000			04005aam a2200313 4500
003			SPU
005			20251112141641.0
008			251107s2025 th ||||| |||| 00| 0 tha d
020			_a9786160854721 _c295
040			_aSPU
049			_aSPU_CHN
050			_aQ 335 _bว342อ 2568
100			_9152001 _aวฤษาย์ ร่มสายหยุด
245			_aAI การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ธุรกิจ / _cวฤษาย์ ร่มสายหยุด
246			_aอธิบายหลักการเรียนรู้เชิงลึกอย่างละเอียดเป็นลำดับขั้นตอน
246			_aมีตัวอย่างประกอบเน้นการประยุกต์ใช้งานได้จริง
260			_aกรุงเทพฯ : _bซีเอ็ดยูเคชั่น, _c2568
300			_a232 หน้า : _bภาพประกอบ ; _c24 ซม.
505			_aหลักการเรียนรู้เชิงลึก (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
650			_962281 _aธุรกิจ _xการวิเคราะห์
650			_9239748 _aไพธอน (ภาษาคอมพิวเตอร์)
650			_9239433 _aการเรียนรู้ของเครื่อง
650			_9145828 _aปัญญาประดิษฐ์
850			_aSPU
910			_aคณะนิเทศศาสตร์ _bศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขา ม.บูรพา _c111025 _pA094455
910			_aคณะนิเทศศาสตร์ _bศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขา ม.บูรพา _c111025 _pA094456
942			_cGEN _2lcc
998			_akaran 071125 _atanutcha 121125 _bkaran 071125
999			_c218148