AI Fundamentals
ผู้ที่สนใจควรเตรียมพร้อมและทบทวนหัวข้อต่อไปนี้ก่อนเริ่มทำแบบทดสอบ ทฤษฎีและการคำนวณทางสถิติและการเขียนภาษา Python - การวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นกลุ่มหรือเชิงคุณภาพ และข้อมูลเชิงปริมาณ - สถิติเชิงอนุมาณ และการทดสอบสมมุติฐาน - การเขียนโปรแกรม Python แบบพื้นฐาน
Exploratory Data Analysis and Data Preparation
ผู้ที่สนใจควรเตรียมพร้อมและทบทวนหัวข้อต่อไปนี้ก่อนเริ่มทำแบบทดสอบ: ทฤษฎีเบื้องต้นและการใช้งานไลบรารี Python อาทิ pandas, numpy, matplotlib, seaborn สำหรับ - การแจกแจงข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ การทดสอบสมมุติฐานด้วย t-test - การอ่านข้อมูล การปรับรูปแบบหรือแปลงข้อมูล การคัดเลือกฟีเจอร์ - การเลือกและสร้างแผนภาพข้อมูล
Model Design and Development: Basics
ผู้ที่สนใจควรเตรียมพร้อมและทบทวนหัวข้อต่อไปนี้ก่อนเริ่มทำแบบทดสอบ: ทฤษฎีพื้นฐาน การประมวลผลข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ และการสร้างโมเดลในหัวข้อต่อไปนี้ - Regression - Classification - Clustering - Deep Learning
Model Design and Development: Advance
ผู้ที่สนใจควรเตรียมพร้อมและทบทวนหัวข้อต่อไปนี้ก่อนเริ่มทำแบบทดสอบ: ทฤษฎีพื้นฐาน การประมวลผลข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ และการสร้างโมเดลด้วยไพธอน ในหัวข้อ - Natural Language Processing - Computer Vision - Time Series Analysis - Reinforcement Learning