แหล่งรวมทรัพยากรการเรียนรู้ด้วยตนเองด้าน Deep Learning: หนังสือฟรี, คอร์สเรียน และเครื่องมือที่มีประโยชน์
แหล่งรวมทรัพยากรการเรียนรู้ด้วยตนเองด้าน Deep Learning: หนังสือฟรี, คอร์สเรียน และเครื่องมือที่มีประโยชน์
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) ในฐานะที่เป็นสาขาสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ ได้ประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่ง ไม่ว่าจะเป็นการจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง Deep Learning ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในด้านต่างๆ อย่างไรก็ตาม สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเริ่มต้นหรือเรียนรู้ Deep Learning อย่างลึกซึ้ง การเผชิญหน้ากับข้อมูลจำนวนมหาศาลและแนวคิดที่ซับซ้อน มักจะรู้สึกสับสนและไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นอย่างไร
บทความนี้อิงตามการสนทนาที่ได้รับความนิยมบน X/Twitter ได้คัดสรรชุดทรัพยากรการเรียนรู้ด้วยตนเองด้าน Deep Learning ฟรี ซึ่งรวมถึงหนังสือ คอร์สเรียน และเครื่องมือที่มีประโยชน์ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้อ่านมีเส้นทางการเรียนรู้ที่ชัดเจนและใช้งานได้จริง เพื่อช่วยให้ทุกคนเข้าใจทักษะหลักของ Deep Learning ได้อย่างรวดเร็ว
หนึ่ง, แหล่งหนังสือฟรี: พื้นฐานทางทฤษฎีและคำแนะนำเชิงปฏิบัติ
พื้นฐานทางทฤษฎีเป็นรากฐานของ Deep Learning การมีความรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และการเรียนรู้ของเครื่องที่มั่นคงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจและการประยุกต์ใช้ Deep Learning ต่อไปนี้เป็นหนังสือฟรีที่แนะนำ ซึ่งครอบคลุมทุกด้านตั้งแต่ทฤษฎีพื้นฐานไปจนถึงการประยุกต์ใช้จริง:
1. การทำความเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่อง (Understanding Machine Learning)
- ลิงก์:
https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf - คุณสมบัติ: หนังสือเล่มนี้สำรวจพื้นฐานทางทฤษฎีของการเรียนรู้ของเครื่องอย่างลึกซึ้ง ครอบคลุมแนวคิดที่สำคัญ เช่น ทฤษฎีการทั่วไป, การเรียนรู้แบบ PAC, VC Dimension เป็นต้น ไม่เพียงแต่เหมาะที่จะใช้เป็นตำราเรียนเท่านั้น แต่ยังเหมาะสำหรับผู้อ่านที่สนใจทฤษฎีการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
- เหตุผลที่แนะนำ: เน้นทั้งทฤษฎีและอัลกอริทึม ช่วยสร้างระบบความรู้ด้านการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่ง
2. คณิตศาสตร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (Mathematics for Machine Learning)
- ลิงก์:
https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf - คุณสมบัติ: หนังสือเล่มนี้แนะนำความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องอย่างเป็นระบบ รวมถึงพีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส ทฤษฎีความน่าจะเป็น เป็นต้น โดยเน้นการประยุกต์ใช้แนวคิดทางคณิตศาสตร์ในการเรียนรู้ของเครื่อง และช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจผ่านตัวอย่างมากมาย
- เหตุผลที่แนะนำ: สำหรับผู้อ่านที่มีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่ไม่แข็งแรง นี่เป็นตำราเรียนเบื้องต้นที่หายาก ซึ่งสามารถชดเชยความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่ไม่เพียงพอได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึม ML (Mathematical Analysis of ML Algorithms)
- ลิงก์:
https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf - คุณสมบัติ: วิเคราะห์หลักการทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ อย่างลึกซึ้ง ครอบคลุมเนื้อหาที่สำคัญ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพแบบ Convex, Stochastic Gradient Descent เป็นต้น หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับผู้อ่านที่มีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ในระดับหนึ่ง และต้องการทำความเข้าใจหลักการของอัลกอริทึมอย่างลึกซึ้ง
- เหตุผลที่แนะนำ: ผ่านการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ สามารถเข้าใจสาระสำคัญของอัลกอริทึมได้อย่างละเอียดถี่ถ้วนยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นรากฐานสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างสรรค์อัลกอริทึม
4. บทนำสู่ Deep Learning (Understanding Deep Learning)
- ลิงก์:
https://udlbook.github.io/udlbook/ - คุณสมบัติ: หนังสือเล่มนี้เขียนโดยผู้เชี่ยวชาญในสาขา Deep Learning โดยแนะนำแนวคิดพื้นฐาน โมเดล และอัลกอริทึมของ Deep Learning อย่างเป็นระบบ ครอบคลุมโมเดล Deep Learning ทั่วไปต่างๆ เช่น Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) และ Transformer เป็นต้น
- เหตุผลที่แนะนำ: เนื้อหาครอบคลุม เข้าใจง่าย เหมาะที่จะใช้เป็นตำราเรียนเบื้องต้นสำหรับ Deep Learning
5. พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง (Foundations of Machine Learning)
-
ลิงก์:
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/ -
คุณสมบัติ: ครอบคลุมความรู้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เป็นต้น หนังสือเล่มนี้เน้นการแนะนำหลักการและการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ
-
เหตุผลที่แนะนำ: เนื้อหากว้างขวาง เหมาะสำหรับการสร้างระบบความรู้ด้านการเรียนรู้ของเครื่องที่สมบูรณ์ 6. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Algorithms for ML)
-
ลิงก์:
https://algorithmsbook.com -
คุณสมบัติ: มุ่งเน้นไปที่การอธิบายอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ตั้งแต่การถดถอยเชิงเส้นพื้นฐานไปจนถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง มีการแนะนำโดยละเอียดและตัวอย่างโค้ด
-
เหตุผลที่แนะนำ: เน้นการปฏิบัติ เหมาะสำหรับการเรียนรู้อัลกอริทึมผ่านโค้ด
7. การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
- ลิงก์:
https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf - คุณสมบัติ: ตำราเรียนคลาสสิกในสาขาการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง แนะนำแนวคิดพื้นฐาน อัลกอริทึม และการประยุกต์ใช้ของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังอย่างเป็นระบบ
- เหตุผลที่แนะนำ: เนื้อหาเป็นที่ยอมรับ เป็นหนังสือที่ต้องมีสำหรับการเรียนรู้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
สอง มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกฟรี: จากเริ่มต้นจนถึงขั้นสูง
มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดมีชื่อเสียงในด้านปัญญาประดิษฐ์ หลักสูตรออนไลน์ฟรีที่เปิดสอนครอบคลุมทุกด้านของการเรียนรู้เชิงลึก ต่อไปนี้เป็นหลักสูตรที่แนะนำ:
- CS221 - ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence): หลักสูตรภาพรวมของปัญญาประดิษฐ์ วางรากฐานสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
- CS229 - การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning): หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก ครอบคลุมหลักการและการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ
- CS230 - การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning): หลักสูตรเบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก แนะนำแนวคิดพื้นฐาน โมเดล และอัลกอริทึมของการเรียนรู้เชิงลึก
- CS234 - การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning): หลักสูตรการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ครอบคลุมแนวคิดพื้นฐาน อัลกอริทึม และการประยุกต์ใช้ของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
- CS231N - โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันและการจดจำภาพ (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): มุ่งเน้นไปที่โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันและการประยุกต์ใช้ในด้านวิทัศน์คอมพิวเตอร์
- CS336 - แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จากศูนย์ (LLM from Scratch): แนะนำกระบวนการสร้างและฝึกอบรมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
คำแนะนำในการเรียนรู้:
- เลือกหลักสูตรที่เหมาะสม: เลือกหลักสูตรที่เหมาะสมตามพื้นฐานและความสนใจของคุณ
- ทำการบ้านให้เสร็จอย่างตั้งใจ: การบ้านเป็นส่วนสำคัญในการเสริมสร้างความรู้ ต้องทำให้เสร็จอย่างตั้งใจ
- มีส่วนร่วมในการอภิปรายอย่างกระตือรือร้น: มีส่วนร่วมในการอภิปรายในชั้นเรียนอย่างกระตือรือร้น แลกเปลี่ยนประสบการณ์และข้อมูลเชิงลึกกับผู้เรียนคนอื่นๆ
สาม เครื่องมือและเทคนิคที่เป็นประโยชน์: ปรับปรุงประสิทธิภาพการเรียนรู้
นอกเหนือจากการเรียนรู้เชิงทฤษฎีและการเรียนรู้ในชั้นเรียนแล้ว เครื่องมือและเทคนิคที่เป็นประโยชน์บางอย่างยังสามารถช่วยให้คุณเรียนรู้การเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
1. ใช้ Google Colab หรือ Kaggle Kernel:
- Google Colab และ Kaggle Kernel ให้ทรัพยากร GPU ฟรี ทำให้สะดวกในการรันโค้ดการเรียนรู้เชิงลึก
- นอกจากนี้ยังรองรับการแก้ไขและการทำงานร่วมกันออนไลน์ ทำให้สะดวกในการเรียนรู้ร่วมกับผู้อื่น
ตัวอย่างโค้ด (การใช้ TensorFlow เพื่อฝึก CNN อย่างง่ายบน Google Colab):
import tensorflow as tf
# กำหนดโมเดล
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```# การคอมไพล์โมเดล
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# โหลดชุดข้อมูล MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
# ฝึกฝนโมเดล
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)
# ประเมินโมเดล
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Loss: %.2f' % loss)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy)
2. ใช้เครื่องมือแสดงผลด้วยภาพ:
- เครื่องมือแสดงผลด้วยภาพ เช่น TensorBoard และ Visdom สามารถช่วยให้คุณเข้าใจโครงสร้างและกระบวนการฝึกฝนของโมเดลได้ดียิ่งขึ้น
- ด้วยการแสดงผลด้วยภาพของฟังก์ชันการสูญเสีย ค่าการกระตุ้น ฯลฯ คุณสามารถเข้าใจพฤติกรรมของโมเดลได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น
3. เข้าร่วมโครงการโอเพนซอร์ส:
- การเข้าร่วมโครงการโอเพนซอร์สเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการพัฒนาทักษะการเรียนรู้เชิงลึก
- ด้วยการอ่านและแก้ไขโค้ดโอเพนซอร์ส คุณสามารถเรียนรู้แนวทางการเขียนโปรแกรมและการออกแบบที่ดีเยี่ยมได้
4. เรียนรู้อย่างต่อเนื่องและฝึกฝน:
- การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องเรียนรู้ความรู้และเทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง
- ผ่านโครงการจริง นำความรู้ที่ได้เรียนรู้ไปประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหาจริง จึงจะสามารถเชี่ยวชาญการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างแท้จริง
5. เรียนรู้สถาปัตยกรรม Transformer ใน NLP:
- ศึกษาอย่างละเอียดจาก Jay Alammar’s guide (เนื้อหาเฉพาะจะต้องค้นหาในบทความที่เกี่ยวข้อง)
- ทำความเข้าใจแนวคิดของ FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) และ Residuals (การเชื่อมต่อแบบคงเหลือ)
- ลองใช้งาน Transformer Encoder-Decoder block ที่สมบูรณ์ตั้งแต่เริ่มต้น
6. เรียนรู้การประยุกต์ใช้ในการซื้อขายหุ้น (เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิงเท่านั้น ความเสี่ยงเป็นของคุณเอง):
- ทำความเข้าใจวิธีการใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการเลือกหุ้น
- ข้อควรระวัง: การใช้งานประเภทนี้เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงทางการเงิน จำเป็นต้องประเมินและดำเนินการอย่างรอบคอบ
7. ติดตามข่าวสารล่าสุดในอุตสาหกรรม:
- ติดตามการแบ่งปันจากสถาบันต่างๆ เช่น DeepLearningAI เพื่อทำความเข้าใจการพัฒนาล่าสุดในด้านการเรียนรู้เชิงลึก
สี่ เอาชนะความท้าทายในการเรียนรู้
การเรียนรู้เชิงลึกอาจพบกับความท้าทายบางประการ เช่น:
- แนวคิดที่ซับซ้อน: การเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวข้องกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์และอัลกอริทึมที่ซับซ้อนมากมาย
- ทรัพยากรขาดแคลน: ขาดแคลนทรัพยากรการคำนวณและทรัพยากรข้อมูล
- ขาดคำแนะนำ: ขาดคำแนะนำและการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ สามารถใช้มาตรการต่อไปนี้:
- แบ่งเป้าหมายการเรียนรู้: แบ่งเป้าหมายการเรียนรู้ที่ซับซ้อนออกเป็นเป้าหมายเล็กๆ ที่จัดการได้
- ค้นหาแหล่งข้อมูลฟรี: ใช้ประโยชน์จากหนังสือ หลักสูตร และเครื่องมือฟรีที่แนะนำในบทความนี้
- เข้าร่วมชุมชนการเรียนรู้: เข้าร่วมชุมชนการเรียนรู้เชิงลึก แลกเปลี่ยนประสบการณ์และขอความช่วยเหลือจากผู้เรียนคนอื่นๆ
ดังที่ DeepLearningAI กล่าวไว้ใน X/Twitter ว่า “Every AI expert once Googled simple questions. Every beginner felt lost. If you’re learning and trying, you belong in the AI community.” จำไว้ว่าผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทุกคนเคยเป็นมือใหม่ และจะรู้สึกสับสน ตราบใดที่คุณยังคงเรียนรู้และฝึกฝน คุณก็จะสามารถเอาชนะความยากลำบากและเป็นวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกที่มีคุณสมบัติเหมาะสมได้อย่างแน่นอนโดยสรุป, บทความนี้ได้รวบรวมแหล่งเรียนรู้ด้วยตนเองด้าน Deep Learning ฟรีมากมาย, รวมถึงหนังสือ, คอร์สเรียน และเครื่องมือที่เป็นประโยชน์. หวังว่าแหล่งข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้คุณเริ่มต้นและเรียนรู้ Deep Learning ได้ดียิ่งขึ้น, และประสบความสำเร็จในสาขาปัญญาประดิษฐ์. โปรดจำไว้ว่าการเรียนรู้เป็นกระบวนการต่อเนื่อง, ต้องใช้ความพยายามและการฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง. ขอให้คุณเรียนรู้ให้สนุก!
