เทคโนโลยี Quantum Computing กับการปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์ในโลกอนาคต
ปัจจุบันโลกมีความพัฒนาทางด้านเทคโนโลยีไปมาก ไม่ว่าจะเป็น การพัฒนาของ 5G, การเริ่มนำ AI เข้ามาใช้ในโรงงาน, รถยนต์ไร้คนขับ หรือแม้แต่หุ่นยนต์ ที่เคยคาดการณ์ว่ากำลังจะเข้ามาแทนที่มนุษย์นั้นก็เริ่มพัฒนาก้าวหน้ามากกว่าเดิมเช่นกัน ซึ่งมีอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่คาดว่าจะเข้ามาปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์ สามารถเปลี่ยนแปลงโลกในอนาคตได้เลยก็ว่าได้ นั่นก็คือ เทคโนโลยี Quantum Computing
Quantum Computing คืออะไร? หลายคนสงสัยใช่ไหมละครับว่าทำไมถึงมองว่ามันมีอิทธิพลถึงขนาดเปลี่ยนโลกได้ เพราะบริษัทยักษ์ใหญ่ต่าง ๆ อย่าง Google, Microsoft และ IBM ก็หันมาลงทุนและพัฒนาเทคโนโลยีนี้กันหมด Quantum Computing เป็นเทคโนโลยีขั้นสูงที่ควบคุมคุณสมบัติเชิงควอนตัมให้สามารถนำมาใช้ในชีวิตประจำวันหรือใช้ประโยชน์ในงานวิจัยและพัฒนาต่าง ๆ ได้ ปกติคอมพิวเตอร์จะใช้ระบบบิต (0,1) ในการคำนวณการทำงาน ซึ่งเปรียบเสมือนการทำงานที่สามารถไปได้แค่ทางซ้ายหรือทางขวา แต่การเทคโนโลยี Quantum Computing สามารถทำให้ทั้งซ้ายและขวาทำงานพร้อมกันได้ และจัดเก็บข้อมูลทั้งซ้ายและขวาพร้อมกันได้เช่นกัน ตรงนี้เราจะเรียกมันว่า Qubit หรือ Quantum Bit นั่นเอง
ดร.จิรวัฒน์ ตั้งปณิธานนท์ (CEO & Co-founder QTFT: Quantum Technology Foundation Thailand) กล่าวไว้ว่าตอนนี้ทฤษีฎการสร้างคอมพิวเตอร์เชิงควอนตัมใกล้เป็นรูปเป็นร่าง เริ่มเห็นผลชัดเจนมากขึ้น เหลือก็แต่ทำให้มันเกิดขึ้นจริงและใช้งานได้จริง ซึ่งขั้นตอนพัฒนาในตอนนี้ ประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์เชิงควอนตัมจะขึ้นอยู่กับการควบคุมจำนวนอะตอม ที่ทำงานร่วมกันอยู่ ถ้าควบคุมได้เยอะเท่าไหร่ ประสิทธิภาพในการคำนวณก็จะมีประสิทธิภาพขึ้นตามนั้น สถิติการควบคุมอะตอมสูงสุดในตอนนี้คือ 50 คิวบิต และถ้า Quantum Computer ไปถึง 100,000 คิวบิตเมื่อไหร่ โลกจะถูกพัฒนาไปทางที่ดีขึ้นอย่างแน่นอน
ยกตัวอย่างบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google ที่ได้มีการเริ่มต้นโครงการ Quantum Computer ครั้งแรก เพราะต้องการที่จะพัฒนา AI ของตัวเองอยู่แล้ว จึงจัดตั้งแล็บขึ้นมาเพื่อศึกษาและค้นคว้าเกี่ยวกับ Quantum Computing โดยเฉพาะ โดยเน้นไปทางเรื่องของ AI หรือ QuAIL (Quantum Artificial Intelligence Laboratory) ซึ่งโครงการนี้ทาง Google เองได้ร่วมมือกับ NASA เพื่อทำการวิจัยในครั้งนี้ด้วย
ในปี 2014 Google ได้เริ่มต้นวิจัย Quantum Computing เพื่อสร้าง Quantum Processor ของตัวเองขึ้นมา ใช้ชื่อว่า “Bristlecone” เพราะก่อนหน้านี้ Google ซื้อ Quantum Computing มาจาก D-Wave ตัว Quantum Processor นั้นมี Qubits อยู่เป็นจำนวนมาก แต่ทุก Qubit จะกำหนดตัวเองเป็น 1 สถานะควอนตัม แต่จะมี 2 ระดับในนั้น ถ้าเกิดวันใดวันหนึ่ง มีอนุภาคอื่นมาจับคู่เพื่อเกิดปฏิกิริยากับ Qubit สถานะควอนตัส 2 ระดับนั้น จะถูกแยกออกจากกันกลายเป็น Clean Qubit Environment โดยควบคุมให้ Qubits เหล่านั้นจับคู่กันหรือแลกเปลี่ยนพลังงานกันได้ตามต้องการ และถ้าเราไม่ได้ใช้งาน Qubit จะต้องอยู่ในสถานะคงที่ ไม่ควรมีปฏิกิริยากับอนุภาคอื่น ๆ จนกว่าจะเริ่มใช้งานมันตามต้องการอีกครั้ง
เทคโนโลยีที่ถือว่าเป็นจุดสูงสุดของการพัฒนาเทคโนโลยี Quantum Computing คือ Quantum Computer Supremacy ซึ่งเป็นการทดลองลดอัตราการเกิดข้อผิดพลาดในระบบ การทดลองเรื่องนี้นั้นมีความซับซ้อนและยุ่งยากมากขึ้นเรื่อย ๆ ถึงขนาดที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปกตินั้นทำงานตามไม่ทันเลย วิธีที่ Google ทดลองว่าสำเร็จได้จริง ก็คือการนำวงจรไฟฟ้าที่ซับซ้อนมาทดสอบการคำนวณทั้งบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมและคอมพิวเตอร์ปกติ แล้วเพียบความแตกต่างของระยะเวลาการคำนวณ จนถึงจุดที่คอมพิวเตอร์ปกติเทียบกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม คำนวณว่านานเกินไปกว่าที่คนคนนึงจะรอไหว นั้นคือจุดที่ประสบความสำเร็จในการทดสอบ Quantum Computing แล้ว และ Google ก็ทดลองจนสำเร็จ โดยใช้ชิปประมวลผลชื่อว่า Sycamore Processor บรรจุไว้ถึง 53 ตัว ใน 1 การคำนวณสามารถคำนวณได้ถึง 10,000 ล้านล้าน
Quantum Computing ส่งผลกับโลกอย่างไร? เมื่อเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์พัฒนาไปไกล สิ่งที่จะเห็นได้ชัดเลยคือ AI ที่สามารถพูดคุยและโต้ตอบกับเราได้ทันที, AI และ Machine Learning ทำงานร่วมกันสร้างยาชนิดใหม่ที่ช่วยชีวิตคนได้เพิ่มขึ้น, ระบบรักษาความปลอดภัยซับซ้อนและแน่นหนาแบบที่ไม่สามารถแฮ็กได้ และอื่น ๆ อีกมากมาย ที่จะเปลี่ยนโลกและแก้ทุกปัญหาที่เกิดขึ้นบนโลกได้ดีมากขึ้น
สุดท้ายแล้ว เทคโนโลยี Quantum Computing ยังต้องพัฒนาต่อเนื่องไปอีกหลายปี จนกว่าจะครอบคลุมการทำงานและเข้าถึงผู้ใช้งานทั่วไปได้มากที่สุด เพราะเทคโนโลยีนี้ต้องอาศัยกำลังและงบประมาณจำนวนมาก การที่จะเข้าถึงผู้ใช้งานทั่วไปอาจจะยากเกินไป แต่กลุ่มผู้ใช้งานที่เป็นกลุ่มอุตสาหกรรมต่าง ๆ อาจจำเป็นต้องลงทุนกับเทคโนโลยีให้มากขึ้น และในอนาคต กลุ่มอุตสาหกรรมที่ลงทุนกับเทคโนโลยีประเภทนี้ จะมีโอกาสในการเติบโตและพัฒนาไปมากกว่ากลุ่มอุตสาหกรรมอื่น ๆ อีกด้วย
#peoplepersona
#เขย่งก้าวกระโดด
ที่มา : https://www.blockdit.com/posts/607fcb6fc401150a813bda68
https://thematter.co/science-tech/tech-nerd/quantum-computer/93390
https://www.beartai.com/article/tech-article/371839
https://thestandard.co/quantum-computer-1/
https://il.mahidol.ac.th/th/i-Learning-Clinic/computer-articles/%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B8%88%E0%B8%B1%E0%B8%81-quantum-computing-%E0%B9%80%E0%B8%97%E0%B8%84%E0%B9%82%E0%B8%99%E0%B9%82%E0%B8%A5%E0%B8%A2%E0%B8%B5%E0%B8%97%E0%B8%B5%E0%B9%88/
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過13萬的網紅暗網仔出街,也在其Youtube影片中提到,Instagram: https://www.instagram.com/dw_kid12/ Facebook: https://www.facebook.com/deepwebkid/?modal=admin_todo_tour 訂閱: https://www.youtube.com/chann...
quantum computing google 在 GIGAZINE Facebook 的精選貼文
「量子コンピューターって何?」という疑問についてGoogleのエンジニアが解説(2019)
https://gigazine.net/news/20190306-quantum-computing-google/
quantum computing google 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳貼文
วันนี้จะขอรีวิวหนังสือ วิทยาการคำนวณชั้นม. ปลาย
วิชาที่ดึงความรู้ป.ตรีสายไอที
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ทั่วประเทศได้เรียนกัน
.
ซึ่งวิทยาการคำนวณชั้นม.4-5-6 เรียนอะไร? ....โพสต์นี้มีคำตอบ
👉 ม.4 -> ปูพื้นฐานวิทย์คอม ได้แก่ เรียนแนวคิดเชิงคำนวณ, อัลกอริทึม, การทำโครงงาน
👉 ม.5 -> เรียน data science (วิทยาการข้อมูล หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
👉 ม.6 -> จะแนวรวมยำเทคโนโลยีให้น้องๆ รู้จัก ตั้งแต่สอนเป็นบล็อกเกอร์ รู้จัก AI, คลาวด์, IoT, AR, การเป็นพลเมืองดิจิตัล , กฏหมายดิจิตัล, การประกอบอาชีพไอที และอื่นๆ (ไม่ยากนะ)
.
===========
รีวิว ม.4
===========
วิทยาการคำนวณ ม.4 มีจำนวน 3 บท
🔥 +++บทที่ 1 แนวคิดเชิงคำนวณ +++++
บทนี้จะสอนแนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) คืออะไร?
ซึ่งใครไม่รู้จักอาจงงเล็กน้อย ถึงปานกลาง
หรือเกิดคำถามคาใจ เรียนไปใช้ทำอะไรครับคุณครู
.
สำหรับแนวคิดเรื่อง Computational Thinking
(เรียกเป็นภาษาอังกฤษดีกว่า)
มีไว้เพื่อใช้แก้ปัญหาในแวดวง “วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์” 🤩 🤩
จริงๆ แล้วมันไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่แต่อย่างใด
.
ถ้าเราได้นั่งเรียนในระดับมหาวิทยาลัย
หรือได้ฝึกเขียนโปรแกรมไปเรื่อยๆ ก็จะใช้แนวคิดนี้โดยธรรมชาติ
อย่างไม่รู้ตัวอยู่แล้วครับ ไม่ต้องไปเรียนที่ไหน
.
นิยามของ Computational Thinking หรือแนวคิดเชิงคำนวณ
จะประกอบด้วยแนวคิดย่อย 4 อย่างดังนี้
1) Algorithm
2) Decomposition
3) Pattern recognition
4) Abstract thinking
.
หลายละเอียดแต่ละหัวข้อก็ตามนี้
👉 1) Algorithm ชื่อไทย “ขั้นตอนวิธี”
Algorithm คือลำดับขั้นตอนในการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่ชัดเจน การคิดค้น อธิบายขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหาต่าง ๆ
.
ถ้าเคยเรียนตอนป.ตรี คงรู้จักคำนี้ดีไม่ต้องอธิบายมาก เช่น
-จะคำนวณหาพื้นที่เส้นรอบวง ต้องมีสเตปคำนวณอย่างไรบ้าง
-จะค้นหาข้อมูลแบบ binary search ต้องมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
-จะหาเส้นทางที่ใกล้สุดในกราฟ ด้วยวิธี Dijkstra จะมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
.
👉 2) Decomposition ชื่อไทยคือ “การแยกส่วนประกอบ และการย่อยปัญหา”
.
Decomposition เป็นการพิจารณาเพื่อแบ่งปัญหา หรืองานออกเป็นส่วนย่อย ทำให้สามารถจัดการกับปัญหาหรืองานได้ง่ายขึ้น พูดง่ายๆ เอาปัญหามาแยกย่อยออกเป็นส่วนๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เช่น การเขียนโปรแกรมแยกเป็นส่วนๆ แยกเป็นแพ็กเกจ แยกเป็นโมดูล
หรือทำระบบเป็น services ย่อยๆ หรือมองเป็น layer เป็นต้น
.
👉 3) Pattern recognition ชื่อไทยคือ “การหารูปแบบ”
.
Pattern recognition เป็นทักษะการหาความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้อง แนวโน้ม และลักษณะทั่วไปของสิ่งต่าง ๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เมื่อมีการทำงานของโปรแกรมที่หลากหลายแบบ
แต่ทว่ามีรูปแบบที่แน่นอนซ้ำๆ กัน
เราสามารถยุบโค้ดมาอยู่ในฟังก์ชั่นเดียวกันได้หรือไม่
หรือเขียนเป็นโปรแกรมวนลูป ให้อยู่ในลูปเดียวกัน เป็นต้น
.
👉 4) Abstract thinking ชือไทย “การคิดเชิงนามธรรม”
.
Abstract thinking เป็นกระบวนการคัดแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดปลีกย่อย ในปัญหา หรืองานที่กำลังพิจารณา เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นและเพียงพอในการแก้ปัญหา
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
-ก็เช่นการใช้ฟังก์ชั่น โดยเราแค่รู้รายละเอียดว่าฟังก์ชั่นทำงานอะไร ต้องการ input/ouput อะไร แล้วได้ return อะไรกลับมา ส่วนเนื้อหาไส้ในละเอียดเรามองไม่เห็น
.
🔥 +++++ บทที่ 2 การแก้ปัญหาและขั้นตอนวิธี +++++++
บททนี้เขาจะปูพื้นฐานอัลกอริทึมให้กับเด็กครับ ได้แก่
2.1 การแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์
2.2 สอนให้รู้จักระบุข้อมูล input, ouput และเงื่อนไขของปัญหา
2.3 สอนการนำแนวคิด Computational Thinking มาออกแบบอัลกอริทึม
มี flow chart โผล่มาเล็กน้อย
2.4 สอนเรื่องการทำซ้ำ หรือก็คือสอนให้รู้จักวนลูปนั่นเอง
2.5 สอนอัลกอริทึมได้แก่ การจัดเรียงและค้นหาข้อมูล
ภาษาอังกฤษก็คือ อัลกอริทึมสำหรับ sort & search
.
🤓 สำหรับเรื่อง sort ก็จะมี
- selection sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบเลือก)
- insertion sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบแทรก)
.
🤓 สำหรับเรื่อง search ก็จะมี
-sequential search (ชื่อไทย การค้นหาแบบลำดับ)
-binary search (ชื่อไทย การค้นหาแบบทวีภาค)
.
ลืมบอกไป Big-O ตอนเรียนป.ตรี ก็โผล่ออกมาแว็บๆ นิดหน่อย
เด็กอาจสงสัยมันคืออะไร เป็นญาติอะไรกับ Big-C เปล่าเนี่ย
.
🔥 ++++ บทที่ 3 การพัฒนาโครงงาน ++++
บทนี้ถ้าสรุปสั้นๆ ก็สอนให้เด็กเขียนเสนอโครงงาน
หรือก็คือเขียน proposal เหมือนตอนเรียน ป. ตรีแหละครับ
.
ถ้าใครจำไม่ได้ ก็จะประมาณว่า การเขียนโครงงานต้องมี
บทที่ 1 บทนำ
บทที่ 2 หลักการ ทฤษฏี และงานที่เกียวข้อง
บทที่ 3 วิธีการดำเนินงาน
บทที่ 4 การทดลองและผลการทดลอง
บทที่ 5 สรุปผล วิเคราะห์ และข้อเสนอแนะ
.
===========
รีวิว ม.5
===========
ในวิชา "วิทยาการคำนวณ" ระดับชั้น ม. 5
ได้ดึงวิชา data science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ได้เรียนกันแล้ว นับว่าเป็นโชคดี
เพราะวิชาพวกนี้เป็นของสูง กว่าจะสัมผัสก็คงตอนป.ตรี โท เอก
ซึ่งผมจะรีวิวเนื้อหาให้อ่านคร่าวๆ เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
.
👉 ++++ บทที่ 1 - ข้อมูลมีคุณค่า +++++
.
Data science ในตำราเรียนใช้ชื่อไทยว่า "วิทยาการข้อมูล"
บทนี้จะกล่าวถึง Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีค่ามากมาย
และมีบทบาทมากในยุค 4.0 นี้ ทั้งภาครัฐและเอกชน
.
ถ้านึกไม่ออกก็นึกถึงเวลาเราเล่นเนตค้นหาใน Google จะพบข้อมูลมากมายมหาศาล ซึ่งเราสามารถนำมาใช้ในธุรกิจเราได้ ก็เพราะเหตุนี้ศาสตร์ด้านข้อมูล จึงมีบทบาทสำคัญอย่างมากอย่างยิ่งยวด
.
จึงไม่น่าแปลกใจที่ทำให้อาชีพนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (ชื่ออังกฤษ data scientist) มันมีบทบาทสำคัญ และเป็นอาชีพที่มีเสน่ห์และน่าสนใจที่สุดยุคศตวรรษที่ 21
.
Data science ถ้าตามหนังสือเขาให้นิยามว่า
"เป็นการศึกษาถึงกระบวนการ วิธีการ หรือเทคนิค ในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาล มาประมวลผล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ เข้าใจปรากฏการณ์หรือตีความ ทำนายหรือพยากรณ์ ค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มจากข้อมูล
และสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อแนะนำทางเลือกที่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด"
.
สำหรับงาน Data science เขาจะมีกระบวนตามขั้นตอนดังนี้
- ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
- เก็บรวบรวมข้อมูล
- การสำรวจข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล (analyze the data)
- การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เห็นเป็นภาพ (communicate and visualize the results)
.
🤔 นอกจากนี้เขายังพูดถึง design thinking ...ว่าแต่มันคืออะไร?
ต้องบอกว่างานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
มันไม่ได้จบแค่เอาข้อมูลที่เราวิเคราะห์ได้แล้ว
มาโชว์ให้คนอื่นเข้าใจ
.
ยังต้องมีขั้นตอนการออกแบบแอพลิชั่น
ที่ต้องใช้ข้อมูลจากที่เราวิเคราะห์ไปนั่นเอง
ซึ่งคำว่า design thinking มันก็คือความคิดยิ่งนักออกแบบดีๆ นี้เอง
ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีไว้เพื่อออกแบบแอพลิชั่นขั้นสุดท้าย
จะได้ตอบสนองความต้องการผู้ใช้
.
👉 ++++ บทที่ 2 การเก็บรวบรวมและสำรวจข้อมูล +++++
.
บทนี้ก็แค่จะปูพื้นฐาน
2.1 การเก็บรวบรวมข้อมูล
ในบทนี้จะพูดถึงข้อมูลที่เป็นลักษณะทุติยภูมิ
ที่หาได้เกลื่อนเน็ต และเราต้องการรวบรวมมาใช้งาน
2.2 การเตรียมข้อมูล (data preparation)
เนื้อหาก็จะมี
-การทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing)
-การแปลงข้อมูล (data transformation)
ในม.5 ไม่มีอะไรมาก แต่ถ้าในระดับมหาลัยจะเจอเทคนิคขั้นสูง เช่น PCA
-การเชื่อมโยงข้อมูล (combining data)
2.3 การสำรวจข้อมูล (data exploration)
พูดถึงการใช้กราฟมาสำรวจข้อมูล เช่น
กราฟเส้น ฮิสโทแกรม แผนภาพกล่อง (box plot) แผนภาพแบบกระจาย (scatter plot)
พร้อมยกตัวอย่างการเขียนโปรแกรมดึงข้อมูลออกมาพล็อตเป็นกราฟจากไฟล์ csv (หรือ xls)
2.4 ข้อมูลส่วนบุคคล
สำหรับหัวข้อนี้ ถ้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้งาน ต้องเก็บเป็นความลับ ห้ามหลุด
.
ซึ่งประเด็นข้อมูลส่วนบุคคล ปัจจุบันมีก็มีร่างพรบ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ออกมาเรียบร้อยแล้ว
.
.
👉 ++++ บทที่ 3 การวิเคราะห์ข้อมูล ++++
.
แบ่งเป็น 2 ส่วน ได้แก่
.
3.1 การวิเคราะห์เชิงพรรณา (descriptive analytics)
เป็นการวิเคราะห์โดยใช้เลขที่เราร่ำเรียนมาตั้งแต่
- การหาสัดส่วนหรือร้อยละ
- การวัดค่ากลางของข้อมูล พวกค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม
- การหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูล (Correlation) พร้อมตัวอย่างการเขียนโปรแกรมให้ดูง่าย
.
.
3.2 การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics)
.
- มีการพูดถึงการทำนายเชิงตัวเลข (numeric prediction)
- พูดถึงเทคนิคอย่าง linear regression สมการเส้นตรงที่จะเอาไว้ทำนายข้อมูลในอนาคต
รวมทั้งพูดถึงเรื่อง sum of squared errors
ดูว่ากราฟเส้นตรงมันนาบฟิตไปกับข้อมูลหรือยัง (พร้อมตัวอย่างเขียนโปรแกรม)
- สุดท้ายได้กล่าวถึง K-NN (K-Nearest Neighbors: K-NN) เป็นวิธีค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงที่สุด K ตัว สำหรับงาน classification (การแบ่งหมวดหมู่)
***หมายเหตุ*****
linear regression กับ K-NN
นี้ก็คืออัลกอริทึมหนึ่งในวิชา machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง สาขาหนึ่งของ AI)
เด็กสมัยเนี่ยได้เรียนแหละนะ
.
.
👉 +++ บทที่ 4 การทำให้ข้อมูลเป็นภาพและสื่อสารด้วยข้อมูล +++
.
บทนี้ไม่อะไรมาก ลองนึกถึงนักวิทยาศาสตร์ หลังวิเคราะห์ข้อมูลอะไรมาเสร็จสรรพ เหลือขั้นสุดท้ายก็คือ การโชว์ให้คนอื่นดูด้วยการทำ data visualization (เรียกทับศัพท์ดีกว่า)
.
ในเนื้อหาก็จะยกตัวอย่างการใช้ แผนภูมิแท่ง,กราฟเส้น, แผนภูมิวงกลม, แผนการกระจาย
.
สุดท้ายที่ขาดไม่ได้ก็คือการเล่าเรื่องจากข้อมูล (data story telling) พร้อมข้อควระวังเวลานำเสนอข้อมูล
.
.
.
***หมายเหตุนี้ ***
😗 ภาษาโปรแกรมที่ตำราเรียน ม.5 กล่าวถึง และยกตัวอย่างมาให้ดู
ก็ได้แก่ python กับภาษา R
.
สำหรับภาษา R หลายคนอาจไม่คุ้น
คนจบไอทีอาจคุ้นกับ python มากกว่า
แต่ใครมาจากสายสถิติจะคุ้นแน่นอน
เพราะภาษา R นิยมมากในสายงานสถิติ
และสามารถนำมาใช้ในงาน data science ได้ง่ายและนิยมไม่แพ้ python
.
แต่ถ้าคนจาก data science จะขยับไปอีกสายหนึ่งของ AI
ก็คือ deep learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
python จะนิยมแบบกินขาดครับ
.
===========
รีวิว ม.6
===========
เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
👉 บทที่ 1 จะออกแนวสอนการเขียนบล็อก เพื่อเป็นบล็อกเกอร์
เนื้อหา ประกอบด้วย
1.1 องค์ประกอบและรูปแบบพื้นฐานในการสื่อสาร
1.1 เทคนิคและวิธีการแบ่งปันข้อมูล
1.1 ข้อควรระวังในการแบ่งปันข้อมูล
👉 บทที่ 2 อันนี้เด็ดดี
2.1 พูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI), machine learning, deep learning
2.2 พูดถึงการประมวลผลแบบคลาวด์ (clound computing)
2.3 พูดถึง IoT (Internet of Things: IoT) อินเตอร์เน็ตของสรรพสิ่ง มียกตัวอย่าง smart city
2.4 เทคโนโลยีเสมือนจริง กลาวถึงเรื่อง AR ( Augmented Reality: AR) กับ VR (Virtual Reality: VR)
มีแถมเรื่อง block chain กับ quantum computer
.
แต่เนื้อหาเป็นการเกริ่นๆ เฉยๆ ไม่ได้ลงลึกอะไรมากแบบมหาลัยนะครับ
.
👉 บทที่ 3 พูดถึงการเป็นพลเมืองดิจิทัล
เนื้อหาประกอบไปด้วย
3.1 การเป็นพลเมืองดิจิทัล
3.2 การป้องกันตนเองและผู้อื่น
3.3 กฏหมายและมารยาทในสังคมดิจิทัล
.
👉 บทที่ 4 อาชีพในยุคดิจิทัล
เนื้อหาจะประกอบด้วย
4.1 อาชีพด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร
4.2 การเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีกับสังคมและอาชีพ
4.3 ผลกระทบของเทคโนโลยีกับอาชีพ
4.4 การทำงานร่วมกับเครื่องจักรและระบบอัตโนมัติ
สรุปแล้วเนื้อหาม.6
ตามความเห็น อ่านแล้วง่าย มันแค่เป็นการอธิบายภาพ
แต่ถ้าเป็นม.4 กับ ม.5 จะหนักกว่าหน่อย
.
ส่วนเนื้อหา ม.1 ม.2 ม.3 เดี่ยวมาเล่าให้ฟัง
แอบกระซิบบอกมี Python ด้วยแหละ
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
👀 อ้างอิง
- วิทยาการคำนวณม.4
- วิทยาการคำนวณม. 5
- วิทยาการคำนวณม.6
.
.
++++++++++++++++++++++++++++=
ทิ้งท้ายในเมื่อ ม.6 มีพูดถึง AI หรือปัญญาประดิษฐ์
เผื่อน้องๆ สนใจอยากศึกษาเชิงลึก เป็นการปูพื้นฐานเรียนต่อมหาลัยจะได้ไม่งง
+++++ขอประชาสัมพันธ์ (ขายของ)
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่ (เล่มอื่นๆ กำลังทยอยตามมา)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
quantum computing google 在 暗網仔出街 Youtube 的精選貼文
Instagram: https://www.instagram.com/dw_kid12/
Facebook: https://www.facebook.com/deepwebkid/?modal=admin_todo_tour
訂閱: https://www.youtube.com/channel/UCKC6E5s6CMT5sVBInKBbPDQ?sub_confirmation=1
暗網? 陰謀論?: https://www.youtube.com/watch?v=W5RVLpFkAKQ&list=PLGzW5EwcApFuqKoowMHS9v8W34vIPyrtk
鬼故事: https://www.youtube.com/watch?v=H4rmkFI1ik0&list=PLglqLngY6gv5BCwaoP-q6DOwUmw1lIusF
我的100K成長故事: https://www.youtube.com/watch?v=Kdhtp6A6YJE
破解Kate yup事件是假的! 不是綁架! 不要被騙! (Facebook上的證據): https://www.youtube.com/watch?v=2NJVt56ORWo&t=2s
曼德拉效應: https://www.youtube.com/watch?v=OMutzRIE_uE&list=PLglqLngY6gv5BCwaoP-q6DOwUmw1lIusF&index=17&t=5s
深刻個人經歷: https://www.youtube.com/watch?v=4Roa6Vs1qWc&list=PLglqLngY6gv4mm_doLUUJx4zq5KvLJ2VE
最恐怖揭發5種的未來科技 | 2020年版本
5種最恐怖的未來科技記錄 | 2020年版本
[預言] 五種最恐怖的未來科技發明 | 2020年版本
將來5種最恐怖的未來科技
“I’m very close to the cutting edge of AI, and it scares the living hell out of me” 科技企業巨頭Elon Musk發明了自動駕駛汽車, 目標是到火星居住, 但仍然對人工智能感到wuy guey.
2020年的年頭多災多難, 人類創造的科技能否幫助到人類未來呢?
大家好又是我暗網仔, 今天就講5個你一定不知道, 恐怖,即將採用的未來科技.
*do something with a robot here. Maybe voice maybe dance*
Quantum computing
平行時空的概念常常在電影裡出現. 無論電影或現實中, 在不同時間線存在另一個自己一直只是理論. 直到80年代物理學的Quantum computing被開拓. 理論是當一種電腦代碼能比血細胞和癌細胞更細, 代碼借來發力的能源從那裡得回來的? 因為量子能在幾不同空間同時存在, 科學新聞學者相信那些不同空間就是我們所描述的平行時空了.
其實2020年1月3號NASA Tess望遠鏡發現一個名TOI 700d的糸外行星. 遠我們101.4光年的Dorda constellation. 外型, size, 可居住度都是跟地球非常相似. 這?否居住一些跟我們非常相似但又特點不同的人類呢? “那些年” 的平行世界就是這個吧! 咸網仔也是這裡存在.
機械戰警 (未來戰士) 陰謀論
80年代公仔Robocop一定是很多人的童年回憶. 但至2013年美國保安公司Knightscope已經發明這些ADM (autonomous data machines) 在商場, 學校, 等地方wuy chi ji on.
因為ADM有長期監視和拍照功能. 推出後, 私隱人權問題被外界jut yi,
另外, ADM實際能力亦受到jut yi.
因為各ADM型號沒有自jong武器的. 所以偵測到危險人物後只能發出警報yoing附近保護人員作出拘捕. 人工合作才能成功.
最近迪拜就出現一個人型名REEM的Robocop. 恐怖是他的指示冊中有複雜如: ‘屍體入境許可證’ ‘人口販運’ 等功能. 實質什麼作用就不知道啦.
CERN god particle
大家知不知道 ‘暗網仔’ 甚至所有Youtuber最應該感激什麼平台啊? 不是Youtube. 又不是google. 而是www world wide web. 其實www是英國科學家Tim Bernese-Lee在CERN (the European organization for nuclear research) 所發明的. CERN聞名於他擁有全球最大的 粒子物理研究所. 當中LHC Large hadron collider(大型強子對撞機)因有機會撞擊時制造微型黑洞, 曾一度令各地政府感到非常擔心.
CERN操作48年, 主要目標是確認有Higgs Boson(希格斯玻色子) Gods particle. 2012年發現的Higgs提供了宇宙萬物我們周圍的一切確實被宇宙大爆炸製造出來的證據.
但亦有陰謀論家指出其實CERN設施真正目的是為了開一個能到達其他維度的portal.
大多這個觀點的猜測源自於CERN門口放置的印度神像Shiva: 毀滅之神. 為什麼要在一所科學設施的正門放這個像呢?是預言未來會被 ‘毀滅’ 嗎?
員工評分
相信很多人也害怕見工面試的過程. 雇主也對聘請不對的人會感到擔心. 所以如果招聘顧問公司Thrivemap能用你社交媒體就能給你一個評分, 那雙方也會容易得多吧!
但如果我跟你講評分的是一種名 ‘cultural fit’ 的東西而不是你的工作能力,會有點恐怖嗎?
其實大家也知道員工是否fu合整個公司的大文化是非常重要. 所謂: 識做工不如識做人. 但這個人 ‘評分’ 會否導致之後每個大機構都變成單一文化 monoculture呢?
這 ‘評分’ 機制又會否被我們人類慢慢習慣呢?
中國social credit system
之前我拍片講Netflix提過Black Mirror一集, 社會上你做什麼, 説什麼, 社交媒體上po什麼都會被評分. 2020年中國操作的社會信用體系就而 ‘信譽糸統’ 評國內每一位的人民.
一些被視為 ‘失信’ 的人民某些生活上資源被拿走的. 也挺恐怖的.
由用公共設施. (19年6月2600萬張機票和596萬張高鐵票) 被拒用.
某一些的私人學校或大學也被限制. 有指某些 ‘失信’ 人士的樣子也會大大display在一些大的公眾場合. 列如電影院.
雖然這個social credit system有機會真的能identify出誰曾經犯過罪. 或真的可以幫助網上hei ling.
As someone that lives in a foreign country, freedom of speech is important to me. And
而如果看過那集black mirror的朋友也知道可以有幾恐bo啦.