Deep Learning for Image Classification

Ep1: What is Convolutional Neural Network

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts

2

EP.1: What is Convolutional Neural Network

5 questions

3

Ep2: Convolutional and Pooling Layer

21

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts

4

EP.2: Convolutional and Pooling Layer

5 questions

5

Ep3: Convolution on RGB images

13

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts

6

EP.3: Convolution on RGB images

5 questions

7

Ep4: Activation Function

17

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts

8

EP.4: Activation function

5 questions

9

Ep5: Fully Connected Layer

17

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts

10

EP.5: Fully Connected Layer

5 questions

11

Ep6: Model Evaluation (Confusion matrix)

36

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts

12

EP.6: Model Evaluation(Confusion matrix)

5 questions

13

Ep7: Flowers Recognition (Part1)

35

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts

14

Ep7: Flowers Recognition (Part2)

59

Name Course: Deep Learning for Image Classification (Beginner’s Level) Instructor: Paisit Khanarsa Ph.D. Course Description คอร์สนี้ถูกจัดทำขึ้นเพื่อเรียนรู้ความหมาย ระเบียนวิธีการรวมถึงการประยุกต์ใช้งานของ Deep learning เพื่อเเยกประเภทของรูปภาพ (Image Classification) สำหรับผู้เริ่มต้น โดยใช้ภาษา Python เพื่อสร้าง Deep Learning Models บน Keras Package ซึ่งดำเนินการผ่าน Google Colaboratory โดยผู้เรียนรู้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เเละการเขียนโปรเเกรมมากนัก ก็สามารถเข้าใจถึงความหมายเเละการนำไปใช้กับข้อมูลของจริงเพื่อนำไปต่อยอดกับข้อมูลที่ตนเองสนใจในอนาคตได้ตั้งเเต่ต้นจนจบกระบวนการ What you'll learn ความหมายเเละการทำงานของ Deep Learning ระเบียบวิธีการของ Convolutional Neural Network เเบบพื้นฐาน พื้นฐานการคำนวณบน Convolutional Layer เเละ Pooling Layer การประยุกต์ใช้ Convolution บน RGB images การทำงานพื้นฐานของ Activation Function การทำงานบน Fully Connected Layer เเบบพื้นฐาน พื้นฐานวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล (Model Evaluation) การประยุกต์ใช้ Deep learning model เพื่อเเยกประเภทของดอกไม่ (Flowers Recognition) โดยใช้ Keras บน Python Requirements ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ระดับมัธยมปลายขึ้นไป พื้นฐานการเขียนโปรเเกรมด้วย Python Gmail accounts