try out their 2-weeks GenieClass trial.
The girl attended some of the live online classes - GenieClass, including English, Math and Science, and enjoyed them thoroughly. Besides helping to recap some of the topics she has learnt in school, she also participated in quizzes and class chats which she found to be interesting and helpful.
We got to see and have a feel of how the teachers conducted these online classes and they were generally engaging and enthusiastic, which made the lessons fun and worth looking forward to.
In addition to GenieClass, Geniebook subscribers will soon get to use GenieAsk, which is a real-time teacher chat and a convenient way for students to ask questions they may have from school. Then there is the product they’re most famous for, their GenieSmart. These are AI personalised worksheets which draw from a library of over 150,000 questions aligned to MOE’s syllabus to identify academic strengths and weaknesses. And what I love as a parent most, you’ll have access to real-time progress reports of how your child is doing!
While PSLE might be a major milestone for her, instead of being stressed out by exams, I earnestly hope she will always find joy in learning. We've got this, dear Angel!
#ahappymum #geniebook #psle #genieclass #sp #poweruponlinelearning
artificial intelligence good or bad 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳貼文
🤓 น้องๆ รู้ไหมครับว่า computer vision
อ่านว่า "คอมพิวเตอร์วิชั่น"
เป็นศาสตร์ทางคอมชั้นสูงอีกแขนงหนึ่ง
ที่ทำให้คอมพิวเตอร์มองเห็นได้ดุจดังตามนุษย์
เป็นไงฟังแล้วเท่ห์มั๊ยละ
.
ปกติมนุษย์เวลาเห็นวัตถุ สิ่งของ สิ่งมีชีวิต อยู่ในรูป หรือในวีดีโอ
เช่น เห็นปูุ๊บก็จะบอกได้ทันทีว่า
ในรูปหรือวีดีโอมีหมา แมว แก้วน้ำ แจกัน ฯลฯ
เรื่องแบบนี้สำหรับคน ถือว่าโคตรรรรรรรรรง่ายๆ
.
แต่ทว่าในมุมของคอมพิวเตอร์
มันยากมากกกกกกกกกกกกกก
.
ถ้าคอมมันทำได้ก็ถือว่าฉลาดมากแล้ว
ถือว่า intelligent เป็นสิ่งอัจฉริยะในมุมของคอม
ซึ่งการแยกแยะว่าสิ่งที่อยู่ในรูปว่ามันเป็นอะไร
ภาษาอังกฤษเรียกว่า classification (แยกแยะประเภท)
.
สำหรับศาสตร์ computer vision 💻 💻
มันแตกแขนงได้หลายเทคนิค หลายสาย
แต่ในโพสต์นี้จะพูดถึงเฉพาะแค่ 2 เรื่อง เท่านั้นได้แก่
.
☑ 1) การทำ Object detection
เป็นการตรวจจจับวัตถุในรูป
ในมุมการ classification มันแค่บอกว่าสิ่งในรูปคืออะไร
แต่ Object detection จะไม่ใช่แค่บอกว่าสิ่งที่อยู่ในรูปคืออะไรเท่านั้น
.
😲 😲 มันเหมือนอัพเกรตจากความสามารถ classification
เพื่อพัฒนาไปตีกล่องสี่เหลี่ยมล้อมรอบ (ภาษาอังกฤษเรียกว่า Box)
ตีกล่องเพื่อบอกตำแหน่งสิ่งที่มันตรวจจับในรูปหรือในวีดีโอได้ ...โอ้วแม่เจ้าจะเทพไปถึงไหน
.
.
☑ 2) การทำ Segmentation
จะแอดวานซ์จาก Object detection
เหมือนเป็นเวอร์ชั่นอัพเกรตอีกต่อหนึ่ง
.
คือมันไม่ได้ตีกรอบล้อมรอบวัตถุนะ
แต่มันจะยิ่งกว่านั้น
...ก็คือมันจะไฮไลท์ (ฝรั่งบอกว่า mask)
....มันจะระบุพื้นที่วัตถุ สิ่งของ ที่มันตรวจจับได้ (เหมือนเราแรงงานไปยังวัตถุนั้น ๆ)
.
.
ซึ่งศาสตร์ computer vision ปัจจุบันนี้
นิยมเอา AI (ปัญญาประดิษฐ์) มาใช้งาน
จริงมันก็ทำอย่างอื่นได้นอกจากสองเรื่องที่ผ่าน เช่น
pose estimation ตรวจจับจุดต่างๆ ของมนุษย์ แบบกล่องสองผี 💀💀 💀 ....จนปรึ้นๆๆ น่ากลัวหรือเปล่า เป็นต้น
.
และมีข่าวดีสำหรับใครที่สนใจเขียนโปรแกรม 👏 👏
สำหรับงาน Object Detection กับ Segmentaion
ผมทำตัวอย่างการใช้งานไว้แล้ว
มี 5 แบบ ลองเข้าไปดูโค้ดได้ที่นี้
.
🔥 1. การช้งานไลบรารี่ imageai ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1je…
🔥 2. การใช้งานไลบรารี่ pixellib ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7R…
🔥 3. การใช้ไลบรารี่ Tensorflow ตัวอย่างของ Google ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4…
🔥 4. การใช้ไลบรารี่ Detectron2 ของเฟสบุ๊ค ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3…
🔥 5 ตัวอย่างการใช้โมเดล Msk RCNN ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGb…
.
ปล. มีแต่โค้ด python เพราะต้องทำใจอะนะ
เพราะงานด้านนี้ ภาษานี้คืออันดับหนึ่งในงาน AI ณ ห่วงเวลานี้
(สามารถไปอ่านตำราเรียน ม.1-2-3 มีเนื้อหา python อยู่ในตำรา)
.
.
+++++ขอประชาสัมพันธ์ (ขายของ)
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่ (เล่มอื่นๆ กำลังทยอยตามมา)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
🤓 Do you know that computer vision?
Read ′′ Computer Vision ′′
It's another elite computer science.
That makes computers visible as human eyes.
How are you? Are you cool?
.
Normally humans see objects of living things in the photo or video.
Such as seeing a crab, I can tell you right away.
In the picture or video, there are dogs, cats, mug, vase etc.
This kind of thing for people is considered simple.
.
But in the corner of computer
It's very difficult.
.
If a computer can do it, it's very clever.
Intelligent is considered genius in the corner of the computer.
Which digest what's in the picture is what it is.
English is called classification (type digest)
.
For computer vision science 💻 💻
It's broken. Many tricks. Many lines.
But in this post, it's only about 2 stories.
.
☑ 1) Object detection
Detection of the objects in the photo
In classification angle, it just says what is in the picture.
But Object detection won't just say what's in the picture.
.
😲 😲 It's like an upgrade from ability classification.
To develop, hit a square box, surround (English is called Box).
Hit the box to spot what it detects in the photo or video... Oh my god how can it be?
.
.
☑ 2) Making Segmentation
Will admin from Object detection
It's like another upgrade version.
.
Well, it doesn't hit the frame surrounding the object.
But it will be more than that.
... Well, it's going to be highlighted (Foreigner says mask)
.... It will identify the areas, objects, things that they detect (like we labor to that object).
.
.
The science of computer vision nowadays.
Popular to use AI (Artificial Intelligence)
True, it can do anything else but two things that pass, e.g.
pose estimation detects different points of human in two ghost box. 💀💀 💀 💀 💀.... so bad, scary, etc.
.
And some good news for anyone who is interested in programming 👏 👏
For Object Detection with Segmentaion
I made an example of use.
There are 5 designs. Check out the code here.
.
🔥 1. Imageai library work. Detection of objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
🔥 2. usage of pixellib libraries. Detect objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
🔥 3. uses of Tensorflow's Tensorflow library. A sample of Google detects objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
🔥 4. Facebook's Detectron2 Library Uses rūp Objects Detector
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
🔥 5 examples of using Msk RCN model. Detect objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
Ps. There are only code python because I need to get over it.
Because of this side job, this language is number one in AI event. At this time, I'm
(Can go to read textbooks. 1-2-3 python content in the textbook)
.
.
+++++ Public relations (selling items)
📔 The book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult It can be understood by the number. Tipping (Thai language content)
.
If you are interested in ordering book 1, you can order at (other books are gradually following).
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Sorry, no paper books available. Only ebooks.
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
✍ Written by Thai programmer thai coderTranslated
artificial intelligence good or bad 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳貼文
🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained that ′′ I have studied the number, why I haven't used it
This is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Shouldn't leave if you think about studying computer at a high level.
.
👉 1) Linear equation
Starting from a straight line equation that looks like y=mx+c called standard photo.
- when m is steep
- c section is a y core cutting point
.
Linear equation, so we can study in level 4
Enough in the university. 5 Computational Science
You will see the benefits of a straight line equation. Used in data science (data science)
Linear regression data analysis
.
When we have data backwards in the past
Then can be taken to plot on the graph x with y
The result appears that the information has a straight line of relationships.
In case, we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Presentation for future advance information
.
But in case the relationship of information finds it not a straight line.
We can also use equations that are not straight lines to predict information.
.
👉 2) Matrix
A group of numbers that are written in a square or square.
Apart from using to solve many variables.
It will be useful when you compilate photos. (Image processing)
Or computer vision work (computer vision)
.
This is what we have to say. The digital photos we see are beautiful.
But the computer doesn't see it as a human.
It's seen as a matrix. Inside the matrix is a number of colors.
And we can do math with pictures
For instance, subtract, multiply with digital photos in the matrix corner.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes s' theorem theory
Theory of probability
Find out which hypothesis is most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is applied to data analytics and machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from Thailand's factory.
Consider the probability that patients have cancer when they recover from coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, being used in neural network
Which is also an artificial neural network that imitates brain cells.
But really in the network, it consists of weight
.
This weight is a random number that starts randomly.
Time will find the right weight (optimize)
It will be fined little by little
By principle of derivative or derivative.
.
👉 5) Logic
This subject is referring to ′′ plural ′′ meaning a sentence that gives value to True or False.
Includes using different types of plural connectors, whether it's ′′ and or when etc.
.
This aspect of computer system is fundamental.
Because basic computer circuits are only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in logic.
Not only that, the electronic circuit also has a logical action.
Whether it's ′′ and or no etc.
.
The more programming, the more I use.
Because we have to compare terms True or False
In controlling the program's working path
.
👉 6) function
Function is a relationship from one set called ' domain ' to another set called ' Range ' by unique member.
Which concepts function in mathematics
It was also applied to functional programming.
.
👉 7) Geometry analysis
Being applied to Computer, Graphics or Games
In view of people who use various drawing programs or animation programs.
We just click and drag. It's done. Right?
.
But I don't know that the program time will draw shapes like a rectangle, crop of various cones.
All in Geometry. Analyse the plot. Draw one at a time. Let us use it.
.
👉 8) Year Takorus
The famous triangle theory is applied to measure distance between spots.
It will be useful to digest data using algorithm.
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ nearest neighbourhood method
It will also be implemented, analyzed data, including machine learning.
I don't want to talk too much. Single. 5 I will know KNN in Calculation Theology.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Theoretical Graph Oyler (Eulerian graph)
That we have studied in high school. 5 will be useful in computer class
For example, when studying in computer network subjects, find the best way to send information.
Or you can look at data structures as graphics. Think of different links on websites. You can be connected to a graph.
.
👉 10) m & LOGARIETY
We may not see the application frankly.
But in assessing performance of programming time algorithm.
He will use Big O. I don't want to explain too much.
This story is written in the textbook. Calculating in the university. 4 (Let's find it to read)
.
Big O semester may sometimes be seen in esponical or logarithm.
If you don't understand what Exponcial or Lokarithm is.
It doesn't explain how good or bad our alitum performance is.
.
+++++++
How are you? If you are interested, I want to know the number. The end.
What else can I apply to study?
If you want to know, I recommend the book (selling)
.
′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′ book.
It can be understood by the number. End of book 1 (Thai language content)
Best seller ranked in MEB computer book category.
.
The contents will describe Artificial Intelligence (A) in view of the number. The end.
Without a code of dizzy
With colorful illustrations to see, easy to read.
.
If you are interested, you can order.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry, paper book. I don't have it yet. Sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated