สวัสดี และยินดีต้อนรับ
คุณคงทราบอยู่แล้วว่า
deep learning ได้ปฏิรูป
ธุรกิจอินเทอร์เน็ตแบบดั้งเดิม เช่น การค้นหาเว็บและโฆษณา
แต่ deep learning ยังได้สร้าง
ผลิตภัณฑ์และธุรกิจใหม่ และวิธีใหม่ให้ผู้คนสร้าง
ทุกๆ อย่าง เช่น ดูแลสุขภาพให้ดีขึ้น
deep learning เก่งในการอ่าน
ภาพ x-ray, อีกทั้งสามารถให้การศึกษาเฉพาะบุคคล,
การเกษตรแบบแม่นยำ, รถที่ขับตัวเอง, และอื่นๆ อีกมาก
ถ้าคุณต้องการหัดใช้เครื่องมือของ deep learning และ
สามารถใช้มันสร้างสิ่งมหัศจรรย์เหล่านี้
ผมอยากช่วยคุณ ให้ทำได้สำเร็จ
เมื่อคุณเรียนจบชุดของหลักสูตรบน Coursera
ที่เรียกว่า สาขาเฉพาะทาง, คุณจะสามารถ
ใส่ deep learning ลงในประวัติย่อของคุณได้อย่างมั่นใจ
ภายในทศวรรษถัดไป
ผมคิดว่า เราทุกคนมีโอกาส ที่จะสร้างโลก สร้างสังคมที่น่าอัศจรรย์
โดยใช้พลังของ AI
ผมหวังว่าคุณจะมีบทบาทสำคัญ ในการสร้างสังคมที่เสริมพลังด้วย AI
มาเริ่มกันเถอะ
ผมคิดว่า AI เป็นเสมือนไฟฟ้ายุคใหม่
เมื่อประมาณ 100 ปีที่ผ่านมา
ระบบไฟฟ้าของสังคมเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมหลักทุกประเภท
ทุกอย่างตั้งแต่การขนส่ง การผลิต
การดูแลรักษาสุขภาพ การสื่อสารและอื่น ๆ อีกมากมาย
และวันนี้ เราเห็นเส้นทางชัดเจนอย่างยิ่ง
ที่ AI จะนำมาซึ่งการแปลงที่ใหญ่ทัดเทียมกัน
แน่นอน สาขาของ AI ที่กำลังโต
อย่างรวดเร็ว และผลักดันพัฒนาการเหล่านี้ ก็คือ deep learning
วันนี้ deep learning เป็นหนึ่งใน
ทักษะที่เป็นที่ต้องการที่สุด ของโลกเทคโนโลยี
ตลอดวิชานี้ และหลายวิชาถัดไป
ผมจะช่วยคุณหัดจนชำนาญ ในทักษะเหล่านี้
นี่คือสิ่งที่คุณเรียนรู้ในชุดวิชาเหล่านี้
หรือที่เรียกว่า สาขาเฉพาะทาง บน Coursera
ในวิชาแรก
คุณจะเรียนเรื่องพื้นฐานของ neural networks
เรียนเรื่อง neural networks และ deep learning
วิดีโอนี้ที่คุณกำลังดูอยู่ ก็เป็นส่วนหนึ่ง
ของวิชาแรก ซึ่งใช้เวลาทั้งหมด 4 สัปดาห์
ทั้ง 5 วิชาในชุดนี้ แต่ละวิชาใช้ประมาณ 2-4 สัปดาห์
แทบทั้งหมดจะสั้นกว่า 4 สัปดาห์
แต่ในวิชาแรกนี้
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้าง network ใหม่ เช่น
deep neural network และวิธีฝึกมันด้วยข้อมูล
และตอนท้ายของวิชานี้
คุณจะสามารถสร้าง deep neural network ให้รู้จัก เดาซิอะไร
แมว! มีเหตุผลสักอย่างให้
มี meme เรื่องแมวในแวดวงของ deep learning
เพื่อรักษาธรรมเนียมนี้ ในวิชาแรกของเรา
เราจะสร้าง ตัวจดจำแมว
จากนั้นในวิชาที่สอง
คุณจะเรียนแง่มุมทางปฏิบัติของ deep learning
เรียนว่า พอสร้าง network ขึ้นมาแล้ว
ทำยังไงให้มันทำงานได้ดี
เรียนเรื่องการปรับแต่ง hyperparameter, regularization
วิธีวิเคราะห์ bias และ variance รวมถึง
อัลกอริทึม optimization เช่น momentum, RMSprop และ Adam optimization
บางครั้งเหมือนมีการปรับแต่งจำนวนมาก
ยังกับมนต์ดำ ในการสร้าง neural network
ดังนั้น วิชาที่สองซึ่งใช้เวลา 3 สัปดาห์
จะคลายความลึกลับของมนต์ดำนี้
ในวิชาที่ 3 ใช้เวลา 2 สัปดาห์
คุณจะเรียนวิธีจัดโครงสร้าง โครงการ machine learning
พบว่าเทคนิคการสร้างระบบ
machine learning ได้เปลี่ยนไปแล้วในยุค deep learning
ตัวอย่างเช่น วิธีการแบ่งข้อมูลเป็นส่วนฝึกฝน
พัฒนา หรือ dev หรือเรียกว่า ชุด holdout cross-validation กับส่วนชุด test
ได้เปลี่ยนไปแล้วในยุค deep learning
แล้วอะไรคือวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุด ที่ควรใช้ล่ะ
แล้วถ้าเกิดว่าชุด training และ ชุด test มาจาก distribution ที่ต่างกันล่ะ
มันมีบ่อยมาก ในคุย deep learning นี้
แล้วเราจะจัดการกับมันยังไง?
คุณเคยได้ยินเรื่อง end-to-end deep learning ไหม
คุณจะได้เรียนเรื่องนี้ในวิชาที่สามด้วย
เรียนว่าเมื่อไหร่ควรจะใช้มัน และเมื่อไหร่ไม่ควร
เนื้อหาในวิชาที่ 3 นี้ พิเศษมาก
ผมจะแบ่งปันบทเรียน ที่ได้มาอย่างยากเย็น จากประสบการณ์ของผม
ในการสร้างและใช้งานจริง ของผลิตภัณฑ์ deep learning จำนวนมาก
เท่าที่ผมทราบมา
ถือเป็นเนื้อหาที่ไม่มีสอนใน
มหาวิทยาลัยส่วนใหญ่ ที่มีวิชา deep learning
แต่ผมหวังว่าคุณจะ สามารถทำให้ระบบ deep learning ของคุณทำงานได้ดี
ในวิชาถัดจากนั้น
เราจะพูดเรื่อง convolutional neural network หรือที่มักย่อว่า CNN
เครือข่าย convolution หรือ CNN มักใช้กับข้อมูลภาพ
คุณก็จะได้เรียนการสร้าง model เหล่านี้ในวิชาที่ 4
สุดท้าย ในวิชาที่ 5
คุณจะเรียน sequence model และวิธีการใช้มัน
เพื่อทำ natural language processing และปัญหาอื่นๆ
sequence model นี้ได้แก่
recurrent neural network (RNN) และ LSTM model
ย่อมาจาก long short term memory model
คุณจะได้เรียนว่าคำเหล่านี้หมายความว่าอะไร ในวิชาที่ 5 คุณจะ
สามารถนำมาใช้กับปัญหา natural language processing
คุณจะได้เรียน model เหล่านี้และใช้มันกับ ข้อมูลลำดับ
ตัวอย่างเช่น ภาษามนุษย์ ก็คือ ลำดับของคำ
และเรียนว่า model เหล่านี้ จะนำมาใช้รู้จำเสียงพูดได้อย่างไร
หรือนำมาผลิตดนตรี และโจทย์ปัญหาอื่นๆ
ฉะนั้น ตลอดการเรียนในวิชาเหล่านี้
คุณจะได้หัดใช้เครื่องมือ deep learning
คุณจะสามารถนำมันมาประยุกต์ สร้างสิ่งอัศจรรย์
ผมหวังว่าพอพวกคุณเรียนจบแล้ว จะสามารถก้าวหน้าในอาชีพได้
มาเริ่มกันเถอะ
กรุณาไปยังวิดีโอถัดไป ที่เราจะพูดเรื่อง
deep learning ที่ใช้กับ supervised learning