เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องและการประยุกต์
Machine Learning Technology and Applications
คำอธิบายรายวิชา
หลักการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน การเตรียมและแบ่งชุดข้อมูล การป้องกันข้อมูลรั่วไหลระหว่างชุดข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึกเบื้องต้น การประเมินและเลือกโมเดล การประยุกต์กับข้อมูลจากอากาศยานไร้คนขับ และจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์
คำอธิบายภาษาอังกฤษ
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.
- ทับซ้อนกับ DRT 336 ควรกำหนดให้ DRT 491 เป็นวิชาต่อยอดที่ลงลึกด้านอัลกอริทึม
ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)
| CLO | ผลลัพธ์การเรียนรู้ | PLO |
|---|---|---|
| CLO1 | อธิบายอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องหลัก | PLO4 |
| CLO2 | พัฒนาและประเมินโมเดลด้วยข้อมูลจริง | PLO4 |
| CLO3 | ประยุกต์ ML กับข้อมูลโดรนอย่างมีจริยธรรม | PLO4PLO6 |
โมดูลการเรียนรู้
1พื้นฐาน ML
สัปดาห์ 1–3 · 30 ชม.1 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
- พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องอยู่ระหว่างพัฒนา
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
2การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
สัปดาห์ 4–6 · 30 ชม.2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
- พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องอยู่ระหว่างพัฒนา
- PyTorch
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
3การแบ่งข้อมูลและ leakage
สัปดาห์ 7–9 · 30 ชม.1 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
4Deep learning
สัปดาห์ 10–12 · 30 ชม.2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
- การเรียนรู้เชิงลึกและ CNNอยู่ระหว่างพัฒนา
- Google Colab
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
5การประเมินและจริยธรรม
สัปดาห์ 13–15 · 30 ชม.2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
การวัดและประเมินผล (ร่าง)
| ปฏิบัติการและใบงาน | 35% |
| quiz ประจำโมดูล | 10% |
| สอบกลางภาค | 20% |
| โครงงานย่อยหรือสอบปฏิบัติ | 35% |