How much does Python for Machine Learning cost and how long does it run?

THB 8,500. The course runs 18 hours. The price excludes 7% VAT (for payment in a company's name). Pay by bank transfer to the company account, confirm it on our payment page, and we can issue the receipt or tax invoice in your company's name.

Do I get a certificate?

Yes. Everyone who completes the course receives a Certificate of Completion from IT Genius Institute. Each certificate carries its own number, and anyone holding that number can verify it online on our certificate page, so you can add it to your portfolio or pass it to HR as evidence of training.

Where does the training take place, and is there an online option?

You can attend onsite at IT Genius Institute or arrange to join online, and we also run it as a private in-house session for your team. Ask about dates and venues on LINE @itgenius or call 02-570-8449.

What if I fall behind or miss a session — can I retake it?

Yes. You may retake the same course free of charge in a later round, under the institute's conditions. Tell our team which course and round you attended, and we will check it and offer you the rounds that still have seats. Ask us on LINE @itgenius or call 02-570-8449.

How do I enrol, or request a quotation for my company?

Enrol online with the registration form on this page. You can register several attendees at once and enter your tax ID and billing address for the tax invoice. Or request a company quotation straight from the quote button. For anything else call 02-570-8449 or reach us on LINE @itgenius.

ພາສາໂປຣແກຣມມິງ · PRC-27

Python for Machine Learning

หลักสูตร Python for Machine Learning เป็นการอบรมแนวคิดพื้นฐาน AI และ Machine Learning ด้วย Python ทั้ง Linear และ Logistic Regression, Naive Bayes, SVM ไปจนถึง Face detection ด้วย OpenCV และพื้นฐาน TensorFlow กับ Keras เหมาะกับโปรแกรมเมอร์ ฝ่ายไอที ครู อาจารย์ และนักศึกษาที่มีพื้นฐานภาษา Python

ອັບເດດລ່າສຸດ 21 ສ.ຫ. 2026

ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 8,500 ບາດ / ທ່ານ ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ

ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ ລົງຊື່ຈອງໄວ້

PDFດາວໂຫຼດ Course Outline

ໄລຍະເວລາ18 ຊົ່ວໂມງ · 3 ມື້
ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

ในหลักสูตรนี้จะกล่าวถึงแนวคิดพื้นฐานของ Machine Learning โดยจะเน้นโมเดลการทำนายพื้นฐานที่สำคัญ อาทิ Linear Regression, Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes และ SVM โดยแต่ละโมเดลถือว่ามีความสำคัญสำหรับผู้เริ่มต้นในสายงาน Machine Learning เป็นอย่างมากในปัจจุบันเพราะอัลกอริทึมเรียนรู้เหล่านี้สามารถใช้งานในหลายสาขา จากวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ถึงธนาคารการลงทุน อัลกอริทึมเรียนรู้สามารถจับคู่แบบแบบจำเป็นที่สำคัญได้ เช่น การรับรองการตรวจพบมะเร็ง หรือการสร้างอัลกอริทึมที่มีความเข้มข้นเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นในตลาด เป็นต้น

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

เรียนรู้พื้นฐาน AI และ Machine Learning
เรียนรู้การแก้ปัญหาแบบ Regression (ทั้งแบบ Linear แลพ Logistic)
เรียนรู้การแก้ปัญหาและทำนายผลแบบ classification ด้วยโมเดล Naive Bayes และ SVM
เรียนรู้เทคนิค Machine Learning อัพเดทล่าสุดที่บริษัทระดับโลกอย่าง Google และ Facdebook ใช้งาน
เรียนรู้ Face detection ด้วย OpenCV
เรียนรู้การใช้งาน TensorFlow และ Keras พื้นฐาน

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

โปรแกรมเมอร์และผู้ดูแลระบบ
ฝ่ายไอที ผู้ดูแลและพัฒนาระบบขององค์กร
ครู-อาจารย์
นักเรียน-นักศึกษา
ผู้สนใจทั่วไป

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

พื้นฐานภาษา Python (Basic Python Programming)
การใช้งานคอมพิวเตอร์พื้นฐานได้คล่องแคล่ว สร้างไฟล์ โฟลเดอร์ ก๊อปปี้ ลบ แก้ไขไฟล์ต่าง
มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมในภาษาอื่น ๆ มาบ้าง
มีความเข้าใจในการใช้งานอินเตอร์เน็ตและสืบค้นข้อมูลได้

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

01 ทดสอบก่อนเรียน (Pretest)

ทำแบบทดสอบก่อนเรียนแบบออนไลน์

Module 1 Environment Setup

Installing PyCharm and Python on Windows
Installing PyCharm and Python on Mac
Installing TensorFlow and Keras

Module 2 Artificial Intelligence Basics

Why to learn artificial intelligence and machine learning?
Introduction to machine learning

Module 3 Linear Regression

Linear regression introduction
Linear regression theory - optimization
Linear regression theory - gradient descent
Linear regression implementation

Module 4 Logistic Regression

Logistic regression introduction
Logistic regression example - sigmoid function
Cross validation introduction
Cross validation example

Module 5 K-Nearest Neighbor Classifier

K-nearest neighbor introduction
K-nearest neighbor introduction - lazy learning
K-nearest neighbor introduction - Euclidean-distance
K-nearest neighbor implementation

Module 6 Naive Bayes Classifier

Naive Bayes classifier introduction
Naive Bayes classifier implementation
Text clustering - basics
Text clustering - inverse document frequency (TF-IDF)
Naive Bayes example - clustering news

Module 7 Support Vector Machines (SVMs)

Support vector machine introduction - linear case
Support vector machine introduction - non-linear case
Support vector machine introduction - kernels
Support vector machine example - simple
Support vector machine example - iris dataset
Support vector machines example - parameter tuning
Support vector machine example - digit recognition
Support vector machine example - digit recognition

Module 8 Machine Learning Project - Face Recognition

The Olivetti dataset
Understanding the dataset
Finding optimal number of principal components (eigenvectors)
Understanding "eigenfaces"
Constructing the machine learning models
Using cross-validation

10 แบบทดสอบหลังเรียน (Posttest)

ทำแบบทดสอบหลังเรียนแบบออนไลน์

ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ

ຂະນະນີ້ຍັງບໍ່ມີຮອບຝຶກອົບຮົມເປີດຮັບສະໝັກ ລົງຊື່ຈອງໄວ້ໄດ້ເລີຍ ທີມງານຈະຕິດຕໍ່ກັບເປັນກຸ່ມທຳອິດເມື່ອເປີດຮອບຕໍ່ໄປ ຫຼື ສອບຖາມທາງ LINE ຫຼື ໂທ 02-570-8449 ຫຼື 088-807-9770

ລົງຊື່ຈອງໄວ້ ສອບຖາມຮອບຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training

ປັບເນື້ອໃນໃຫ້ກົງກັບເຄື່ອງມື ແລະ ວຽກຈິງຂອງທີມ
ເລືອກວັນເອງ ຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍລິສັດ ຫຼື ອອນລາຍສົດ
ອອກໃບສະເໜີລາຄາໃນນາມນິຕິບຸກຄົນໃຫ້ຝ່າຍຈັດຊື້

ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ

ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ

สามิตร โกยมCEO ที่สถาบันไอทีจีเนียส

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

หลักสูตร Python for Machine Learning เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับ โปรแกรมเมอร์และผู้ดูแลระบบ · ฝ่ายไอที ผู้ดูแลและพัฒนาระบบขององค์กร · ครู-อาจารย์ พื้นฐานที่ผู้เรียนควรมี พื้นฐานภาษา Python (Basic Python Programming) · การใช้งานคอมพิวเตอร์พื้นฐานได้คล่องแคล่ว สร้างไฟล์ โฟลเดอร์ ก๊อปปี้ ลบ แก้ไขไฟล์ต่าง หากไม่แน่ใจว่าพื้นฐานพอหรือไม่ ปรึกษาทีมงานได้ฟรีทาง LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

หลักสูตร Python for Machine Learning ราคาเท่าไร ใช้เวลาเรียนกี่ชั่วโมง

ราคาปกติ 8,500 บาท ใช้เวลาอบรม 18 ชั่วโมง ราคานี้ยังไม่รวม VAT 7% (กรณีชำระในนามนิติบุคคล) ชำระค่าอบรมด้วยการโอนเข้าบัญชีบริษัท แล้วแจ้งชำระเงินผ่านหน้าแจ้งชำระเงินของเว็บไซต์ และขอใบเสร็จรับเงินหรือใบกำกับภาษีในนามบริษัทได้

เรียนจบได้รับ Certificate หรือไม่

ได้รับ ผู้ผ่านการอบรมทุกท่านจะได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) จากสถาบันไอทีจีเนียส ใบประกาศแต่ละใบมีเลขที่ของตัวเอง ใครก็ตามที่มีเลขที่ใบประกาศตรวจสอบความถูกต้องออนไลน์ได้ที่หน้าตรวจสอบใบประกาศของสถาบัน จึงใช้แนบแฟ้มผลงานหรือส่งให้ฝ่ายบุคคลประกอบการพัฒนาบุคลากรได้

อบรมที่ไหน มีเรียนแบบออนไลน์หรือไม่

เรียนได้ทั้งแบบออนไซต์ที่สถาบันไอทีจีเนียส และนัดเรียนผ่านออนไลน์ และรับจัดอบรมเฉพาะทีม (In-house Training) ให้องค์กร สอบถามรอบและสถานที่ได้ที่ LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

ถ้าเรียนไม่ทันหรือขาดเรียน มีเรียนซ้ำ/เรียนชดเชยหรือไม่

มี ผู้เรียนสามารถแจ้งขอเรียนซ้ำ (repeat) ในรอบถัดไปของหลักสูตรเดียวกันได้ฟรีตามเงื่อนไขของสถาบัน แจ้งชื่อหลักสูตรและรอบที่เคยเรียนกับทีมงาน แล้วทีมงานจะตรวจสอบและแจ้งรอบที่ยังมีที่นั่งว่างให้เลือก สอบถามได้ที่ LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

สมัครเรียนหรือขอใบเสนอราคาในนามบริษัทได้อย่างไร

สมัครออนไลน์ได้จากแบบฟอร์มลงทะเบียนบนหน้านี้ ลงทะเบียนผู้เข้าอบรมหลายคนได้ในครั้งเดียว และกรอกเลขประจำตัวผู้เสียภาษีกับที่อยู่สำหรับออกใบกำกับภาษีได้ในฟอร์ม หรือขอใบเสนอราคา (Quotation) ในนามนิติบุคคลได้ทันทีจากปุ่มขอใบเสนอราคา สอบถามเพิ่มเติมโทร 02-570-8449 หรือ LINE @itgenius