Computer Vision ด้วย PyTorch ในปี 2026: CNN, Transfer Learning และคำถามสัมภาษณ์
Computer vision ด้วย PyTorch: สร้าง CNN ตั้งแต่เริ่มต้น, ประยุกต์ใช้ transfer learning กับโมเดล pretrained และเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์เทคนิค
Data Science & ML
DATA
หลักสูตร Data Science และ Machine Learning ที่ครอบคลุมด้วย Python เป็นภาษาหลัก ตั้งแต่การจัดการข้อมูลด้วย Pandas และ NumPy ไปจนถึงการสร้างโมเดล Deep Learning ด้วย TensorFlow/Keras ผ่าน ML คลาสสิกด้วย Scikit-Learn รวมถึงทักษะ MLOps เพื่อ deploy และดูแลรักษาโมเดลใน production ด้วย Docker, FastAPI และแพลตฟอร์ม cloud
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
Python สมัยใหม่ พร้อมการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุและแนวปฏิบัติที่ดี
การจัดการข้อมูลด้วย Pandas, NumPy และ SQL (BigQuery)
การแสดงผลด้วย Matplotlib, Seaborn และ Plotly
สถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานด้วย Statsmodel
Machine Learning ด้วย Scikit-Learn และ XGBoost (การถดถอย, การจำแนก, การจัดกลุ่ม)
Deep Learning ด้วย TensorFlow และ Keras (CNN, RNN, Transformer)
NLP และ GenAI ด้วย Hugging Face, LangChain และ LLM (GPT, Gemini)
MLOps ด้วย MLflow, Docker, FastAPI และ Streamlit
สภาพแวดล้อมการพัฒนา: Jupyter, Google Colab
การ deploy บน cloud ด้วย Google Compute, Cloud Storage และ GPU
หัวข้อสำคัญที่ต้องเชี่ยวชาญ
แนวคิดที่สำคัญที่สุดเพื่อเข้าใจเทคโนโลยีนี้และประสบความสำเร็จในการสัมภาษณ์
1
Python: ประเภท, โครงสร้างข้อมูล, OOP, decorator, generator, context manager
2
NumPy: อาร์เรย์, broadcasting, indexing, การดำเนินการแบบ vector, พีชคณิตเชิงเส้น
3
Pandas: DataFrame, Series, indexing, groupby, merge, pivot, อนุกรมเวลา
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window function, CTE, การเพิ่มประสิทธิภาพคิวรี
5
การแสดงผล: Matplotlib (figure, axes, subplot), Seaborn (แผนภูมิสถิติ), Plotly (แบบโต้ตอบ)
6
สถิติ: การแจกแจง, การทดสอบสมมติฐาน, ช่วงความเชื่อมั่น, การถดถอย
7
Feature Engineering: การเข้ารหัส, การปรับสเกล, การเลือกฟีเจอร์, การสร้างฟีเจอร์
8
ML แบบมีผู้ดูแล: การถดถอยเชิงเส้น/โลจิสติก, ต้นไม้, Random Forest, XGBoost, เมตริก
9
ML แบบไม่มีผู้ดูแล: K-Means, การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น, PCA, t-SNE
10
ML Pipeline: การแบ่ง train/test, cross-validation, การปรับ hyperparameter, overfitting
11
Deep Learning: perceptron, backpropagation, ฟังก์ชันกระตุ้น, optimizer, ฟังก์ชันสูญเสีย
12
CNN: convolution, pooling, สถาปัตยกรรม (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: ลำดับ, vanishing gradient, กลไก attention, Transformer
14
NLP: tokenization, embedding, word2vec, BERT, การ fine-tune LLM
15
MLOps: การจัดการเวอร์ชัน (MLflow), การทำ container (Docker), API (FastAPI), การติดตาม
16
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), การเทรนด้วย GPU, Vertex AI
17
จริยธรรม AI: อคติ, ความสามารถในการอธิบาย (SHAP, LIME), ความเป็นธรรม, GDPR
ชาเลนจ์ Data Science & ML วันนี้
วันละหนึ่งโค้ด หาบั๊กให้เจอ หรือพิสูจน์ว่าไม่มีบั๊ก
บทความ Data Science & ML ล่าสุด
ค้นพบบทความและคู่มือล่าสุดเกี่ยวกับ Data Science & ML
LangChain สำหรับ Data Scientist ปี 2026: LLM, Agent และคำถามสัมภาษณ์
เชี่ยวชาญ LangChain 0.3 สำหรับ data science: LCEL chain, รูปแบบ RAG, ReAct agent, ระบบ memory และคำถามสัมภาษณ์สำหรับตำแหน่ง ML engineering
MLOps ในปี 2026: MLflow, Model Registry และคำถามสัมภาษณ์เชิงเทคนิค
คำถามสัมภาษณ์ MLOps ครอบคลุมวงจรชีวิต ML การติดตามการทดลองด้วย MLflow การเลื่อนระดับใน model registry รูปแบบการนำไปใช้งาน การเฝ้าติดตาม drift และ system design สำหรับปี 2026 พร้อมโค้ด Python และคำตอบ