สำหรับคนที่เริ่มต้นลงมือทำโปรเจคที่เกี่ยวกับ Artificial Intelligence (AI) หรือ Deep Learning (DL) หรือแม้กระทั้งคนที่ต้องการย้ายสายมาทำงานแนว Data Scientist หรือ Machine Learning Engineer สิ่งที่หลายคนเจอคือการที่จะทำงานประเภทนี้ได้ดี
นอกจาก basic programming skill ที่ต้องใช้ ยังจำเป็นที่จะต้องเข้าใจทฤษฎีและกระบวนการต่าง ๆ ของ deep learning ที่ค่อนข้างที่จะซับซ้อน และยากที่จะทำความเข้าใจ เช่น ตัวโครงข่ายประสาทเทียม (neural network) ที่พยายามนำหลักการทำงานของระบบประสาทมนุษย์มาช่วยให้คอมพิวเตอร์เกิดการเรียนรู้ได้แบบคน ซึ่งหลายคนมองว่ายาก จึงยกให้มันเป็น black box นั่นเอง

ดังนั้น หลายคนจึงเลือกที่จะหาความรู้เพิ่มเติมเองตามแหล่งต่าง ๆ ซึ่งสิ่งที่เกิดขึ้นคือในบางแหล่ง เขาจะอธิบายได้ไม่ชัดเจน หรือ โยน code ที่เป็น application ง่าย ๆ มาให้ลองทำ ซึ่งสิ่งที่เกิดขึ้นคือผู้เรียนหลายคนสามารถทำตามได้ แต่เมื่อทำเสร็จกลับไม่เข้าใจหลักการทำงานอย่างแท้จริง จึงไม่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ หรือ ต่อยอดพัฒนาต่อไปได้ จึงเป็นที่มาที่ผมสร้างคอร์สนี้ขึ้นมาซึ่งรวมทุกอย่างที่มีความจำเป็นต้องรู้ไว้ในคอร์สเดียว โดยนำประสบการณ์ทั้งจากการวิจัยและสายอาชีพของผมมาถ่ายทอดด้วยการเรียบเรียงที่ฟังแล้วเข้าใจง่ายครับ

สิ่งที่คุณจะได้จากคอร์สนี้
- เข้าใจหลักการ และ ทฤษฎีที่จำเป็นทั้งหมดในการเริ่มทำ deep learning
- เข้าใจกระบวนการทั้งหมดใน machine learning lifecycle
- สามารถนำความรู้ไปต่อยอดในหัวข้อที่ยากขึ้น ทั้งเชิงงานวิจัยและสายอาชีพ
- เรียนรู้ library และ frameworks ที่นิยมใช้จริง ๆ ในสายงานนี้
- เข้าใจหลักการทำงานผ่านการลองทำ real-world application workshop
- สามารถเรียนรู้ทำความเข้าใจได้ง่ายจากผู้ที่มีประสบการณ์ตรง

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ
- ผู้ที่สนใจเริ่มทำงานวิจัย หรือ project ด้าน machine learning
- ผู้ที่เริ่มต้นสายอาชีพด้าน data scientist หรือ machine learning engineer
- ผู้ที่พอมีพื้นฐานการโปรแกรม python เบื้องต้นแล้วอยากต่อยอดมาสาย AI