เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก
(Deep Neural Networks (DNN))
นิยาม
เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Neural Networks (DNN)) Hard Skill
เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่ประกอบด้วยชั้นของนิวรอนหลายชั้นที่เชื่อมต่อกัน สามารถเรียนรู้การแทนข้อมูลในลักษณะเชิงลำดับชั้นสำหรับการจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนและงานการตัดสินใจ
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจโครงสร้างพื้นฐานของเครือข่ายประสาทเทียมและส่วนประกอบสำคัญ เช่น นิวรอน ชั้น และฟังก์ชันการเปิดใช้งาน
2. สามารถอธิบายแนวคิดของการเรียนรู้เชิงลึกและความแตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม
3. คุ้นเคยกับเครือข่ายแบบ Feedforward ง่ายๆ และคำศัพท์ทั่วไป
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถออกแบบและพัฒนาโครงสร้าง DNN พื้นฐานโดยใช้เฟรมเวิร์กทั่วไป (เช่น TensorFlow, PyTorch)
2. เข้าใจวิธีการย้อนกลับและการปรับพารามิเตอร์ เช่น backpropagation และ gradient descent
3. สามารถเตรียมข้อมูลและปรับพารามิเตอร์เพื่ิอเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. สามารถสร้างและปรับแต่งโครงสร้าง DNN ที่ซับซ้อน เช่น เครือข่าย convolutional, recurrent และ transformer
2. มีประสบการณ์ในการแก้ปัญหา overfitting, underfitting และใช้เทคนิคต่างๆ เช่น dropout, batch normalization และตัวเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูง
3. สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของโมเดลและบูรณาการ DNN เข้ากับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่เพื่อแก้ปัญหาในโลกจริง
