Deep Learning

การเรียนรู้เชิงลึก

4(4-0-8)

วิชาบังคับก่อน : ไม่มี

หลักการเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายแบบป้อนไปข้างหน้าเชิงลึก การปรับให้เป็นปกติสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก การทำให้เหมาะที่สุดเพื่อฝึกสอนโมเดลเชิงลึก โครงข่ายแบบคอนโวลูชัน การโมเดลเหตุการณ์ต่อเนื่อง

ผลลัพธ์การเรียนรู้ที่คาดหวังระดับรายวิชา

ผู้เรียนสามารถอธิบายหลักการเรียนรู้เชิงลึก สามารถออกแบบสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกแบบป้อนไปข้างหน้า สามารถกำหนดพารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงโมเดลเชิงลึกให้เป็นปกติสำหรับหลีกเลี่ยงปัญหาโมเดลดีเกินจริง มีทักษะในการใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อโมเดลเหตุการณ์ที่เป็นลำดับต่อเนื่อง

 

Deep Learning

4(4-0-8)

Prerequisite :   none

Machine learning concept; Artificial neural networks; Deep feedforward networks; Regularization for deep learning; Optimization for training deep models; Convolutional networks; Sequence modeling

Course Learning Outcomes (CLOs)

Students can explain the main concept of deep learning. Students show the skill of designing the architecture of deep feedforward networks. Students can show the ability to tune parameters for regularizing the network to avoid overfitting problem. Students have the skill to model sequential events.