āļ‚āđˆāļēāļ§āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ

āļ­āļšāļĢāļĄāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļžāļīāđ€āļĻāļР“How to implement Hexagonal Architecture in GO?” āđ‚āļ”āļĒāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđ€āļāļĩāļĒāļĢāļ•āļīāļˆāļēāļ āļ„āļļāļ“āļžāļĨāļąāļāļāđŒ āļ­āļąāļāļŠāļĨāļĩāļŠāđ„āļĄāļāļĢ āļˆāļēāļ Arise by INFINITAS āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 25 āļžāļĪāļĻāļˆāļīāļāļēāļĒāļ™ 2566 @CSB301,307

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāđ„āļ”āđ‰āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āđ‰āļ§āļĒ Microsoft Excel āđƒāļŦāđ‰āļāļąāļš āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđ„āļŪāđ„āļĨāļŸāđŒ āđ„āļ­āļšāļĩāļ‹āļĩ āļˆāļģāļāļąāļ”āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 9 āļ•āļļāļĨāļēāļ„āļĄ 2566 āđāļĨāļ° āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 11 āļ•āļļāļĨāļēāļ„āļĄ 2566 @CSB308

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļˆāļąāļ”āđāļŠāļ”āļ‡āļ™āļīāļ—āļĢāļĢāļĻāļāļēāļĢ āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 10 āļāļĢāļāļŽāļēāļ„āļĄ 2566 @āđ‚āļĢāļ‡āđāļĢāļĄāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆāđāļāļĢāļ™āļ”āđŒāļ§āļīāļ§

āļ‚āļ­āđ€āļŠāļīāļāļŠāļ§āļ™āļ™āļąāļāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ›āļĢāļīāļāļāļēāļ•āļĢāļĩ āđāļĨāļ°āđ‚āļ— āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄ “āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļāļ§āļ”āļŠāļļāļ”āļĒāļ­āļ” Data Science Champion āļĄāļ”āđāļ”āļ‡āļšāļđāļ˜āđāļ„āļĄāļ›āđŒ āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆ 2 (ModDang BootCamp 2020)

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļœāļđāđ‰āļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļ„āđˆāļēāļĒ Young Computer Scientist Camp #1 āđƒāļ™āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ Social Media And Beyond āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 16 – 20 āļĄāļĩāļ™āļēāļ„āļĄ 2563

āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļĢāļēāļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āļœāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ„āļąāļ”āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļšāļąāļ“āļ‘āļīāļ•āļĻāļķāļāļĐāļē āļ āļēāļ„āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ—āļĩāđˆ 1 āļ›āļĩāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē 2563 (āļĢāļ­āļšāļ—āļĩāđˆ 2)

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļ„āļ“āļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļ‚āļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļāļąāļš āļ­āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āļ”āļĢ.āļ§āļīāļˆāļąāļāļĐāļ“āđŒ āļĻāļĢāļĩāļŠāļąāļˆāļˆāļ°āđ€āļĨāļīāļĻāļ§āļēāļˆāļē āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āđƒāļ™āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ•āļąāđ‰āļ‡ āđƒāļŦāđ‰āļ”āļģāļĢāļ‡āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡ “āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ”

āļ‚āļ­āđ€āļŠāļīāļāļŠāļ§āļ™āļĻāļīāļĐāļĒāđŒāđ€āļāđˆāļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļšāļĢāļīāļˆāļēāļ„āđ€āļ‚āđ‰āļē “āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ” āļ āļēāļĒāđƒāļ•āđ‰āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ“āļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ™āļąāļāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļšāļąāļ“āļ‘āļīāļ•āļĻāļķāļāļĐāļē āļ āļēāļ„āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļ—āļĩāđˆ 1/2564 āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 2 āļž.āļĒ. – 27 āļ˜.āļ„. 63

āļ‚āļĒāļēāļĒāđ€āļ§āļĨāļēāļĢāļąāļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļšāļļāļ„āļ„āļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļąāļ”āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļšāļĢāļĢāļˆāļļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒ āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ­āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđ€āļĨāļ‚āļ—āļĩāđˆ E180235 āļŠāļąāļ‡āļāļąāļ”āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļ‚āļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļāļąāļšāļ•āļąāļ§āđāļ—āļ™āļŠāļēāļ‚āļēāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļĢāļēāļ‡āļ§āļąāļĨāđ€āļŦāļĢāļĩāļĒāļāđ€āļ‡āļīāļ™ āđāļĨāļ°āđ€āļŦāļĢāļĩāļĒāļāļ—āļ­āļ‡āđāļ”āļ‡ āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ‚āļ­āļĨāļīāļĄāļ›āļīāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļēāļ•āļī āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆ 16

āļ•āļąāļ§āđāļ—āļ™āļ„āļ“āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āđāļĨāļ°āļ™āļąāļāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ āđ„āļ”āđ‰āļĄāļĩāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļŦāļēāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļ—āļģāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™ āļāļąāļšāļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāđāļŦāđˆāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™ Stochastic Decision āđāļĨāļ° Natural Language Processing āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļķāļāļ‡āļēāļ™ āđāļĨāļ°āļŠāļŦāļāļīāļˆāļĻāļķāļāļĐāļē

āļŦāļąāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āļ”āļĢ.āļŠāļļāļĢāļĩ āđ€āļ•āļŠāļ°āļ§āļļāļ’āļī āđāļĨāļ°āļ„āļ“āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļĒāļĩāđˆāļĒāļĄ āđāļĨāļ°āļŦāļēāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒāļāļąāļšāļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļž āļ„āļ“āļ°āđāļžāļ—āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ (MED CMU Health Innovation Center) āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ™āļžāļļāļ˜āļ—āļĩāđˆ 23 āļāļąāļ™āļĒāļēāļĒāļ™ 2563 āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļ™āļģāđ‚āļ”āļĒāļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āļ”āļĢ.āļŠāļļāļĢāļĩ āđ€āļ•āļŠāļ°āļ§āļļāļ’āļī āļŦāļąāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļē āđāļĨāļ°āļ„āļ“āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āđ„āļ”āđ‰āļĄāļĩāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļĢāđˆāļ§āļĄāļŦāļēāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļ§āļīāļŠāļēāļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļŠāļŦāļāļīāļˆāļĻāļķāļāļĐāļē āļāļąāļšāļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļĻāļĢāļĩāļžāļąāļ’āļ™āđŒ āļ„āļ“āļ°āđāļžāļ—āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ āļĢāļ§āļĄāļ—āļąāđ‰āļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™ “CMU Lifelong Education” āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ™āļžāļĪāļŦāļąāļŠāļšāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆ 23 āļāļąāļ™āļĒāļēāļĒāļ™ 2563 āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē

āļ­āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āļ”āļĢ.āļŠāļļāļ˜āļēāļŠāļīāļ™āļĩ āđ‚āļ—āļ§āļļāļ’āļīāļāļļāļĨ āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđ€āļāļĩāļĒāļĢāļ•āļīāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļŠāļąāļĄāļĄāļ™āļēāđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™ Digital Economy āļ āļēāļ„āđ€āļŦāļ™āļ·āļ­āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ “āļšāļ—āļšāļēāļ—āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•” āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ™āļžāļĪāļŦāļąāļŠāļšāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆ 24 āļāļąāļ™āļĒāļēāļĒāļ™ 2563 āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āļ“ āļŦāđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ­āļ·āđ‰āļ­āļ‡āļŦāļĨāļ§āļ‡ āļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļļāļĄāđāļĨāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ™āļēāļ™āļēāļŠāļēāļ•āļīāļŊ āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļ‚āļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļāļąāļšāļ—āļĩāļĄ CMUgency āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™ 1 āđƒāļ™ 3 āļ—āļĩāļĄāļ•āļąāļ§āđāļ—āļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒ āļˆāļēāļāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļāļ§āļ”āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļēāļāļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒ Research to Market : R2M 2020

āļ‚āļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļāļąāļšāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāļ”āļĩāđ€āļ”āđˆāļ™ āļ™āļąāļāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ”āļĩāđ€āļ”āđˆāļ™ āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒāļœāļđāđ‰āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ€āļ”āđˆāļ™ āļ„āļ“āļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ›āļĩ 2563

āļ‚āļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļāļąāļšāļ—āļĩāļĄ CMUgency āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļĢāļēāļ‡āļ§āļąāļĨāļŠāļ™āļ°āđ€āļĨāļīāļĻāđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļđāđˆāļ™āļ§āļąāļ•āļ§āļ“āļīāļŠāļĒāđŒ āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„ (āļ āļēāļ„āđ€āļŦāļ™āļ·āļ­) āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆ 8 āļ“ āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļžāļ°āđ€āļĒāļē āļˆāļąāļ‡āļŦāļ§āļąāļ”āļžāļ°āđ€āļĒāļē āđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļąāļ§āđāļ—āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ•āđˆāļ­āđ„āļ›

āļ™āļąāļāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļķāļāļ‡āļēāļ™āļŠāļŦāļāļīāļˆāļĻāļķāļāļĐāļē āļ™āļēāļĒāļāļ›āļ™āļžāļ‡āļĐāđŒ āļˆāļąāļ™āļ•āļ°āļĄāļ° āđāļĨāļ° āļ™āļēāļĒāļ§āļĢāļ§āļīāļŠ āđāļāđ‰āļ§āļžāļĨāļīāļ āđ„āļ”āđ‰āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒ āđƒāļ™āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ “Application of Machine Learning to Classify Objects in Astronomical Imagery” āđāļĨāļ° “Machine Learning in Variable Star Classification” āļ“ āļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ”āļēāļĢāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāđāļŦāđˆāļ‡āļŠāļēāļ•āļī

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļĨāļ‡āļ™āļēāļĄāļšāļąāļ™āļ—āļķāļāļ‚āđ‰āļ­āļ•āļāļĨāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­ (MOU) āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđ€āļšāļ—āļēāđ‚āļāļĢ āļˆāļģāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™)

āļ—āļĩāļĄāļ•āļąāļ§āđāļ—āļ™āļ™āļąāļāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļŸāļ·āđ‰āļ™āļŸāļđāļ āļēāļ§āļ°āļŠāļĄāļ­āļ‡āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļˆāļēāļāđ‚āļĢāļ„āļ­āļąāļĨāđ„āļ‹āđ€āļĄāļ­āļĢāđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļ•āļļāđ‰āļ™āļŠāļĄāļ­āļ‡ āļœāđˆāļēāļ™āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāļ­āļšāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļ‡āļēāļ™āļšāļ™ Pitching Stage āđƒāļ™āļ‡āļēāļ™ MedChic Innovation Day 2022

āļ—āļĩāļĄāļ­āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒāļ™āļąāļāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļˆāļēāļāļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āđƒāļŦāđ‰āļāļēāļĢāļ•āđ‰āļ­āļ™āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāđ€āļĒāļĩāđˆāļĒāļĄāļˆāļēāļāļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāđāļĨāļ°āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ

āļŦāļąāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđ€āļāļĩāļĒāļĢāļ•āļīāļˆāļēāļāļ—āļēāļ‡āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļĢāļļāļ‡āļĻāļĢāļĩāļ­āļĒāļļāļ˜āļĒāļē āļˆāļģāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™) āđ€āļŠāļīāļāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļ‡āļēāļ™ “The Opening of Krungsri Innovation x Chiang Mai”

āļ‚āļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļœāļđāđ‰āđāļ—āļ™āļˆāļēāļāļĻāļđāļ™āļĒāđŒ āļŠāļ­āļ§āļ™. āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļĢāļēāļ‡āļ§āļąāļĨ āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ‚āļ­āļĨāļīāļĄāļ›āļīāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļēāļ•āļī āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆ 17

āļ āļēāļžāļ•āļąāļ§āđāļ—āļ™āļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ‚āļ­āļĨāļīāļĄāļ›āļīāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļēāļ•āļī āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆ 17

āđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢ “āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļĄāđ‚āļ™āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ Advanced Microsoft Excel”

āđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢ “āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒ āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļĩāļ§āļŠāļēāļĢāļŠāļ™āđ€āļ—āļĻāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ (Basic data analysis with machine learning techniques for Bioinformatics applications)”

āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļšāļĢāļīāļˆāļēāļ„āđ‚āļĨāļŦāļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ“āļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ—āļĩāđˆāļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđāļ•āđˆāļˆāļ°āļĄāļĩāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļ­āļēāļ„āļēāļĢ 40 āļ›āļĩ āļ„āļ“āļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ

āļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻāļāļēāļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļĄāđ‚āļ™āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āđ‰āļ™ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Microsoft Excel āđāļĨāļ° Microsoft Power BI āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 16 – 27 āļž.āļĒ. 2563

āļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻāļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļĒāļĩāđˆāļĒāļĄāļŠāļĄ āļˆāļēāļāļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļāļ§āļ”āļ§āļīāļŠāļē Strong Academy āđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ STRONG November Camp 2020 āļ§āļąāļ™āļžāļļāļ˜āļ—āļĩāđˆ 25 āļž.āļĒ. 2563 āđ€āļ§āļĨāļē 10.00-11.00 āļ™. āļ“ āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ

āļŦāļąāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āļ”āļĢ.āļŠāļļāļĢāļĩ āđ€āļ•āļŠāļ°āļ§āļļāļ’āļī āđāļĨāļ°āļ„āļ“āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļŦāļēāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļˆāļąāļ” Workshop āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡ 3 āļŦāļ™āđˆāļ§āļĒāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ āļ„āļ“āļ°āđāļžāļ—āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļ„āļ“āļ°āđ€āļ āļŠāļąāļŠāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āđāļĨāļ°āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄ āļ„āļ“āļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 7 āļ•āļļāļĨāļēāļ„āļĄ 2563 āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē

āļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ€āļ›āļīāļ”āļšāđ‰āļēāļ™āļ•āđ‰āļ­āļ™āļĢāļąāļš āļ„āļ“āļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļ”āļđāļ‡āļēāļ™āļˆāļēāļāđ‚āļĢāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļāļēāļ§āļīāļĨāļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒ āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ

āļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻ āļāļēāļĢāļ­āļšāļĢāļĄ workshop āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ Programming By Python āļˆāļēāļ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ­āļīāļ™āđ€āļ—āļ­āļĢāđŒāđ€āļ™āđ‡āļ•āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ āļˆāļģāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™) āļ§āļąāļ™āļžāļļāļ˜āļ—āļĩāđˆ 21 āļ•āļļāļĨāļēāļ„āļĄ 2563

āļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻ āļāļēāļĢāļ­āļšāļĢāļĄ workshop āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ Functional Programming āđ‚āļ”āļĒāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđ€āļ—āļĢāļ”āļīāļŠāļąāđˆāļ™ āđ‚āļšāļĢāļ„āđ€āļāļ­āļĢāđŒāļŠ (āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ) āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĄāļēāļ­āļšāļĢāļĄāđƒāļŦāđ‰āđāļāđˆāļ™āļąāļāļĻāļķāļāļĐāļēāļ āļēāļ„āļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļžāļļāļ˜āļ—āļĩāđˆ 23 āļāļąāļ™āļĒāļēāļĒāļ™ 2563

āļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻāļžāļīāļ˜āļĩāļĄāļ­āļšāļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļ™āļĩāļĒāļšāļąāļ•āļĢ āđāļĨāļ°āļŠāļąāļĄāļĄāļ™āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°

āļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻ Workshop āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđƒāļ™āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļāđˆāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļ™āļĩāļĒāļšāļąāļ•āļĢ (Non Degree) āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ° (Intelligent Data Analysis) āļ§āļąāļ™āļĻāļļāļāļĢāđŒāļ—āļĩāđˆ 28 āļāļļāļĄāļ āļēāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ 2563

āļ āļēāļžāļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļēāļĒāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ āļŠāļēāļĒāđƒāļĒāļ„āļ­āļĄāđāļĨāļ°āļ„āđˆāļēāļĒāļ­āļēāļŠāļē āļĢāđˆāļ§āļĄāļˆāļąāļ”āļ‡āļēāļ™āļ§āļąāļ™āđ€āļ”āđ‡āļ āļāļĩāļŽāļēāļŠāļĩ āđāļĨāļ°āļ—āļēāļŠāļĩāđƒāļŦāđ‰āđ‚āļĢāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ§āļąāļ”āļŦāđ‰āļ§āļĒāđ„āļĢāđˆ āļ­.āđāļĄāđˆāđāļ•āļ‡ āļˆ.āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ 2563

āļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻāļāļēāļĢāļžāļđāļ”āļ„āļļāļĒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ„āļ“āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ° (Intelligent Data Analysis)