1st runner up Innovation Prototype Awards GSB SMEs Startup 2019 Competition

 1 in 3 team Awards in Northern Health Revolution

1 in 14 team Thailand Life Sciences Startup 2018 Competition by TCELS (Seed Fund 200,000 Baht)

รับทำระบบ AI ที่ช่วยตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์ แจ้งเตือนทันทีเมื่อมีเหตุผิดปกติ ทั้งคน บุกรุก วัตถุหาย หรือการเคลื่อนไหวผิดเวลา

- ไม่ต้องติดกล้องใหม่
- ใช้กับกล้อง IP ได้ทันที
- ประหยัดกว่าจ้าง รปภ. 24 ชม.

เหมาะกับ: โรงงาน | โกดัง | ร้านทอง | คอนโด | หมู่บ้านจัดสรร | โรงเรียน | โรงพยาบาล | บริษัททั่วไป | พื้นที่เสี่ยง

จุดเด่น
✅ ตรวจจับสิ่งผิดปกติทันที: ไม่ว่าจะเป็นการบุกรุก การต่อสู้ วัตถุต้องสงสัย หรือพฤติกรรมผิดปกติ
✅ แจ้งเตือนอัตโนมัติ: ผ่าน LINE, Email หรือระบบแจ้งเตือนขององค์กร
✅ วิเคราะห์พฤติกรรมล่วงหน้า: เรียนรู้พฤติกรรมปกติของพื้นที่ และแจ้งเมื่อเกิดเหตุการณ์นอกเหนือจากปกติ
✅ ระบบทำงาน อัตโนมัติ 24/7
✅ รองรับกล้องเดิม: ใช้ร่วมกับระบบ CCTV ที่มีอยู่แล้ว ไม่ต้องติดตั้งใหม่
✅ มี Dashboard วิเคราะห์: สรุปเหตุการณ์ย้อนหลัง พร้อมภาพและวิดีโอประกอบ
✅รายงานเชิงวิเคราะห์ประจำวัน/สัปดาห์/เดือน

การทำงานของระบบ
1. ติดตั้งระบบ AI บนกล้องวงจรปิดที่มีอยู่
- รองรับทั้ง On-Premise และ Cloud
2. AI วิเคราะห์ภาพแบบ Real-time
- ตรวจจับพฤติกรรมและเหตุการณ์ผิดปกติ
3. แจ้งเตือนทันทีเมื่อพบความเสี่ยง
- ผ่าน LINE, Email, หรือระบบแจ้งเตือนใน Dashboard
4. จัดเก็บและสร้างรายงานวิเคราะห์
- รายงานสรุปรายวัน รายสัปดาห์ พร้อมคลิปเหตุการณ์

รับทำระบบตรวจจับสิ่งผิดปกติจากกล้องวงจรปิดด้วย AI 

ชื่อหลักสูตร: Using Data and AI to Drive Business Performance การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลและการใช้ AI

กลุ่มเป้าหมาย:
- ผู้บริหาร
- ผู้จัดการแผนก
- พนักงาน
- นักศึกษาที่ต้องการเห็นมุมมอง/ไอเดียธุรกิจ หรือเพิ่ม skill

ระยะเวลา: 1 วัน (6-8ชั่วโมง)

รูปแบบการฝึกอบรม: Online/Onsite

วัตถุประสงค์:
- เข้าใจความสำคัญของการจัดการ Data และการใช้ AI สำหรับธุรกิจ
- เรียนรู้วิธีการจัดการ Data และการใช้ AI เพื่อการตัดสินใจได้ดีขึ้น
- เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
- สามารถเริ่มต้นการจัดการ Data และการใช้ AI ในองค์กร

เนื้อหาหลักสูตร:
1 บทนำ: - ความสำคัญของการจัดการ Data และ AI สำหรับธุรกิจในยุคดิจิทัล - แนวโน้มของเทคโนโลยี
- ตัวอย่างกรณีศึกษาการใช้ Data และ AI
2 การจัดการข้อมูล: - กระบวนการจัดการข้อมูล - เครื่องมือและเทคโนโลยีพื้นฐานที่จำเป็น - การจัดการข้อมูลสำหรับธุรกิจ
3 AI สำหรับธุรกิจ: - ประเภทของ AI - เครื่องมือและเทคโนโลยีพื้นฐานที่จำเป็น - ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI สำหรับธุรกิจ
4 กรณีศึกษา: - ตัวอย่างการใช้ Data และ AI ที่ประสบความสำเร็จในองค์กร 
5 การเริ่มต้นใช้งาน Data และ AI ในองค์กร: - ขั้นตอนการนำ Data และ AI ไปใช้ในองค์กร - การวัดผลและติดตามผล
6 Q&A

หมายเหตุ: หลักสูตรนี้สามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับความต้องการขององค์กร

ขั้นตอนการทำงาน
1. รับบรีฟ คุยรายละเอียดความต้องการ จุดประสงค์ขององค์กร
2. นัดหมายวันเวลาในการจัดคอร์สอบรม และรูปแบบการอบรม (online / onsite training)
3. ส่งใบเสนอราคาและรายละเอียดคอร์สอบรมเบื้องต้น
4. ลงตารางและนัดหมายวันที่จัดคอร์สอบรม
5. การเตรียมการอบรม (ใช้เวลาหลังจากตกลงรายละเอียด 3 วันสำหรับ online / 7 วันสำหรับ onsite)
6.  เริ่มอบรมตามหลักสูตร

รับจัดคอร์สอบรมในองค์กร สัมมนา และให้คำปรึกษาด้าน Data & AI (Online & Onsite Training)

- ทำ AI เพื่อใช้เพิ่มประสิทธิภาพหรือแก้ปัญหาในการทำงาน เช่นระบบ OCR นำข้อมูลจากกระดาษเข้าสู่ระบบฐานข้อมูล, Object Detection ระบบสแกนใบหน้า เป็นต้น
-ทำโมเดล Machine Learning สำหรับธุรกิจ เช่น พยากรณ์สินค้าคงคลัง การผลิต ยอดขาย หรือตาม requirement ของธุรกิจ 
- Image Processing วิเคราะห์ภาพด้วย AI เช่นคัดแยกรูปสินค้าและดึงเข้าฐานข้อมูล, การตรวจจับวัตถุ, Computer vision, Face Recognition, Medical Image Processing

ขั้นตอนการทำงาน
1. สามารถติดต่อเข้ามาช่องทางนี้ เพื่อพูดคุยของ Scope งานและ Requirement ที่ต้องการก่อน
2. พูดคุยรายละเอียดงาน เมื่อวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการพูดคุยรายละเอียดงานกับลูกค้า เพื่อทำความเข้าใจความต้องการที่แท้จริงของงาน รวมถึงข้อจำกัดต่างๆ เช่น ระยะเวลา งบประมาณ ทรัพยากร เป็นต้น ในขั้นตอนนี้ ควรทำบันทึกการประชุมเพื่อเก็บรายละเอียดที่คุยกันไว้ เพื่อใช้เป็นแนวทางในการทำงานต่อไป
3. เสนอราคาและตกลงเงื่อนไข เมื่อเข้าใจรายละเอียดงานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเสนอราคาและตกลงเงื่อนไขกับลูกค้า โดยควรระบุรายละเอียดต่างๆ เช่น ขอบเขตงาน ระยะเวลา งบประมาณ วิธีการส่งมอบงาน เงื่อนไขการชำระเงิน เป็นต้น
4. เริ่มทำงาน เมื่อตกลงเงื่อนไขกับลูกค้าแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเริ่มทำงานตามรายละเอียดที่ตกลงกันไว้ ในช่วงเริ่มต้น ควรทำความเข้าใจข้อมูลและโจทย์ให้ดี เพื่อให้สามารถออกแบบโมเดลหรือระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
5. พัฒนาและทดสอบโมเดลหรือระบบ เมื่อเข้าใจข้อมูลและโจทย์แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเริ่มพัฒนาโมเดลหรือระบบ ในช่วงนี้ ควรทำการพัฒนาและทดสอบโมเดลหรือระบบอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถทำงานได้ตามต้องการ
6. ส่งมอบงาน เมื่องานเสร็จสิ้นตามข้อตกลงแล้ว ส่งมอบงานให้กับลูกค้า โดยทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องของงานก่อนส่งมอบ ลูกค้าควรตรวจสอบงานอย่างละเอียด หากพบข้อผิดพลาด ลูกค้าสามารถแจ้งใแก้ไขได้
7. จบงาน เมื่อส่งมอบงานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการจบงานและรับเงินจากลูกค้า หากลูกค้ามีข้อสงสัยหรือต้องการแก้ไขงาน ก็สามารถพูดคุยและทำความเข้าใจร่วมกันได้

 รับทำ Machine Learning, Deep Learning & 📈 AI Image Processing

 รับฟรีแลนซ์ในงานด้าน Data/ML/AI/Image Processing มีประสบการณ์ 4.5 ปีในสายงานนี้ สนใจคุยรายละเอียดกันก่อนได้ครับ

📊 Data Cleansing, Data Analytic and Visualization
- ทำความสะอาดข้อมูล (Cleansing Data) เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้อง สมบูรณ์ ไม่ซ้ำซ้อน และพร้อมสำหรับการใช้ในการวิเคราะห์
- วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อออกแบบ Dashboard, BI เพื่อแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย กระตุ้นความสนใจ เห็นแนวโน้ม ความสัมพันธ์ และรายละเอียดข้อมูลที่ซับซ้อนได้ เพื่อช่วยในการกำหนดกลยุทธ์และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงธุรกิจ
โดยใช้เครื่องมือ Power BI, Looker Studio 

🔧 Machine Learning, Deep Learning & 📈 AI Image Processing
- ทำ AI เพื่อใช้เพิ่มประสิทธิภาพหรือแก้ปัญหาในการทำงาน เช่นระบบ OCR นำข้อมูลจากกระดาษเข้าสู่ระบบฐานข้อมูล, Object Detection ระบบสแกนใบหน้า เป็นต้น
-ทำโมเดล Machine Learning สำหรับธุรกิจ เช่น พยากรณ์สินค้าคงคลัง การผลิต ยอดขาย หรือตาม requirement ของธุรกิจ 
- Image Processing วิเคราะห์ภาพด้วย AI เช่นคัดแยกรูปสินค้าและดึงเข้าฐานข้อมูล, การตรวจจับวัตถุ, Computer vision, Face Recognition, Medical Image Processing

💡 เครื่องมือและทรัพยากรที่ใช้:
ภาษา Python
Cloud Platforms: Google Cloud, Microsoft Azure
ฐานข้อมูล: MySQL, PostgresQL, Microsoft SQL Server



ขั้นตอนการทำงาน
1. สามารถติดต่อเข้ามาช่องทางนี้ เพื่อพูดคุยของ Scope งานและ Requirement ที่ต้องการก่อน
2. พูดคุยรายละเอียดงาน  เมื่อวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการพูดคุยรายละเอียดงานกับลูกค้า เพื่อทำความเข้าใจความต้องการที่แท้จริงของงาน รวมถึงข้อจำกัดต่างๆ เช่น ระยะเวลา งบประมาณ ทรัพยากร เป็นต้น  ในขั้นตอนนี้ ควรทำบันทึกการประชุมเพื่อเก็บรายละเอียดที่คุยกันไว้ เพื่อใช้เป็นแนวทางในการทำงานต่อไป
3.  เสนอราคาและตกลงเงื่อนไข  เมื่อเข้าใจรายละเอียดงานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเสนอราคาและตกลงเงื่อนไขกับลูกค้า โดยควรระบุรายละเอียดต่างๆ เช่น ขอบเขตงาน ระยะเวลา งบประมาณ วิธีการส่งมอบงาน เงื่อนไขการชำระเงิน เป็นต้น
4. เริ่มทำงาน  เมื่อตกลงเงื่อนไขกับลูกค้าแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเริ่มทำงานตามรายละเอียดที่ตกลงกันไว้  ในช่วงเริ่มต้น ควรทำความเข้าใจข้อมูลและโจทย์ให้ดี เพื่อให้สามารถออกแบบโมเดลหรือระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
5. พัฒนาและทดสอบโมเดลหรือระบบ  เมื่อเข้าใจข้อมูลและโจทย์แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเริ่มพัฒนาโมเดลหรือระบบ  ในช่วงนี้ ควรทำการพัฒนาและทดสอบโมเดลหรือระบบอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถทำงานได้ตามต้องการ
6. ส่งมอบงาน  เมื่องานเสร็จสิ้นตามข้อตกลงแล้ว ส่งมอบงานให้กับลูกค้า โดยทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องของงานก่อนส่งมอบ ลูกค้าควรตรวจสอบงานอย่างละเอียด หากพบข้อผิดพลาด ลูกค้าสามารถแจ้งใแก้ไขได้
7. จบงาน เมื่อส่งมอบงานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการจบงานและรับเงินจากลูกค้า  หากลูกค้ามีข้อสงสัยหรือต้องการแก้ไขงาน ก็สามารถพูดคุยและทำความเข้าใจร่วมกันได้  

รับวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจ Data Analytic, Data Cleansing, Data Visualization, AI

ใจเย็นมากๆเลยค่ะพี่เขาน่ารักมากตรงตามโจทย์ทุกอย่างเลยค่ะ

สามารถออกแบบคอร์สเรียนได้ตามที่ขอ สอนเข้าใจง่าย แนะนำเครื่องมือต่างๆได้ดี และใจเย็นมากๆค่ะ ขอบคุณนะคะ

การตอบคำถามและการให้ข้อมูลชัดเจน ส่งงานก่อนเวลา และให้คำปรึกษาอย่างละเอียด มีข้อเสนอแนะทุกๆ คำตอบ

บริการ

รีวิวจากผู้จ้าง