ข้อมูลส่วนตัว สำหรับสมาชิกเท่านั้น หญิง (โสด) ไทย - 28-ตุลาคม-2544 อายุ 21ปี 160 Cm หนัก 58 Kg ข้อมูลการติดต่อ สำหรับสมาชิกเท่านั้น กรุงเทพมหานคร (ประเวศ (อ่อนนุช), สวนหลวง) สำหรับสมาชิกเท่านั้น สำหรับสมาชิกเท่านั้น สำหรับสมาชิกเท่านั้น สำหรับสมาชิกเท่านั้น โทรศัพท์ , Email , ไลน์ไอดี ข้อมูลทั่วไป วิศวกรรมสาขาอื่นๆ งานประจำ (Full Time) , งานนอกเวลา (Part Time) , งานอิสระ (Freelance) 25,000บาท ขึ้นไป 25 ต.ค. 2566 25 ต.ค. 2566 JobTH.com | ประวัติการศึกษาสูงสุด กำลังศึกษาอยู่ ปริญญาตรี TNI ปี4 หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติแบบลีน 3.11 ประวัติการทำงาน 0 ปี มิถุนายน 2566 ถึง กรกฎาคม 2566 เด็กฝึกงานวิศวกรอิเล็กทรอนิกส์ CT ASIA ROBOTICS CO.,LTD. 1635-1637 ถ. พัฒนาการ แขวงสวนหลวง เขตสวนหลวง กรุงเทพมหานคร 10250 สำหรับสมาชิกเท่านั้น crimping สายไฟ, wiring สายไฟ, ลง component บอร์ดต่างๆภายในหุ่นยนต์, ประกอบหุ่นยนต์และชิ้นส่วน สิงหาคม 2566 ถึง กันยายน 2566 เด็กฝึกงานวิศกรแผนกซอฟแวร์ CT ASIA ROBOTICS CO.,LTD. 1635-1637 ถ. พัฒนาการ แขวงสวนหลวง เขตสวนหลวง กรุงเทพมหานคร 10250 สำหรับสมาชิกเท่านั้น - คัด dataset - สร้างและเทรนAI (Deep learning) - เทรน Image Classisfication model และ Times series models - model เกี่ยวการกระของมนุษย์ - ทำ visualize แบบ bounding box ผ่านเทคนิคต่างๆ - ก่อนฝึกงานจบ ได้มีโอกาสทำโมเดลแบบอื่นนอกจาก CNN ANN แล้วก็มี FNN และโมเดลแบบผสม เพื่อทำโมเดลสำหรับตรวจว่าเป็นมะเร็งหรือไม่ ประวัติการฝึกอบรม ความสามารถ ความสามารถทางภาษา พูด (ดีมาก) อ่าน (ดีมาก) เขียน (ดีมาก) พูด (พอใช้) อ่าน (ดี) เขียน (ดี) พูด (ดี) อ่าน (ดี) เขียน (ดี) ไทย คำ/นาที อังกฤษ คำ/นาที รถยนต์ ,รถจักรยานยนต์ , โครงการ / ผลงาน / เกียรติประวัติ / บุคคลอ้างอิง ผลสรุปโครงงานที่ทำ เนื่องจากทางบริษัทมีความต้องการให้หุ่นยนต์สามารถมองตามมนุษย์ได้ดีมากยิ่งขึ้น จึงได้เพิ่มการจำแนกอากัปกิริยาของมนุษย์ออกเป็นแบบต่างๆ ซึ่งได้รับมอบหมายงานจากแผนกซอฟแวร์ ให้จัดหมวดหมู่รูปภาพ แล้วนำไปสร้างโมเดลเพื่อทำนาย โดยมีการสร้างโมเดล Image Classification จากชุดข้อมูลที่มี เพื่อทำนายคลาสของภาพ บอกตำแหน่งของสิ่งที่คาดว่าเป็นคลาสนั้นๆ จากภาพ เพื่อนำไปให้หุ่นยนต์สามารถมองตามมนุษย์ได้ และสร้างโมเดล Time Series เพื่อทำนายเหตุการณ์ในช่วงเวลา 10 วินาที, 15 วินาที และ 60 วินาที ว่ามนุษย์กำลังทำอะไรอยู่ในช่วงเวลานั้นๆ แล้วบันทึกข้อมูลเป็นไฟล์ Json เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ต่อไป ผลการดำเนินงานของการทำการสร้างโมเดล Image Classification แบบ Convolutional Neural Network (CNN) เพื่อจำแนกภาพและทำนายคลาสของการกระทำของมนุษย์ เมื่อนำโมเดลไปทำนายมีความแม่นยำมากที่สุดเป็น 90.82% สำหรับชุดข้อมูลที่นำไปเทรนโมเดล และ 88.43% สำหรับชุดข้อมูลจริงที่ได้จากกล้องของหุ่นยนต์ ซึ่งสามารถแสดงผล Grad-CAM เป็น Heatmap และ Bounding box ได้ และสร้างโมเดล Time Series แบบ Artificial Neural Network (ANN) ในการทำนายเหตุการณ์ในช่วงเวลาต่างๆ ได้ ซึ่งประโยชน์ที่ได้รับจากการทำโครงงานฉบับนี้คือ การได้เรียนรู้การสร้างโมเดล Deep Learning มีความรู้เรื่องการเขียน Python มากขึ้น ได้เรียนรู้การใช้ Package ต่างๆ ของ Python อาทิ เช่น NumPy, Pathlib, Pandas เป็นต้น อีกทั้งยังได้รู้จักและใช้งาน TensorFlow, Keras และการสร้างโมเดลแบบ Convolutional Neural Network (CNN) และแบบ Artificial Neural Network (ANN) สำหรับสมาชิกเท่านั้น |