# AI ## [บทนำสู่ AI](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/1-Intro/README.md) - คำนิยามของ AI - ประวัติศาสตร์ของ AI - แนวทางสู่ AI - แบบบนลงล่าง/เชิงสัญลักษณ์ - แบบล่างขึ้นบน/โครงข่ายประสาทเทียม - แบบวิวัฒนาการ - แบบซินเนอร์เจติก / AI ที่เกิดขึ้นเอง - [โรงเรียนธุรกิจ AI ของ Microsoft](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) ## [Symbolic AI](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/README.md) - การแทนความรู้ - [ระบบผู้เชี่ยวชาญ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) - [ออนโทโลยี](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) - เว็บเชิงความหมาย ## [Neural Networks](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/README.md) - [Perceptron](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) - [โครงข่ายหลายชั้น](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) - [บทนำสู่ Frameworks](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) - [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) - [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.md) - [Overfitting](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/Overfitting.md) ## [Computer Vision](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/README.md) - บน MS Learn - [พื้นฐาน AI: สำรวจ Computer Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-computer-vision-microsoft-azure/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) - [CV กับ PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) - [CV กับ TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) - [บทนำสู่ CV. OpenCV](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) - [โครงข่ายนิวรอนคอนโวลูชัน](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) - [สถาปัตยกรรม CNN](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) - [การเรียนรู้แบบโอนย้าย](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) - [เทคนิคการฝึกสอน](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) - [ออโตเอนโคเดอร์และ VAE](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) - [โครงข่ายปฏิปักษ์สร้างสรรค์](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) - [การถ่ายโอนสไตล์](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/StyleTransfer.ipynb) - [การตรวจจับวัตถุ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) - [การแบ่งแยกส่วน](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) ## [การประมวลผลภาษาธรรมชาติ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/README.md) - บน MS Learn - [พื้นฐาน AI: สำรวจ NLP](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) - [NLP กับ PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) - [NLP กับ TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) - [การแทนข้อความ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) - ถุงคำ - TF/IDF - [การฝังความหมาย](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) - Word2Vec - GloVE - [การสร้างแบบจำลองภาษา](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling) - [โครงข่ายนิวรอนวนซ้ำ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) - LSTM - GRU - [โครงข่ายวนซ้ำแบบสร้างสรรค์](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) - [Transformers และ BERT](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) - [การรู้จำเอนทิตีที่ชื่อ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/19-NER/README.md) - [การสร้างข้อความและ GPT](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/20-LanguageModels/README.md) ## เทคนิคอื่น ๆ - [อัลกอริทึมทางพันธุกรรม](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) - [การเรียนรู้เชิงเสริมลึก](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) - [ระบบหลายตัวแทน](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) ## [จริยธรรมของ AI](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/7-Ethics/README.md) - [MS Learn เกี่ยวกับ AI อย่างรับผิดชอบ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) ## พิเศษ - [โครงข่ายมัลติโหมด](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) - [CLIP](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) - DALL-E - VQ-GAN --- **ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: เอกสารฉบับนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้มีความถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความคลาดเคลื่อน เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลโดยมืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดใดๆ ที่เกิดจากการใช้การแปลนี้