รายละเอียด : Fundamental of DEEP LEARNING in Practice

Fundamental of DEEP LEARNING in Practice

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) เป็น Keyword ที่นับวันยิ่งถูกนำมาพูดถึงมากขึ้นในการพัฒนา ระบบงาน และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ต่างๆ จนเสมือนว่างานใดก็ตามที่ไม่มี AI เป็นส่วนหนึ่งในนั้น มันจะกลายเป็นงานที่ไม่สามารถทัดเทียมคู่แข่งได้ นั่นทำให้ AI กลายเป็นศาสตร์ที่มีบทบาทสำคัญในการวิวัฒน์ของดิจิทัลเทคโนโลยี

หนังสือเล่มนี้จะปูพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับผู้เริ่มต้นศึกษาด้าน AI และ Deep Learning โดยมุ่งให้ผู้อ่านสามารถทำความเข้าใจแนวคิดที่เป็นรากฐานไปจนถึงขั้นการฝึกสอน Model เพื่อนำไปใช้งานทางด้านภาพ การเล่นเกม และระบบการแนะนำ ด้วยการลงมือเขียน Code ภาษา Python บน Jupyter Notebook โดยใช้ Library เช่น TensorFlow, Scikit-learn และ NumPy แทนที่จะเน้นการอธิบายด้วยทฤษฎีหนักๆ โดยหนังสือเล่มนี้จะครอบคลุม AI Technologies และ Business Applications ใน 3 ส่วน Machine Learning, AI Capabilities, AI Applications

สารบัญ : Fundamental of DEEP LEARNING in Practice

• Chapter 1 ทำความรู้จักกับ AI พื้นฐาน Machine Learning และการเตรียม Environment
• Chapter 02 Machine Learning Pipeine
• Chapter 03 การทำ Feature Engineering ด้วย Pandas
• Chapter 04 การอิมพลิเมนต์ Back Propagation Algorithm ด้วย Numpy
• Chapter 05 การใช้ความชันจากการสุ่มแบ่งข้อมูลฝึกเพื่อลดค่า Loss ในการสอน Neural Network Model ด้วย Tensorflow และ Keras
• Chapter 06 วิธีปรับค่า Lerrning Rate และ Momentum เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ Machine Learning Model
• Chapter 07 การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ Machine Learning Model ด้วย Learning Curve Curve
• Chapter 08 การทำ Regularization แบบสมัยใหม่ ด้วย Augmentation, Batch Normalization และ Dropout
• Chapter 09 การ Visualizing Kernels และ Feature Maps ใน Deep Learning Model (CNN)
• Chapter 10 การเลือกใช้ Loss Function ในการ Train Deep Learning Model ตอนที่ 1
• ฯลฯ