Machine Learning Technology and Applications
เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องและการประยุกต์
Course description
Supervised and unsupervised machine learning; dataset preparation and splitting; preventing data leakage; neural networks and introductory deep learning; model evaluation and selection; applications to UAS data; AI ethics.
Thai description
หลักการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน การเตรียมและแบ่งชุดข้อมูล การป้องกันข้อมูลรั่วไหลระหว่างชุดข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึกเบื้องต้น การประเมินและเลือกโมเดล การประยุกต์กับข้อมูลจากอากาศยานไร้คนขับ และจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์
- ทับซ้อนกับ DRT 336 ควรกำหนดให้ DRT 491 เป็นวิชาต่อยอดที่ลงลึกด้านอัลกอริทึม
Course learning outcomes (CLO)
| CLO | Outcome | PLO |
|---|---|---|
| CLO1 | Explain core machine learning algorithms | PLO4 |
| CLO2 | Develop and evaluate models with real data | PLO4 |
| CLO3 | Apply ML to drone data ethically | PLO4PLO6 |
Learning modules
1ML fundamentals
Weeks 1–3 · 30 h1 KU
Online (before class) · 15 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Machine learning fundamentalsIn development
In class / field · 15 h
Lab or field practice from worksheets with a safety checklist
2Supervised learning
Weeks 4–6 · 30 h2 KU
Online (before class) · 15 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Machine learning fundamentalsIn development
- PyTorchTH
In class / field · 15 h
Lab or field practice from worksheets with a safety checklist
3Data splitting and leakage
Weeks 7–9 · 30 h1 KU
Online (before class) · 15 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
In class / field · 15 h
Lab or field practice from worksheets with a safety checklist
4Deep learning
Weeks 10–12 · 30 h2 KU
Online (before class) · 15 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Deep learning and CNNsIn development
- Google ColabTH
In class / field · 15 h
Lab or field practice from worksheets with a safety checklist
5Evaluation and ethics
Weeks 13–15 · 30 h2 KU
Online (before class) · 15 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
In class / field · 15 h
Lab or field practice from worksheets with a safety checklist
Assessment (draft)
| Labs and worksheets | 35% |
| Module quizzes | 10% |
| Midterm examination | 20% |
| Mini-project or practical exam | 35% |