Neural Networks and Deep Learning in R — PickAClass
4.0 (4) ⏱ 2 ชม. 48 นาที 📚 28 บทเรียน

Neural Networks and Deep Learning in R

เรียนรู้วิธีสร้าง ฝึกฝน และประเมินโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใน R เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภท (classification) และการถดถอย (regression) ในโลกแห่งความเป็นจริง

  • 💬 ผู้สอน AI
    ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ
  • 🕐 เริ่มเมื่อไรก็ได้
    ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้
  • 🌐 เป็นภาษาไทย
    บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน

เกี่ยวกับคอร์สนี้

โครงข่ายประสาทเทียม (Neural networks) และการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) เป็นแรงขับเคลื่อนการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ แต่การนำไปใช้งานจริงอาจรู้สึกท้าทายหากไม่มีแนวทางที่ถูกต้อง หลักสูตรแบบข้อความนี้จะเชื่อมช่องว่างระหว่างทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนกับการเขียนโค้ดเชิงปฏิบัติ โดยแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีควบคุมพลังของการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ภาษาโปรแกรม R คุณจะเปลี่ยนจากการเขียนสคริปต์ R พื้นฐาน ไปสู่การสร้าง การปรับแต่ง และการปรับใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่มีโครงสร้างและคำแนะนำการเขียนโค้ดแบบทีละขั้นตอนที่ชัดเจน คุณจะพัฒนาทักษะที่จำเป็นในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า (preprocess data) สร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก และประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านั้นบนชุดข้อมูลจริง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม รวมถึง activation functions, backpropagation, และ loss metrics - ทำความสะอาดและเตรียมชุดข้อมูลดิบสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ขั้นตอนการทำงานการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าของ R ที่ทันสมัย - สร้างและฝึกฝน deep neural networks (DNN) สำหรับทั้งงาน classification และ regression - นำ convolutional neural networks (CNN) และ recurrent neural networks (RNN) ไปใช้โดยใช้เฟรมเวิร์ก R - ใช้ประโยชน์จากแพ็กเกจ R ที่ทรงพลัง เช่น H2O, Keras, และ TensorFlow เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกโมเดล - ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เมตริกขั้นสูง และปรับแต่ง hyperparameters เพื่อป้องกัน overfitting หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และการตั้งค่า R พื้นฐาน เพื่อให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจกลไกหลักก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ด จากนั้น คุณจะก้าวหน้าผ่านบทเรียนที่เป็นลายลักษณ์อักษรแบบทีละขั้นตอน ซึ่งครอบคลุม regression, classification, image processing, และ sequence modeling หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการ และนักวิเคราะห์ที่ต้องการขยายชุดเครื่องมือการเขียนโปรแกรม R ของตนไปสู่การเรียนรู้เชิงลึก ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับโครงข่ายประสาทเทียมมาก่อน แต่ความคุ้นเคยพื้นฐานกับไวยากรณ์ R จะเป็นประโยชน์ เริ่มต้นการเดินทางสู่การเรียนรู้เชิงลึกและปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของข้อมูลของคุณด้วย R ได้แล้ววันนี้

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 💬 ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
    ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 14 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    2 ชม. 48 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

ใบประกาศนียบัตร

ทุกคอร์สที่คุณเรียนจบบน PickAClass จะออกใบรับรองแบบนี้ — ต้นฉบับ มีรหัสของตัวเอง ตรวจสอบได้ทาง URL และระบุรายละเอียดสิ่งที่แสดงจริง

P
PickAClass
โปรไฟล์ทักษะ · ตรวจสอบได้
เอกสาร
ใบรับรองความเชี่ยวชาญ
ขอรับรองว่า
ชื่อ นามสกุล
ได้แสดงความเชี่ยวชาญสำเร็จใน
Neural Networks and Deep Learning in R
ทักษะที่แสดง
การวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรม
พื้นฐาน
1.2 ชม.
กรอบสถาปัตยกรรมการตัดสินใจ
ชำนาญ
1.4 ชม.
การออกแบบการทดสอบ A/B
ชำนาญ
1.7 ชม.
การเขียนสำเร็จรูปพฤติกรรม
ขั้นสูง
1.9 ชม.
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · ออกเมื่อ 23.08.2026
รหัสใบรับรอง
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — ชื่อ นามสกุล
Neural Networks and Deep Learning in R
หน้า 2 จาก 2
รายละเอียดผลงาน
สรุปงานเรียน
บทเรียนที่จบ 14 / 14
คำถามฝึกหัด 26 / 28
งานที่ส่ง 4 (เฉลี่ย 4.5 / 5)
โครงการ capstone ตรวจแล้ว — 4.6 / 5
ฝึกทั้งหมด 6.2 ชม.
เกณฑ์ผลงาน
อันดับในรุ่น 12% แรกจาก 1,625
เวลาที่ใช้จนจบ 11 วัน (มัธยฐาน: 22)
คะแนนความเชี่ยวชาญ 91 / 100
คะแนนคำถามฝึกหัด 94%
การยืนยันทักษะ เส้นทางทักษะที่ยืนยันแล้ว
ตรวจสอบใบรับรองนี้
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
ออกภายใต้มาตรฐานวิชาการของ PickAClass ระดับทักษะสะท้อนผลงานที่ประเมินเทียบกับเกณฑ์สมรรถนะของคอร์ส นี่คือใบรับรองต้นฉบับของแพลตฟอร์มนี้

รีวิว (4)

Javier Salazar CR ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 06.08.2026

คอร์สนี้ดีเกินคาด! ตัวอย่างในชีวิตจริงมีประโยชน์มาก เรียนรู้เยอะมากและรู้สึกพร้อมที่จะนำไปใช้เลย

Santiago Santos PH ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 3 · 28.07.2026

อืม ไม่แน่ใจว่าเหมาะสำหรับมือใหม่จริงๆ ไหม มันเหมือนจะคาดหวังความรู้พื้นฐานมาก่อน ซึ่งไม่ได้สอนไว้ ตัวอย่างบางอันก็งงๆ

ليلى DZ ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 20.07.2026

เนื้อหาแน่นหนาและนำเสนอได้ชัดเจน ฉันชอบการประยุกต์ใช้จริงที่แสดงให้เห็น น่าจะได้มีแบบฝึกหัดเพิ่มอีกสักหน่อย

Sakinah binti Ibrahim MY ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 5 · 29.05.2026

คอร์สนี้เกินความคาดหมายไปมากเลยค่ะ การประยุกต์ใช้ในโลกจริงที่พูดถึงมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อ ทำได้ดีมากค่ะ!

เขียนรีวิว

หลังจากส่ง เราจะขอให้คุณเข้าสู่ระบบ — ฉบับร่างของคุณถูกบันทึก

ผู้เรียนคนอื่นเรียน

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +

แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ

ฉันชำระเงินอย่างไร? +

ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย

ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +

ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย

ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +

ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด

ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +

ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้

ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี ดีไซน์ การเงิน การตลาด สาธารณสุข การศึกษา ธุรกิจการบริการ อุตสาหกรรม