2603520 DEEP LEARNING · Suronapee Phoomvuthisarn · CBS Chula

Deep Learning — สรุปเตรียมสอบ

สรุปบทเรียนทั้ง 10 บท สร้างจากสไลด์จริงของอาจารย์ (Lecture 1-10) เน้นคำนวณมือทุกสูตรที่สไลด์เว้นคำตอบไว้ให้จดในคาบ (backprop, gradient descent, weight initialization, callbacks, hyperparameter tuning, ขนาด output และจำนวน parameter ของ CNN, IoU/NMS, สมการ GRU/LSTM ฯลฯ) เขียนเป็นขั้นตอน step-by-step พร้อมสมการที่ render สวยงาม แนบภาพสไลด์จริงและเดินเลขให้ครบทุกขั้น และ quiz แบบ multiple choice ท้ายบทสำหรับฝึกก่อนสอบ อ่านบน mobile/tablet ได้

ฐานของทั้งวิชา

ทุกสูตร (cost function, gradient descent, sigmoid, backprop) เริ่มจาก 1 node ใน Lesson 1 แล้วขยายเป็นหลาย node/หลาย layer ในบทถัดไปโดยไม่เปลี่ยนหลักการ — คำนวณ Lesson 1 แม่นแล้ว Lesson 2-6 คือแค่ต่อยอดสัญกรณ์ ส่วน Lesson 7-10 (เนื้อหาหลัง midterm) เปลี่ยนชนิดของ layer เป็น convolution และ recurrent บนหลักการเดิม

บทเรียน (10 บท)

  1. Machine Learning Foundations
  2. Neural Network Basics
  3. Backpropagation
  4. Deep Networks & Optimizers
  5. Vanishing Gradients & Initialization
  6. Callbacks, TensorBoard & Hyperparameter Tuning
  7. Convolutional Neural Networks
  8. CNN Architectures, Transfer Learning & Vision Transformers
  9. Functional API, ConvNet Visualization & Object Detection
  10. Sequence Models: RNN, GRU, LSTM & Word Embeddings

ข้อสอบทบทวน

เนื้อหานี้อ้างอิงสไลด์ของอาจารย์ Suronapee Phoomvuthisarn ใช้เพื่อการศึกษาส่วนตัวเท่านั้น