เขียนโค้ดยามว่าง

Deep Learning for Object Detection เปลี่ยนกล้องธรรมดาให้เป็น AI อัจฉริยะ!

เขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python การตรวจจับวัตถุด้วย Deep Learning เป็นกระบวนการที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมระบุและระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพหรือวิดีโอ โดยให้ผลลัพธ์เป็นกรอบสี่เหลี่ยม (Bounding Box) และป้ายกำกับวัตถุ เทคนิคหลักแบ่งเป็นสองกลุ่ม ได้แก่ Two-Stage Detectors เช่น Faster R-CNN ซึ่งมีความแม่นยำสูงแต่ทำงานช้า และ Single-Stage Detectors เช่น YOLO และ SSD ซึ่งทำงานได้เร็วกว่า ปัจจุบันนิยมใช้โมเดลอย่าง YOLOv11 ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ต้องการการตรวจจับแบบเรียลไทม์ เช่น ระบบกล้องอัจฉริยะ การนับจำนวนคนหรือยานพาหนะ และยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ นักพัฒนามักใช้ไลบรารีอย่าง TensorFlow, PyTorch และ OpenCV ในการพัฒนาโมเดลหรือปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมกับงานเฉพาะทาง

เรียนยังไง

สอนผ่าน Video ทั้งหมดสามารถดาวโหลดไปเรียนได้เลยเข้าใจง่ายๆเนื้อหาแน่นกว่าการสอนสดมากเพราะไม่มีข้อจำกัดเรื่องเวลาเรียน และหากไม่เข้าใจผมมีทีมงาน Support ตลอดตอบไวมากสอบถามและปรึกษาได้เลย [ผ่านระบบ Google Drive] และอัพเดทเนื้อหาฟรีทั้งหมดในอนาคตที่เกี่ยวกับคอร์สเรียนนี้

สอนด้วยภาษาอะไร

1.Python Version 3.13 [ ปี 2025 ]

พัฒนาด้วยโปรแกรมอะไร

1.Visual Studio Code

2.โปรแกรมมีไห้พร้อมหมดครับ

คอร์สเรียนนี้เหมาะกับใคร ?

1.เหมาะสำหรับทุกคนเลยครับ ปูพื้นฐานไห้หมด

ความต้องการของระบบ

1.ปี 2025 แล้ว ใช้ Windows 10 ขึ้นไปนะครับ

2.Deep Learning ต้องการสเปคคอมที่ดีหน่อยครับยืนพื้นไว้ที่ ram8gb , ssd , การ์ดจอ Nvdia

รายละเอียดการสอนทั้งหมด

หัวข้อปูพื้นฐาน

1. พูดคุยก่อนเรียน
2. ติดตั้ง Python คลิกดูตัวอย่าง
3. ติดตั้ง Vs Code และทดสอบเขียนโปรแกรม
4. ชนิดตัวแปร
5. กำหนดค่าให้ตัวแปร
6. ตัวดำเนินการทางคณิต
7. รับข้อมูลจากผู้ใช้งาน
8. เงื่อนไข Conditional Statements-1
9. เงื่อนไข Conditional Statements-2
10. Array
11. List
12. Python Dictionaries
13. For Loop
14. FormatString
15. Function-1
16. Function-2
17. Function-3
18. คำสงวน ห้ามใช้งาน
19. Try Except
20. File handling
21. Python Environment-1
22. Python Environment-2



หัวข้อ Open-CV

23. Python OpenCV
24. OpenCv-อ่านภาพ
25. OpenCv-บันทึกภาพ
26. OpenCv-แปลงสีภาพ
27. OpenCv-เปลี่ยนขนาดภาพ
28. OpenCv-วิธีใช้งานหลายๆฟังชั้นร่วมกัน
29. OpenCv-วาดเส้นลงบนภาพ
30. OpenCv-วาดเส้นสีเหลี่ยมลงบนภาพ
31. OpenCv-วาดวงกลม
32. OpenCv-พิมพ์ข้อความลงบนภาพ
33. OpenCv-FaceDetection เบื้องต้น
34. OpenCv-FaceDetection เบื้องต้น และ Crop
35. Opencv-อ่านไฟล์ Video
36. Opencv-อ่านไฟล์ Video และ FaceDetection



หัวข้อ Ultralytics

37. ทำความรู้จัก Ultralytics
38. ติดตั้ง Packet และ Config การ์ดจอ
39. Ultralytics Image Detection.mp4
40. Ultralytics Image Detection Count objects
41. Ultralytics Image Detection Count objects by IOU
42. Ultralytics Image Detection Count objects by Confiden Threshold
43. Ultralytics Image Detection Predict
44. Ultralytics Image Detection Predict With Pose
45. Ultralytics Image Detection Access Data in plot
46. Ultralytics Video Detection-1 Template
47. Ultralytics Video Detection-1 Template
48. Ultralytics Video Detection-2 Template
49. Ultralytics Video Detection Car
50. Ultralytics Video Detection สร้าง Function สำหรับตรวจสอบ
51. Ultralytics Video Detection Solutions Counter
52. Ultralytics Video Detection Solutions Counter CreateMask
53. Ultralytics Video Detection Solutions Counter CreateMask Function
54. Ultralytics Video Detection Solutions Counter Class Detection Function คลิกดูตัวอย่าง
55. Ultralytics Video Detection One Line Count
56. Ultralytics Video Detection Two Line Count



หัวข้อ เทรนโมเดลด้วย Ultralytics

57. Custom Train Model-1
58. Custom Train Model-2 คลิกดูตัวอย่าง
59. Custom Train Model-3



หัวข้อ เทรนโมเดลด้วย ประยุกต์ใช้งาน

60. Project CCTV-1
61. Project CCTV-2
62. Project CCTV-3 คลิกดูตัวอย่าง
63. Project CCTV-4
64. Project CCTV-5
65. Bat Script รันไฟล์
66. ProjectWebsite คลิกดูตัวอย่าง
67. ระบบอ่านป้ายทะเบียนรถยนต์ คลิกดูตัวอย่าง
68. Face Recognition

---

หัวข้อการสอนจะแยกให้อย่างชัดเจน

สิ่งที่ลูกค้าผู้เรียนจะได้รับ

1.ความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับ Object Detection – ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงการพัฒนาโครงการจริง

2.ทักษะการใช้ Python และ OpenCV – สำหรับสร้างระบบตรวจจับวัตถุ

3.เรียนรู้การใช้ YOLOv11, TensorFlow และ PyTorch – เพื่อฝึกโมเดลและปรับแต่งให้เหมาะกับงานของตนเอง

4.การพัฒนาโปรเจกต์จริง – เช่น ระบบนับจำนวนรถ, ระบบกล้องวงจรปิดอัจฉริยะ และระบบตรวจจับผู้บุกรุก

5.การนำระบบ AI ไปใช้งานบนเว็บไซต์

6.โปรเจกต์ตัวอย่างที่นำไปต่อยอดได้ – ไฟล์โค้ดพร้อมใช้งาน

7.ความรู้ที่ใช้งานได้จริง – ไม่ใช่แค่ทฤษฎี แต่สามารถนำไปสร้างโครงการ AI ได้

8.เหมาะสำหรับทุกระดับ – ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานมาก่อน

9.Support ตอบคำถามตลอดครับผม

---