關於 structured programming ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

ช่วงโควิด 19
มีใครสนใจ อยากเรียน AI กับเด็กอักษรจุฬา ไหมครับ!
แบบนั่งอยู่บ้านไหม?
.
👉 เป็นหลักสูตร
"หลักการเขียนโปรแกรมเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ"
หรือก็คือศาสตร์ Natural Language Processing ชื่อย่อ NLP
วิชานี้เป็นศาสตร์ทางคอม
(คนละตัวกับ NLP ที่เป็นโปรแกรมจิตใต้สำนึก ไม่เกี่ยวข้องกัน
แต่ชื่อย่อเดียวกัน)
.
NLP ที่ว่านี้
เป็นสาขาหนึ่งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
(Artificial Intelligence หรือ AI)
ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์
เพื่อวัตถุประสงค์ด้านการสื่อสารและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นภาษามนุษย์
เช่น เข้าใจภาษาไทย อังกฤษ สเปน จีน ฝรั่งเศส รัสเซีย เยอรมัน อาหรับ เป็นตน
.
😍ประโยชน์ NLP เช่น
☑ ทำ Chatbot ที่ฉลาดขึ้น
☑ ให้ AI เขียนหนังสือเองได้
☑ ทำการแปลภาษาอัตโนมัติ
☑ แก้คำผิด แต่งประโยคให้ถูกต้องเอง
☑ เพิ่มประสิทธิภาพ Search Engine
☑ แบ่งประเภทของบทความอัตโนมัติ
☑ และอื่นๆ นึกไม่ออก ในตอนนี้
.
อันนี้เป็นหลักสูตรที่สอน
ในภาควิชาภาษาศาสตร์ คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
สอนโดยอาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์
สามารถศึกษาได้ด้วยตัวเองฟรีๆ
มีอยู่แล้วในเว็บไซต์ของอาจารย์
โดยมีวิชาที่เป็นวิชาหลักจริงๆ
สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ทันทีอยู่สามหมวดวิชา คือ

👳‍♂️ NLP I: การเขียนโปรแกรมเพื่อนำไปทำ NLP
✔ ครึ่งแรกเน้นพื้นฐานการเขียนโปรแกรมตั้งแต่ยังไม่มีพื้นฐานเลย เรียนรู้จากตัวอย่างโปรแกรมต่างๆ ที่เกี่ยวกับ NLP
✔ ครึ่งหลังพูดเรื่อง Object-oriented programming การดึงข้อมูลจากอินเตอร์เน็ตผ่าน API การใช้ package ต่างๆ ในการตัดคำ แท็กคำด้วย part of speech และการ parse ประโยค และจบด้วย Machine Learning (supervised learning)
👉 เข้าไปเรียนได้ลิงก์นี้ https://attapol.github.io/programming/
.
.
👳‍♂️ NLP II: โมเดลหลักๆ ที่ใช้ใน NLP ทั้งหมด (เปิดสอนม.ค. 2562 เป็นเทอมแรก)
✔ Logistic regression - การวิเคราะห์ความรู้สึก (sentiment analysis)
✔ Structured Prediction - การวิเคราะห์โครงสร้างประโยคอัตโนมัติ (phrase structure parse) การวิเคราะห์ประโยคเชิงพึ่งพิง (dependency parse)
✔ Conditional Random Fields - การตรวจหาคำที่สื่อถึงตัวตน (Named-entity recognition)
✔ Search (Information Retrieval) - การสร้าง search engine
✔ Language Model - โมเดลสำหรับการคำนวณบริบททางภาษาเพื่อใช้สำหรับ การแปลงเสียงเป็นตัวอักษร (speech recognition) เครื่องแปลภาษา (machine translation) และการตรวจแก้การสะกดผิด ความผิดพลาดทางไวยากรณ์
✔ Word embeddings - ใช้ตัวเลขหรือเวคเตอร์ในการคำนวณความหมายของคำและประโยค
✔ Deep learning - multilayer perceptron, LSTM, Convolutional Network
👉 เข้าไปเรียนได้ลิงก์นี้ https://attapol.github.io/compling/
.
.
👳‍♂️ NLP III: การสร้างระบบ NLP ขั้นสูง (เปิดสอนม.ค. 2563 เป็นเทอมแรก)
✔ Speech Recognition - เครื่องแปลงเสียงเป็นตัวอักษร
✔ Targeted ads and recommendation systems - ระบบเลือกโฆษณาและ content ให้ผู้ใช้ที่เหมาะสม
✔ Conversational Agents and chatbots - หุ่นยนต์นักสนทนา
✔ Question answering system - ระบบตอบคำถามอัตโนมัติ
✔ Relation Extractions and Knowledge Graphs - ระบบสกัดความรู้และความสัมพันธ์ระหว่าง concepts
✔ Corpus construction - หลักการสร้างคลังข้อมูลเพื่อใช้สำหรับ NLP systems
👉 (รอวิดีโอของอาจารย์ ยังไม่เห็น)
ลิงก์หลักสูตร https://docs.google.com/document/d/13eaMHR8kl9HbIPPfY0B6bhNVybhWaOVdQNdmNp6BlgE/edit
.
.
ถ้าไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมมาก่อน ให้เริ่มที่ NLP I
หากมีประสบการณ์การเป็นโปรแกรมเมอร์ ก็สามารถเริ่มต้นที่ NLP II ได้ทันที.
.
ที่มา https://attapol.github.io/programming/
ขอบคุณอาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ ที่เผยแพร่ความรู้ฟรีๆ ครับ
.
.
.
.
.
.
.<ประชาสัมพันธ์ ขายของ/>
ถ้าใครเรียนแล้วยังไม่เข้าใจ AI
ก็ขอแนะนำหนังสือ "AI ไม่ยาก เรียนรู้ด้วยเลขม. ปลาย"
ไม่มีโค้ดดิ้งให้ปวดหัว
แค่มีพื้นฐานเลขม. ปลาย
ก็อ่านเข้าใจได้
ราคา 295 บาท ฿ กับ 329 บาท ฿ (ซื้อผ่านระบบ Apple จะแพงขึ้น)
.
ท่านใดสนใจก็สั่งซื้อได้ที่นี้ (ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษขาย)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ที่
👉 https://drive.google.com/file/d/1zG64QAuPKtnWu-Jizn4i2JYUbHnHa8cJ/view?usp=sharing
.
✍ เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer

"แอ็ดส์เคอร์ ไดก์สตรา" ได้ให้ คำคมที่ลึกซึ้งกินใจ #โปรแกรมเมอร์ ว่า

“If debugging is the process of removing software bugs ,then programming must be the process of putting them in.”

แปลเป็นไทยได้ว่า
“ถ้าการดีบักคือ กระบวนการเอาบั๊กซอฟแวร์ออกไปละก็ …
เมื่อนั้นการเขียนโปรแกรมต้องเป็น กระบวนการใส่บั๊กเข้าไปแน่ ๆ”

++++รู้ไว้ใช่ว่า ใส่บ่าแบกหาม++++
ประวัติ Edsger Dijkstra (แอ็ดส์เคอร์ ไดก์สตรา)

เขาเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวดัชต์
ที่สร้างคุณานุประโยชน์ แก่วงการคอมอย่างมาก
เกิดเมื่อค.ศ. 1930 และเสียชีวิตด้วยโรคมะเร็งเมื่อ 6 ส.ค. 2002
รวมอายุได้ 72 ปี

เขาจบดอกเตอร์ทางคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ ที่ University of Amsterdam เมื่อปี 1959

ปี 1972 ได้รับรางวัล "ACM Turing Award"
และปี 1984 ได้เป็นศาสตราจารย์ที่ Uninversity of Texas at Austin

ผลงานของเขา ที่คนเรียนสายคอมทุกคน ต้องรู้จักคือ
“Dijkstra’s algorithm”
ตำราเรียนอาจแปลว่า "ขั้นตอนวิธีของไดก์สตรา" (คุ้น ๆ ใช่มั๊ยละ)

มันเป็นวิธีแก้ปัญหาเรื่อง shortest path หรือก็คือหาระยะทางสั้นที่สุด จากจุดหนึ่งไปยังจุดใด ๆ ในกราฟ นั่นเอง
(ถ้าไม่รู้จักแสดงว่าโดดเรียน และทำข้อสอบไม่ได้นะ)

ผลงานดังอีกชิ้น ที่เราต้องเคยเรียนคือ
การแก้ปัญหาการกินอาหารของนักปราชญ์
หรือชื่อภาษาอังกฤษคือ "dining philosophers problem"

+++ส่วนผลงานดังด้านอื่น ๆ+++

-เป็นหัวหน้าทีมคิดค้นระบบ OS ที่เรียกว่า “THE” Multiprogramming System
-คิดค้นหลักการ Semaphore
-เป็นผู้เขียนบทความ “Go To Statement Considered Harmfull” จนปลุกกระแสต่อต้านคำสั่ง Goto ในยุคนั้น
-เขียนหนังสือ “A Discipline of Programming” ซึ่งรวบรวม Algorithms ที่ตัวเขาเองคิดค้น
-แต่งหนังสือร่วมกับ C. A. R. Hoare Ole-Johan Dah ชื่อหนังสือคือ “Structured Programming”

นอกจากนี้แล้ว เขายังเป็นผู้บุกเบิกศาสตร์ทางคอมหลายเรื่อง ยิ่งคนจบคอมมา ล้วนเคยเรียน หรือเคยอ่านผ่านตามาทั้งสิ้น ได้แก่

Distributed Computing, Compiler Writing, Heuristics, stream, Computer Hardware Design, Dining Philosopher, Software Configuration Management, Sorting Algorithms, Fast Fourier Transform, Deadlock, Concurrent Programming, Garbage Collection, Memory Design, AI: Pattern Matching, Graph Theory, Scope of Variables, Transaction และอื่นๆ อีกมากกว่า 1,000 บทความ

อ่านเพิ่ม -> http://www.patanasongsivilai.com/…/การเขียนโปรแกรม-คือการใ…/

徵才機關
國立屏東科技大學
人員區分
其他人員
官職等
職稱
校務基金進用研究人員
職系
名額
3
性別
不拘
工作地點
90-屏東縣
有效期間
107/05/01~107/05/15
資格條件
聘期自本校通知報到日起聘，以一年一聘為原則，但計畫期限在一年以內者，應依實際所需時間聘用，任期最長以三年為限。惟如因計畫持續需要，得聘期得至計畫執行期限結束時止。
◆徵聘單位：研究總中心(機電系統整合領域)
◆徵聘職稱：研究助理等級以上
◆名額：1
◆一般資格條件：具教育部認可之電子、電機、資訊等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者，以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員)；具博士以上學位，以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求)：
(機電系統整合)如同時具有以下能力者，尤佳：
1.三年以上經驗從事工業機械組件的設計與整合。
2.在自動化機器的機電組件方面具有概念和詳細設計，驗證，測試和產品運作等專業技能。
3.具有創建和執行測試和評估計劃的經驗。
4.具有組態管理的經驗。
5.對於電路板、處理器、晶片、電子設備以及電腦軟硬體(包括應用程式與編程)具有專業知識與技能。
6.具有製作精確技術計劃、藍圖、繪圖和模型所需的設計技術、工具和原理的技能。
7.具有故障排除、修理、校準和維護電子設備的經驗。
◆Department：General Research Service Center
◆Position：Research Assistant level (above)
◆Vacancy：1
◆General Requirement：A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of mechanical engineering, electrical engineering, or electromechanical engineering is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included)： Electromechanical System Integration If applicants have the following criteria，it is particularly good.
1.A minimum of three years of experience on designing and integration industrial mechanical components.
2. Demonstrated design expertise in electromechanical components for automatic machines, including conceptual and detailed design, validation, test and product implementation.
3. Experience creating and executing testing and evaluation plans.
4. Experience with configuration management.
5. Knowledge of circuit boards, processors, chips, electronic equipment, and computer hardware and software, including applications and programming.
6. Knowledge of design techniques, tools, and principals involved in production of precision technical plans, blueprints, drawings, and models.
7. Experience in troubleshooting, repairing, calibrating, and maintaining electronic equipment.

工作項目
◆徵聘單位：研究總中心(大數據分析領域)
◆徵聘職稱：研究助理等級以上
◆名額：1名
◆一般資格條件：具教育部認可之統計、數學、資訊分析等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者，以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員)；具博士以上學位，以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求)：
(大數據分析)如同時具有以下能力者，尤佳：
1.三年以上資料分析、模式預測、數據挖掘等相關經驗。
2.專精於資料庫的建構與維護。
3.具有利用SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.等統計軟體的能力。
4.具有人際交流，書面/口頭交流和團隊合作技巧。
5.具有與資深管理者、教職員與IT專業人士溝通能力。
◆Department：General Research Service Center
◆Position：Research Assistant level (above)
◆Vacancy：1
◆General Requirement：A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of in statistics, mathematics, informatics analytics is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included)： Big data analysis If applicants have the following criteria，it is particularly good.
1. Three years or more of experience in data analysis, predictive modeling, data mining or related.
2. Expertise in building and maintaining databases.
3. Knowledge of statistical software packages, such as SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.
4. Effective interpersonal, written/verbal communication and teamwork skills.
5. Ability to communicate well with senior level administrators, faculty, staff, and IT professionals.

工作地址
==================
◆徵聘單位：研究總中心(人工智慧領域)
◆徵聘職稱：研究助理等級以上
◆名額：1名
◆一般資格條件：具教育部認可之資料科學、數學、物理、電腦科學等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者，以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員)；具博士以上學位，以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求)：
(人工智慧)如同時具有以下能力者，尤佳：
1.三年或以上的機器學習和人工智慧技術及其在開放資源技術中的實施經驗。
2.具有從各種來源檢索，操縱，融合和利用多個結構化和非結構化數據集的經驗。
3.具有使用分佈式處理體系架構和公開來源工具（如Spark，Python或R）分析大量數據的經驗。
4.具有能夠設計從數據收集到生產部署的分析週期的能力。
5.能由廣泛的可用數據中評估任務價值。
6.能識別數據科學可以應用的問題並提出解決方案。
7.能識別和分析異常數據。
8.能夠評估現有方法，模型和演算法的可行性，以識別方法的能力和局限性。
◆Department：General Research Service Center
◆Position：Research Assistant level (above)
◆Vacancy：1
◆General Requirement：A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of data science, math, computer science, physical science is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included)： Artificial intelligence If applicants have the following criteria，it is particularly good.
1. Three years or more of experience machine learning and artificial intelligence techniques and their implementations in open source technologies.
2.Experience in retrieving, manipulating, fusing, and exploiting multiple structured and unstructured data sets from various sources.
3. Experience with analyzing large volumes of data using distributed processing architectures (ie. Hadoop) with open source tools (e.g. Spark, Python, or R)
4. Ability to design analytical lifecycle from data collection to production deployment.
5. Ability to assess mission value in a wide range of available data.
6. Ability to identify problems to which data science can be applied and initiate solutions.
7.Ability to identify and analyze anomalous data (including metadata)
8. Ability to assess feasibility of existing methods, models and algorithms recognizing the capabilities and limitations of methods.