เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก
(Deep Neural Networks)
นิยาม
เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Neural Networks) Hard Skill
เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเป็นแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ประกอบด้วยชั้นเชื่อมต่อหลายชั้นซึ่งจำลองโครงสร้างประสาทของสมองมนุษย์เพื่อจดจำรูปแบบและตัดสินใจ
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของเครือข่ายประสาทและชั้นต่างๆ
2. อธิบายหน้าที่ของนิวรอน ฟังก์ชันแอคทิเวชัน และการถ่ายโพรพาเกชันขั้นพื้นฐานได้
3. คุ้นเคยกับสถาปัตยกรรมทั่วไป เช่น เครือข่ายประสาทแบบป้อนทางเดียว
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถสร้างและฝึกโมเดลเครือข่ายประสาทเชิงลึกที่มีหลายชั้นซ่อนได้
2. เข้าใจการแพร่ย้อนกลับและอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น กราดิเอนต์เดสเซนต์
3. สามารถใช้เทคนิคเช่น ดรอปเอาต์ และบัทช์นอร์มัลไลเซชันเพื่อปรับปรุงการฝึก
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. เชี่ยวชาญในการออกแบบและปรับแต่งสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเชิงลึกที่ซับซ้อนสำหรับงานเฉพาะทาง
2. สามารถใช้งานและปรับแต่งเครือข่ายประสาทขั้นสูง เช่น เครือข่ายคอนโวลูชัน เน็ตเวิร์ครีเคอร์เรนท์ หรือทรานส์ฟอร์เมอร์
3. สามารถแก้ไขปัญหาและปรับจูนโมเดลให้มีประสิทธิภาพสูงสุดและคงความทั่วไปได้
