หลักสูตรการฝึกทักษะการประยุกต์ใช้ระบบ AI Machine Learning และ Image Processing

สำนักงานคณะกรรมการดจิ ิทัลเพื่อเศรษฐกจิ และสังคมแหง่ ชาติ

ใหบ้ นั ทกึ ขอ้ มลู น้ี เป็นชอื่ ไฟล์ chol_systolic_data.csv เก็บไวท้ ี่โฟลเดอรท์ เี่ รยี ก Jupyter Notebook
การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเสน้ เพื่ออธิบายความสัมพันธข์ องสองตัวแปร ในที่นี้คือ cholesterol (ไขมัน
ในเส้นเลือด) กับ ความดันโลหิตแบบ Systolic และใช้ในการทำนาย (predict) เช่นให้ค่าไขมันในเส้นเลือด
สามารถทำนายค่าความดนั โลหติ หรือใหค้ า่ ความดนั โลหิต สามารถทำนายค่าไขมันในเส้นเลือดได้ เหลา่ นีเ้ ปน็ ต้น
2. กิจกรรมที่ 2
2.1 พิมพโ์ ปรแกรมในเซลล์ของ Notebook ตามรปู

เรามกี าร import ไลบราร่ที ใ่ี ชใ้ นครงั้ น้ี ไดแ้ ก่ numpy, matplotlib และ pandas
Dataset เปน็ ตารางที่มคี า่ ทไ่ี ด้จากไฟล์ csv
x เปน็ คอลัมนแ์ รกของอเรย์ cholesterol
y เป็นคอมลมั น์สดุ ทา้ ยทเ่ี ป็นอเรย์ของ systolic
2.2 นำข้อมูลมาแบ่งเป็นชุดฝึกสอนและชดุ ทดสอบ ข้อมลู มีท้ังหมด 11 แถว

โครงการพฒั นาชดุ ทดลองปญั ญาประดิษฐ์เพื่อพฒั นาทกั ษะดา้ นดิจิทัลของนักเรยี นและนกั ศกึ ษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศกึ ษาและสามัญศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 200

สำนกั งานคณะกรรมการดจิ ทิ ลั เพอื่ เศรษฐกิจและสงั คมแหง่ ชาติ

มีการแบ่งเป็นชุดทดสอบ 1 ส่วนในสามส่วน (1/3) เราจะได้ชุดไว้สำหรับทดสอบ 4 แถว การเลือกแถว มี
การเลอื กแบบสุม่ ท่เี หลอื จะเปน็ ชดุ ฝึกสอน

2.3 สร้างโมเดล

regressor = LinearRegression(): โมเดลในการแทรนนีเ้ ป็นการแทรน Linear Regression
regressor.fit: เราใช้ X_train ซ่ึงมคี า่ ของ cholesterol และ y_train มีค่าของ systolic

2.4 แสดงคา่ โมเดลของชุดฝกึ สอนและชุดทดสอบ

แสดงเปน็ กราฟ

โครงการพัฒนาชดุ ทดลองปญั ญาประดิษฐเ์ พอ่ื พัฒนาทักษะดา้ นดิจทิ ลั ของนักเรยี นและนักศกึ ษาในสายวิชาชีพอาชวี ศกึ ษาและสามญั ศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 201

สำนกั งานคณะกรรมการดิจิทลั เพื่อเศรษฐกิจและสงั คมแห่งชาติ

2.5 การหาค่า Systolic เม่ือใส่คา่ Cholesterol เข้าไปค่าเดียว
2.6 การหาค่า Systolic เมอ่ื ใส่คา่ เป็นอเรยเ์ ข้าไป
3. กิจกรรมเพมิ่ เตมิ
3.1 ให้มกี ารเพิม่ จำนวนขอ้ มูลไป 30 บรรทัด ทดลองดวู า่ คา่ ทไี่ ด้ เปล่ยี นไปหรือไม่
3.2 ให้ทดลองหาคา่ Cholesterol เม่ือใสค่ ่า Systolic

โครงการพฒั นาชุดทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพ่ือพฒั นาทกั ษะดา้ นดิจทิ ัลของนกั เรยี นและนักศึกษาในสายวิชาชพี อาชวี ศกึ ษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 202

สำนกั งานคณะกรรมการดจิ ิทลั เพอ่ื เศรษฐกจิ และสงั คมแห่งชาติ

บทท่ี 25
การทดลองชดุ ท่ี 5
ช่ือชุดทดลอง Lab 5 Machine Learning : Unsupervised Learning
วัตถุประสงค์
เรียนรู้ทดลองโปรแกรมเอไอ ด้วยแบบอัลกอริทึมคณิตศาสตร์แบบการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
(Unsupervised Learning)
อุปกรณท์ ใ่ี ช้
1. อุปกรณ์ราชเบอรร์ ี่พาย
2. จอภาพ
3. แป้นพิมพ์
4. เมาส์
ข้นั ตอนการเรียน
1. กจิ กรรมท่ี 1
1.1 ใชก้ ารทดลองชดุ ท่ี 3 เป็นหลัก โดยใช้ชดุ ขอ้ มลู iris.csv ใช้คำสั่ง df.info()

ข้อมูลต้องตรงกบั ทแี่ สดงทางจอภาพ
1.2 ให้ import ไลบรารี่ดังรูป

1.3 แสดงกราฟของชุดขอ้ มลู

โครงการพฒั นาชดุ ทดลองปัญญาประดษิ ฐเ์ พือ่ พฒั นาทักษะดา้ นดิจิทัลของนักเรยี นและนกั ศกึ ษาในสายวิชาชีพอาชวี ศกึ ษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 203

สำนกั งานคณะกรรมการดจิ ิทลั เพ่ือเศรษฐกจิ และสงั คมแหง่ ชาติ

จากกราฟ จะเห็นได้ว่า iris-setosa จะแบ่งกลุ่มได้ง่ายที่สุดเมื่อเทียบกับกลุ่มอื่น โดยเราดูได้จากสีที่แยก
ออกมาให้เหน็ ชดั เจน แตเ่ ปา้ หมายของเราคือเป็นการค้นหาลาเบลทีเ่ ราไมร่ ู้อะไรมาก่อน เพ่อื ให้อลั กอริทึมทางด้าน
แบบการเรียนรู้แบบไมม่ ีผ้สู อน (Unsupervised Learning)เปน็ ตัวจดั การใหเ้ รา

2. กิจกรรมที่ 2
2.1 นำชอื่ คอลัมนอ์ อกจากขอ้ มลู
2.2 ใช้ K-Mean
มีการกำหนดกลุ่มของข้อมูลไว้ 99 กลุ่ม เพราะวา่ เราไมร่ วู้ ่ามีกีก่ ล่มุ
2.3 คน้ หาจำนวนกลุ่ม หรือคลสั เตอรท์ ี่ให้ผลความแมน่ ยำสงู สูด
ด้วยการใช้ ELBOW RULE เป็นการวาดเส้นที่มีสโลปใกล้กับ 90 องศาเมื่อเทียบกับแกน y และมีค่าน้อย

ทส่ี ุดท่ีเป็นไปได้

โครงการพัฒนาชุดทดลองปญั ญาประดิษฐเ์ พือ่ พัฒนาทักษะดา้ นดิจิทลั ของนกั เรยี นและนักศกึ ษาในสายวิชาชีพอาชวี ศึกษาและสามญั ศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 204

สำนักงานคณะกรรมการดิจิทลั เพื่อเศรษฐกิจและสังคมแหง่ ชาติ

จากรปู จะเห็นว่า คา่ 3 หรอื 2 น่าจะดีที่สุด
2.4 ตรวจทานอีกครงั้ ด้วยโปรแกรมดังรูป

โครงการพัฒนาชุดทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพอื่ พฒั นาทกั ษะดา้ นดจิ ทิ ลั ของนักเรยี นและนกั ศกึ ษาในสายวิชาชีพอาชวี ศึกษาและสามญั ศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 205

สำนกั งานคณะกรรมการดจิ ทิ ลั เพ่ือเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ

จากรูป จะเห็นได้ว่า K-MEAN ที่ให้ดูเป็นไปได้มากทีส่ ดุ คือ 3 คลัสเตอร์ ซึ่งอาจจะมีข้อมูลกระจดั กระจาย
บ้างเล็กน้อย เราสามารถกล่าวได้ว่าการทำนายนั้นตรงกับลาเบลของชุดข้อมูลเดิมที่บอกลาเบลมาให้แล้ว และ
สามารถกลา่ วไดว้ ่า การใช้ แผนภาพ ELBOW ทำใหเ้ ราสามารถทำนายไดถ้ กู ตอ้ งหรอื ใกล้เคียงมากที่สดุ

3. กิจกรรมเพม่ิ เติม
ให้เพิ่มคอลัมน์ในชุดข้อมูลเดิมอีกหนึ่งข้อมูล แล้วใส่ข้อมูลแบบสุ่ม ทดลองดูว่า K-MEAN แบ่งออกได้

จำนวนก่ีคลสั เตอร์

โครงการพฒั นาชดุ ทดลองปญั ญาประดิษฐ์เพอื่ พัฒนาทกั ษะดา้ นดจิ ิทัลของนกั เรยี นและนักศึกษาในสายวิชาชพี อาชวี ศกึ ษาและสามญั ศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 206

สำนกั งานคณะกรรมการดจิ ทิ ัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ

บทที่ 26
การทดลองชดุ ท่ี 6
ช่อื ชุดทดลอง Lab 6 Machine Learning : Reinforcement Learning
วัตถุประสงค์
เรียนรู้ เรียนรู้ทดลองโปรแกรมเอไอ ด้วยแบบอัลกอริทึมคณิตศาสตร์แบบการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
(Reinforcement Learning)
อุปกรณท์ ่ใี ช้
1. อุปกรณ์ราชเบอร์ร่ีพาย
2. จอภาพ
3. แปน้ พิมพ์
4. เมาส์
ขัน้ ตอนการเรยี น
1. กิจกรรมที่ 1
กระบวนการของการเรยี นรู้แบบเสรมิ กำลงั

โครงการพัฒนาชดุ ทดลองปัญญาประดิษฐเ์ พอ่ื พัฒนาทักษะดา้ นดจิ ทิ ลั ของนักเรียนและนกั ศกึ ษาในสายวิชาชพี อาชวี ศึกษาและสามญั ศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 207

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ลั เพื่อเศรษฐกจิ และสงั คมแหง่ ชาติ

Reinforcement Learning เป็นวิทยาศาสตร์ของการตัดสินใจที่ผลลัพธ์ดีที่สุดด้วยการใช้
ประสบการณ์ สังเกตกุ ารณข์ องสงิ่ แวดล้อม

• มกี ารตัดสนิ ใจในการกระทำบางกลยุทธ์
• มีการกระทำ
• รับรางวัลหรอื บทลงโทษ
• เรยี นร้จู ากประสบการณ์แล้วปรบั กลยทุ ธ์
• ทำซำ้ จนพบกลยุทธท์ ีใ่ ห้ผลลพั ธ์ดที สี่ ดุ
2. กิจกรรมท่ี 2
2.1 เป็นการจำลองการใช้ คาร์ดโพล (Cartpole) ซึ่ง Cartpole เรียกอีกอย่างว่า Inverted Pendulum

คอื ลูกตุ้มทมี่ ีจดุ ศนู ย์ถว่ งอยู่เหนือจดุ หมนุ มนั ไมเ่ สถยี ร แต่สามารถควบคุมได้โดยการยา้ ยจุดหมุนไปไว้
ใต้จดุ ศูนยก์ ลางมวล เปา้ หมายคือการรักษาสมดลุ ของ Cartpole โดยใชแ้ รงท่เี หมาะสมไปยงั จดุ หมนุ

โครงการพัฒนาชดุ ทดลองปญั ญาประดิษฐ์เพ่ือพัฒนาทกั ษะดา้ นดิจิทัลของนักเรียนและนกั ศกึ ษาในสายวิชาชพี อาชวี ศกึ ษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 208

สำนักงานคณะกรรมการดจิ ทิ ลั เพื่อเศรษฐกิจและสงั คมแห่งชาติ

• สีเ่ หลีย่ มสีม่วงหมายถึงจดุ หมนุ
• ลกู ศรสแี ดงและสีเขียวแสดงแรงในแนวนอนที่เปน็ ไปได้ทีส่ ามารถใช้กับจุดหมุนได้
2.2 ไปที่ Terminal ของระบบปฏบิ ัติการให้ install ไลบรารี่ gym สำหรบั การเรียนรู้แบบเสริมกำลังด้วย

คำสงั่ pip install gym

โครงการพัฒนาชุดทดลองปญั ญาประดิษฐ์เพอื่ พัฒนาทกั ษะดา้ นดิจิทัลของนกั เรียนและนักศกึ ษาในสายวิชาชพี อาชวี ศกึ ษาและสามญั ศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 209

สำนกั งานคณะกรรมการดจิ ทิ ัลเพือ่ เศรษฐกิจและสังคมแหง่ ชาติ

2.3 เรยี กโปรแกรม python3 ขึ้นมาดังรปู

2.4 ให้ใช้คำส่งั
2.5 ใชค้ ำสัง่ ไปทคี่ ่าเรม่ิ ตน้
2.6 ใชค้ ำสั่งวนลูป 1000 คร้ัง

โครงการพฒั นาชดุ ทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพ่อื พฒั นาทกั ษะดา้ นดิจิทลั ของนกั เรียนและนักศกึ ษาในสายวิชาชีพอาชวี ศกึ ษาและสามญั ศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 210

สำนักงานคณะกรรมการดิจิทลั เพ่อื เศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ

2.7 ใหส้ งั เกตดุ ทู ีจ่ อภาพ จะมี Cartpole เคล่อื นท่ีไปมาโดยพยายามไม่ใหไ้ มล้ ม้

3. กจิ กรรมเพ่ิมเตมิ
3.1 ในขอ้ 2.6 เปล่ียนคา่ เป็น 2000, 10000 ผลท่ีออกมาเป็นอยา่ งไร
3.2 เปล่ียน Cartpole เปน็ Taxi-Cab โดยใชค้ ำส่งั env=gym.make(‘Taxi-v3’)

โครงการพัฒนาชุดทดลองปัญญาประดษิ ฐเ์ พ่ือพัฒนาทักษะดา้ นดจิ ทิ ลั ของนักเรียนและนกั ศกึ ษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศึกษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 211

สำนักงานคณะกรรมการดจิ ิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสงั คมแห่งชาติ

บทท่ี 27
การทดลองชุดที่ 7
ช่ือชุดทดลอง Lab 7 Deep Learning: CNN/RNN/LSTM
วตั ถปุ ระสงค์
เพ่ือเรียนรู้ ทดลอง แกไ้ ข รปู แบบการเรยี นร้เู ชงิ ลึก (Deep Learning) ตา่ ง ๆ เช่น CNN, RNN, LSTM
อปุ กรณ์ที่ใช้
1. อุปกรณร์ าชเบอรร์ ่พี าย
2. จอภาพ
3. แป้นพิมพ์
4. เมาส์
ขั้นตอนการเรยี น
1. กจิ กรรมที่ 1
1.1 ในการทดลองชุดนี้ เป็นการใช้ Opencv ในการนำ Model ที่ได้จากการเรียนรู้เชิงลึกของไพทอร์ค
(PyTorch), แคฟเฟ (Caffe), โยโล (YOLO) เป็นตน้ มาใช้ผ่าน Opencv ได้โดยตรง
1.2 ให้ใช ้คำสั่ ง git clone https://github.com/gurraunaqsingh/Gender-and-Age-Detection-
OpenCV-Caffe.git
1.3 เมอ่ื มีการ clone จะมไี ฟล์และโฟลเดอร์ดงั รูป

โครงการพัฒนาชดุ ทดลองปญั ญาประดษิ ฐเ์ พอ่ื พัฒนาทกั ษะดา้ นดจิ ทิ ัลของนกั เรียนและนกั ศกึ ษาในสายวชิ าชพี อาชวี ศึกษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 212

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ัลเพ่อื เศรษฐกจิ และสงั คมแห่งชาติ

1.4 ที่ โฟลเดอร์ data มไี ฟล์

ไฟล์ ฮาร์แคสเคท ฟร้อนทอลเฟซ อัลเทอร์ (haarcascade_frontalface_alt.xml) เป็นไฟล์สำหรับ
ตรวจจับใบหน้า

ไฟล์ age_net.caffemodel เป็นโมเดลทไี่ ด้จากการแทรนด้วยแคฟเฟสำหรับทำนายอายุ
ไฟล์ gender_net.caffemodel เปน็ โมเดลทไี่ ดจ้ ากการแทรนดว้ ยแคฟเฟสำหรับทำนายเพศ
ไฟล์ deploy_age.prototxt และ deploy_gender.prototxt เป็นไฟล์สำหรับโมเดลใช้ของการทำนาย
อายุและเพศ
2. กิจกรรมท่ี 2
2.1 ไฟล์ predict.py เป็นไฟล์ท่ี python เรยี กมาทำงาน import ไลบรารีที่จำเปน็

2.2 กำหนดกล้องวีดีโอสำหรับนำภาพมาใช้และกำหนดให้ความกว้างของภาพเป็น 480 พิกเซล กำหนด
ความสงู ของภาพ 640 พิกเซล

2.3 กำหนดพารามเิ ตอร์บางอย่างทใี่ ช้ในโมเดลนี้ และกำหนดชว่ งของอายุ และกำหนดเพศ

2.4 ฟงั คช์ น่ั ในการกำหนดค่าเรม่ิ ต้นของโมเดลแคฟเฟทจ่ี ะเรียกโมเดลมาใชง้ าน มกี ารเรียกโมเดลของ age
และโมเดลของเพศพร้อมกัน แต่ใส่ค่าไว้ที่คนละตัวแปร เพื่อสะดวกในการใช้งาน เมื่อมีการโหลด
โมเดลไว้ในหน่วยความจำแล้ว ต่อไปเมื่อเรียกโมเดลมาทำนายอายุกับเพศ ก็ไม่จำเป็นต้องโหลดจาก
ไฟลท์ กุ คร้งั ทำใหก้ ารเรียกใช้งานจากหน่วยความจำโดยตรงเปน็ ไปดว้ ยความรวดเรว็

โครงการพัฒนาชดุ ทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพอ่ื พฒั นาทักษะดา้ นดจิ ทิ ัลของนักเรยี นและนักศกึ ษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศึกษาและสามัญศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 213

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ลั เพ่ือเศรษฐกจิ และสังคมแห่งชาติ

2.5 ฟังค์ชั่นอ่านภาพจากกล้อง แล้วมีการไปเรียกโมเดลตรวจเช็คใบหน้าก่อนแล้วนำเฉพาะใบหน้าไป
ทำนายอายุกับเพศ

2.6 โปรแกรมหลักในการเรยี กใช้งาน
3. กจิ กรรมเพ่มิ เติม

โครงการพฒั นาชุดทดลองปัญญาประดษิ ฐเ์ พื่อพัฒนาทกั ษะดา้ นดจิ ิทลั ของนักเรียนและนักศกึ ษาในสายวิชาชพี อาชวี ศึกษาและสามัญศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 214

สำนกั งานคณะกรรมการดิจิทัลเพอ่ื เศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ

3.1 ให้ทดลองเรียกใชโ้ มเดลของ ไฟทอร์ค โยโล เทนซอรโ์ ฟล์ ผ่าน Open cv
3.2 สร้างโมเดลของตวั เองแลว้ มาทดลองใชง้ านดว้ ยโปรแกรมน้ี

โครงการพฒั นาชุดทดลองปัญญาประดิษฐ์เพ่อื พัฒนาทักษะดา้ นดจิ ทิ ัลของนักเรยี นและนกั ศึกษาในสายวิชาชพี อาชวี ศกึ ษาและสามญั ศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 215

สำนกั งานคณะกรรมการดิจทิ ัลเพ่ือเศรษฐกจิ และสงั คมแห่งชาติ

บทท่ี 28
การทดลองชุดที่ 8
ชอ่ื ชุดทดลอง Lab 8 การวเิ คราะหค์ วามรสู้ กึ (Sentiment) ด้วยการเรียนรขู้ องเครอื่ ง

วัตถุประสงค์

เพื่อเรียนการจำแนกความรู้สึกด้วยเอไอ (Sentiment) และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural
Language Processing, NLP)

อุปกรณ์ทใี่ ช้

1. อปุ กรณ์ราชเบอร์ร่ีพาย
2. จอภาพ
3. แป้นพมิ พ์
4. เมาส์

ขน้ั ตอนการเรยี น

1. กจิ กรรมที่ 1

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ มคี ำศพั ทท์ ่เี ข้ามาเกี่ยวข้องกับการทำการวเิ คราะห์ความรู้สกึ เพ่ือให้เข้าใจ
ได้ง่ายขึ้น จะมีคำศัพท์ที่พบกันบ่อยๆ ตัวอย่างเช่น Information Extraction คือ กระบวนการสกัดข้อมูลจาก
แหล่งขอ้ มูลทไี่ ม่มโี ครงสรา้ งมาเปน็ ข้อมลู ทีม่ ีโครงสรา้ งโดยอัตโนมตั ิ เช่น การดึงขอ้ มลู ไทยชนะทมี่ ีชอ่ื ท่ีอยู่ วันเดือน
ปีเกดิ เป็นตน้

Named Entity Recognition (NER) คือ กระบวนการในการหาตำแหน่งและจัดหมวดหมู่ของกลุ่มคำท่ี
อยู่ในเอกสารเช่น ช่อื คน ช่อื องค์กร เปน็ ตน้

Corpus หรือ Corpora คือ เอกสารตัวอย่างที่รวบรวมไว้เพื่อเอาไว้เป็นข้อมูลในการอนุมาน และ
ตรวจสอบความสมเหตสุ มผลของกฏเกณฑท์ างภาษาศาสตร์ และการวเิ คราะหท์ างสถิติ

Token มักหมายถึงคำรายคำที่เป็นเอกเทศ และ Tokenization คือ การนำข้อความยาว ๆ มาแตก
ออกเป็น คำ ๆ เป็น Token โดย Token เหลา่ นมี้ ักจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะหท์ างภาษาอ่นื ๆ ต่อไป เชน่ Parsing

Parsing คือ กระบวนการในการระบุโครงสร้างของข้อความ โดยการวิเคราะห์คำที่เป็นส่วนประกอบด้วย
หลักไวยากรณ์ของภาษา ผลลัพธ์ทีไ่ ด้ออกมาจะเปน็ โครงสร้างแบบตน้ ไม้ เรยี กว่า Parse Tree

1.1 บันทึกไฟล์ neg.txt (เป็นไฟล์ที่เป็นข้อความทางด้านไม่ดีหรือด้านลบ) และ pos.txt (เป็นไฟล์ที่เป็น
ข้อความทางด้านที่ดีหรือด้านบวก) บนโฟลเดอร์ที่เรีก Jupyter Notebook ซึ่งไฟล์นำมาจาก
https://github.com/PyThaiNLP/lexicon-

โครงการพฒั นาชุดทดลองปัญญาประดษิ ฐเ์ พอื่ พฒั นาทักษะดา้ นดิจิทัลของนกั เรียนและนักศกึ ษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศึกษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 216

สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพ่ือเศรษฐกจิ และสังคมแห่งชาติ

thai/tree/master/%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%A7%
E0%B8%B2%E0%B8%A1

อย่างไรก็ตาม ไฟล์เหล่านี้ มีข้อความที่ต้องมีการเพิ่มเติมตลอดเวลา จึงจะทำให้การทำงานของ
โปรแกรมสมบูรณม์ ากยงิ่ ขึน้
1.2 เขา้ สู่ Jupyter Notebook ให้ import ไลบรารีทีช่ ่อื ntlk และ pythainlp

โครงการพัฒนาชดุ ทดลองปัญญาประดิษฐเ์ พ่อื พฒั นาทกั ษะดา้ นดิจทิ ลั ของนกั เรียนและนกั ศึกษาในสายวิชาชีพอาชวี ศึกษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 217

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ัลเพื่อเศรษฐกจิ และสังคมแห่งชาติ

1.3 อา่ นไฟล์ pos.txt เข้าไปทต่ี วั แปรช่อื listpos
1.4 อา่ นไฟล์ neg.txt เขา้ ไปท่ีตัวแปรช่อื listneg
1.5 เพ่ิมคำ pos ในตวั แปรของ pos1 และ neg1 ตามรูปแบบขแงโปรแกรม

2. กิจกรรมท่ี 2
2.1 แทรนโมเดล

โครงการพัฒนาชดุ ทดลองปัญญาประดิษฐเ์ พื่อพัฒนาทักษะดา้ นดิจิทัลของนักเรยี นและนกั ศกึ ษาในสายวิชาชีพอาชวี ศึกษาและสามญั ศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 218

สำนกั งานคณะกรรมการดิจทิ ลั เพือ่ เศรษฐกิจและสงั คมแห่งชาติ

2.2 ทดสอบการใสข่ ้อความเพือ่ การวิเคราะห์ความรสู้ ึก

3. กจิ กรรมเพิ่มเติม
3.1 ให้ไปเพ่ิมคำใน neg.txt และ pos.txt แลว้ ทดสอบการวเิ คราะห์ความรสู้ กึ
3.2 ให้ไปเพิ่มคำทเ่ี ป็นกลางๆ (neural.txt) แล้วทดสอบการวเิ คราะหค์ วามรสู้ ึก

โครงการพัฒนาชุดทดลองปัญญาประดิษฐ์เพ่ือพฒั นาทักษะดา้ นดจิ ทิ ัลของนักเรียนและนักศกึ ษาในสายวิชาชีพอาชวี ศกึ ษาและสามญั ศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 219

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ลั เพื่อเศรษฐกิจและสงั คมแหง่ ชาติ

บทท่ี 29
การทดลองชดุ ท่ี 9
ชือ่ ชุดทดลอง Lab 9 โครงการ AI สำหรบั ผูเ้ รยี นรู้ การระบชุ นิดวตั ถดุ ว้ ยโมเดล Deep Learning
วตั ถุประสงค์
เพื่อเรียนรู้การสร้างโมเดลระบุชนิดวัตถุและแฟรมเวิร์คสำหรับการนำไปใช้ทางด้านการเรียนรู้เชิงลึก
(Framework for Deep Learning)
อุปกรณ์ที่ใช้
1. อปุ กรณร์ าชเบอรร์ ี่พาย
2. จอภาพ
3. แป้นพมิ พ์
4. เมาส์
ขัน้ ตอนการเรียน
1. กิจกรรมท่ี 1
1.1 เป็นการใช้ฟังค์ชั่นของ Opencv ในการตรวจจับใบหน้าและดวงตา ที่เรียกว่า Haar-cascade
Detection in OpenCV
การตรวจจับวัตถุด้วยการใช้ Haar feature-based cascade classifiers เป็นวิธีการตรวจจับวตั ถุท่ีเสนอ
โดย Paul Viola และ Michael Jones ในงานวิจัยชื่อ "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade
of Simple Features" ในปี 2001 เป็นการใช้หลักการของการเรียนรู้ของเครื่องและมีการฝึกสอนจากภาพที่เป็น
วัตถุที่ตรวจจับและไม่ใช่วัตถุที่ตรวจจับ (positive and negative images) โดยเป็นพื้นฐานในการทำความเข้าใจ
และการใช้งานของการตรวจจับวัตถุเพื่อเข้าสู่การตรวจจับวัตถุด้วยการใชห้ ลกั การการเรียนรู้เชิงลึกในการทดลอง
ในระดบั เขม้ ขน้ ต่อไป ช่องสีเ่ หล่ยี มในการเข้าไปตรวจจับภาพ เพ่อื ดงึ คณุ ลักษณะ หรือ ฟชี เจอร์ของวตั ถอุ อกมา

โครงการพฒั นาชุดทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพอื่ พัฒนาทกั ษะดา้ นดจิ ทิ ัลของนักเรียนและนกั ศึกษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศกึ ษาและสามัญศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 220

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ลั เพือ่ เศรษฐกิจและสงั คมแห่งชาติ

1.2 ให้ไปดาวน์โหลดชุดฟรีแทรน (pretrained) ซึ่งเป็นชุดที่มีการแทรนใบหน้ามาเรียบร้อยแล้ว เรา
สามารถนำมาใชง้ านได้เลย
ไฟล์ท่ีตอ้ งโหลดมาใชง้ าน ไดแ้ ก่

haarcascade_frontalface_alt.xml
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

ไปโหลดได้ที่ https://github.com/opencv/opencv/tree/3.4/data/haarcascades

โครงการพัฒนาชุดทดลองปัญญาประดิษฐ์เพอ่ื พัฒนาทักษะดา้ นดจิ ิทัลของนกั เรียนและนักศกึ ษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศกึ ษาและสามญั ศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 221

สำนกั งานคณะกรรมการดิจทิ ัลเพื่อเศรษฐกจิ และสงั คมแห่งชาติ

1.3 เข้าสู่โปรแกรม Jupyter Notebook
2. กจิ กรรมที่ 2

2.1 import ไลบรารท่ี ่เี ก่ียวข้อง
2.2 สรา้ งฟงั ค์ชน่ั สำหรับตรวจจบั และแสดงผล

2.3 เป็นคำสง่ั ใหด้ ึงคา่ จากแป้นพมิ พเ์ มื่อสั่งโปรแกรมทำงาน

โครงการพฒั นาชดุ ทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพ่ือพฒั นาทักษะดา้ นดิจิทัลของนกั เรียนและนักศกึ ษาในสายวิชาชพี อาชวี ศึกษาและสามญั ศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 222

สำนักงานคณะกรรมการดจิ ทิ ัลเพือ่ เศรษฐกิจและสงั คมแห่งชาติ

2.4 โหลด cascade และตรวจเชค็ วา่ โหลดมาได้หรือไม่ ถ้าโหลดไม่ได้ จบการทำงาน
2.5 กำหนดคา่ ของกลอ้ งที่จะใชง้ าน ถ้าใช้บน ราชเบอรรพ่ี าย ตอ้ งมีการต่อกล้องใหเ้ รยี บร้อยกอ่ น
2.6 ส่วนของโปรแกรมท่มี กี ารวนลูปเพื่อจบั ภาพผา่ นกลอ้ ง

เราสามารถหยดุ การทำงาน เม่อื กดปุม่ Esc
ภาพท่ีได้เมอ่ื โปรแกรมทำงานได้อยา่ งสมบรู ณ์

โครงการพัฒนาชุดทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพ่อื พัฒนาทกั ษะดา้ นดิจทิ ัลของนกั เรยี นและนกั ศึกษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศึกษาและสามัญศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 223

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ัลเพื่อเศรษฐกจิ และสงั คมแห่งชาติ

บทที่ 30
การทดลองชดุ ที่ 10
ชื่อชุดทดลอง Lab 10 โครงการ AI : การแกป้ ญั หาด้วยเอไอ (AI)
วตั ถุประสงค์
เพ่ือสร้างความสามารถในการประยกุ ตใ์ ช้เอไอ (AI) เบ้ืองต้น
ส่ิงท่ีต้องเรียนรู้มาก่อน
1. บทท่ี 1-29
2. การเขียนภาษาไพทอน
3. การใชโ้ ปรแกรมควบคมุ ระบบ Windows/Linux
อุปกรณท์ ใี่ ช้
1. อุปกรณ์ราชเบอรร์ พ่ี าย
2. จอภาพ
3. แป้นพิมพ์
4. เมาส์
ขนั้ ตอนการเรียน
1. กิจกรรมที่ 1
เป็นการแทรนภาพของวัตถุที่เราสนใจ เช่น ชุดนักเรียนของแต่ละโรงเรียน หรือแต่ละอาชีวศีกษา แล้วถ้า
ใส่ชุดของสถาบันอ่นื ดวู า่ มกี ารตรวจจับไดห้ รือไม่
การทำชุดทดลองครั้งนี้ ให้ไปที่ https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-
Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10
1.1 ให้ Clone ด้วยคำสั่ง git clone https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-
Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10 เมื่อทำเสร็จแล้ว ให้เข้าไปดูใน
โฟลเดอร์ TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10
จะปรากฏดงั รูป

โครงการพัฒนาชุดทดลองปญั ญาประดษิ ฐ์เพอื่ พฒั นาทกั ษะดา้ นดจิ ทิ ลั ของนักเรียนและนักศึกษาในสายวชิ าชีพอาชวี ศกึ ษาและสามญั ศกึ ษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 224

สำนักงานคณะกรรมการดิจทิ ลั เพอ่ื เศรษฐกจิ และสังคมแหง่ ชาติ

1.2 ทำตามขั้นตอน มีทั้งหมด 8 ขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้ ทำบน Windows 10 เท่านั้น ถ้านำไปทำบน
Linux เชน่ Ubuntu ต้องมกี ารดัดแปลง โดยให้มีการทำและศึกษาตามขน้ั ตอนในเวบ็

1.3 การแทรน อย่าทำบน ราสเบอร์รี่ พาย เพราะจะใช้เวลาในการแทรนนานมาก อาจจะเป็นหลายๆ
เดือน หรือไปแทรนบนคอมพวิ เตอรธ์ รรมดาทกี่ ารด์ จอไมใ่ ช่ Nvidia ก็ประสบปญั หาเชน่ เดยี วกนั

2. กจิ กรรมเพ่ิมเติม
นำขัน้ ตอนนี้ไปตดิ ตงั้ บน Ubuntu 18.04LTS

โครงการพฒั นาชุดทดลองปญั ญาประดษิ ฐเ์ พ่อื พัฒนาทกั ษะดา้ นดิจทิ ัลของนกั เรียนและนักศึกษาในสายวิชาชพี อาชวี ศกึ ษาและสามัญศึกษา
(Open AI Kit for Thai Students) | 225