ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過5,230的網紅初心者鉄道探検隊,也在其Youtube影片中提到,2020年3月1日撮影 舞浜駅(まいはまえき) JR東日本 京葉線 1988年(昭和63年)12月1日に開業。 1999年(平成11年)に関東の駅百選に選定。 2001年(平成13年)7月23日に駅舎改築工事竣工により北口が開業。 「まいはま」の名称は、アメリカ合衆国フロリダ州マイアミビーチ市に因ん...
「nearest 7 11」的推薦目錄:
- 關於nearest 7 11 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳解答
- 關於nearest 7 11 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
- 關於nearest 7 11 在 Facebook 的最佳解答
- 關於nearest 7 11 在 初心者鉄道探検隊 Youtube 的最佳貼文
- 關於nearest 7 11 在 初心者鉄道探検隊 Youtube 的最佳解答
- 關於nearest 7 11 在 初心者鉄道探検隊 Youtube 的最佳解答
- 關於nearest 7 11 在 7-11六福門市-Hello Kitty聯名店 的評價
- 關於nearest 7 11 在 The Largest 7-11 Convenience Store in Taiwan! 711 Shui ... 的評價
nearest 7 11 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้โค้ดดิ้งเลย"
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?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ ราคา 329 บาท
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
ตัวอย่างหนังสือ
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
nearest 7 11 在 Facebook 的最佳解答
Sila contact your nearest agents….
1) @aaronaziz.oud *(Azam-Ipoh)*
2) @faizy_pasimon *(Kota Tinggi/Bandar Penawar/Pengerang/Skudai/Kluang/Mersing/JB)*
3) @oudaaronaziz_sereinnco *(Radzlina-Shah Alam/Subang Jaya/USJ/PutraHeights/Kelana Jaya/Petaling Jaya)*
4) @sabr_oud.officialmalaysia
Syafiq harson (0188721671)
*(subang bestari, elmina & Denai alam)*
5) @aaronaziz.oudkl *( Putri Cyberjaya Puchong, Bangi, sri kembangan & KL)*
6) @noraini_sabroudaaronaziz *(Noraini- Bdr Tasik Puteri/Country Home/Puncak Alam/Sg Buloh/Rawang/Kuang/Kundang)*
7) @shafizansabr
*(Rawang-Sepang-kota warisan-putrajaya/cyberjaya-dengkil-nilai-kl)*
8) @idazuraini *(senawang/seremban/kuala pilah)*
9) @aaronaziz_oudkl
abby / hazrin 011 10208055
Ampang. Pandan. Keramat.
Cheras. KL Area📍
Pos seluruh Malaysia
10.@qurratuain_izzatie06
*(tanjong malim,hulu bernam,upsi)- postage seluruh Malaysia*
11. @oud_perfumekl
*(setapak, gombak, *wangsa maju, Sentul,* *ampang, Cheras) **
12. @sabroud.pahang
*(kuantan Pahang, Ukay Perdana/Ampang, KL area , Sg Petani/Alor Star)
13. @oud_haikal
*(Kuala Terengganu,Kuala Nerus,Marang Terengganu. Kl area dan pos seluruh Malaysia)*
14) @maisonrajarezza
*Malaysia*
15) @nizamgsc - 0126555689 - *Melaka n Postage seluruh Malaysia*
16)@ziziewangiworld
*Kuala Lumpur*
17) kasutlah_gengs
*ttdi jaya / bukit jelutong*
( shopee : shahrulfatly )
18) @nor_wany *(Johor)*
19) nur aen *(kelantan)*
010 5662427
20) @beautissories
0138786122
*(Kelantan)*
21) @amxar.h
*Keningau,Sabah)*
22) @duanz
*(gombak,bangsar)*
23) @roslanann
*(Taman daya, pandan, majidie, johor bahru, bakar batu)*
24) @cik_siti_azrin
*(Shah Alam, Klang, Selangor)*
25) @nurhanisyafinaz5
*(Negeri sembilan)*
26 ) @zuraida_008
*(Terengganu/pahang)
27) peace_rol
*(Sarawak)
nearest 7 11 在 初心者鉄道探検隊 Youtube 的最佳貼文
2020年3月1日撮影
舞浜駅(まいはまえき)
JR東日本 京葉線
1988年(昭和63年)12月1日に開業。
1999年(平成11年)に関東の駅百選に選定。
2001年(平成13年)7月23日に駅舎改築工事竣工により北口が開業。
「まいはま」の名称は、アメリカ合衆国フロリダ州マイアミビーチ市に因んでいる。「舞」(まい)は「マイアミ」の「マイ」、「浜」(はま)は「ビーチ (beach)」の和訳「砂浜、浜辺」(すなはま、はまべ)に由来する。
2018年度の1日平均乗車人員は83,157人。
JR東日本の千葉県内の駅では松戸駅(約100,000人)に次ぐ第7位、京葉線内では東京駅、西船橋駅に次ぐ第3位である(JR東日本全体では水道橋駅に次いで第55位)。
Maihama Station
JR East Keiyo Line
It is the nearest station of Tokyo Disneyland.
Opened December 1, 1988.
Selected as one of the top 100 stations in Kanto in 1999.
The north exit was opened on July 23, 2001 due to the completion of renovation of the station building.
The average number of passengers per day in FY2018 was 83,157, ranking seventh after Matsudo Station (approximately 100,000) in JR East's Chiba Prefecture.
舞濱站
JR東 京葉線
它是東京迪士尼樂園最近的站。
1988年12月1日開業。
1999年被選為關東百佳站之一。
由於站大樓的裝修完成,北出口於2001年7月23日開放。
2018財年的每日平均乘客人數為83,157。
舞滨站
JR东 京叶线
它是东京迪士尼乐园最近的站。
1988年12月1日开业。
1999年被选为关东百佳站之一。
由于站大楼的装修完成,北出口于2001年7月23日开放。
2018财年的每日平均乘客人数为83,157。
마이 하마 역
JR 히가시 니혼 게이 요선
도쿄 디즈니 랜드에서 가장 가까운 역이다.
1988 년 12 월 1 일에 개업.
1999 년 관동의 역 백선에 선정.
2001 년 7 월 23 일에 역사 개축 공사 준공하여 북쪽 출구 개업.
2018 년도 1 일 평균 승차 인원은 83,157 명이다.
nearest 7 11 在 初心者鉄道探検隊 Youtube 的最佳解答
2020年1月6日撮影
矢本駅(やもとえき)
JR東日本 仙石線
1928年(昭和3年)11月22日に宮城電気鉄道の駅として開業。
1944年(昭和19年)5月1日に宮城電気鉄道が国有化され、運輸通信省の駅となる。
1955年(昭和30年)3月に駅舎を改築。
1987年(昭和62年)4月1日に国鉄分割民営化により、JR東日本に継承。
2011年(平成23年)3月11日に東北地方太平洋沖地震とそれに伴う大津波の影響により全線で不通となる。
同年7月16日に当駅 - 石巻駅間で運転再開。当駅を出入口とするスタフ閉塞式を施行するため、運転要員を配置(当務駅長=運転担当社員1名および日勤の窓口担当社員1名の出面)。2番線のみ使用再開(のちに1番線も使用再開)。
2015年(平成27年)5月30日に同日運行開始の仙石東北ラインの全列車停車駅となる。
2018年度(平成30年度)の1日平均乗車人員は1,216人。
9月の松島基地の航空祭では最寄り駅となっているため、大変な混雑となる。航空祭当日は他駅や仙台支社、宮城サポートセンター等から応援を受け旅客対応に当たる他、設備関係社員も常駐する。
Yamoto Station
JR East Senseki Line
Opened on November 22, 1928.
The station building was renovated in March 1955.
On March 11, 2011, the entire line was cut off due to the effects of the Tohoku-Pacific Ocean Earthquake and the accompanying tsunami.
Operation resumed between this station and Ishinomaki Station on July 16 of the same year
The average number of passengers per day in FY2018 was 1,216.
At the Matsushima Air Base air festival in September, the station is the nearest station, so it becomes very crowded.
矢本站
JR東 仙石線
1928年11月22日開業。
站大樓於1955年3月進行了裝修。
2011年3月11日,由於東北太平洋大地震和隨之而來的海嘯,仙石線被切斷。
同年7月16日,本站與石卷站之間恢復運營
2018財年的平均每日乘客人數為1,216人。
在9月的松島空軍基地航空節上,車站是最近的車站,所以它會非常擁擠。
矢本站
JR东 仙石线
1928年11月22日开业。
站大楼于1955年3月进行了装修。
2011年3月11日,由于东北太平洋大地震和随之而来的海啸,仙石线被切断。
同年7月16日,本站与石卷站之间恢复运营
2018财年的平均每日乘客人数为1,216人。
在9月的松岛空军基地航空节上,车站是最近的车站,所以它会非常拥挤。
야모토 역
JR 동일본 센세키센
1928 년 11 월 22 일에 개업.
1955 년 3 월에 역사를 개축.
2011 년 3 월 11 일 도호쿠 지방 태평양 앞바다 지진과 그에 따른 쓰나미의 영향으로 전선에서 불통이된다.
같은 해 7 월 16 일에 운전 재개
2018 년도 1 일 평균 승차 인원은 1,216 명.
nearest 7 11 在 初心者鉄道探検隊 Youtube 的最佳解答
GoPro HERO 9→https://amzn.to/2PD1q7k
GoPro自撮り棒 + 三脚 + セルカ棒→https://amzn.to/2PxiMCA
鉄道の基礎知識[増補改訂版]→https://amzn.to/2Po6dtx
レールウェイ マップル 全国鉄道地図帳 https://amzn.to/2PQ6rd1
ドメイン取るならお名前.com
https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3BG373+3WIDUY+50+2HEVMR
ナウでヤングなレンタルサーバー!ロリポップ!
https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3BICLD+BZ1X2I+348+60WN7
2019年12月31日撮影
高砂駅(たかさごえき)
JR北海道 函館本線
1986年(昭和61年)11月1日に日本国有鉄道(国鉄)函館本線の高砂臨時乗降場(たかさごりんじじょうこうじょう)として開業。旅客のみ取扱い。
1987年(昭和62年)4月1日に国鉄分割民営化に伴い、北海道旅客鉄道(JR北海道)に継承。同時に駅に昇格し、高砂駅となる。
2001年(平成13年)2月26日に新駅舎完成、歩道橋開設。江別駅からの駅員派遣廃止し、業務委託駅となる。
2017年度(平成29年)の一日平均乗車人員は2,830人。
相対式ホーム2面2線を有する地上駅。改札内では上下ホームの移動ができない構造になっているため、線路を渡る場合は改札外の自由連絡通路を利用する。本駅から札幌・野幌方面に向かう場合は南口改札、岩見沢・江別方面に向かう場合は北口改札からホームへ向かうことになる。北海道ジェイ・アール・サービスネットによる業務委託駅(江別駅管理)であり、駅員は日中のみの配置している。
江別市役所や江別市民会館への最寄口であり、徒歩約7分に位置している。
Takasago Station
JR Hokkaido Hakodate Main Line
Opened on November 1, 1986 as a temporary platform.
Following the privatization of the Japanese National Railways on April 1, 1987, it was taken over by the Hokkaido Railway Company (JR Hokkaido). At the same time, promoted to a station, becoming Takasago Station.
New station building completed and pedestrian bridge opened on February 26, 2001.
The average number of passengers per day in 2017 was 2,830.
It is the nearest entrance to Ebetsu City Hall and Ebetsu Civic Hall, and is about a 7-minute walk.
高砂站
JR北海道 函館本線
作為臨時站於1986年11月1日開業。
1987年4月1日日本國鐵私有化之後,它被北海道鐵路公司(北海道JR)接管。 同時,升格為車站,成為高砂站。
新站大樓竣工,人行天橋於2001年2月26日開放。
2017年每天的平均乘客人數為2,830。
它是最近的江別市政府廳和江別市市民廳的入口,步行約7分鐘。
高砂站
JR北海道 函馆本线
作为临时站于1986年11月1日开业。
1987年4月1日日本国铁私有化之后,它被北海道铁路公司(北海道JR)接管。同时,升格为车站,成为高砂站。
新站大楼竣工,人行天桥于2001年2月26日开放。
2017年每天的平均乘客人数为2,830。
它是最近的江别市政府厅和江别市市民厅的入口,步行约7分钟。
타카사고 역
JR 홋카이도 하코다테 본선
1986 년 11 월 1 일에 임시 승강장으로 개업.
1987 년 4 월 1 일 국철 분할 민영화에 따라 홋카이도 여객 철도 (JR 홋카이도)에 계승. 타카사고 역이된다..
2001 년 2 월 26 일에 새로운 역사 완성 육교 개설.
2017 년 하루 평균 승차 인원은 2,830 명.
에베 시청이나 에베 시민 회관에 가까운 입이며, 도보 약 7 분 거리에 위치해있다.
nearest 7 11 在 7-11六福門市-Hello Kitty聯名店 的推薦與評價
7 -11六福門市Hello Kitty聯名店萬華區漢口街二段73號1樓, Taipei, Taiwan 108. ... <看更多>