Softcover
฿ 239.00
299.00
Discount 20 %
Barcode : 9786166122497
ISBN : 9786166122497
Year of print : 1 / 2567
Size ( w x h ) : 0 x 0 mm.
Number of pages : 260 Pages
Book category : การบริหารธุรกิจ
หนังสือ “ก้าวแรกสู่ AI” เรียบเรียงเรื่องราวของเทคโนโลยี AI ด้วยการหลีกเลี่ยงคำอธิบายที่ใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ และแสดงสูตรการคำนวณเท่าที่สมควร จากผู้เขียนที่มีประสบการณ์ด้านเทคโนโลยี วิศวกรรมและดิจิทัลมากว่า 30 ปี โดยเนื้อหาในแต่ละบทถูกแบ่งออกตามเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI เพื่อให้ผู้อ่านทราบถึงข้อมูลและการทำงานของ AI ในเบื้องต้น ตลอดจนการกล่าวถึงเทคโนโลยีชั้นนำ อาทิ ภาพรวมของโมเดลการทำงานในระบบ FSD ของรถเทสลา การทำงานของ Alphafold และ AlphaGo รวมถึงเทคโนโลยีชั้นนำที่ต่อยอดมาจาก Transformer โดยแต่ละบทประกอบด้วยเนื้อหาที่น่าสนใจ ได้แก่
บทที่ 1 รู้จักกับ AI: รวบรวมสิ่งที่ควรรู้เกี่ยวกับ AI พร้อมทั้งอธิบายขั้นตอนหลักในการพัฒนา AI และการจัดการข้อมูล จึงเหมาะสำหรับผู้บริหารหรือนักธุรกิจที่ต้องการทราบถึงภาพรวมของเทคโนโลยี AI
บทที่ 2 ความเป็นมาของ AI: กล่าวถึงประวัติความเป็นมาของ AI และพัฒนาการที่เกี่ยวข้อง รวมถึงเหตุการณ์สำคัญ เช่น ImageNet, AlphaGo และ Transformer
บทที่ 3 Artificial Intelligence (AI): วางพื้นฐานเกี่ยวกับ machine Learning ไปจนถึง deep Learning รวมถึง foundation model และเทคนิคการใช้ transfer learning และซอฟต์แวร์พื้นฐานที่ควรรู้จัก
บทที่ 4 การจัดเตรียมและการวิเคราะห์ข้อมูล: อธิบายถึงกลยุทธ์ด้านข้อมูล ประเภทของข้อมูล ขั้นตอนพื้นฐานในการจัดเตรียมข้อมูล ตลอดจนชนิดของการวิเคราะห์ข้อมูล
บทที่ 5 Big Data และ Data Lake: กล่าวถึง big Data และ data lake รวมถึงลักษณะการจัดเก็บข้อมูลแบบ data lake และการเรียกใช้ข้อมูลได้เอง (self-service)
บทที่ 6 Machine Learning: ครอบคลุมประเภทของ machine learning ประเภทต่างๆ รวมถึงซอฟต์แวร์ Scikit-Learn และการพัฒนาโมเดลโดยสังเขป
บทที่ 7 Computer Vision: กล่าวถึงพื้นฐานของ AI กับการมองเห็น และ Convolutional Neural Network (CNN) ตลอดจน object detection และ image segmentation และตัวอย่างการใช้งานทางธุรกิจ
บทที่ 8 Natural Language Processing (NLP): กล่าวถึงแนวคิดพื้นฐานของ AI กับภาษา รวมถึงโครงสร้างสถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นรากฐานการทำงานของ ChatGPT, Gemini และ Claude
บทที่ 9 Reinforcement Learning: กล่าวถึงองค์ประกอบของ Reinforcement Learning รวมถึงตัวอย่างที่พบใน AlphaGo และระบบรถไร้คนขับของเทสลา
บทที่ 10 Generative Learning: กล่าวถึงการสร้างสิ่งใหม่ด้วย Gen AI ผ่านการทำงานของ VAE และ GAN รวมถึง diffusion model ที่ใช้สร้างภาพจาก prompt เช่นที่พบใน DALL·E, Imagen และ MidJourney ตลอดจนการสร้างวิดิโอโดย Sora เป็นต้น