Deep Learning Notes

StudyZoom

มีโฆษณา

เกี่ยวกับแอปนี้

📘 บันทึกการเรียนรู้เชิงลึก (ฉบับปี 2025–2026)

📚 บันทึกการเรียนรู้เชิงลึก (ฉบับปี 2025–2026) เป็นแหล่งข้อมูลทางวิชาการและภาคปฏิบัติที่ครบครัน เหมาะสำหรับนักศึกษา นักศึกษาระดับอุดมศึกษา วิศวกรซอฟต์แวร์ และนักพัฒนาซอฟต์แวร์รุ่นใหม่ ครอบคลุมเนื้อหาหลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกทั้งหมดอย่างเป็นระบบและเป็นมิตรกับผู้เรียน ฉบับนี้ได้รวมเนื้อหาหลักสูตรที่สมบูรณ์เข้ากับแบบฝึกหัดแบบเลือกตอบ (MCQ) และแบบทดสอบ เพื่อให้การเรียนรู้มีประสิทธิภาพและน่าสนใจ

แอปนี้ให้คำแนะนำแบบทีละขั้นตอนสำหรับการทำความเข้าใจแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก ตั้งแต่พื้นฐานการเขียนโปรแกรมไปจนถึงหัวข้อขั้นสูง เช่น เครือข่ายแบบคอนโวลูชัน เครือข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ และแบบจำลองความน่าจะเป็นแบบมีโครงสร้าง แต่ละหน่วยการเรียนรู้ได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถัน พร้อมคำอธิบาย ตัวอย่าง และแบบฝึกหัด เพื่อเสริมสร้างความเข้าใจและเตรียมความพร้อมให้นักศึกษาสำหรับการสอบวิชาการและการพัฒนาทางวิชาชีพ

---

🎯 ผลลัพธ์การเรียนรู้:

- ทำความเข้าใจแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงการเขียนโปรแกรมขั้นสูง
- เสริมความรู้ด้วยแบบทดสอบและคำถามแบบแยกหน่วยการเรียนรู้
- สัมผัสประสบการณ์การเขียนโค้ดแบบลงมือปฏิบัติจริง
- เตรียมความพร้อมอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการสอบเข้ามหาวิทยาลัยและการสัมภาษณ์ทางเทคนิค

---

📂 หน่วยการเรียนรู้และหัวข้อ

🔹 หน่วยการเรียนรู้ที่ 1: บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึก
- การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร
- แนวโน้มทางประวัติศาสตร์
- เรื่องราวความสำเร็จของการเรียนรู้เชิงลึก

🔹 หน่วยที่ 2: พีชคณิตเชิงเส้น
- สเกลาร์ เวกเตอร์ เมทริกซ์ และเทนเซอร์
- การคูณเมทริกซ์
- การแยกองค์ประกอบลักษณะเฉพาะ
- การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

🔹 หน่วยที่ 3: ความน่าจะเป็นและทฤษฎีสารสนเทศ
- การแจกแจงความน่าจะเป็น
- ความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มและแบบมีเงื่อนไข
- กฎของเบย์ส
- เอนโทรปีและไดเวอร์เจนซ์ KL

🔹 หน่วยที่ 4: การคำนวณเชิงตัวเลข
- โอเวอร์โฟลว์และอันเดอร์โฟลว์
- การหาค่าเหมาะที่สุดแบบเกรเดียนต์
- การหาค่าเหมาะที่สุดแบบคอนสตรัคชัน
- การหาค่าเหมาะที่สุดแบบอัตโนมัติ

🔹 หน่วยที่ 5: พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง
- อัลกอริทึมการเรียนรู้
- ความจุ โอเวอร์ฟิตติ้ง และอันเดอร์ฟิตติ้ง

🔹 หน่วยที่ 6: เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ดเชิงลึก
- สถาปัตยกรรมของเครือข่ายประสาท
- ฟังก์ชันการกระตุ้น
- การประมาณค่าสากล
- ความลึกเทียบกับ ความกว้าง

🔹 หน่วยที่ 7: การปรับมาตรฐานสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
- การปรับมาตรฐาน L1 และ L2
- การหลุดออก
- การหยุดก่อนกำหนด
- การเพิ่มข้อมูล

🔹 หน่วยที่ 8: การปรับประสิทธิภาพสำหรับการฝึกแบบจำลองเชิงลึก
- ตัวแปรการลดระดับความชัน
- โมเมนตัม
- อัตราการเรียนรู้แบบปรับตัว
- ความท้าทายในการปรับประสิทธิภาพ

🔹 หน่วยที่ 9: เครือข่ายแบบคอนโวลูชัน
- การดำเนินการแบบคอนโวลูชัน
- การรวมเลเยอร์
- สถาปัตยกรรม CNN
- การประยุกต์ใช้งานในวิชั่น

🔹 หน่วยที่ 10: การสร้างแบบจำลองลำดับ: เครือข่ายแบบวนซ้ำและแบบวนซ้ำ
- เครือข่ายประสาทแบบวนซ้ำ
- หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว
- GRU
- เครือข่ายประสาทแบบวนซ้ำ

🔹 หน่วยที่ 11: ระเบียบวิธีปฏิบัติ
- การประเมินประสิทธิภาพ
- กลยุทธ์การดีบัก
- การปรับประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์
- การเรียนรู้แบบถ่ายโอน

🔹 หน่วยที่ 12: การประยุกต์ใช้งาน
- คอมพิวเตอร์วิชั่น
- การรู้จำเสียงพูด
- ธรรมชาติ การประมวลผลภาษา
- การเล่นเกม

🔹 หน่วยที่ 13: แบบจำลองเชิงลึกแบบสร้าง
- ออโต้เอ็นโค้ดเดอร์
- ออโต้เอ็นโค้ดเดอร์แบบแปรผัน
- เครื่อง Restricted Boltzmann
- เครือข่ายเชิงปฏิปักษ์แบบสร้าง

🔹 หน่วยที่ 14: แบบจำลองปัจจัยเชิงเส้น
- PCA และการวิเคราะห์ปัจจัย
- ICA
- การเข้ารหัสแบบเบาบาง
- การแยกตัวประกอบเมทริกซ์

🔹 หน่วยที่ 15: ออโต้เอ็นโค้ดเดอร์
- ออโต้เอ็นโค้ดเดอร์พื้นฐาน
- ออโต้เอ็นโค้ดเดอร์แบบลดสัญญาณรบกวน
- ออโต้เอ็นโค้ดเดอร์แบบหดตัว
- ออโต้เอ็นโค้ดเดอร์แบบแปรผัน

🔹 หน่วยที่ 16: การเรียนรู้การแทนค่า
- การแทนค่าแบบกระจาย
- การเรียนรู้แบบแมนิโฟลด์
- เครือข่ายความเชื่อเชิงลึก
- เทคนิคก่อนการฝึก

🔹 หน่วยที่ 17: แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบมีโครงสร้างสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
- แบบจำลองกราฟิกแบบมีทิศทางและไม่มีทิศทาง
- การอนุมานโดยประมาณ
- การเรียนรู้ด้วยตัวแปรแฝง

---

🌟 ทำไมต้องเลือก แอปนี้คืออะไร?
- ครอบคลุมหลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกอย่างครบถ้วนในรูปแบบที่มีโครงสร้าง พร้อมแบบทดสอบและแบบทดสอบย่อยเพื่อฝึกฝน
- เหมาะสำหรับนักศึกษาปริญญาตรี/วิทยาการคอมพิวเตอร์ ปริญญาตรี/ไอที วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และนักพัฒนาซอฟต์แวร์
- สร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการแก้ปัญหาและการเขียนโปรแกรมอย่างมืออาชีพ

---

✍ แอปนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากผู้เขียน:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 ดาวน์โหลดเลย!
รับบันทึกการเรียนรู้เชิงลึก (ฉบับปี 2025–2026) ของคุณวันนี้! เรียนรู้ ฝึกฝน และเชี่ยวชาญแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกอย่างมีโครงสร้าง เน้นการสอบ และเป็นมืออาชีพ

มีอะไรใหม่

🚀 Initial Launch of Deep Learning Notes

✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering deep learning fundamentals
✅ Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
✅ Perfect for students & developers who want to master the subject

🎯 Suitable For:
👩‍🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
📘 University & college exams (CS/IT related subjects)
🏆 Test prep for certifications & technical assessments
💻 Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs