การเรียนรู้เชิงลึก
(Deep Learning)
นิยาม
การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) Hard Skill
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นในการเรียนรู้รูปแบบข้อมูลโดยอัตโนมัติเพื่อทำงานต่างๆ เช่น การจัดประเภท การจดจำ และการทำนาย
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก
2. สามารถอธิบายสถ معمเคราะห์ทั่วไปเช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบส่งตรงและ CNN ง่ายๆ
3. คุ้นเคยกับเฟรมเวิร์กและเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกพื้นฐาน
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับงานต่างๆ โดยใช้ไลบรารีอย่าง TensorFlow หรือ PyTorch
2. เข้าใจและใช้สถาปัตยกรรมขั้นสูง เช่น RNNs, LSTMs และการเรียนรู้แบบถ่ายโอน
3. สามารถเตรียมข้อมูลและจัดการชุดข้อมูลที่ซับซ้อนได้เพื่อการฝึกโมเดล
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. ออกแบบและปรับแต่งสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนให้เหมาะสมกับปัญหาเฉพาะ
2. ใช้งานเทคนิคล้ำสมัย เช่น เครือข่ายปรปักษ์สร้างสรรค์ (GANs) และกลไกความสนใจ (attention mechanisms)
3. ทำการวิจัยและทดลองเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความทั่วไปของโมเดล
