เพศ (สถานะภาพ)
หญิง (โสด)

สัญชาติ
ไทย

ศาสนา
-

วันเกิด (อายุ)
28-ตุลาคม-2544    อายุ 21ปี

ส่วนสูง/น้ำหนัก
160 Cm    หนัก 58 Kg

จังหวัด (เขต)
กรุงเทพมหานคร (ประเวศ (อ่อนนุช), สวนหลวง)

การติดต่อที่สะดวก
โทรศัพท์ , Email , ไลน์ไอดี

สาขาวิชาชีพ
วิศวกรรมสาขาอื่นๆ

ลักษณะงานที่ต้องการ
งานประจำ (Full Time) , งานนอกเวลา (Part Time) , งานอิสระ (Freelance)

ระดับเงินเดือนที่ต้องการ
25,000บาท ขึ้นไป

แก้ไขข้อมูลล่าสุด
25 ต.ค. 2566

เข้าระบบครั้งสุดท้าย
25 ต.ค. 2566

การศึกษา กำลังศึกษาอยู่

ประสบการณ์ทำงานทั้งหมด 0 ปี

พิมพ์ดีด
ไทย คำ/นาที    อังกฤษ คำ/นาที

ความสามารถการขับขี่
รถยนต์ ,รถจักรยานยนต์ ,

โครงการ/ผลงาน
ผลสรุปโครงงานที่ทำ

เนื่องจากทางบริษัทมีความต้องการให้หุ่นยนต์สามารถมองตามมนุษย์ได้ดีมากยิ่งขึ้น จึงได้เพิ่มการจำแนกอากัปกิริยาของมนุษย์ออกเป็นแบบต่างๆ ซึ่งได้รับมอบหมายงานจากแผนกซอฟแวร์ ให้จัดหมวดหมู่รูปภาพ แล้วนำไปสร้างโมเดลเพื่อทำนาย โดยมีการสร้างโมเดล Image Classification จากชุดข้อมูลที่มี เพื่อทำนายคลาสของภาพ บอกตำแหน่งของสิ่งที่คาดว่าเป็นคลาสนั้นๆ จากภาพ เพื่อนำไปให้หุ่นยนต์สามารถมองตามมนุษย์ได้ และสร้างโมเดล Time Series เพื่อทำนายเหตุการณ์ในช่วงเวลา 10 วินาที, 15 วินาที และ 60 วินาที ว่ามนุษย์กำลังทำอะไรอยู่ในช่วงเวลานั้นๆ แล้วบันทึกข้อมูลเป็นไฟล์ Json เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ต่อไป
ผลการดำเนินงานของการทำการสร้างโมเดล Image Classification แบบ Convolutional Neural Network (CNN) เพื่อจำแนกภาพและทำนายคลาสของการกระทำของมนุษย์ เมื่อนำโมเดลไปทำนายมีความแม่นยำมากที่สุดเป็น 90.82% สำหรับชุดข้อมูลที่นำไปเทรนโมเดล และ 88.43% สำหรับชุดข้อมูลจริงที่ได้จากกล้องของหุ่นยนต์ ซึ่งสามารถแสดงผล Grad-CAM เป็น Heatmap และ Bounding box ได้ และสร้างโมเดล Time Series แบบ Artificial Neural Network (ANN) ในการทำนายเหตุการณ์ในช่วงเวลาต่างๆ ได้ ซึ่งประโยชน์ที่ได้รับจากการทำโครงงานฉบับนี้คือ การได้เรียนรู้การสร้างโมเดล Deep Learning มีความรู้เรื่องการเขียน Python มากขึ้น ได้เรียนรู้การใช้ Package ต่างๆ ของ Python อาทิ เช่น NumPy, Pathlib, Pandas เป็นต้น อีกทั้งยังได้รู้จักและใช้งาน TensorFlow, Keras และการสร้างโมเดลแบบ Convolutional Neural Network (CNN) และแบบ Artificial Neural Network (ANN)