AI การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ธุรกิจ /
วฤษาย์ ร่มสายหยุด
AI การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ธุรกิจ / อธิบายหลักการเรียนรู้เชิงลึกอย่างละเอียดเป็นลำดับขั้นตอน มีตัวอย่างประกอบเน้นการประยุกต์ใช้งานได้จริง วฤษาย์ ร่มสายหยุด - กรุงเทพฯ : ซีเอ็ดยูเคชั่น, 2568 - 232 หน้า : ภาพประกอบ ; 24 ซม.
หลักการเรียนรู้เชิงลึก (Principles of Deep Learning) หน้า 9-26 -- กระบวนการและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก หน้า 27-58 -- โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) และการประยุกต์ใช้ในการจำแนกรูปภาพ หน้า 59-80 -- โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network) และการประยุกต์ใช้ในการจำแนกการแสดงออกทางอารมณ์บนใบหน้า หน้า 81-114 -- หน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (Long Short-Term Memory) และการประยุกต์ใช้ในการทำนายราคาทองคำ หน้า 115-142 -- โครงข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative Adversarial Networks) และการประยุกต์ใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงินในระบบธนาคาร หน้า 143-162 -- การเรียนรู้การถ่ายโอน (Transfer Learning) หน้า 163-184 -- การปรับใช้แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกในเว็บแอปพลิเคชันด้วย Flask Framework หน้า 185-206 -- การแสดงข้อมูลแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorBoard หน้า 207-222 -- ภาคผนวก การใช้ model.summary และการคำนวณพารามิเตอร์ในแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก หน้า 223-227
9786160854721 295
ธุรกิจ--การวิเคราะห์
ไพธอน (ภาษาคอมพิวเตอร์)
การเรียนรู้ของเครื่อง
ปัญญาประดิษฐ์
Q 335 / ว342อ 2568
AI การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ธุรกิจ / อธิบายหลักการเรียนรู้เชิงลึกอย่างละเอียดเป็นลำดับขั้นตอน มีตัวอย่างประกอบเน้นการประยุกต์ใช้งานได้จริง วฤษาย์ ร่มสายหยุด - กรุงเทพฯ : ซีเอ็ดยูเคชั่น, 2568 - 232 หน้า : ภาพประกอบ ; 24 ซม.
หลักการเรียนรู้เชิงลึก (Principles of Deep Learning) หน้า 9-26 -- กระบวนการและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก หน้า 27-58 -- โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) และการประยุกต์ใช้ในการจำแนกรูปภาพ หน้า 59-80 -- โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network) และการประยุกต์ใช้ในการจำแนกการแสดงออกทางอารมณ์บนใบหน้า หน้า 81-114 -- หน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (Long Short-Term Memory) และการประยุกต์ใช้ในการทำนายราคาทองคำ หน้า 115-142 -- โครงข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative Adversarial Networks) และการประยุกต์ใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงินในระบบธนาคาร หน้า 143-162 -- การเรียนรู้การถ่ายโอน (Transfer Learning) หน้า 163-184 -- การปรับใช้แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกในเว็บแอปพลิเคชันด้วย Flask Framework หน้า 185-206 -- การแสดงข้อมูลแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorBoard หน้า 207-222 -- ภาคผนวก การใช้ model.summary และการคำนวณพารามิเตอร์ในแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก หน้า 223-227
9786160854721 295
ธุรกิจ--การวิเคราะห์
ไพธอน (ภาษาคอมพิวเตอร์)
การเรียนรู้ของเครื่อง
ปัญญาประดิษฐ์
Q 335 / ว342อ 2568