เทคโนโลยี AI & Computer Vision
เจาะลึกเทคโนโลยีเบื้องหลังระบบ AI Vision สำหรับอุตสาหกรรม — ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงโมเดลขั้นสูง
พื้นฐานหลัก
พื้นฐาน Computer Vision
เข้าใจพื้นฐาน Computer Vision การประมวลผลภาพ การดึงลักษณะเด่น และการจดจำรูปแบบสำหรับงานอุตสาหกรรม
Machine Learning สำหรับอุตสาหกรรม
เรียนรู้ Machine Learning พื้นฐาน การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ไม่มีผู้สอน และการประยุกต์ใช้ในงานอุตสาหกรรม
พื้นฐาน Deep Learning
เข้าใจ Deep Learning เครือข่ายประสาทเทียมลึก CNN RNN Transformers และการประยุกต์ใช้ในงานซับซ้อน
โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)
เข้าใจโครงข่ายประสาทเทียม โครงสร้าง Neuron การฝึกสอน และการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม
Python สำหรับ AI & Vision
เรียนรู้ Python ภาษาโปรแกรมหลักสำหรับงาน AI, Machine Learning และ Computer Vision
Datasets & Annotation
การจัดเตรียมชุดข้อมูลและการ annotate สำหรับฝึกสอนโมเดล AI — ขั้นตอนสำคัญของ ML Pipeline
Evaluation Metrics สำหรับ AI
เข้าใจตัวชี้วัดประสิทธิภาพ AI — Precision, Recall, F1-Score, mAP, IoU สำหรับประเมินโมเดล
เทคนิค Vision
AI ตรวจจับวัตถุ (Object Detection)
AI ตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์สำหรับโรงงาน ตรวจสอบคุณภาพ นับจำนวน และจัดการอัตโนมัติ
Anomaly Detection — ตรวจจับสิ่งผิดปกติ
เทคโนโลยี AI ตรวจจับสิ่งผิดปกติในภาพอุตสาหกรรม ไม่ต้องมีตัวอย่างของเสีย
เทคโนโลยี OCR — การรู้จำอักขระ
เทคโนโลยี OCR สำหรับอ่านค่าจอดิจิทัล มิเตอร์ เกจ และเอกสาร ด้วยความแม่นยำ 99.5%
Image Segmentation — การแบ่งส่วนภาพ
เทคโนโลยีแบ่งส่วนภาพระดับพิกเซลสำหรับงาน QC การวัดขนาด และการตรวจจับพื้นที่
Segmentation Techniques เชิงลึก
เจาะลึกเทคนิค Segmentation — U-Net, Mask R-CNN, SAM และการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม
Object Tracking & Re-ID
เทคโนโลยีติดตามวัตถุและ Re-identification สำหรับการนับ ติดตาม และวิเคราะห์เส้นทาง
Pose Estimation & Keypoints
เทคโนโลยีตรวจจับท่าทางและจุดสำคัญของร่างกาย สำหรับความปลอดภัยและ Ergonomics
3D Vision — การมองเห็นสามมิติ
เทคโนโลยี 3D Vision สำหรับวัดขนาด ตรวจสอบรูปทรง และสร้างโมเดล 3D จากภาพ
โมเดล AI
YOLO — You Only Look Once
YOLO อัลกอริทึม Object Detection ที่เร็วและแม่นยำ สำหรับตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ในอุตสาหกรรม
CNN — Convolutional Neural Network
CNN เครือข่ายประสาทแบบ Convolutional สำหรับการประมวลผลภาพ การจำแนก และการตรวจจับ
Transformer Models สำหรับ Vision
Vision Transformer (ViT), DETR, Swin Transformer สำหรับงาน Computer Vision ยุคใหม่
GANs — Generative Adversarial Networks
GANs เครือข่ายแข่งขันสำหรับสร้างภาพสังเคราะห์ Data Augmentation และ Anomaly Detection
Vision-Language Models
โมเดล AI ที่เชื่อมภาพและภาษา — CLIP, GPT-4V, เพื่อสั่งงาน Vision ด้วยภาษาธรรมชาติ
ข้อมูลและการเตรียมข้อมูล
คุณภาพข้อมูลกับประสิทธิภาพ AI
ความสำคัญของคุณภาพข้อมูลต่อประสิทธิภาพ AI — Garbage In Garbage Out และวิธีแก้ไข
การเตรียมข้อมูลสำหรับ AI
ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล Dataset สำหรับฝึกสอนโมเดล AI — จากการเก็บภาพถึงการแบ่ง train/val/test
Data Augmentation สำหรับ AI
เทคนิค Data Augmentation เพิ่มข้อมูลฝึกสอนให้โมเดล AI — เพิ่มความหลากหลายและลด Overfitting
Synthetic & Generative Data
การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วย AI สำหรับฝึกโมเดล — GANs, Diffusion Models, 3D Rendering
Video Analytics
ระบบวิเคราะห์วิดีโอด้วย AI — ตรวจจับเหตุการณ์ นับจำนวน ติดตามวัตถุแบบเรียลไทม์
ฮาร์ดแวร์และการถ่ายภาพ
เลนส์ แสง และ Metrology
การเลือกเลนส์ ออกแบบแสง และการวัด Metrology สำหรับระบบ Machine Vision อุตสาหกรรม
Calibration & Geometry
การ Calibrate กล้อง Camera Matrix, Distortion, Stereo Calibration สำหรับระบบ Vision
Edge Streaming & Real-time
ระบบ streaming วิดีโอแบบ real-time บน edge — RTSP, WebRTC, GStreamer สำหรับ AI
Edge AI
ประมวลผล AI บน Edge Device — NVIDIA Jetson, Intel NCS, Coral TPU สำหรับ real-time inference
การ Deploy และ MLOps
การประเมินโมเดล AI
วิธีประเมินประสิทธิภาพโมเดล AI — mAP, Precision, Recall, F1 Score, Confusion Matrix
Performance Metrics
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพระบบ AI — FPS, Latency, Throughput, GPU Utilization
Model Optimization
เทคนิคปรับแต่งโมเดล AI — Quantization, Pruning, Knowledge Distillation เพื่อ deploy บน edge
Deployment Pipeline
ขั้นตอนการ deploy โมเดล AI สู่ production — Docker, Kubernetes, CI/CD สำหรับ ML
Cloud Deployment
Deploy โมเดล AI บน Cloud — AWS, GCP, Azure พร้อม auto-scaling และ cost optimization
MLOps & Monitoring
MLOps สำหรับ production AI — model monitoring, drift detection, auto-retrain pipeline
คุณภาพและการตรวจสอบ
AI สายการผลิต
ระบบ AI ตรวจสอบสายการผลิตแบบอัตโนมัติ ตรวจจับ defect และนับจำนวนแบบเรียลไทม์
Anomaly Detection สำหรับ QC
ตรวจจับของเสียและสิ่งผิดปกติบนสายการผลิตด้วย AI — ไม่ต้องมีตัวอย่าง defect
Document AI & KIE
AI อ่านเอกสาร สกัดข้อมูลจากใบกำกับภาษี ใบสั่งซื้อ ฟอร์มต่างๆ อัตโนมัติ
Quality Control Vision
ระบบตรวจสอบคุณภาพด้วย AI Vision — ตรวจ defect, วัดขนาด, ตรวจสี อัตโนมัติ
Multi-Gauge Detection
AI อ่านค่ามาตรวัดหลายตัวพร้อมกัน — เกจวัดแรงดัน อุณหภูมิ ระดับน้ำ จากภาพเดียว
Predictive Analytics
AI พยากรณ์ปัญหาก่อนเกิด — Predictive Maintenance, Quality Prediction, Demand Forecasting
จริยธรรมและเทคนิคขั้นสูง
Privacy & Responsible AI
AI ที่รับผิดชอบ ปกป้องความเป็นส่วนตัว ปฏิบัติตาม PDPA และ GDPR
AI Ethics
จริยธรรม AI ในอุตสาหกรรม — ความโปร่งใส ความเป็นธรรม ความรับผิดชอบ
Explainable AI (XAI)
AI ที่อธิบายได้ — ทำไม AI ตัดสินใจแบบนี้ GradCAM, SHAP, LIME
Reinforcement Learning
AI เรียนรู้จากการลองผิดลองถูก — ควบคุมหุ่นยนต์ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
Few-Shot Learning
AI เรียนรู้จากตัวอย่างน้อย — ฝึก AI ด้วยภาพเพียง 5-10 ภาพ ก็ใช้งานได้
Self-Learning AI
AI ที่เรียนรู้และปรับปรุงตัวเองอัตโนมัติ — Continual Learning, Active Learning
AI เฉพาะอุตสาหกรรม
ANPR / LPR
ระบบอ่านป้ายทะเบียนอัตโนมัติ — ANPR/LPR สำหรับลานจอดรถ โรงงาน ด่านเก็บเงิน
Container Recognition
AI อ่านหมายเลขตู้คอนเทนเนอร์อัตโนมัติ — ISO 6346 Container Code Recognition
Face Recognition
ระบบจดจำใบหน้าสำหรับ access control โรงงาน — แม่นยำ เร็ว ปลอดภัย
Document Recognition
AI จำแนกประเภทเอกสาร จัดหมวดหมู่อัตโนมัติ — ใบเสร็จ ใบกำกับ ใบสั่งซื้อ
AI Manufacturing
AI สำหรับการผลิตอัจฉริยะ — Smart Factory, Industry 4.0, Digital Manufacturing
Industrial IoT & Edge
IIoT และ Edge Computing สำหรับอุตสาหกรรม — ประมวลผล AI ที่หน้างาน
Digital Twin
Digital Twin สำหรับอุตสาหกรรม — จำลองโรงงาน เครื่องจักร กระบวนการ ในโลกดิจิทัล
Robotics & Automation
หุ่นยนต์อุตสาหกรรมและระบบอัตโนมัติ — Robot + AI Vision สำหรับ pick & place, welding, inspection
Industrial Cybersecurity
ความปลอดภัยไซเบอร์สำหรับ AI อุตสาหกรรม — ป้องกัน OT Network, Model Security
เทคโนโลยีอนาคต
Quantum Computing
Quantum Computing สำหรับ AI อุตสาหกรรม — การคำนวณเชิงควอนตัมเพื่อ optimization
AR/VR in Industry
AR/VR สำหรับอุตสาหกรรม — ฝึกอบรม maintenance guide remote assistance
5G & Edge Computing
5G กับ Edge Computing สำหรับ AI อุตสาหกรรม — latency ต่ำ bandwidth สูง
Blockchain in Industry
Blockchain สำหรับอุตสาหกรรม — Supply Chain, Traceability, Smart Contract
Sustainable AI & Green Tech
AI เพื่อความยั่งยืน — ลดพลังงาน ลด carbon footprint Green AI
Generative AI for Industry
Generative AI สำหรับอุตสาหกรรม — สร้างข้อมูล synthetic, design optimization, content generation
เทคโนโลยีที่พิสูจน์แล้วในสนามจริง
ทดสอบในโรงงานจริง
เทคโนโลยีทุกตัวผ่านการทดสอบและใช้งานจริงในโรงงานอุตสาหกรรม
ความแม่นยำระดับสูง
ความแม่นยำ 99%+ ด้วยโมเดลที่ปรับแต่งเฉพาะงานอุตสาหกรรม
ประมวลผลเรียลไทม์
ประมวลผลที่ 30+ FPS สำหรับการตรวจจับแบบทันทีทันใด
ปรับแต่งได้ตามงาน
ทุกเทคโนโลยีสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับเงื่อนไขเฉพาะของแต่ละโรงงาน
รายงานอัตโนมัติ
ระบบรายงานผลอัตโนมัติ พร้อม Dashboard แบบเรียลไทม์
เชื่อมต่อระบบเดิม
เชื่อมต่อกับ SCADA, PLC, ERP และระบบเดิมได้ง่าย
พร้อมนำเทคโนโลยี AI มาใช้?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราวันนี้ — ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย