Name: Understanding Machine Learning
Rating: 4.830317802568669 (10667 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

รับความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิง

อะไรอยู่เบื้องหลังความฮือฮาของแมชชีนเลิร์นนิง? ในหลักสูตรที่ไม่เน้นเทคนิคนี้ คุณจะได้เรียนรู้ทุกอย่างที่คุณเคยกลัวเกินกว่าจะถามเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด

คุณจะได้สำรวจแนวคิดพื้นฐานแต่สำคัญยิ่งเพื่อเริ่มต้นเส้นทางแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ โดยใช้แบบฝึกหัดภาคปฏิบัติเพื่อเสริมความเข้าใจให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น ซึ่งรวมถึงการพัฒนาความเข้าใจที่ลึกซึ้งกว่าศัพท์เฉพาะ และการเรียนรู้ว่าเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นนี้ขับเคลื่อนทุกอย่างได้อย่างไร ตั้งแต่รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติไปจนถึงคำแนะนำการช้อปปิ้งบน Amazon ส่วนตัวของคุณ

สำรวจพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง

แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร ใช้ได้เมื่อไร และอะไรคือความแตกต่างระหว่าง AI กับแมชชีนเลิร์นนิง? หลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อทั้งหมดเหล่านี้

คุณจะเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร โดยสำรวจคำนิยามพื้นฐานและความสัมพันธ์กับวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ จากนั้น คุณจะคุ้นเคยกับคำศัพท์ของมัน และจบด้วยเวิร์กโฟลว์ของแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการสร้างโมเดล

เราจะปิดท้ายคอร์สด้วยการเจาะลึกลงไปในเรื่องดีปเลิร์นนิงมากขึ้น คุณจะได้สำรวจสองกรณีการใช้งานที่พบบ่อยของการเรียนรู้เชิงลึก ได้แก่ คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) พร้อมทั้งทำความเข้าใจข้อจำกัดและอันตรายของการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อกำหนดเบื้องต้น

คอร์สนี้ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

Machine Learning คืออะไร?

ในบทนี้ เราจะนิยาม Machine Learning และความสัมพันธ์กับ Data Science และปัญญาประดิษฐ์ จากนั้นจะอธิบายศัพท์สำคัญใน Machine Learning และปิดท้ายด้วยขั้นตอนการทำงานของ Machine Learning สำหรับการสร้างโมเดล

เริ่มบทเรียน

โมเดล Machine Learning

เมื่อรู้พื้นฐานของ Machine Learning แล้ว มาเจาะลึกกันมากขึ้น เมื่อจบบทนี้ คุณจะรู้จักประเภทต่าง ๆ ของ Machine Learning รวมถึงวิธีประเมินและปรับปรุงโมเดลของคุณ

เริ่มบทเรียน

Deep Learning

ในบทนี้ เราจะเริ่มต้นจาก Neural Network เพื่อทำความเข้าใจ Deep Learning จากนั้นเจาะลึก 2 กรณีการใช้งานที่พบบ่อย ได้แก่ Computer Vision และ Natural Language Processing และปิดท้ายด้วยการพูดถึงข้อจำกัดและความเสี่ยงของ Machine Learning