• การผสาน Machine Leaning + Internet of Things + Business Intelligence เพื่อให้เป็น Industry 4.0
• วิธีบูรณาการเทคโนโลยีสามอย่างคือ ML, IoT และ BI ให้ทำงานเชื่อมต่อกันได้สอดคล้องลงตัว เพื่อให้เกิด Cyber-Physical System (CPS) ระบบที่ประสานไซเบอร์และวัตถุกายภาพเข้าด้วยกัน ทำให้สามารถควบคุมตรวจสอบเฝ้าดูกระบวนการต่าง ๆ ได้โดยอัตโนมัติ
• .การแปลงข้อมูลให้เป็นภาพ (Data Visualization) เพื่อให้ผู้บริหารจัดการหยั่งรู้ภาพรวม (insight)
• วิธีสร้างแอพแบบ MIB ที่ทำงานได้ในทุกเพลตฟอร์ม
• นำไปประยุกต์ใช้กับอุตสาหกรรมได้หลายประเภท เช่น กสิกรรม ออโตเมชัน เครื่องกล โรงพยาบาล โรงงาน ปศุสัตว์ สายการผลิต ฯลฯ
• แสดงตัวอย่างการนำข้อมูล IoT จากเซนเซอร์มาเข้า BI เพื่อการแสดงภาพและ ML เพื่อการพยากรณ์
• การทำแบบจำลองแมชชีนเลินนิงใช้การเขียนโค้ดภาษา C# ด้วยไลบรารี ML.NET
• ในคอร์สนี้ไม่ได้ใช้ฮาร์ดแวร์อุปกรณ์ IoT ต้นทางและเซนเซอร์ แต่ใช้ซอฟท์แวร์จำลองการทำงาน (simulator) ของอุปกรณ์และเซนซอร์ทั้งหมดทุกตัว
• สอนวิธีเขียนซิมมูเลเตอร์ในภาษา C#
C#, .NET Core developer
ไม่จำเป็นต้องเคยเรียนวิชา IoT, BI หรือ ML มาก่อน สามารถเขียนโปรแกรมภาษา C# ระดับเบื้องต้นได้
* IoT: วิธีทำ IoT ร่วมกับการใช้บริการคลาวด์ "ไมโครซอฟท์แอเชอร์ อายโอที สวีท" (Microsoft Azure IoT suite) *
• ความรุ้เบื้องต้นเกี่ยวกับ IoT, Azure IoT suite, Azure IoT Hub • วิธีสร้างอุปกรณ์ IoT ด้วยภาษา C# • วิธีลงทะเบียนอุปกรณ์ IoT การสร้าง Resource Group, IoT Hub การเอา connection string • วิธีส่งข้อมูล telemetry จากเซนเซอร์ ในอุปกรณ์ IoTไปยังคลาวด์ (D2C) • วิธีส่งคำสั่งจากคลาวด์ไปยังอุปกรณ์ IoT (C2D) • วิธี Alarm และตอบสนองเหตุการณ์จากอุปกรณ์ IoT
* BI: วิธีทำบิซิเนสอินเทลลิเจนซ์ร่วมกับ IoT ด้วยไมโครซอฟท์แอเชอร์ อายโอที และไมโครซอฟท์เพาเวอร์ บีอาย *
• วิธีเชื่อมโยงข้อมูล IoT เข้ากับเพาเวอร์ บีอาย (Power BI) • วิธีสร้างการรู้เห็นเข้าใจข้อมูลอายโอทีเป็นแผนภูมิภาพอย่างรวดเร็ว (IoT Quick Insights) • วิธีสร้างแผนภูมิภาพจากอายโอที (IoT Data Visualization) • วิธีทำแผงข่าวกรองอายโอทีในธุรกิจ (IoT Business Intelligence Dashboard) • การทำ Visual interaction, Stream Analytic • การทำ real-time IoT visualization ใน Power BI
* Backend: วิธีพัฒนาแอพแบคเอ็นด์สำหรับงาน MIB ด้วยภาษา C# *
• วิธีอ่านค่าข้อมูลจากเซนเซอร์ของอุปกรณ์จาก Azure IoT Hub • วิธีนำข้อมูล IoT มาแสดงเป็นแผนภูมิ (data visualization) • วิธีนำข้อมูล IoT มาสร้างดาต้าเซต • วิธีสร้าง WinForm แอพอ่านค่าข้อมูลจากเซนเซอร์ของอุปกรณ์จาก Azure IoT Hub • วิธีสร้าง WinForm แสดงข้อมูล IoT ใน Data Grid View • วิธีสร้าง WinForm แสดงข้อมูล IoT เป็นกราฟเส้น (line chart) ที่อัพเดต real-time
* ML: การประยุกต์ใช้งานแมชชีนเลินนิงกับอายโอที (เขียนโค้ดภาษา C#) *
• วิธีสร้างแบบจำลองแมชชีนเลินนิงด้วย ML.NET + AutoML • วิธีดึงข้อมูลจากอายโอทีมาเพื่อใช้ฝึกสอนแบบจำลองแมชชีนเลินนิง • วิธีดึงข้อมูลจากอายโอทีมาเพื่อใช้ทำนายผลด้วยแมชชีนเลินนิง • วิธีตัดสินใจลงมือทำกระบวนการเมื่อผลการทำนายตรงกับเงื่อนไขที่กำหนด • สร้างแอพที่ผสาน IoT, ML และ BI
หมายเหตุ: ลำดับการสอนอาจไม่เรียงตามนี้หรือรายละเอียดบางอย่างในหลักสูตรอาจถูกเปลี่ยนแปลงโดยไม่ได้แจ้งให้ทราบล่วงหน้า