โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN)
(Convolutional Neural Networks (CNN))
นิยาม
โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) (Convolutional Neural Networks (CNN)) Hard Skill
โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นกริด เช่น รูปภาพ โดยใช้ชั้นคอนโวลูชันเพื่อเรียนรู้ลักษณะเฉพาะในเชิงพื้นที่อย่างอัตโนมัติและปรับตัวได้
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจโครงสร้างพื้นฐานและวัตถุประสงค์ของ CNN
2. สามารถอธิบายส่วนประกอบหลัก เช่น ชั้นคอนโวลูชัน การรวมกลุ่ม และฟังก์ชันแอกติเวชันได้
3. คุ้นเคยกับสถาปัตยกรรม CNN ง่ายๆ สำหรับการรู้จำภาพ
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถออกแบบและสร้างโมเดล CNN โดยใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม
2. เข้าใจการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่น ขนาดฟิลเตอร์ ก้าวเดิน และการเติมขอบ
3. สามารถประยุกต์ใช้ CNN เพื่อแก้ไขปัญหาในโลกจริง เช่น การตรวจจับวัตถุหรือการจำแนกประเภท
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. เชี่ยวชาญสถาปัตยกรรม CNN ขั้นสูง เช่น ResNet, Inception และ DenseNet
2. สามารถปรับแต่ง CNN เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และประสิทธิผลทางคำนวณ
3. สามารถสร้างสรรค์และปรับแต่งโมเดล CNN สำหรับงานเฉพาะทางและงานวิจัย
