Fundamental of Deep Learning in Practice

    หนังสือที่จะปูพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับผู้เริ่มต้นศึกษาด้าน AI และ Deep Learning โดยมุ่งให้ผู้อ่านสามารถทำความเข้าใจแนวคิดที่เป็นรากฐานไปจนถึงขั้นการฝึกสอน Model เพื่อนำไปใช้งานทางด้านภาพ การเล่นเกม และระบบการแนะนำ ด้วยการลงมือเขียน Code ภาษา Python บน Jupyter Notebook โดยใช้ Library ต่าง ๆ อย่างเช่น TensorFlow, Scikit-learn และ NumPy ในยุคที่ AI และ Data Science ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจโลก เนื้อหาในเล่มจะช่วย Upskill Reskill ให้แก่นักศึกษา บุคลากรในภาคอุตสาหกรรมดิจิทัล รวมทั้งผู้ที่สนใจในงานทางด้านนี้ได้เป็นอย่างดี!

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